Comment Anthropic a détrôné OpenAI
Et aussi: Google renouvelle son alliance avec Broadcom
Portée par une croissance fulgurante, Anthropic détrône OpenAI
Impensable il y a encore dix-huit mois, la passation de témoin était devenue inévitable ces dernières semaines. Elle est désormais actée. Portée par le succès fulgurant de son modèle de programmation Claude Code et sa plateforme agentique Cowork, Anthropic revendique désormais un chiffre d’affaires de 30 milliards de dollars en rythme annualisé. Un niveau supérieur à celui d’OpenAI, longtemps leader incontesté du marché de l’intelligence artificielle générative, qui indiquait la semaine dernière générer deux milliards de revenus mensuels – soit 24 milliards sur un an.
La croissance d’Anthropic est spectaculaire. Fin 2024, le concepteur de Claude affichait des recettes annualisées d’un milliard de dollars. Celles-ci avaient grimpé à neuf milliards fin 2025. En moins de quatre mois, son chiffre d’affaires a donc encore été multiplié par plus de trois. Plus de 1.000 clients dépensent au moins un million de dollars en rythme annualisé, assure l’entreprise, soit deux fois plus qu’en février. En face, OpenAI continue de progresser. Mais son rythme de croissance apparaît bien pâle en comparaison (moins de 20% depuis le début de l’année), l’obligeant à recentrer ses priorités.
Lancement record pour Claude Code
Anthropic a été fondée par plusieurs anciens d’OpenAI, notamment le frère et la sœur Dario et Daniela Amodei, partisans d’une approche plus prudente du développement de l’IA compte tenu des risques. Depuis sa création en 2021, la société américaine a levé environ 60 milliards de dollars, notamment auprès d’Amazon et de Google qui font partie de ses premiers investisseurs. Sur un marché particulièrement gourmand en capitaux, où la rentabilité demeure encore lointaine, elle s’est ainsi imposée comme l’un des très rares acteurs capables de déployer des moyens financiers considérables.
Reconnue pour la qualité de ses modèles, Anthropic est devenue une véritable puissance commerciale. L'entreprise a opté pour un modèle de développement distinct de sa grande rivale. Ses recettes proviennent principalement du marché professionnel, notamment par l'intermédiaire d'API, qui permettent aux développeurs d’intégrer son IA directement dans leurs applications, là où le créateur de ChatGPT repose encore majoritairement sur les abonnements. Elle bénéficie en particulier de sa présence sur AWS, la plateforme de cloud d’Amazon, à la différence des modèles concurrents d'OpenAI et Google.
Ces derniers mois, la dynamique commerciale d’Anthropic a encore été accentuée par le lancement de Claude Code. Rapidement adopté par les développeurs, l’outil a franchi la barre du milliard de dollars de revenus annualisés en décembre, à peine six mois après son lancement – du jamais vu. En février, son chiffre d’affaires s’élevait à 2,5 milliards. Et il est probablement aujourd’hui bien supérieur. Entre-temps, la start-up a également lancé Cowork, une plateforme permettant d’automatiser des tâches, dont les débuts s’annoncent encore plus prometteurs, assure-t-elle.
Image de marque
Au-delà des chiffres, un glissement plus profond s’opère. OpenAI a longtemps bénéficié, grâce au succès de ChatGPT, d’un avantage considérable en termes d’image de marque: celui d’un pionnier largement en avance, s’imposant comme l’option privilégiée par les entreprises. L’émergence de Claude Code renverse la donne: c’est désormais Anthropic qui est vu comme l’acteur le plus performant, y compris sur les grands modèles de langage. La société capte ainsi 73% des dépenses des entreprises qui se convertissent à l’IA, contre seulement 40% fin 2025, selon les données clients de Ramp.
À ce titre, le conflit avec le Pentagone a représenté une publicité inattendue pour Anthropic, mettant en avant que seuls ses outils étaient jugés suffisamment avancés. À plus long terme cependant, cet épisode pourrait pénaliser la société. Si la justice ne lui donne pas raison, les fournisseurs de l’armée ne pourront plus utiliser ses modèles dans des projets liés à la défense. Ce sera notamment le cas du système Maven, conçu par Palantir pour analyser les images filmées par des drones. Et elle risque d’être exclue des prochains contrats, dont les montants devraient être plus élevés.
Premiers data centers
Un autre défi se profile: victime de son succès, Anthropic ne dispose pas d’assez de puissance de calcul. Ces dernières semaines, l’entreprise a ainsi imposé de nouvelles restrictions sur l’usage de ses modèles, y compris pour les abonnés payants. Elle a notamment exclu les outils tiers, comme la populaire plateforme d’agents OpenClaw, de son abonnement. Leur utilisation est désormais facturée à la consommation, alors que leur coût dépassait souvent le prix de l’abonnement. Un moyen aussi de stimuler la croissance du chiffre d’affaires tout en contenant les pertes.
Pour y faire face, Anthropic prévoit d’investir massivement dans son infrastructure. Mardi, la société a annoncé un accord avec Google et Broadcom pour utiliser des TPU, les puces d’IA fabriquées par le second pour le compte du premier, pour l’entrainement et l’inférence de ses modèles. Un contrat susceptible de dépasser les 100 milliards de dollars. Elle s’est aussi engagée à dépenser 30 milliards sur Azure, le cloud de Microsoft. Et elle prévoit de bâtir ses premiers data centers aux États-Unis, en partenariat avec le spécialiste britannique Fluidstack, pour un coût estimé à 50 milliards.
Pour aller plus loin:
– En levant 30 milliards de dollars, Anthropic accentue la pression sur OpenAI
– Trois ans après le lancement de ChatGPT, l’heure des doutes pour OpenAI
PARTENAIRE
Cinq cas concrets pour transformer l’IA en levier de performance
Trois ans après l’essor de ChatGPT, l’adoption de l’IA en entreprise reste très hétérogène. Si certains acteurs ont déjà franchi un cap, beaucoup peinent encore à identifier des cas d’usage concrets et à se projeter dans une IA intégrée à leur système d’information.
Pour répondre à cet enjeu, CBTW a développé une méthodologie qu’elle déploie auprès de ses clients afin d’identifier et de prioriser les cas d’usage les plus pertinents. L’IA agentique, bien comprise et encadrée, peut automatiser des processus complexes, connecter différents outils métiers et générer des gains tangibles, mais seulement si elle est concentrée sur les bons usages.
À l’appui, CBTW met en avant cinq cas concrets d’automatisation, déjà déployés chez ses clients, où l’IA agentique produit un retour sur investissement tangible. Une manière d’esquisser une feuille de route opérationnelle pour passer de l’expérimentation à des résultats réels - et faire de l’IA un véritable levier de performance.
Quels cas d’usage IA prioriser pour générer un ROI mesurable ?
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Google renouvelle son partenariat avec Broadcom pour défier Nvidia
Pourquoi changer une équipe qui gagne ? Mardi, Broadcom a annoncé la prolongation de son partenariat avec Google pour cinq années supplémentaires. Le géant américain des semi-conducteurs produira ainsi les futures générations de TPU, les puces dédiées à l’intelligence artificielle générative conçues par le moteur de recherche. Il ne précise pas en revanche si cet accord, qui inclut également des composants réseau, est exclusif, alors que les rumeurs vont bon train ces derniers mois sur un possible rapprochement entre Google et le fabricant taïwanais MediaTek.
Cette annonce intervient au moment où le groupe de Mountain View cherche à accélérer le déploiement de ses puces, désormais perçues comme des alternatives crédibles aux cartes graphiques de Nvidia, en particulier dans l’inférence, le processus de génération de texte ou d’images. Mardi, Anthropic a ainsi annoncé qu’il allait lui acheter pour 3,5 gigawatts de puissance de calcul destinés à entraîner et faire tourner ses modèles Claude – que ce soit directement dans les premiers data centers que le rival d’OpenAI construit aux États-Unis ou indirectement sur le cloud de Google.
Entraînement de Gemini
Les TPU, pour Tensor Processing Unit, ont fêté l’an passé leur dixième anniversaire. Pour le moment, ils ne sont pas commercialisés, et restent donc exclusivement déployés dans les data centers de Google. Ils ont été conçus à l’origine pour répondre à des besoins de calcul liés au développement du machine learning – des algorithmes capables d’apprendre par eux-mêmes, qui ont progressivement infusé les produits maison, du moteur de recherche à YouTube, dans la seconde moitié des années 2010. Depuis 2018, ils sont aussi mis à disposition des clients de sa plateforme de cloud.
Avec l’essor de l’IA générative, ces puces ont été repensées pour l’entraînement et l’inférence des nouveaux modèles. L’objectif principal n’est pas tant de réduire la dépendance à Nvidia que de bénéficier de puces optimisées pour les priorités internes, tout en pouvant piloter directement les améliorations jugées stratégiques. Les TPU sont notamment utilisés pour concevoir les modèles d’IA maison, comme la dernière version de Gemini, qui affichait lors de sa sortie en novembre de meilleures performances que les modèles GPT d’OpenAI.
Des TPU bientôt en vente ?
Les avancées de Gemini témoignent des progrès de Google dans les puces. En 2022, ses TPU affichaient encore environ une génération de retard sur les GPU de Nvidia. Depuis, la société a nettement accéléré la cadence. En trois ans, elle a ainsi lancé trois nouvelles puces, multipliant à chaque fois les performances. Sur le papier, le dernier modèle, baptisé Ironwood, affiche ainsi des capacités assez proches des accélérateurs Blackwell, en termes de puissance et de mémoire. Il est aussi présenté comme particulièrement optimisé pour l’inférence, devenu le nouveau champ de bataille du secteur.
Les progrès des TPU représentent d’abord une immense opportunité commerciale pour Google Cloud. Selon The Information, l’entreprise serait notamment en négociations avec Meta, qui s’appuie jusqu’à présent sur ses propres infrastructures. Mais ses dirigeants voient encore plus grand, poursuit le site spécialisé. Ils cherchent désormais à vendre directement les TPU. Meta pourrait devenir l’un des premiers clients, déployant les puces de son rival dans ses data centers à partir de 2027. Google estime pouvoir capter 10% du marché, soit plusieurs dizaines de milliards de dollars par an.
Un soulagement pour Broadcom
Historiquement spécialisé dans les équipements réseau, Broadcom a déjà grandement profité de l’essor de l’IA générative. Son chiffre d’affaires devrait dépasser la barre des 100 milliards de dollars cette année, soit près de trois fois plus qu’en 2023. Mais le potentiel commercial le plus important pourrait venir de ses accélérateurs, appelés XPU. Leur particularité: ils sont conçus en partenariat avec chaque client pour répondre à leurs besoins. Cette approche diffère fortement de celle de Nvidia, qui commercialise des modèles standardisés, pas toujours optimisés pour toutes les tâches.
En plus du moteur de recherche, le groupe de San Jose compte trois autres clients majeurs. L’an passé, il a annoncé concevoir une première puce d’IA avec OpenAI. Il ne communique pas l’identité des deux autres, mais il s’agit probablement de Meta et ByteDance, la maison mère de TikTok. Le renouvellement du partenariat avec Google constitue un double soulagement pour Broadcom. D’une part, il évite de perdre celui qui est sans doute le principal acheteur de XPU. D’autre part, il limite le risque de migration vers MediaTek, notamment pour des raisons de coûts de production.
Pour aller plus loin:
– Nvidia opère un virage stratégique avec sa première puce dédiée à l’inférence
– OpenAI s’associe avec Broadcom pour concevoir sa propre puce d’IA
Crédit photos: Anthropic – Google