Les prix des jetons reculent, mais les locations de GPU H100 restent soutenues. Des données jusqu’en août 2026 décrivent une dynamique proche d’un paradoxe de Jevons, où l’usage grimpe plus vite que les coûts ne diminuent. Cet équilibre profite à ceux qui vendent du calcul tant que l’adoption accélère, mais il expose l’écosystème si la demande se tasse. La nervosité boursière liée à des doutes sur les revenus d’OpenAI en a donné un aperçu.
Des marchés déjà fébriles face à un risque de tassement de la demande
Des actions américaines ont reculé après des rapports suggérant que les revenus annualisés d’OpenAI pourraient être inférieurs à des indications précédentes. Ce type de signal alimente la crainte d’un retournement, certains estimant que les marchés pourraient s’effondrer si la demande se stabilisait. Dans ce cas, la chaîne reliant fabricants de puces, fournisseurs de mémoire, énergéticiens et entreprises de cloud pourrait souffrir. À l’inverse, tant que l’usage de l’IA croît assez pour compenser la baisse des prix des jetons, le matériel demeure rare et coûteux, ce qui constitue l’hypothèse centrale du moment.
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Les tarifs des jetons baissent alors que les locations de GPU H100 se maintiennent
Les prix des jetons continuent de diminuer, tandis que les tarifs de location des GPU H100 restent stables ou augmentent. Des ensembles de données d’Ornn, Silicon Data et Bloomberg, disponibles jusqu’en août 2026, documentent cette divergence, y compris via une comparaison entre l’indice des prix des jetons et le coût de location des H100. a16z qualifie ce régime de « paradoxe de Jevons » appliqué à l’IA, et il est rapporté que des jetons d’IA moins chers stimulent la demande.
Agents gourmands en jetons et incertitudes sur la source de la demande
La part de la demande imputable aux utilisateurs humains par rapport aux systèmes n’est pas clairement établie, alors que l’IA agentique consomme des volumes de jetons très élevés. Selon certains, une diminution du prix des jetons encouragerait le développement des agents, de l’automatisation et de nouveaux usages, entraînant une croissance du volume d’utilisation plus rapide que la réduction du coût par jeton. Il est possible que la demande en capacité de calcul soit artificiellement amplifiée, et qu’une augmentation même limitée de l’activité humaine suffise à provoquer des besoins matériels très importants. Ce contexte est décrit comme le scénario le plus favorable pour Jensen Huang.
