Le méga-chèque d'OpenAI ne finance pas des modèles, il finance le pouvoir : l'infrastructure comme nouvel actionnaire silencieux
Le 27 février 2026, OpenAI a annoncé une levée de fonds de 110 milliards de dollars à une valorisation pré-money de 730 milliards de dollars, décrite comme le plus grand tour de financement en capital-risque jamais annoncé. Le détail de cette somme parle déjà beaucoup du moment : 50 milliards de dollars d'Amazon, 30 milliards de dollars de NVIDIA, et 30 milliards de dollars de SoftBank, avec une attente d'ajouter 10 milliards de dollars supplémentaires d'autres investisseurs à court terme. La nouvelle ne concerne pas seulement la taille du chèque. C'est le type d'économie qui le rend "logique".
Lorsqu'une entreprise peut s'engager à consommer 100 milliards de dollars en ressources cloud sur huit ans et, dans le même temps, garantir des gigawatts de capacité d'entraînement et d'inférence, l'entreprise ne ressemble plus à un simple logiciel ; elle prend des allures d'infrastructure critique. À ce stade, l'équilibre des pouvoirs change : celui qui contrôle l'énergie, les puces, les centres de données et les contrats de calcul contrôle le rythme de l'innovation, le prix effectif des avancées et, au final, qui accède au marché à grande échelle.
Depuis Sustainabl, ma lecture est pragmatique : ce tour de financement est un cas d'étude sur la manière d'acheter l'avenir par le biais des coûts de capital et de l'accès préférentiel. C'est aussi un signal d'alarme pour les startups et les dirigeants d'entreprises : le modèle qui n'internalisera pas le coût réel du calcul finira par subventionner d'autres par sa propre dépendance.
La somme record est une réponse à une demande désormais massive
La logique financière devient moins abstraite lorsqu'on examine l'utilisation. Selon les données rapportées, ChatGPT a dépassé 900 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, avec 5,72 milliards de visites mensuelles, plus de 50 millions de souscripteurs et 15 000 clients entreprises actifs. Ces chiffres transforment l'IA en un service au comportement utilitaire : les gens et les entreprises ne "testent" plus l'outil, ils l'intègrent à des processus quotidiens.
Cette évolution entraîne une conséquence sévère : l'infrastructure cesse d'être un intrant et devient un goulot d'étranglement. C'est pourquoi l'accord ne se limite pas au capital. Il inclut, dans le cas de NVIDIA, 2 gigawatts de capacité d'entraînement dans son système Vera Rubin et 3 gigawatts dédiés à l'inférence. Dans le cas d'Amazon, il inclut une alliance qui étend un engagement antérieur et fixe un immense consommation de calcul sur AWS, avec un composant échelonné : 15 milliards de dollars initialement et 35 milliards conditionnés à des objectifs de performance.
Sur le plan commercial, cela ressemble moins à "investir dans une startup" qu'à sécuriser une chaîne d'approvisionnement. L'IA de pointe entre dans une phase où le coût marginal n'est plus dans la distribution de logiciels, mais dans le maintien du calcul qui la rend possible. Celui qui sous-estime ce fait finit par se retrouver en compétition avec un désavantage, même avec un meilleur produit.
Amazon, NVIDIA et SoftBank n'achètent pas seulement des parts : ils achètent une position dans la chaîne de valeur
La composition de ce tour révèle une structure de pouvoir. Amazon n'apporte pas seulement du capital ; il attache une demande future pour le cloud. OpenAI s'engage à consommer 100 milliards de dollars en ressources AWS sur huit ans, et il est question de l'utilisation d'une capacité basée sur Trainium pour supporter des charges avancées, y compris un environnement d'exécution "stateful" s'exécutant sur Bedrock. En termes pratiques, c'est un accord qui transforme une dépense opérationnelle future en élément central du pacte stratégique.
NVIDIA fait quelque chose d'encore plus explicite : il mélange investissement et fourniture de capacité. Dans un marché où la pénurie de matériel peut retarder des lancements et limiter le scaling, l'accès garanti à l'entraînement et l'inférence fonctionne comme un avantage compétitif, mais aussi comme un levier de négociation face à ceux qui dépendent du même fournisseur.
SoftBank, de son côté, apparaît comme capital et opérateur de réseau, agissant comme "intermédiaire" pour ajouter des investisseurs supplémentaires, potentiellement des fonds souverains et institutionnels. En d'autres termes : en plus de l'argent, il apporte une structure pour continuer à financer une demande de capital qui ne s'épuise pas avec ce tour.
Ce qui émerge est une vérité inconfortable pour les puristes du logiciel : dans l'IA, la propriété intellectuelle compte, mais la capacité de produire et de servir à grande échelle dépend d'actifs physiques et de contrats. À cette étape, l'"actionnaire silencieux" est l'infrastructure. Cet actionnaire est payé en premier, car sans calcul, il n'y a pas de produit.
La véritable philanthropie ici, c'est la gouvernance : qui capture la valeur et qui assume le coût
Il y a une donnée que beaucoup célèbrent sans l'auditer : l'augmentation de la valorisation de 300 milliards de dollars en mars 2025 à 730 milliards de dollars pré-money en février 2026. Ce saut reflète des attentes d'expansion, mais soulève également une question technique que tout conseil d'administration devrait modéliser avec froideur : quelle part de cette valorisation dépend de marges futures et quelle part dépend d'un accès privilégié à des ressources rares.
On rapporte également qu'OpenAI, avec ce tour et environ 40 milliards de dollars en réserves de trésorerie existantes, aurait à peu près 150 milliards de dollars disponibles, avec une projection d'atteindre un flux de trésorerie libre positif d'ici 2030. Autrement dit, le plan explicite tolère plusieurs années de consommation nette de capital. Ce n'est pas "mauvais" en soi ; c'est le prix de la construction de capacités de pointe. Mais cela définit qui peut jouer à ce jeu et qui reste à l'écart.
C'est ici que mon prisme d'impact devient opérationnel. La gouvernance n'est pas un discours ; elle est dans la manière dont la valeur est répartie. Si l'accès à l'IA avancée est déterminé par des contrats de cloud, des puces et des gigawatts, le risque social n'est pas imaginaire : le fossé sera marqué par les bilans capables de préacheter des capacités. Les startups à impact, les gouvernements locaux, les PME et les systèmes éducatifs ou de santé avec des budgets rigides risquent de devenir des “clients tardifs” payant des frais plus élevés pour une moindre priorité.
En même temps, la nouvelle amène un contrepoint pertinent : il est mentionné une clause dans l'accord OpenAI-Microsoft selon laquelle, lorsque l'AGI sera atteint, Microsoft perdra l'accès à la technologie d'OpenAI. Indépendamment des interprétations, le signal est clair : le pouvoir de négociation est en train d'être réécrit autour de jalons technologiques et de droits d'accès. C'est le nouveau tableau.
Le nouveau manuel pour les startups : impact sans dépendance au calcul subventionné
Ce tour envoie une instruction tacite au marché : le capital massif ne recherche plus seulement le talent et la recherche ; il recherche également la capacité d'exécution industrielle. Pour une startup, en particulier celle qui prétend résoudre de grands problèmes humains, cela a deux implications pratiques.
D'abord, concevoir le modèle avec une discipline de coûts. Si votre proposition de valeur dépend d'une inférence coûteuse offerte en temps réel, votre marge se définit par les fournisseurs et par la courbe des prix de calcul, non par votre capacité commerciale. La seule défense est un produit qui transforme les coûts variables en revenus répétitifs : paiement anticipé quand cela est possible, plans d'entreprise avec volume, et cas d'utilisation qui réduisent la consommation par transaction grâce à l'optimisation et à l'accentuation.
Deuxièmement, choisir avec soin où placer l'"intelligence". Tout ne nécessite pas un modèle gigantesque. Dans de nombreux secteurs d'influence, l'avantage réside dans le flux de travail, les données opérationnelles, l'intégration et l'adoption humaine. Cette architecture réduit l'exposition aux goulots d'étranglement de l'infrastructure et rend l'entreprise plus stable.
Ce tour redéfinit également la relation entre fournisseurs et constructeurs. Amazon dit explicitement que son partenariat avec OpenAI n'altère pas sa relation avec Anthropic. Cela se traduit par une thèse d'affaires claire : les grands gagnants, pour l'instant, peuvent être ceux qui vendent des "pics et pelles" et diversifient leurs enjeux, pas seulement ceux qui concourent avec un unique modèle.
Pour ceux qui construisent un impact social à partir de vraies affaires, la leçon est pragmatique : la durabilité ne se proclame pas, elle se comptabilise. Si le coût de calcul augmente plus rapidement que votre capacité à capturer de la valeur, votre mission est subordonnée à la subvention de capital.
Mandat pour le niveau C : transformer le pouvoir de l'IA en valeur distribuée, pas en extraction sophistiquée
Le record d'OpenAI marque une transition : l'IA a cessé d'être une course de publications pour devenir une course de contrats, d'énergie et de capacités réservées. Dans ce contexte, les dirigeants qui souhaitent rivaliser sérieusement doivent mesurer leur dépendance aux infrastructures comme un risque d'approvisionnement, parce que c'en est un. Et ceux qui souhaitent diriger avec légitimité doivent aller un pas plus loin : garantir que la productivité que libère l'IA se reflète dans de meilleurs salaires, de meilleurs services et moins de friction pour les clients et les communautés, pas seulement en multiples financiers.
L'argent à cette échelle peut accélérer l'innovation ou peut renforcer des asymétries. La différence n'est pas définie par une déclaration publique, mais par la conception du modèle opérationnel et la gouvernance de la valeur. L'ordre pour le niveau C est de réaliser un audit implacable de leur équation centrale : cesser d'utiliser les personnes et l'environnement comme des intrants pour générer de l'argent et avoir l'audace stratégique d'utiliser l'argent comme carburant pour élever les gens.
