Le prix de l’utilisation de l’intelligence artificielle baisse rapidement. Une mesure étroitement suivie des prix des jetons d'IA a atteint de nouveaux plus bas cette semaine, a rapporté CNBC, le dernier signe d'une baisse des coûts sur un marché de plus en plus concurrentiel pour l'accès aux modèles dans de grandes langues.
L'indice LLM Token Expenditure, une mesure quotidienne des prix du marché de la société de renseignement Silicon Data, est tombé à 97 cents lundi. Selon CNBC, il s'agit du chiffre le plus bas de l'indice depuis sa création à la fin de l'année dernière – et ce chiffre a diminué de plus de moitié par rapport au sommet enregistré plus tôt cet été. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre dernières avancées en IA.
Ce que mesure l'indice
L'indice de Silicon Data suit le taux de marché en vigueur pour un jeton de modèle de grande langue – l'unité de texte que les modèles lisent et génèrent, et l'unité sur laquelle sont basés la plupart des prix de l'IA. Lorsque l'indice baisse, l'exécution de requêtes sur des chatbots populaires comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic ou Gemini de Google coûte généralement moins cher aux fournisseurs et aux utilisateurs moins cher à acheter.
C’est une bonne nouvelle pour quiconque s’appuie sur des modèles d’IA. C'est plus compliqué pour les entreprises qui les soutiennent. Comme l’a noté CNBC, une forte baisse des prix peut conditionner les consommateurs à s’attendre à des tarifs plus bas pour l’accès à l’IA, érodant ainsi le pouvoir de tarification des laboratoires qui produisent les modèles.
Pourquoi les prix des jetons continuent de baisser
La récente baisse est en partie due à la montée en puissance des modèles chinois open source. Dans un article cité mardi par CNBC, Charles-Henry Monchau, directeur des investissements du groupe Syz, a souligné le Kimi K3 de Moonshot, qui peut atteindre des prix inférieurs à ceux des alternatives des principaux laboratoires pionniers. Les modèles ouverts bon marché et performants fixent un prix de référence au-dessus duquel les modèles fermés ont du mal à rivaliser.
Les laboratoires frontaliers ont également réduit leurs propres prix. OpenAI a annoncé des baisses de prix sur deux de ses modèles GPT-5.6 fin juillet, et Monchau a déclaré aux lecteurs de CNBC que d'autres laboratoires pionniers ont déployé des offres avec des capacités de « tarification dynamique », permettant aux taux d'accès d'augmenter et de diminuer en fonction de la demande. La baisse des coûts de production dans l’ensemble du secteur – calcul moins cher, modèles plus efficaces – a ajouté une pression à la baisse supplémentaire sur le taux du marché des jetons.
La pression sur les laboratoires de modèles de fondation
Les conséquences économiques d’une déflation symbolique sont désastreuses pour les entreprises qui construisent les modèles. "Les laboratoires modèles de la Fondation sont les plus directement exposés", a écrit Monchau, selon CNBC. "La déflation des jetons comprime la ligne de revenus tandis que les engagements de calcul restent fixes."
Sa réponse suggérée est déjà visible dans toute l’industrie. "La réponse stratégique est visible : le fossé doit s'éloigner de la capacité brute du modèle - où l'écart de poids ouvert est désormais mesuré en mois - vers la distribution, la mémoire et le contexte", a écrit Monchau. En d’autres termes, lorsque le jeton brut devient une marchandise, les avantages durables résident dans la maîtrise de la relation client, la conservation du contexte utilisateur et l’intégration de l’IA dans les produits que les gens utilisent déjà.
Le timing compte. Comme l'a rapporté CNBC, la baisse de l'indice LLM Token Expenditure pourrait ajouter une pression sur les bénéfices aux leaders de l'IA comme Anthropic et OpenAI alors qu'ils envisagent d'entrer sur le marché public – les deux sociétés ont déposé confidentiellement une offre publique initiale auprès des régulateurs cet été. Les investisseurs du marché public ont tendance à surveiller la baisse des prix unitaires avec beaucoup plus d’intensité que les investisseurs privés.
Effets d'entraînement pour les investisseurs et les utilisateurs
La tendance déflationniste complique également les arguments en faveur d’un développement plus large de l’IA. CNBC a noté que les investisseurs devront peut-être repenser leurs rendements attendus sur les centaines de milliards de dollars investis dans les centres de données et les puces, les entreprises technologiques à grande capitalisation, notamment Nvidia et Microsoft, parmi celles qui ont engagé des milliards pour accroître la capacité de l'IA. Si la production de toute cette capacité – le jeton – continue de devenir moins chère, les projections de revenus fondées sur les prix actuels semblent optimistes.
Les marchés étaient déjà d’humeur prudente. CNBC a rapporté que les valeurs technologiques ont mené l'ensemble du marché à la baisse mardi, le Nasdaq Composite, à forte composante technologique, glissant de près de 1 % et le S&P 500 en baisse de 0,4 %.
Pour les utilisateurs, en revanche, la tendance est tout simplement la bienvenue. Les développeurs exécutant des fonctionnalités d'IA à grande échelle, les startups créant des produits sur l'accès API et les utilisateurs quotidiens de chatbots bénéficient tous directement de la baisse du coût par demande. La question ouverte est de savoir jusqu’où le plancher s’abaissera – et quels fournisseurs pourront encore gérer une entreprise rentable une fois qu’il y parviendra.
Que regarder
Trois signaux méritent d'être surveillés dans les mois à venir : si l'indice LLM Token Expenditure se stabilise ou continue de baisser ; si davantage de laboratoires pionniers adoptent une tarification dynamique pour défendre leurs revenus ; et comment OpenAI et Anthropic encadrent l’économie des jetons à l’approche de leurs introductions en bourse potentielles. Pour une couverture continue de la tarification de l’IA, de l’économie des modèles et du business de l’IA, suivez notre section Business AI.
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