Comparez les revenus de l'IA dans l'ensemble de la pile
Le marché de l'IA s'est rapidement développé sur l'ensemble des quatre couches (données, calcul, modèles et applications). Par exemple, les revenus des centres de données de NVIDIA sont passés de $47.5B à $115.2B en une seule année ; OpenAI a atteint environ $13B de revenus annuels ; et Anthropic a approché $7B de revenus récurrents annuels.
Nous avons suivi les données de revenus de plus de 100 entreprises d'IA. Découvrez comment les revenus ont évolué dans les couches de calcul, de données, de modèles et d'applications de 2023 à 2025.
Répartition des revenus de l'IA par sous-catégorie
Note : Nous avons identifié plus de 20 sous-catégories dans les couches de données, de calcul, de modèles et d'applications. Par simplicité, nous avons inclus les 5 sous-catégories aux revenus les plus élevés.
Consultez la méthodologie pour savoir comment nous avons collecté les données sur les revenus de l'IA.
Taux de croissance des revenus de l'IA
Le tableau ci-dessus montre l'augmentation en pourcentage des revenus de l'IA de 2023 à 2024 et de 2024 à 2025. Par exemple, le revenu total des entreprises de la couche de données est passé de $7.907B en 2023 à $12.606B en 2024, et à $17.974B en 2025, ce qui correspond à une augmentation d'environ 59% entre 2023-2024 et de 43% entre 2024-2025.
Le tableau ci-dessus montre comment les revenus sont répartis entre les couches de données, de calcul, de modèles et d'applications en 2023, 2024 et 2025.
Revenus de la couche de données
Pour la couche de données, Databricks ($4.8B), Snowflake ($4.68B) et MongoDB ($2.46B) affichent les revenus les plus élevés en 2025. Ces trois acteurs dominent car ils possèdent l'infrastructure de données fondamentale sur laquelle repose chaque application d'IA : le lac de données (Databricks), l'entrepôt de données (Snowflake) et la base de données opérationnelle (MongoDB). Ils captent la demande d'IA indépendamment des modèles ou applications qui l'emportent.
Bien que le sommet de la pile de données soit dominé par les plateformes de données, les couches intermédiaires et inférieures racontent une autre histoire. Les bases de données vectorielles (Pinecone, Qdrant, Weaviate) sont toutes en dessous de $100M malgré des années de battage autour du RAG, et plusieurs entreprises ont été acquises avant de prouver leur viabilité autonome.
Revenus de la couche de calcul
NVIDIA domine la couche de calcul avec $115.2B en 2025, contre $47.5B en 2024 et $15B en 2023. Qualcomm ($44.3B) et AMD ($34.6B) sont les acteurs suivants dans le tableau, bien que leurs revenus liés aux puces d'IA soient intégrés dans des segments plus larges de semi-conducteurs, ce qui limite la comparabilité directe.
La dynamique intéressante dans le calcul est l'émergence d'un deuxième échelon, avec CoreWeave ($5.1B), Lambda ($760M) et Together IA ($300M) en 2025. Une explication possible de l'intérêt croissant pour les fournisseurs de cloud GPU est que les principaux acteurs du GPU existants (tels qu'AWS, Azure et GCP) s'avèrent insuffisants pour répondre à la demande du marché.
La question ouverte est de savoir ce qui progresse le plus vite : les gains d'efficacité qui réduisent le calcul par requête (modèles plus petits, quantification), ou les nouveaux cas d'usage qui augmentent la demande totale (agents, vidéo, déploiements en entreprise). Si l'efficacité l'emporte, les hyperscalers absorbent le marché ; si l'adoption l'emporte, les clouds GPU spécialisés continuent de croître.
Revenus de la couche de modèles
OpenAI ($13B) et Anthropic ($7B) se détachent rapidement du peloton. Tous les autres acteurs majeurs : Mistral ($400M), Cohere ($240M), xAI ($500M), ElevenLabs ($330M en audio) sont bien en dessous par rapport à OpenAI et Anthropic.
ElevenLabs dans le domaine de la voix et Midjourney dans celui de la génération d'images sont deux leaders de la catégorie des modèles, surpassant les modèles de fondation à usage général. La position la plus difficile dans cette couche est d'être une entreprise de modèles à usage général sans un accord de distribution cloud majeur ni un produit grand public attractif. Mistral et Cohere sont tous deux confrontés à ce problème.
Ajouter comme source préféréeRevenus de la couche applicative
La tendance dans la couche applicative montre que les applications d'IA natives qui remplacent un flux de travail complet sont les plus performantes. L'un des signaux en ce sens est la catégorie du codage, où Cursor, Replit, Lovable et Bolt laissent collectivement entendre que les développeurs sont prêts à payer plus pour des outils capables d'automatiser le travail.
Le bond de Cursor de $1M à $1B en deux ans et la progression de Lovable de $1M à $400M en une seule année sont les chiffres de croissance les plus extrêmes de l'ensemble de données. Ils marquent le passage d'une IA comme assistant de codage à une IA comme environnement de développement principal, ce qui a fondamentalement modifié la croissance typique des SaaS.
En ce qui concerne les sous-catégories, l'IA pour la santé (Abridge, Tempus) est en croissance, car elle opère dans des domaines à forte valeur ajoutée et réglementés où le ROI de l'automatisation est facile à quantifier.
Les revenus de Jasper IA sont passés de $120M à $55M avant de remonter partiellement à $88M, restant en deçà de leur niveau de 2023. Cette chute montre que les assistants d'écriture horizontaux sans ancrage dans un flux de travail risquent d'être supplantés à la fois par les modèles de fondation (comme ChatGPT) et par les fonctionnalités intégrées dans les outils que les utilisateurs possèdent (comme Notion IA et Google Docs).
Méthodologie des estimations de revenus
Nous avons collecté des données publiques sur les revenus de l'IA à partir de plateformes de recherche telles que Sacra, GetLatka, Macrotrends et Crunchbase ; de sources appartenant aux entreprises telles que les rapports aux investisseurs, les salles de presse d'entreprise, les blogs officiels et les dépôts auprès de la SEC ; de médias financiers tels que Fortune, CNBC, Reuters, Bloomberg ; de reportages de médias technologiques comme TechCrunch ; et de sources réglementaires/officielles pour les entreprises publiques telles que les dépôts EDGAR de la SEC.
Les chiffres de revenus reflètent les années civiles 2023, 2024 et 2025, ou l'exercice fiscal se terminant le plus près de ces dates. Les différences de calendriers fiscaux peuvent également affecter les comparaisons entre différentes entreprises.
Note : Pour les nombreuses entreprises privées de cet ensemble de données (par exemple, Anthropic, Mistral, ElevenLabs et Cursor), les chiffres de revenus sont essentiellement des estimations éclairées.
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}Résultats et horodatages de 88 points de données. Téléchargez les données utilisées dans cet article sous forme de fichier ZIP contenant un fichier CSV et un README.
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