Dépenses LLM Entreprises: 8,4 Md$; Anthropic Devance OpenAI
Les dépenses des entreprises en grands modèles linguistiques (LLM) ont connu une augmentation spectaculaire, plus que doublant en seulement six mois, passant de 3,5 milliards de dollars fin 2024 à 8,4 milliards de dollars d’ici mi-2025. Cette hausse significative est détaillée dans le rapport “2025 Mid-Year LLM Market Update”, récemment publié par Menlo Ventures. Le rapport, qui a interrogé 150 leaders techniques de startups d’IA et de grandes entreprises, met en évidence un marché en pleine maturation où l’inférence est devenue la charge de travail principale, la performance dicte le choix du fournisseur, et un changement notable dans le leadership du marché est en cours.
Une découverte clé des données de Menlo Ventures indique un changement significatif dans le paysage concurrentiel des fournisseurs de LLM. OpenAI, qui dominait le marché des LLM d’entreprise en 2023 avec 50 % d’utilisation, a vu sa part tomber à 25 %. En revanche, Anthropic est devenu le nouveau leader du marché, capturant 32 % de l’utilisation en entreprise pour les charges de travail de production. Google a également réalisé des gains substantiels, s’assurant 20 % du marché, largement propulsé par la forte adoption de ses modèles Gemini. Llama de Meta détient 9 %, tandis que DeepSeek représente 1 % de l’utilisation de l’API LLM.
Tim Tully, associé chez Menlo Ventures, a commenté ce changement : « Certains pourraient être surpris de voir Anthropic dépasser OpenAI, étant donné son avantage de premier arrivé. Mais notre recherche met des chiffres réels derrière ce que nous avons entendu de manière anecdotique sur le marché : les équipes priorisent la performance réelle en production. Alors que les dépenses LLM des entreprises dépassent les 8 milliards de dollars, Anthropic capture la majorité des parts, et Google a rapidement gagné du terrain pour revendiquer la troisième place. »
Le rapport décrit également plusieurs autres tendances critiques qui façonnent le secteur des LLM d’entreprise :
Croissance Rapide des Dépenses : Le doublement des dépenses LLM des entreprises, passant de 3,5 milliards de dollars en novembre 2024 à 8,4 milliards de dollars d’ici mi-2025, reflète un mouvement significatif des charges de travail d’IA vers des environnements de production complets.
Fidélité et Mises à Niveau des Fournisseurs : Malgré la dynamique du marché, le changement de fournisseur reste relativement rare, avec seulement 11 % des équipes signalant un changement de fournisseurs de modèles au cours de la dernière année. Cependant, un pourcentage substantiel de 66 % a mis à niveau vers des modèles plus récents de leurs fournisseurs existants, ce qui indique un accent sur l’amélioration continue au sein des relations établies. 23 % n’ont apporté aucune modification ou mise à niveau.
Dominance des Modèles Closed-Source : Les modèles closed-source alimentent désormais la grande majorité des charges de travail d’entreprise, représentant 87 % de l’utilisation. L’utilisation de l’open-source a diminué de 19 % à 13 % au cours des six derniers mois, une tendance attribuée à l’élargissement des écarts de performance par rapport aux alternatives propriétaires.
L’Inférence Dépasse l’Entraînement : L’inférence, le processus d’exécution d’un LLM pour générer des sorties, a dépassé l’entraînement en tant que charge de travail informatique principale. Ce changement est évident puisque 74 % des startups et 49 % des entreprises ont signalé que l’inférence représente la majeure partie de leur utilisation informatique, une augmentation significative par rapport à la fin de l’année dernière.
Pour l’avenir, le rapport de Menlo Ventures prédit que les « agents à long horizon » (long-horizon agents) piloteront la prochaine évolution majeure de la pile d’IA d’entreprise. Ces systèmes avancés sont conçus pour s’attaquer de manière autonome à des tâches complexes, multi-étapes et ouvertes, telles que le développement de logiciels, la synthèse de recherche et les flux de travail opérationnels, visant finalement une véritable auto-remédiation.
Derek Xiao, investisseur chez Menlo Ventures, a souligné le potentiel transformateur de ces technologies émergentes : « Les agents à long horizon représentent un changement de modèle opérationnel. Les startups qui construisent aujourd’hui une infrastructure agencielle jettent les bases de la prochaine génération de plateformes de plus de 10 milliards de dollars. Les fournisseurs traditionnels étant à la traîne, l’opportunité est massive. » Bien qu’encore aux premiers stades de déploiement, ces systèmes agenciels devraient jouer un rôle central dans la prochaine vague de transformation de l’IA d’entreprise.