Les entreprises américaines continuent d'augmenter leurs investissements dans l'IA, mais selon les données globales, les coûts de l'IA n'ont pas encore dépassé les coûts du travail. La dernière étude du Ramp AI Index révèle que les 1 % d'entreprises les plus agressives dépensent en moyenne 7 500 dollars par employé et par mois pour l'IA.
Les 1 % des entreprises dépensent plus
Ce niveau est nettement supérieur à celui des entreprises ordinaires, mais reste inférieur au salaire mensuel moyen d'un ingénieur logiciel d'environ 16 000 dollars. Alors que les entreprises continuent de consommer des budgets pour les appels de modèles et la puissance de calcul, le marché commence à se demander si les entreprises ont déjà dépensé plus sur l'IA que sur leurs employés.
Ramp appelle ces entreprises intensivement utilisatrices de l'IA des entreprises « AI-pilled ». Les données montrent que les dépenses par employé en IA de ce type d'entreprises ont augmenté de 14,1 % mois sur mois le mois dernier, indiquant que les investissements associés continuent de s'accroître.
- Les 1 % des entreprises : 7 500 dollars par personne et par mois
- Les 10 % des entreprises les plus élevées : 611 USD par personne et par mois
- Entreprise médiane : 11,38 USD par personne et par mois
Les utilisateurs de haut niveau augmentent l'investissement global
Le rapport mentionne que des cadres d'entreprises ont récemment souligné publiquement l'augmentation des coûts liés à l'IA. Un cadre d'NVIDIA a déclaré que le coût des ressources de calcul dépasse désormais les salaires de ses employés. Le PDG de la start-up de recrutement Mercor a également indiqué que le coût des tokens consommés par les agents internes d'IA de l'entreprise dépasse désormais les dépenses liées aux ressources humaines.
Cependant, selon un échantillon plus large d'entreprises, ce phénomène n'est pas encore devenu généralisé. La croissance rapide des budgets dédiés à l'IA reste principalement concentrée chez les entreprises les plus intensives dans son utilisation, et non chez l'ensemble des entreprises.
Les entreprises adoptent une stratégie de modèles multiples
L'étude de Ramp montre également que les entreprises les plus intensives en IA ne se contentent généralement pas d'un seul modèle ou plateforme, mais passent régulièrement d'un modèle de pointe à un autre, tout en intégrant des modèles open source moins coûteux pour réduire leurs dépenses.
Cela signifie que les entreprises élargissent l'utilisation de l'IA tout en ajustant leurs méthodes d'achat. La poursuite d'une croissance rapide de ces dépenses à l'avenir dépendra des prix des modèles, des coûts de calcul et de la vitesse de mise en œuvre des applications internes.