Microsoft sous pression : OpenAI pèserait 45% du backlog Azure, et la capacité devient le vrai goulot d’étranglement

Il y a un chiffre qui résume, à lui seul, le nouveau rapport de force dans le cloud : OpenAI représenterait environ 45 % du « commercial backlog » (RPO) de Microsoft, que l’éditeur chiffre à 625 milliards de dollars, en hausse de 110 % sur un an.

Une performance qui ressemble, sur le papier, à une machine de guerre… mais qui révèle aussi une fragilité : la croissance d’Azure dépend de plus en plus d’un client partenaire dont l’appétit en calcul dépasse ce que l’infrastructure peut livrer à court terme.

RPO à 625 milliards de dollars : la demande est là — mais la concentration inquiète

Le RPO (Remaining Performance Obligations) correspond aux engagements contractuels restant à exécuter — un indicateur de revenus futurs « en file d’attente ». Microsoft annonce 625 milliards de dollars, et précise que 45 % de ce montant provient d’OpenAI.

C’est un signal double :

• excellent : Azure verrouille des engagements pluriannuels massifs ;
• risqué : une part disproportionnée de la visibilité dépend d’un seul acteur, dans un marché où les stratégies peuvent changer vite (modèles, coûts d’inférence, partenaires, souveraineté, régulation).

Reuters note d’ailleurs que, même en retirant OpenAI, le backlog « restant » progresse encore, mais la révélation du poids d’OpenAI a immédiatement déclenché des questions sur la dépendance.

Capex +66 % à 37,5 milliards de dollars : le prix réel de l’IA, ce sont les data centers

Le second chiffre qui fait basculer le narratif, c’est l’investissement : 37,5 milliards de dollars de capex sur le trimestre, soit +66 % sur un an — une accélération largement tirée par les besoins en GPU/CPU et en capacité data center.

Malgré un trimestre au-dessus des attentes, l’action a reculé en after-hours (environ -6 % à -7 %) : le marché ne sanctionne pas la demande, il sanctionne l’équation ROI/intensité capitalistique.

Azure : une croissance « plafonnée » par la capacité, pas par les clients

Azure progresse fortement (~39 % sur le trimestre selon Reuters ; autour de 38 % en constant currency selon d’autres lectures), mais le message implicite est brutal : Microsoft ne livre pas tout ce qu’il pourrait vendre, faute de capacité instantanément disponible.

C’est là que la phrase d’Amy Hood cristallise tout : elle invite à lire les prévisions Azure comme un « allocated capacity guide » — autrement dit, une guidance qui reflète ce que Microsoft peut fournir, pas seulement ce que le marché réclame.

Le cloud devient un jeu à somme nulle : priorité aux produits maison

Au-delà de l’image « Azure = plateforme ouverte », Microsoft est de plus en plus explicite : les GPU qui arrivent doivent être arbitrés entre des produits first-party (Copilot, GitHub Copilot, Microsoft 365), de la R&D, et la capacité vendue aux clients Azure.

Dans cette logique, OpenAI n’est pas seulement « un gros client » : c’est aussi un moteur stratégique qui tire les besoins en calcul et influence la cadence d’investissement — ce qui met mécaniquement plus de pression sur le reste de l’écosystème Azure.

Nadella tente de recadrer : « diversification », pas dépendance

Satya Nadella insiste sur une lecture plus équilibrée : ne pas « sur-optimiser » l’entreprise autour d’un seul moteur, et continuer à pousser plusieurs franchises (Microsoft 365, GitHub, Copilot, etc.).

En clair, Microsoft veut éviter que le récit devienne : « Azure est le data center d’OpenAI ». Mais, le chiffre de 45 % rend ce recadrage plus difficile : même si le portefeuille est divers, la contrainte physique (capacité de calcul) impose un arbitrage permanent.

Cette situation met Microsoft face à trois tensions, très concrètes :

1. Risque de concentration : un choc sur la trajectoire d’OpenAI (technique, commercial, réglementaire) ferait trembler une partie de la visibilité Azure.
2. Risque de perception : les investisseurs acceptent le capex, mais exigent une lecture claire du moment où l’IA « paye » réellement.
3. Risque produit : si les ressources sont orientées vers l’interne et/ou OpenAI, certains clients Azure peuvent se sentir servis « après ». Et dans le cloud, l’insatisfaction se traduit vite par des tests concurrents.

Le paradoxe, c’est que Microsoft est à la fois victime et bénéficiaire de cette pression : la demande est gigantesque, mais la promesse du cloud (élasticité infinie) se heurte à une réalité industrielle — l’IA transforme l’infrastructure en ressource rare, presque géopolitique.