Nikesh Arora a qualifié un gain d'efficacité de 54 % du dernier modèle d'OpenAI de « bon début », mais a déclaré que les coûts devaient continuer à baisser au cours des deux prochaines années.
Bloomberg / Getty Images
Les prix des jetons devront baisser de jusqu'à 90 % avant que le déploiement à grande échelle de l'IA d'entreprise ne devienne viable, a déclaré Nikesh Arora, PDG de Palo Alto Networks $PANW jeudi, décrivant l'environnement tarifaire actuel comme un obstacle pratique pour les entreprises cherchant à déployer la technologie.
Son calendrier pour un soulagement était précis : d'ici un an, les coûts devraient diminuer à environ un cinquième de leur niveau actuel, et l'année suivante, à seulement un dixième. Les remarques ont été faites après que Sam Altman, PDG d'OpenAI, a annoncé que le modèle le plus récent de l'entreprise offre une efficacité de jeton 54 % meilleure sur les tâches de codage agentique — un chiffre qu'Arora a accueilli mais traité comme un plancher plutôt qu'un plafond. « Je pense que 54 % est un bon début », a-t-il déclaré. « Je pense que nous devons probablement y travailler encore. »
Néanmoins, Arora s'est abstenu de pessimisme quant à la direction prise par les choses. « La demande continue d'être infinie, et tant que vous avez une courbe de demande infinie à laquelle vous faites face, je pense que toutes ces choses se rationaliseront avec le temps », a déclaré Arora. Il a suggéré que l'amélioration de l'efficacité des modèles sous-jacents finirait par alléger la pression sur les dépenses en IA des entreprises.
Ses préoccupations le placent en compagnie d'un cercle croissant de dirigeants d'entreprises qui se sont exprimés sur ce qu'ils considèrent comme des prix de modèle prohibitifs — des coûts suffisamment élevés, selon eux, pour empêcher l'IA de passer des pilotes à une véritable utilisation à l'échelle de l'entreprise. Alex Karp, PDG de Palantir $PLTR Technologies a tenu des propos similaires la semaine dernière, s'en prenant à l'approche par jeton sur laquelle comptent à la fois Anthropic et OpenAI et pointant les modèles à poids ouvert comme une voie plus réalisable pour les clients d'entreprise. « Quelque chose a complètement mal tourné », a-t-il déclaré à CNBC, tout en notant qu'il ne ciblait aucun fournisseur en particulier.
Les chiffres derrière la frustration sont frappants et reflètent un paradoxe plus large dans l'IA d'entreprise : The Next Web rapporte que les tarifs par jeton ont chuté de 98 %, mais que les dépenses totales en IA d'entreprise ont triplé au cours de la même période, car les applications agentiques enchaînent des appels de modèles d'une manière qui multiplie la consommation beaucoup plus rapidement que la baisse des prix unitaires.
La pression change déjà le comportement des entreprises. Des sociétés comme Uber $UBER et Microsoft $MSFT ont limité ou restreint l'accès des employés aux outils de codage IA coûteux après que les budgets ont dépassé les prévisions. Certaines entreprises se sont tournées vers des modèles open-weight moins chers, y compris des alternatives chinoises qui comblent l'écart avec les laboratoires américains, selon CNBC.
Aucune de ces frictions n'a ralenti la construction plus large. SpaceX a sollicité les marchés de la dette pour 25 milliards de dollars le mois dernier, et Amazon $AMZN a suivi cette semaine avec une levée de fonds obligataire de 25 milliards de dollars, les deux mouvements étant liés aux demandes croissantes de capitaux pour l'infrastructure IA, selon CNBC.
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