OpenAI envisage de repousser sa très attendue introduction en Bourse jusqu’en 2027, la volatilité des marchés, les dépenses élevées et les inquiétudes des investisseurs compliquant sa quête d’une valorisation de 1 000 milliards de dollars.
Points clés :
- OpenAI envisagerait de reporter son IPO à l’an prochain, voire à 2027, malgré un objectif initial de cotation fin 2026.
- Sam Altman reste déterminé à obtenir une valorisation de 1 000 milliards de dollars et rejette les propositions de réduire cet objectif pour une entrée en Bourse plus rapide.
- L’entreprise continue d’investir massivement dans l’infrastructure, les talents et de nouvelles sources de revenus, tout en affrontant une concurrence accrue de Anthropic et Google.
IPO d’OpenAI
OpenAI réexaminerait le calendrier de son entrée sur les marchés publics, ses dirigeants penchant désormais pour un report de l’IPO à l’année prochaine après que des conseillers ont averti que les conditions actuelles pourraient saper son ambitieux objectif de valorisation.
Selon le New York Times, l’entreprise avait mandaté des banques d’investissement et des cabinets d’avocats pour préparer une éventuelle IPO dès le troisième ou quatrième trimestre 2026. Le directeur général Sam Altman voulait que la cotation valorise l’entreprise à 1 000 milliards de dollars, soit une forte hausse par rapport à sa dernière valorisation privée de 730 milliards de dollars.
Cette stratégie est devenue plus difficile à justifier après plusieurs évolutions qui ont déstabilisé le marché. La principale inquiétude concerne la faiblesse des performances boursières post-IPO de SpaceX, dont l’action a fortement chuté depuis l’introduction record du groupe plus tôt ce mois‑ci. Les valeurs technologiques au sens large se sont également affaiblies, les investisseurs doutant que les entreprises d’intelligence artificielle puissent générer suffisamment de revenus pour soutenir des valorisations aussi élevées.
Selon des personnes proches des discussions, les conseillers ont suggéré à OpenAI soit de repousser son IPO jusqu’en 2027 pour préserver l’objectif de valorisation de 1 000 milliards de dollars, soit d’accepter une valorisation plus faible en échange d’une entrée en Bourse plus rapide. Altman aurait rejeté l’idée de réduire la cible, la jugeant inacceptable.
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Stratégie d’Altman
Ce débat de calendrier intervient alors qu’OpenAI continue de dépenser de manière agressive dans presque tous les pans de son activité. L’entreprise investit des milliards dans de nouveaux centres de données et infrastructures de calcul tout en renforçant ses recrutements, en particulier en attirant des chercheurs de premier plan en provenance de concurrents comme Meta et Google.
OpenAI teste également des sources de revenus supplémentaires au‑delà des abonnements. Des projets internes incluent des expérimentations de publicité au sein de ChatGPT et des partenariats e‑commerce avec Shopify et Stripe, permettant aux utilisateurs d’effectuer des achats directement via le chatbot. Selon les employés cités dans le rapport, ces initiatives n’en sont encore qu’à leurs débuts.
Les pressions financières alimentent aussi les débats internes. L’entreprise aurait généré environ 13 milliards de dollars de revenus en 2025 et vise à peu près un triplement de ce chiffre cette année, mais elle continuerait d’opérer sans rentabilité déclarée tout en finançant une expansion rapide.
Certains employés ont été surpris de voir les projets d’IPO réapparaître alors que la directrice financière Sarah Friar avait auparavant indiqué que le renforcement de la situation financière de l’entreprise restait la priorité.
Malgré ces défis, OpenAI poursuit son expansion. La société a récemment déclaré compter plus de deux millions de clients entreprises et plus de cinq millions d’utilisateurs hebdomadaires de sa plateforme de programmation Codex. Elle a également intensifié sa concurrence avec Anthropic et Google en renforçant ses équipes commerciales dédiées aux entreprises et en recrutant récemment le chercheur en IA de renom Noam Shazeer, l’un des co‑auteurs de l’article de 2017 sur l’architecture des transformers qui a jeté les bases des systèmes modernes d’IA générative.
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