Le Financial Times rapporte que des analystes de Blackstone doutent qu'Anthropic, même après une éventuelle entrée en bourse, puisse obtenir une notation de crédit "investment grade" de la part des agences de notation. Cette appréciation souligne un décalage persistant entre les valorisations stratosphériques attribuées aux grands laboratoires d'intelligence artificielle sur les marchés privés et la solidité financière réelle de ces entreprises telle qu'elle serait jugée par les critères traditionnels du crédit.
Anthropic, éditeur des modèles Claude et principal rival d'OpenAI, a levé des dizaines de milliards de dollars ces dernières années auprès d'investisseurs comme Amazon, Google ou des fonds souverains, portant sa valorisation à plusieurs dizaines de milliards de dollars. Mais comme la plupart des acteurs de la génération d'IA, l'entreprise brûle des quantités considérables de liquidités pour financer l'entraînement de ses modèles et l'achat de capacité de calcul auprès des fournisseurs de cloud, un modèle économique qui inquiète les analystes spécialisés dans l'évaluation du risque de crédit.
Une notation "investment grade" est généralement réservée aux entreprises jugées capables de rembourser leur dette avec un risque de défaut faible, ce qui suppose des flux de trésorerie stables et prévisibles. Le profil d'Anthropic, marqué par des pertes opérationnelles importantes et une dépendance à des levées de fonds répétées, s'éloigne de ce standard, même si ses revenus progressent rapidement grâce à l'adoption croissante de ses produits par les entreprises.
Cette analyse de Blackstone, acteur majeur de la gestion d'actifs alternatifs et du crédit privé, intervient alors que plusieurs laboratoires d'IA, dont Anthropic et OpenAI, sont régulièrement cités comme candidats potentiels à une introduction en bourse dans les prochaines années. Elle rappelle que l'accès aux marchés obligataires traditionnels, et donc à une dette moins coûteuse, pourrait rester difficile pour ces entreprises tant que leur trajectoire vers la rentabilité ne sera pas plus clairement établie.