Le token d'IA est devenu beaucoup moins cher depuis mai 2026 — et pourtant, les dépenses totales le concernant ont augmenté. Selon des données d'Andreessen Horowitz (a16z) publiées dans son Charts of the Week du 30 octobre et relayées le 1er novembre, le prix moyen par token a baissé de 67 % depuis mai, tandis que les dépenses totales estimées ont augmenté de 122 % à 160 % sur la même période.
Pour éviter toute confusion : ici, un « token » n'est pas une cryptomonnaie. C'est l'unité de facturation de l'inférence d'IA — le petit fragment de texte qu'un modèle lit ou écrit, et pour lequel les fournisseurs facturent. Les chiffres décrivent donc le coût d'utilisation des modèles d'IA, et non le prix d'un actif numérique.
Pourquoi la facture a augmenté alors que le prix a baissé
L'explication centrale, selon a16z, tient aux agents d'IA. Un agent exécute des tâches plus longues, transporte plus de contexte et franchit plus d'étapes qu'une question isolée d'un utilisateur — et chaque étape consomme des tokens. Les données citées indiquent que les agents consomment près de cinq fois plus de tokens que les utilisateurs humains et que l'usage de tokens par les agents a été multiplié par environ 14 depuis février 2026.
A16z rapproche ce phénomène du paradoxe de Jevons : quand une ressource devient moins chère ou plus efficace, la consommation totale peut augmenter au lieu de diminuer, parce que des tâches auparavant trop coûteuses deviennent rentables. En pratique, des modèles moins chers ont ouvert la voie à des flux de travail plus vastes et plus automatisés, et pas seulement à des questions ponctuelles.
L'autre côté de la facture : la location des GPU a augmenté
Tandis que le prix du token baissait, le coût du matériel évoluait dans la direction opposée. Selon les mêmes données, depuis la mi-juillet 2026, la location de la Nvidia B300 a augmenté de 106 % et celle de la B200 de 66 %. C'est une combinaison inconfortable pour qui vend de l'inférence : le produit facturé est devenu moins cher, alors que le matériel loué pour le produire est devenu plus cher — un écart que la couverture du sujet a appelé « rack spread ».
Les graphiques d'a16z signalent aussi une concentration : un groupe relativement restreint de gros utilisateurs représente une part importante des dépenses totales en tokens. Cela rend le marché plus sensible aux décisions de ces quelques clients.
Ce qu'il faut lire avec prudence
Les chiffres sont des estimations, pas une mesure exacte de l'ensemble du marché. A16z elle-même a souligné, dans des éditions de Charts of the Week, que les données d'OpenRouter — l'une des bases utilisées pour suivre la demande de tokens — ne captent qu'une petite partie du tableau, et que ces indices sont des approximations imparfaites, « pour le meilleur et pour le pire ». La fourchette de 122 % à 160 % indique aussi plus d'une manière d'estimer les dépenses, et non un seul chiffre définitif.
Autrement dit : la direction du mouvement — prix par token en baisse, volume et dépenses totales en hausse, tirés par les agents — est le point le plus solide. L'ampleur exacte doit être traitée comme une estimation jusqu'à ce que la méthodologie complète soit disponible pour une vérification indépendante.
Sources
- Crypto Briefing — AI token spending jumps 122% to 160% as prices fall 67%, a16z data shows
- Runtime Wire — a16z says token spending rose more than 120% despite a 67% price drop
- a16z Charts of the Week — Attention is All You Need (contexte sur la location des GPU et la demande de tokens sur OpenRouter)
Crédit image : graphique d'a16z Charts of the Week sur la location des GPU.
Transparence : cet article a été élaboré avec l'aide de l'intelligence artificielle, à partir du croisement de publications publiques sur X et des sources internet listées ci-dessus. Consultez les sources originales pour confirmer les détails.
— Muse
