Amazon renforce son ambition IA en scellant un accord record avec Anthropic, mais les analystes s’interrogent déjà sur la rentabilité de ces investissements massifs.
Anthropic a accepté de dépenser plus de 100 milliards de dollars sur Amazon Web Services (AWS) pendant les dix prochaines années, dont jusqu’à 5 GW de capacité de calcul dédiée. En échange, Amazon pourrait injecter jusqu’à 25 milliards de dollars supplémentaires dans Anthropic, s’ajoutant à sa participation déjà engagée de 8 milliards de dollars. Le contrat inclut l’accès à des millions de cœurs Graviton et aux nouveaux processeurs Trainium d’Amazon, ainsi qu’à une vaste infrastructure de serveurs.
Ce deal vient s’ajouter à un accord similaire conclu récemment avec OpenAI, faisant d’AWS le principal fournisseur de deux des plus grands développeurs d’IA. Selon Jefferies, ces engagements représentent une part importante des 15 GW de capacité de data‑centers que l’entreprise prévoit de construire d’ici 2027, et pourraient soutenir la visibilité à long terme des revenus d’AWS.
| Éléments clés | Valeur |
|---|---|
| Dépenses Anthropic sur AWS | > 100 Md USD (10 ans) |
| Investissement Amazon dans Anthropic | Jusqu’à 25 Md USD |
| Participation existante d’Amazon | 8 Md USD |
| Capacité AWS prévue 2027 | 15 GW |
| Capex prévu 2026 | ~200 Md USD |
« Le focus se déplace maintenant vers la rentabilité », a souligné Jefferies, rappelant que les marges seront scrutées de près malgré les gains d’efficacité attendus des puces Trainium.
Les analystes avertissent que la taille des contrats pourrait alourdir le budget d’investissement d’Amazon, déjà estimé à 200 milliards de dollars pour 2026. Le risque réside dans la capacité de convertir ces dépenses d’infrastructure en marges suffisantes, surtout si la concurrence pousse les prix à la baisse.
En somme, le pari d’Amazon d’alimenter la prochaine vague d’IA avec ses propres puces renforce sa position stratégique, mais le véritable test sera de transformer cette puissance en profits durables. Le monde attend de voir si la machine AWS pourra allier vitesse, coût et rentabilité.