Les dépenses en jetons d’IA font plus que doubler alors que les prix baissent
Les dépenses consacrées aux jetons d’IA ont plus que doublé depuis mai 2026, alors même que le prix moyen des jetons d’inférence IA a baissé de 67 %, selon des données d’a16z publiées le 31 octobre. Les estimations évaluent la hausse des dépenses totales entre 122 % et 160 %.
Cette croissance est liée aux agents d’IA, qui utilisent près de cinq fois plus de jetons que les utilisateurs humains. Leur consommation de jetons a été multipliée par environ 14 depuis février, ce qui laisse penser que des tâches plus automatisées et comportant plusieurs étapes alimentent la demande. Cette tendance illustre le paradoxe de Jevons : la baisse des coûts peut stimuler suffisamment l’utilisation pour faire augmenter les dépenses totales.
Cependant, les coûts de calcul augmentent également. Depuis la mi-juillet, les tarifs de location des Nvidia B300 ont progressé de 106 %, tandis que ceux des B200 ont augmenté de 66 %. Cette tension entre la baisse du prix des jetons et le renchérissement des GPU pourrait mettre les fournisseurs d’inférence IA sous pression, tandis que les propriétaires de GPU et les opérateurs de services cloud pourraient en profiter. Un groupe relativement restreint de gros utilisateurs représente aussi une part importante des dépenses, ce qui rend la demande sensible à leurs décisions.
Neutral
Le rapport décrit l’utilisation de l’IA et l’économie de la puissance de calcul, et non une évolution directe des prix des cryptomonnaies, de la réglementation ou de l’activité des blockchains. Son effet immédiat sur les échanges de cryptomonnaies au sens large devrait donc être limité, ce qui justifie une classification neutre. Les traders pourraient néanmoins surveiller les jetons crypto liés à l’IA afin de détecter une éventuelle contagion du sentiment, surtout si les investisseurs associent l’adoption croissante de l’IA à une demande de calcul décentralisé ou de projets d’IA. Toutefois, l’article ne fournit aucune preuve d’une hausse de l’utilisation des blockchains ni d’afflux de capitaux vers ces jetons.
À court terme, ces chiffres pourraient renforcer l’intérêt pour les thèmes de l’IA et des semi-conducteurs, tandis que la hausse des coûts de location des GPU pourrait susciter des inquiétudes quant aux marges des fournisseurs de services d’IA. Les actifs crypto pourraient réagir principalement à l’appétit général pour le risque ou à la spéculation dans certains secteurs, plutôt qu’à un facteur fondamental clairement établi. Comme lors d’épisodes précédents où les récits d’investissement technologique ont fait grimper les jetons liés à l’IA, tout mouvement pourrait être volatil et dicté par le sentiment.
À plus long terme, l’essor des charges de travail liées à l’IA et la demande de puissance de calcul pourraient soutenir les récits autour des réseaux GPU décentralisés et des projets crypto liés à l’IA. Cela dépendrait d’une adoption, de revenus et d’une utilité des jetons mesurables ; la seule hausse des dépenses consacrées à l’IA ne suffit pas à établir que ces avantages se concrétiseront. La concentration des dépenses entre les mains d’un petit groupe d’utilisateurs et l’écart grandissant entre les cours des jetons et les coûts du matériel constituent également des risques. Dans l’ensemble, le lien entre cette nouvelle et la stabilité du marché des cryptomonnaies est indirect et incertain ; il ne s’agit pas d’un signal clairement haussier ou baissier.