🚨 Les dépenses en IA pourraient atteindre un tournant.
Pendant des mois, les entreprises ont investi des milliards dans l’IA, mais désormais, les coûts deviennent impossibles à ignorer.
Les modèles d’IA chinois connaissent une croissance fulgurante : l’utilisation hebdomadaire de jetons sur OpenRouter atteint environ 18,5 billions de jetons — plus de 3 fois l’utilisation des modèles américains, qui tourne autour de 6 billions. Des coûts énergétiques plus faibles et des modèles très efficaces ont permis aux entreprises d’IA chinoises de proposer des tarifs beaucoup moins élevés, ce qui stimule une adoption rapide.
Dans le même temps, plusieurs grandes entreprises américaines, dont Amazon, Walmart, Cisco, Uber et Meta, imposeraient des limites à l’utilisation interne de l’IA, alors que les dépenses continuent d’augmenter au-delà des prévisions.
Un exemple marquant est Workato : la facture d’Anthropic aurait été multipliée par 7 en une nuit après le passage d’un modèle par abonnement à une tarification à l’usage. Cela montre à quel point l’utilisation d’une IA à grande échelle peut devenir coûteuse lorsque chaque jeton compte.
Dans la perspective, Goldman Sachs estime que l’adoption d’agents IA pourrait faire augmenter la consommation de jetons jusqu’à 24 fois d’ici 2030. Même si la demande d’IA continue de croître, le défi ne consiste plus seulement à construire des modèles puissants — il s’agit désormais de contrôler le coût de leur utilisation.
Le boom de l’IA n’est pas terminé, mais la conversation évolue : on passe d’une croissance illimitée à une croissance durable.
La grande question maintenant : observe-t-on les premiers signes que la frénésie des dépenses en IA commence à être remise en cause ?
Pendant des mois, les entreprises ont investi des milliards dans l’IA, mais désormais, les coûts deviennent impossibles à ignorer.
Les modèles d’IA chinois connaissent une croissance fulgurante : l’utilisation hebdomadaire de jetons sur OpenRouter atteint environ 18,5 billions de jetons — plus de 3 fois l’utilisation des modèles américains, qui tourne autour de 6 billions. Des coûts énergétiques plus faibles et des modèles très efficaces ont permis aux entreprises d’IA chinoises de proposer des tarifs beaucoup moins élevés, ce qui stimule une adoption rapide.
Dans le même temps, plusieurs grandes entreprises américaines, dont Amazon, Walmart, Cisco, Uber et Meta, imposeraient des limites à l’utilisation interne de l’IA, alors que les dépenses continuent d’augmenter au-delà des prévisions.
Un exemple marquant est Workato : la facture d’Anthropic aurait été multipliée par 7 en une nuit après le passage d’un modèle par abonnement à une tarification à l’usage. Cela montre à quel point l’utilisation d’une IA à grande échelle peut devenir coûteuse lorsque chaque jeton compte.
Dans la perspective, Goldman Sachs estime que l’adoption d’agents IA pourrait faire augmenter la consommation de jetons jusqu’à 24 fois d’ici 2030. Même si la demande d’IA continue de croître, le défi ne consiste plus seulement à construire des modèles puissants — il s’agit désormais de contrôler le coût de leur utilisation.
Le boom de l’IA n’est pas terminé, mais la conversation évolue : on passe d’une croissance illimitée à une croissance durable.
La grande question maintenant : observe-t-on les premiers signes que la frénésie des dépenses en IA commence à être remise en cause ?
