/ Attachez vos ceintures
Le retour sur investissement de milliers de milliards de dollars de dépenses est extrêmement incertain. Les chiffres ne collent tout simplement pas.
Vous n’avez encore rien vu. L’année dernière, les plus grandes entreprises technologiques américaines, notamment Amazon, Google et Microsoft, ont dépensé 450 milliards de dollars US en infrastructures, dont une grande partie destinée à alimenter l’intelligence artificielle. Ce n’était qu’un amuse-bouche. Pour le plat de résistance, elles dépenseront cette année 900 milliards de dollars US en puces, centres de données, énergie, etc., avant de servir un dessert de 1 400 milliards de dollars US en 2027. Pour financer ce festin, elles ont emprunté plus de 400 milliards de dollars US cette année. Le boom des dépenses d’investissement dans l’IA est en passe de devenir la plus grande vague d’investissements de l’histoire.
(…) Selon une estimation grossière, pour financer les dépenses d’investissement liées à l’IA à partir de revenus identifiables générés par cette technologie, il faudrait un chiffre d’affaires de l’ordre de 2 500 milliards de dollars américains par an, soit plus que le chiffre d’affaires total actuel de l’ensemble du secteur technologique (…).
Seule une petite minorité de consommateurs semble disposée à payer pour des abonnements à des services d’IA personnels, de sorte que ce sont les ventes aux entreprises qui permettront de générer les véritables revenus. Les traders pourraient par exemple utiliser Copilot de Microsoft pour créer de meilleurs modèles financiers, tandis que les établissements scolaires pourraient enseigner aux enfants à l’aide de modèles proposés par Google. Pour l’instant, cependant, on est encore loin d’un chiffre d’affaires de plusieurs milliers de milliards.
(…) pour le moment, peu d’entreprises considèrent l’IA comme une technologie clé, ce qui limite les sommes qu’elles sont prêtes à y consacrer. Une enquête menée par la Banque centrale européenne a montré qu’à la fin de l’année 2025, seul un dixième des entreprises de la zone euro utilisant l’IA déclaraient le faire de manière “intensive”. Des chercheurs de la Bundesbank ont constaté qu’environ la moitié des entreprises allemandes utilisant l’IA y consacraient 5 % de leurs heures de travail, voire moins. Ivan Yotzov, de la Banque d’Angleterre, et ses collègues estiment qu’un cadre américain moyen utilise l’IA pendant 1,7 heure par semaine – suffisamment de temps pour créer une présentation PowerPoint correcte, mais guère plus.
Pour ces utilisateurs occasionnels, les modèles d’IA gratuits ou très bon marché suffisent souvent. Les données officielles britanniques suggèrent que près de la moitié des entreprises utilisant l’IA ne paient pas pour ce service, se contentant vraisemblablement de la version gratuite d’un modèle américain ou d’un modèle chinois open source.
(…) Tous ces calculs complexes correspondent globalement à un calcul bien plus simple : additionner le chiffre d’affaires lié à l’IA des entreprises qui en vendent le plus. Anthropic génère peut-être 75 milliards de dollars US, en rythme annuel ; OpenAI réalise des dizaines de milliards ; Google, via son modèle d’IA Gemini, et Microsoft font probablement un peu moins. SpaceX pourrait enregistrer cette année quelques milliards de dollars de chiffre d’affaires grâce à l’IA d’entreprise. Meta tire également quelques dollars de l’IA. En additionnant tout cela, on arrive à environ 150 milliards de dollars US par an.
The Economist, 28 juillet 2026 : “AI revenues are growing fast, but not fast enough.”
PÉKIN, 3 août 2026 (Reuters) - Selon un cabinet d’études, une version du modèle d’IA phare de la start-up chinoise DeepSeek est de loin la moins coûteuse à exploiter lors de tests comparatifs parmi les modèles les plus connus au monde, et plus de 100 fois moins chère à exploiter que le modèle Claude Fable 5 d’Anthropic.
(…) La société Artificial Analysis, basée à San Francisco, a estimé le coût moyen de V4-Flash à 3 centimes par tâche, contre 86 centimes pour Kimi K3 de son concurrent chinois Moonshot AI, 1,86 dollar pour GPT-5.6 Sol d’OpenAI et 3,15 dollars pour Claude Fable 5.
Cette comparaison offre une mesure plus réaliste de la valeur que le simple tarif, car elle tient compte de la quantité de données qu’un modèle doit traiter et générer pour mener à bien une tâche. Un modèle dont le tarif affiché est bas peut tout de même s’avérer coûteux s’il nécessite un nombre nettement plus élevé d’étapes pour produire une réponse.
(Traductions françaises réalisées avec l’aide de DeepL, pour la mirifique somme de 0 $.)
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La chute promet d’être rude.