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J'ai enquêté sur le dossier secret d'Anthropic (416 pages)
9.4/10INTRO
Le dossier d’introduction en bourse d’Anthropic présente l’une des entreprises logicielles à la croissance la plus rapide jamais observées, mais aussi une société dépendante de lourdes dépenses d’infrastructure, d’un boom concentré du codage en entreprise et d’une concurrence croissante de modèles ouverts moins chers.
POINTS CLÉS
Croissance explosive du chiffre d’affaires
Anthropic, fondée en 2021, est passée d’environ 41 millions de dollars de revenus annuels en 2023 à près de 17 milliards de dollars sur un seul trimestre en 2026. Le chiffre d’affaires trimestriel est passé de 376 millions de dollars à 17 milliards de dollars sur sept périodes publiées, soit une hausse annuelle d’environ 1 127 %. Avec environ 5 300 employés, cela implique près de 6,6 millions de dollars de revenus par employé.
L’API d’entreprise domine l’activité
Le cœur de métier de l’entreprise n’est pas l’abonnement grand public, mais la vente de tokens aux entreprises via son API. Environ 79 % du chiffre d’affaires provient d’une demande API facturée à l’usage, tandis que les abonnements Pro, Max et Team représentent environ 21 %. La distribution via AWS, Google Cloud et Azure a aussi fortement progressé, atteignant 44 % du chiffre d’affaires contre 11 % en 2023.
L’expansion client est exceptionnellement forte
Le nombre de clients dépensant plus de 100 000 dollars par an est passé d’environ 20 à plus de 11 900. La rétention nette du chiffre d’affaires tourne autour de 900 %, ce qui signifie que la même cohorte dépense environ neuf fois plus qu’un an plus tôt. Un tel niveau d’expansion suggère une adoption rapide du produit, mais soulève aussi des questions sur la capacité de ces dépenses à continuer de croître au même rythme.
Les produits de codage semblent être le moteur de croissance
Un moteur clé est Claude Code. Les utilisateurs en entreprise qui n’emploient pas ce produit de codage dépenseraient moins de 75 dollars par mois, tandis que les 5 % d’utilisateurs les plus intensifs dépensent environ 20 fois plus. Ce schéma indique que les développeurs servent de point d’entrée dans les entreprises, l’adoption s’étendant d’ingénieurs individuels à des contrats d’équipe plus larges.
La maximisation des tokens a aidé, puis s’est essoufflée
Certaines entreprises ont poussé leurs développeurs à maximiser l’usage de l’IA, dans une phase décrite comme token maxing. Les coûts en heures de pointe seraient passés de 20 000 dollars à 50 000 dollars par développeur et par mois, aidant la croissance trimestrielle à accélérer à 132 % puis 144 %. Le rythme est ensuite retombé à environ 47 % lorsque les entreprises ont réexaminé leurs factures, que certains acheteurs ont réduit leurs dépenses et que la concurrence dans le codage s’est renforcée.
Les alternatives moins chères constituent une menace réelle
Revolut a indiqué avoir déplacé l’essentiel des charges de travail de codage d’environ 2 000 développeurs vers des modèles GLM de Z.ai, hébergés sur sa propre infrastructure. L’entreprise dit avoir réduit sa facture d’IA de codage d’environ 90 %, à près de 0,30 dollar par million de tokens, tout en améliorant ses indicateurs de vitesse de développement. DoorDash a aussi été cité comme ayant déplacé une partie de son usage vers un modèle d’Alibaba, soulignant la pression des rivaux open-weight et à bas coût.
Les prix baissent alors même que l’usage augmente
Les versions plus récentes des modèles ont réduit le coût par tâche. Opus 5.5 a abaissé ce coût d’environ 40 % par rapport à Opus 5, tandis que Fable 5.1 l’a réduit d’environ 25 % au total et jusqu’à 45 % sur le codage. Ces baisses auraient réduit le chiffre d’affaires d’environ 600 millions de dollars d’un trimestre à l’autre, mais la direction semble parier que des prix plus bas généreront assez d’usage supplémentaire pour compenser.
La rentabilité reste volatile
L’efficacité du calcul s’est nettement améliorée. Début 2025, l’entreprise dépensait environ 2,50 dollars en serveurs pour chaque 1 dollar de chiffre d’affaires; au deuxième trimestre 2026, ce ratio était tombé à environ 0,48 dollar, puis à 0,58 dollar au troisième trimestre. Anthropic a affiché son premier trimestre rentable au T2 2026, avant de revenir à une perte de 577 millions de dollars au T3, montrant à quel point les résultats restent sensibles au taux d’utilisation et aux coûts fixes d’infrastructure.
La perte affichée ne raconte pas toute l’histoire
Le dossier mentionne environ 104 milliards de dollars de pertes sur trois mois, mais près de 94 milliards de dollars sont décrits comme non monétaires, principalement liés à des dispositifs de financement susceptibles d’être convertis en actions. Cela signifie que la perte comptable ne reflète pas le même niveau de consommation de trésorerie, même si elle indique un risque potentiel futur de dilution pour les actionnaires. L’économie de l’entreprise paraît meilleure en trésorerie que ne le suggère le chiffre principal.
Le plus grand chiffre concerne les engagements futurs de calcul
Le risque le plus frappant porte sur environ 895 milliards de dollars de dépenses engagées en calcul et centres de données, soit environ 25 fois le chiffre d’affaires annuel. En face, l’entreprise dispose d’environ 132 milliards de dollars de trésorerie et vise à lever près de 100 milliards de dollars lors de l’offre. Si la demande des entreprises faiblit ou si les clients hébergent eux-mêmes des modèles moins chers, ces engagements pourraient devenir le principal risque financier.
La gouvernance est étroitement contrôlée
Le contrôle est concentré via une seule action Class F détenant 50,1 % des droits de vote entre les mains du fondateur, avec en parallèle un trust qui nomme la majorité du conseil. Anthropic est aussi structurée comme une public benefit corporation, et le dossier multiplie les avertissements sur la sécurité de l’IA et les risques systémiques plus larges. Cette combinaison donne à la direction un pouvoir inhabituel même après une cotation.
CONCLUSION
Anthropic combine une croissance exceptionnelle, une forte traction en entreprise et une meilleure efficacité de calcul, avec des obligations d’infrastructure inhabituellement lourdes et une concurrence qui s’intensifie. La thèse de l’introduction en bourse repose sur la capacité de la demande pour le codage IA premium et l’automatisation en entreprise à continuer de dépasser la baisse des prix, la concurrence des modèles ouverts et le poids d’engagements massifs en capital.
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