Selon les médias étrangers, une hypothèse centrale soutenant la valorisation élevée de l'IA et les dépenses de capital massives commence à montrer des signes de faiblesse : le prix réel payé par les entreprises pour accéder aux modèles d'IA diminue, au lieu d'augmenter continuellement avec le lancement de nouveaux modèles.
Les données sur les dépenses entreprises publiées par Ramp le mercredi montrent que le prix effectif payé par les entreprises américaines par million de jetons a chuté d'environ 41 % par rapport au pic de mars, passant de 1,15 $ à 0,68 $. Dans le même temps, la part des modèles de pointe dans l'utilisation globale est passée d'environ 53 % au début août à 45 % en septembre.
Les dépenses des entreprises commencent à se réduire
L'article indique que ce qui mérite le plus d'attention n'est pas seulement le recul des prix, mais aussi les changements dans les dépenses des clients à haut consommation. Les principaux clients qui alimentent les revenus des entreprises OpenAI et Anthropic ont vu leurs dépenses moyennes en IA diminuer de près de 10 % mois après mois en août. Ara Khazarian, économiste en chef chez Ramp, estime que cela ne constitue pas encore une bulle qui éclate, mais qu'il s'agit déjà d'une « fissure » dans le raisonnement d'investissement en IA.
Selon lui, le marché supposait initialement que deux événements se produiraient simultanément : les modèles continueront de s'améliorer et les entreprises ainsi que les utilisateurs augmenteront continuellement leur utilisation. Tant qu'au moins l'un de ces deux éléments serait suffisamment fort, les entreprises d'IA pourraient répercuter leurs bénéfices sur l'ensemble de la chaîne de valeur, soutenant ainsi les investissements massifs dans les puces, les services cloud et les centres de données. Mais les dernières données indiquent que les entreprises n'ont pas continué à payer des prix plus élevés pour les modèles les plus avancés.
Les modèles moins chers captent la demande
Derrière le recul des prix, d’une part, les fabricants de modèles réduisent activement leurs tarifs. L’article mentionne qu’OpenAI a abaissé le prix de GPT-5.6 Luna de 80 % par rapport à son lancement, et Anthropic a également annoncé une réduction de prix le mois dernier. D’autre part, les clients entreprises passent des modèles de pointe à des modèles intermédiaires, plus abordables et plus simples en structure.
Khazarian indique qu'un nombre croissant d'entreprises adoptent désormais par défaut des modèles de milieu de gamme comme Terra et Sonnet, car leurs performances restent suffisantes tout en étant moins coûteux. Les 1 % d'entreprises les plus intensives en IA sur la plateforme Ramp dépensent actuellement environ 7 200 dollars par employé et par mois en IA, un chiffre nettement inférieur aux prévisions élevées évoquées précédemment par le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, et qui ralentit encore.
L'article mentionne également que l'enthousiasme autour du « tokenmaxxing », qui était à la mode au printemps, s'est nettement atténué. Avec l'arrivée de l'été, les entreprises ont commencé à mettre l'accent sur la discipline des coûts, et certaines sociétés technologiques ont abandonné les pratiques internes encourageant l'utilisation intensive des modèles, optant désormais pour une restriction de l'utilisation prioritaire des modèles avancés et coûteux par les employés.
La guerre des prix affecte les investissements en puissance de calcul
Les médias étrangers estiment que les jetons deviennent de plus en plus des biens standardisés plutôt que des ressources rares, ce qui affaiblit le soutien à l'évaluation des entreprises d'IA et des infrastructures de calcul. Morgan Stanley avait précédemment averti que, si les prix des jetons ne peuvent être maintenus, jusqu'à 300 milliards de dollars de financement par dette destinés à soutenir la construction de nouveaux cloud computing et centres de données pourraient être sous pression.
Cette tendance ne se limite pas aux États-Unis. L'article indique que la vive concurrence tarifaire entre les entreprises chinoises d'IA exerce une pression à la baisse sur les prix mondiaux d'appel aux modèles. Bien que seuls 3,6 % des entreprises sur la plateforme Ramp utilisent des modèles open source ou chinois, la concurrence à bas prix sur les marchés internationaux se répercutera néanmoins sur les fabricants américains.
Par comparaison des fournisseurs, depuis le 1er août, le prix effectif d’OpenAI a diminué de 38 % pour s’établir à 0,48 $, tandis que celui d’Anthropic a baissé de 22 % pour atteindre 0,90 $. L’article estime qu’Anthropic conserve encore une certaine capacité de tarification, mais qu’OpenAI cherche à gagner des parts de token en proposant des prix plus bas, ce qui réduit progressivement l’écart de compétitivité.
Informations complémentaires : Sarah Friar, CFO d'OpenAI, a récemment déclaré que l'entreprise souhaite progressivement abandonner le modèle de facturation par token au profit d'une facturation basée sur les résultats accomplis. L'article en conclut que les revenus des entreprises d'IA ne disparaîtront pas nécessairement, mais que leur croissance pourrait passer d'une augmentation des prix unitaires à une compétition pour la part de marché et une utilisation plus élevée.