Le Wall Street Journal a rapporté le 10 juin qu'OpenAI envisage des réductions importantes des prix qu'elle facture pour les jetons.
Les discussions sont décrites comme encore en cours, mais cela montre qu'OpenAI considère qu'Anthropic réduit l'écart et envisage d'utiliser le prix comme arme.
Les chiffres derrière la pression
Le taux annuelisé d'Anthropic s'élevait à environ 1 milliard de dollars au début de 2025. En avril 2026, ce chiffre avait atteint 30 milliards de dollars, une trajectoire que le PDG Dario Amodei a décrite comme dépassant les prévisions de l'entreprise par un facteur huit.
Claude Code, l'agent de codage IA d'Anthropic, atteint 1 milliard de dollars de revenus annualisés dans les six mois suivant son lancement public en mai 2025 et dépasse 2,5 milliards de dollars en février 2026.
Les abonnements professionnels à Claude Code ont été multipliés par quatre au seul premier trimestre 2026. Certains analystes estiment désormais que le chiffre d'affaires annuel d'Anthropic pourrait avoir dépassé 47 milliards de dollars en mai 2026.
OpenAI, en comparaison, a déclaré un revenue run rate d'environ 13 milliards de dollars en 2025 et ne s'attend pas à réaliser de bénéfice ou à générer un flux de trésorerie libre positif avant 2030.
Ce écart dans la trajectoire de croissance, pas seulement dans le chiffre d'affaires actuel, est ce qui rend la montée d'Anthropic suffisamment menaçante pour provoquer une réponse tarifaire.
Le paradoxe de l'IPO
À la fois OpenAI et Anthropic seraient en train d’envisager des entrées en bourse. OpenAI est en discussions pour un tour de financement qui valoriserait l’entreprise à 750 milliards de dollars. Anthropic a bouclé une série G de 30 milliards de dollars en février 2026, à une valorisation post-financement de 380 milliards de dollars.
Couper délibérément le prix de votre produit principal juste avant ce processus est une décision que beaucoup considéreraient comme préjudiciable à ses objectifs de CTO.
L'argument contraire est que des prix plus bas stimulent le volume, ce qui augmente à son tour les revenus. Cette logique s'applique sur les marchés où la demande est fortement élastique et où la base de coûts de l'entreprise est maîtrisable.
L'infrastructure IA n'est ni l'une ni l'autre. Former et déployer des modèles de pointe est coûteux à un niveau que la plupart des industries ne rencontrent jamais. Les dirigeants d'OpenAI ont reconnu que le coût de formation d'un seul modèle compétitif approche, et dans certaines projections, dépasse largement 1 milliard de dollars.
Réduire les prix des jetons dans cet environnement ne se traduit pas automatiquement par des bénéfices plus élevés. Cela peut tout aussi bien signifier davantage de pertes, réparties sur une base de clients plus large.