Cette semaine, l'indice des dépenses en tokens LLM, une mesure des prix quotidiens des tokens de modèles de langage de grande taille de Silicon Data, est tombé à 97 cents, marquant son point le plus bas depuis sa création à la fin de l'année dernière et une baisse de plus de 50 % par rapport aux sommets d'été précédents.
Cette chute suggère que les utilisateurs de modèles d'IA, tels que ChatGPT d'OpenAI et Gemini de Google, pourraient faire face à des coûts opérationnels réduits, mais cela pose des défis pour les entreprises fournissant ces modèles.
À mesure que les prix diminuent, les attentes des consommateurs pour des tarifs d'accès plus bas pourraient diminuer le pouvoir de fixation des prix de ces fournisseurs. La baisse est en partie attribuée à l'émergence de modèles open-source concurrentiels, comme le Kimi K3 de Moonshot, qui offrent des prix inférieurs à ceux des acteurs établis.
De plus, les récentes réductions de prix d'OpenAI pour ses modèles GPT-5.6 et l'introduction de prix dynamiques par d'autres laboratoires exacerbent encore la pression à la baisse sur les prix des tokens.
Charles-Henry Monchau du Syz Group a noté que cette déflation des tokens pourrait comprimer les revenus des entreprises comme Anthropic et OpenAI, surtout alors qu'elles envisagent des introductions en bourse.
Les implications plus larges pour les investisseurs incluent une réévaluation potentielle des rendements attendus sur les investissements dans l'IA, en particulier alors que de grandes entreprises technologiques comme Nvidia et Microsoft continuent d'investir massivement dans les capacités d'IA.
Le sentiment général du marché s'est reflété dans une baisse des actions technologiques, le Nasdaq Composite chutant de près de 1 % et le S&P 500 en baisse de 0,4 %.