Tu suis la course aux modèles IA ?
Chaque sortie (GPT, Claude, Gemini, Mistral…) décryptée le soir même, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisis ton rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Chamath Palihapitiya, investisseur influent et co-animateur du podcast "All In", a récemment exprimé ses préoccupations sur CNBC concernant l'impact financier des dépenses en intelligence artificielle (IA) sur les entreprises. Selon lui, les modèles d'IA moins coûteux, bien qu'ils soient 80 à 95 % aussi performants que leurs homologues plus chers, pourraient entraîner des surprises désagréables pour les directeurs financiers. Palihapitiya a mis en garde contre un phénomène qu'il appelle le "tokenmaxxing", qui pourrait causer des résultats financiers inférieurs aux attentes.
Les entreprises telles que Meta, Google et SpaceX développent des modèles d'IA plus abordables qui comblent l'écart de qualité avec les modèles premium. Palihapitiya estime que cette tendance pourrait prendre de court les directeurs financiers, qui pourraient découvrir les coûts élevés associés à l'utilisation intensive de l'IA de manière inattendue. Lors de son intervention sur CNBC, il a souligné que les entreprises qui encouragent leurs employés à utiliser davantage d'IA pourraient se retrouver avec des dépenses d'exploitation imprévues, ce qui pourrait affecter leurs résultats financiers.
Palihapitiya a affirmé que de nombreux PDG et directeurs financiers ne réalisent probablement pas l'ampleur du "tokenmaxxing" au sein de leurs organisations. Il a prédit que cette méconnaissance pourrait conduire à des déceptions en matière de bénéfices pour les dirigeants à travers les États-Unis.
Cette pression sur les coûts survient alors que les modèles d'IA premium d'OpenAI et d'Anthropic font face à une concurrence accrue de la part de solutions moins onéreuses. Le tokenmaxxing est un terme de la Silicon Valley qui désigne l'utilisation maximale de tokens d'IA, avec l'idée que cela permettrait de produire plus de travail plus rapidement. Les tokens représentent des unités de données traitées par les modèles d'IA et sont souvent utilisés pour calculer les coûts facturés aux clients.
Certaines entreprises, séduites par l'optimisme entourant l'IA, ont plongé tête baissée dans cette technologie. Elles ont même mis en place des systèmes de classement et des incitations pour encourager l'utilisation des outils d'IA par leurs employés. Cependant, les coûts associés à cette utilisation deviennent de plus en plus difficiles à ignorer. Palihapitiya a noté que les dirigeants commencent à s'adapter à cette nouvelle réalité financière.
Par exemple, le directeur technique d'Uber, Praveen Neppalli Naga, a révélé en avril que l'entreprise avait déjà épuisé son budget annuel pour Claude Code. De son côté, Adam Mosseri, PDG d'Instagram, a déclaré que l'entreprise avait cessé certaines pratiques coûteuses en tokens. Mosseri a même commenté lors d'un épisode du "Lenny's Podcast" qu'il n'était pas difficile de créer un "incinérateur de tokens".
Parallèlement, Palihapitiya a expliqué à CNBC que des entreprises technologiques établies comme Meta, Google et SpaceX, qui disposent de moins de contraintes en termes de capacité de calcul, réduisent l'écart de qualité avec des modèles moins chers. Ces modèles sont, selon lui, "80 à 95 % aussi bons" que les options premium.
Il a ajouté que nous assistons à une convergence dans le domaine de l'IA. Autrefois, un nouveau modèle pouvait être tellement supérieur qu'il semblait révolutionnaire, comme passer du kérosène au carburant d'aviation. Aujourd'hui, les améliorations sont plus progressives, comparables aux mises à jour successives de l'iPhone, qui continuent de s'améliorer sans introduire de changements technologiques majeurs. Lorsqu'on lui a demandé si les modèles économiques de Grok et Meta étaient comparables à ceux d'Anthropic, il a répondu que pour la plupart des cas d'utilisation, la réponse était un "oui retentissant".
