Les startups d’IA codage luttent contre des marges négatives malgré la croissance explosive

En février, la startup d’assistance codage AI Windsurf était en négociation pour lever un tour de financement important à une valorisation de 2,85 milliards de dollars, porté par Kleiner Perkins, soit le double de sa valorisation six mois plus tôt, selon des sources proches de l’affaire. Ce financement n’a pas abouti. En avril, une autre annonce a fait surface : Windsurf prévoyait de se vendre à OpenAI pour environ 3 milliards de dollars. Ce deal a finalement échoué, laissant planer une question majeure : si la startup était en croissance rapide et attirait l’attention des investisseurs, pourquoi envisagerait-elle de se vendre ? Selon des sources internes, malgré l’enthousiasme autour des outils d’assistance codage par IA, ces entreprises peuvent être massivement déficitaires. Les coûts structurels, notamment liés à l’utilisation des grands modèles linguistiques (LLM), sont si élevés que les marges brutes de Windsurf étaient « très négatives », selon une personne proche de l’entreprise. Cela signifie que le coût de fonctionnement dépassait largement les revenus générés. Ce phénomène s’explique par la nécessité pour ces outils de toujours intégrer les modèles les plus récents, les plus performants et les plus coûteux, car les fournisseurs comme OpenAI ou Anthropic les optimisent spécifiquement pour les tâches de codage et de débogage. La concurrence est féroce : des géants comme GitHub Copilot, Anysphere (Cursor) ou Replit dominent déjà le marché. Pour améliorer leurs marges, les startups pourraient construire leurs propres modèles, évitant ainsi les frais de licence. « C’est une activité très coûteuse si vous ne maîtrisez pas le modèle », souligne une source. Cependant, cette stratégie comporte des risques majeurs. Varun Mohan, cofondateur et PDG de Windsurf, a finalement renoncé à développer un modèle interne, jugé trop coûteux. Par ailleurs, les fournisseurs de modèles entrent eux-mêmes directement dans le marché : Anthropic propose Claude Code, OpenAI, Codex. La vente de Windsurf apparaît donc comme une stratégie pour réaliser une sortie lucrative avant que les fournisseurs ne deviennent des concurrents directs. Cette pression sur les marges semble affecter d’autres acteurs comme Anysphere, Lovable, Replit ou Bolt. Nicholas Charriere, fondateur de Mocha, affirme que les marges des produits de génération de code sont soit neutres, soit négatives, « absolument abominables ». Anysphere, malgré une croissance fulgurante (500 millions de dollars de revenus annuels récurrents en juin), a refusé plusieurs offres d’acquisition, y compris celle d’OpenAI. En janvier, elle a annoncé son intention de développer son propre modèle, recrutant même deux anciens responsables d’Anthropic. Mais ces recrues sont retournées chez Anthropic deux semaines plus tard. En juillet, Anysphere a modifié sa tarification pour transférer aux utilisateurs les coûts croissants liés à l’utilisation de Claude, provoquant une réaction négative de certains clients. Son PDG, Michael Truell, a dû s’excuser pour une communication maladroite. La baisse des coûts d’inférence, une espérance partagée par certains investisseurs comme Eric Nordlander de Google Ventures, n’est pas encore une réalité. Certains modèles récents ont même vu leurs coûts augmenter à cause de leur complexité. Cependant, l’annonce de GPT-5 par OpenAI, moins cher que Claude Opus 4.1, a suscité un espoir. Anysphere a immédiatement intégré le modèle, illustrant la pression constante pour rester compétitif. Face à ces défis, la décision de Windsurf de se vendre, puis de partir vers Google et Cognition, apparaît comme une réponse stratégique, même si elle a été critiquée pour avoir laissé 200 employés sans poste. Pourtant, une source proche du deal affirme qu’elle a optimisé les résultats pour tous. Ce cas illustre les risques structurels du secteur : même des entreprises très populaires, générant des centaines de millions de revenus, peinent à devenir rentables sans maîtrise des modèles fondamentaux. Cela pose une question plus large : si même un domaine aussi prometteur que le codage assisté par IA peine à s’imposer financièrement, quel avenir pour d’autres industries encore plus jeunes ?