Les prix des modèles d'IA ont baissé à peu près autant en trois ans que les prix des ordinateurs personnels en quinze, selon des données de Goldman Sachs mises en avant dans une récente analyse de la société de capital-risque a16z. Cette comparaison suggère que l'industrie de l'IA comprime une génération de déflation technologique en un seul cycle produit, une vitesse de baisse des prix que peu de secteurs de la technologie ont égalée.

Les chiffres derrière l'effondrement

L'analyse d'a16z suit la tarification des grands modèles de langage par rapport à un indice de référence fixé à 100 en mars 2023. En septembre 2026, l'indice était tombé à environ 5, soit une baisse d'environ 95 % en trois ans et demi. Autrement dit, un service qui coûtait un dollar au début de la période coûte désormais environ cinq cents.

Le référentiel utilisé pour cette comparaison est l'indice des prix des dépenses de consommation personnelle (PCE) pour les ordinateurs. Selon l'analyse, les prix des ordinateurs ont mis environ quinze ans à baisser d'un montant similaire, une déclinaison qui s'est déroulée pendant la vague d'investissement dans les technologies de l'information et de la communication (TIC) débutée dans les années 1980. Cette période de référence compte : elle couvre la phase durant laquelle l'informatique est passée d'équipement professionnel spécialisé à un usage courant dans les bureaux et les foyers.

L'analyse attribue la rapidité de la baisse des prix de l'IA à trois forces : la concurrence intense entre développeurs de modèles, l'efficacité croissante des modèles propriétaires et l'arrivée d'alternatives open source moins chères.

Les prix des tokens racontent la même histoire, en plus fort

Un autre indicateur va dans le même sens. Le Silicon Data LLM Token Expenditure Index mesure ce que les acheteurs dépensent par million de tokens. En août 2026, l'indice a atteint un plancher record de 0,97 $ par million de tokens, en baisse de 29 % par rapport à juillet. Ce niveau place également l'indice à plus de 50 % sous son pic d'environ 2,05 $, établi en mai 2026. Comme cet indicateur les dépenses réelles plutôt que les tarifs affichés, il reflète ce que les acheteurs paient en pratique.

Ce que l'IA moins chère signifie pour les entreprises qui la construisent

Le risque de surcapacité pèse le plus lourdement sur les plus gros dépensiers. Meta, Microsoft, Amazon et Alphabet s'emploient à s'ajuster tandis que l'économie de l'IA se transforme sous leurs pieds.

L'avertissement de Goldman se résume ainsi : si l'offre de calcul dépasse la demande, les marges pourraient être sous pression. La pérennité de ces investissements d'infrastructure pourrait se poser sérieusement, à moins que la demande ne rattrape l'offre. Cet écart entre offre et demande est la variable à surveiller à mesure que les plans de capacité se déploient et que les relevés mensuels de tarification continuent d'arriver.

Pour les acheteurs de services d'IA, la tendance a été presque entièrement favorable. Des coûts qui auraient paru absurdement bas en mars 2023 sont désormais la norme, et l'indice Silicon Data suggère que la glissade n'est pas encore terminée.