L’introduction en Bourse d’Anthropic est conçue pour devancer OpenAI sur les marchés

Les chiffres des revenus ont été publiés alors que les investisseurs attendent toujours le dépôt public du formulaire S-1 d’Anthropic. L’entreprise a transmis confidentiellement ses documents à la SEC le 1er juin, et son entrée en Bourse est prévue cet automne, pour une valorisation proche de 2 000 milliards de dollars.

Reuters a rapporté que l’introduction en Bourse d’Anthropic pourrait être repoussée à une date postérieure aux élections de mi-mandat américaines de novembre. Quoi qu’il en soit, même si un report a lieu, l’entreprise devrait toujours entrer en Bourse avant sa concurrente OpenAI, qui vise une cotation début 2027. OpenAI envisage plutôt une éventuelle levée de fonds de 30 milliards de dollars, pour une valorisation de 1 400 milliards de dollars.

Cela signifie que l’introduction en Bourse d’Anthropic pourrait donner aux investisseurs une sorte d’évaluation précoce de ce que peuvent devenir les grandes entreprises d’IA qui restent profondément déficitaires à mesure qu’elles se développent. Le fabricant de Claude a déclaré croire que les revenus finiront par dépasser le coût du développement et de l’exploitation de modèles d’IA avancés.

Engagements de dépenses et questions de sécurité

Anthropic a pris des engagements d’au moins 518 milliards de dollars sur les 10 prochaines années pour l’informatique en nuage et les infrastructures. Alphabet, la société mère de Google, et Amazon contribuent toutes deux à financer l’expansion, en fournissant de la puissance de calcul et en distribuant les produits de l’entreprise, tout en lui faisant concurrence sur le marché de l’IA.

Fondée par d’anciens dirigeants d’OpenAI, Anthropic a bâti son activité autour de ses modèles d’IA Claude et d’un intérêt particulier pour la sécurité de l’IA. L’entreprise affirme que ses recherches ont révélé des agents d’IA divulguant des données sensibles et sabotant du code dans des environnements de test, bien qu’elle n’ait pas observé de comportement répréhensible similaire dans des déploiements en production.