Futures jetons d’IA : pourquoi le prix de l’intelligence est de plus en plus important
Depuis plus de deux ans, le débat sur l’intelligence artificielle est dominé par une seule question : qui possède le modèle le plus puissant ? C’est une question importante ; mais il risque de vite devenir le mauvais.
Du modèle le plus puissant au prix de l’intelligence artificielle
La concurrence qui se dessine ne porte plus seulement sur la qualité des modèles. Il s’agit du prix de l’intelligence : combien il en coûte pour la produire, la distribuer et la rendre accessible à des milliards de personnes et d’entreprises.
C’est là que la Chine tente de changer les règles du jeu.
Ces derniers mois, des entreprises comme Alibaba, ByteDance, Tencent, Moonshot AI et DeepSeek ont déclenché une guerre des prix sans précédent. Grâce aux innovations architecturales, aux modèles de mélange d’experts, à la mise en cache, à la quantification, au poids ouvert et à une utilisation de plus en plus efficace de l’infrastructure informatique, le coût des jetons continue de diminuer.
Mais le véritable changement pourrait être encore plus profond.
L’avenir des jetons d’IA et la naissance du marché du renseignement
Selon des rumeurs faisant autorité, la possibilité de développer un marché pour les contrats à terme sur les jetons AI est à l’étude en Chine.
Il n’existe pas encore de marché opérationnel et aucune décision finale n’a été annoncée. Cependant, le simple fait que cette hypothèse soit envisagée révèle à quel point notre façon de penser l’intelligence artificielle évolue.
Ce n’est plus seulement un logiciel. Ce n’est plus seulement des modèles ; mais une nouvelle infrastructure économique.
L’analogie avec le pétrole et l’énergie est inévitable.
Le pétrole, le gaz et l’électricité ne sont pas simplement produits et consommés. Il existe des marchés, des indices de référence internationaux et des contrats à terme qui permettent aux entreprises de planifier leurs investissements, de réduire l’incertitude et de se protéger de la volatilité des prix.
Demain, quelque chose de similaire pourrait se produire avec l’intelligence artificielle.
Pourquoi fixer le coût futur de l’inférence aujourd’hui
Une entreprise qui sait qu’elle devra utiliser des milliards de jetons au cours des douze prochains mois voudra peut-être fixer dès aujourd’hui le coût futur de sa capacité d’inférence. Tout comme une compagnie aérienne gère le risque lié au prix du carburant, une entreprise pourrait gérer le risque lié au coût de l’intelligence nécessaire pour alimenter les agents d’IA, les robots, les assistants numériques et les systèmes industriels.
Si ce scénario se réalisait, nous assisterions à la naissance d’un nouveau marché : celui de l’intelligence.
Le problème de la mesure du prix de l’intelligence artificielle
Bien entendu, il existe un problème fondamental : un token n’est pas un produit standard.
Un million de jetons générés par un petit modèle n’est pas la même chose qu’un million de jetons produits par un modèle de raisonnement avancé. La qualité, la rapidité, la fiabilité, la capacité à utiliser les outils, la consommation d’énergie et la valeur économique du résultat changent.
Pour cette raison, l’avenir n’appartient pas uniquement aux jetons. Cela appartient à la mesure de l’intelligence.
Du coût des tokens au prix de l’intelligence
Je soutiens depuis longtemps la nécessité de développer un nouvel indicateur international : le prix de l’intelligence.
Il ne s’agit pas d’une simple grille tarifaire symbolique, mais d’un benchmark capable de mesurer combien coûte l’obtention d’un certain niveau de performance sur un ensemble transparent d’activités : raisonnement, codage, traduction, analyse de documents, traitement multimodal et utilisation d’outils.
Le paramètre qui compte n’est pas le prix nominal d’un million de tokens ; c’est le coût nécessaire pour produire une quantité donnée d’intelligence utile.
Seul un index de ce type permettra de véritablement comparer les modèles, les fournisseurs de cloud et les plateformes.
La stratégie chinoise pour construire le marché du renseignement
Et c’est précisément ici que la stratégie chinoise apparaît particulièrement intéressante.
La Chine ne cherche pas seulement à construire des modèles compétitifs. Elle construit un écosystème complet : modèles, puces, cloud, centres de données, réseaux, packages commerciaux, distribution via les opérateurs télécoms et, potentiellement, de nouveaux instruments financiers.… n d’autres mots. Son objectif n’est pas seulement de produire du renseignement ; vise à construire le marché du renseignement.
La baisse des prix ne menace pas ce modèle industriel. Au contraire. L’histoire des télécommunications, d’Internet et du cloud nous enseigne que lorsque le coût unitaire diminue, la demande a tendance à augmenter encore plus rapidement.
Plus l’intelligence devient bon marché, plus les applications deviennent économiquement viables. Plus les applications sont développées, plus la demande en capacité de calcul, en réseaux, en centres de données et en énergie augmente.
Le prix de l’intelligence pourrait donc jouer pour l’économie numérique le même rôle que le prix de l’énergie a joué pour l’économie industrielle.
Normes de prix en Europe et en IA
Et c’est là qu’intervient l’Europe. Le risque n’est pas seulement celui d’acheter des modèles développés ailleurs. Le risque est encore plus grave : laisser d’autres définir les normes, les critères et les mécanismes par lesquels les renseignements seront mesurés, valorisés et échangés.
L’Europe devrait désormais contribuer à la définition de mesures partagées pour mesurer la qualité de l’inférence, promouvoir des références ouvertes et soutenir la création de marchés transparents et compétitifs.
Car ceux qui définissent les normes finissent souvent par définir aussi le marché.
Qui définira la référence mondiale du renseignement
La prochaine compétition mondiale ne portera pas seulement sur celui qui pourra construire le modèle le plus avancé. Il s’agira de savoir qui peut déterminer comment le monde mesure la valeur du renseignement. Le pays qui définit cette unité de mesure n’aura pas nécessairement le meilleur modèle ; mais cela aura un avantage encore plus important.
Cela contribuera à établir le langage économique à travers lequel l’IA sera achetée, vendue, valorisée et financée.
Dans le passé, le Brent est devenu la référence mondiale en matière de pétrole. Demain, le véritable pouvoir pourrait appartenir à ceux qui définissent la référence mondiale du renseignement.
Car, dans l’économie de l’IA, le contrôle des prix peut s’avérer encore plus important que le contrôle des modèles.
