La directrice générale d'ARK Invest, Cathie Wood, dont la société est connue pour ses recherches sur l'innovation de rupture, a publiquement défié le fondateur de Pershing Square Capital Management, Bill Ackman, sur la question de savoir si l'intelligence artificielle alimentera une inflation durable, arguant que la baisse des coûts d'inférence de l'IA pourrait soutenir une croissance économique plus forte tout en limitant la pression sur les prix à la consommation. Sa réponse, formulée sur la plateforme de médias sociaux X et dans les commentaires de marché d'ARK elle-même, fait suite aux inquiétudes selon lesquelles les hausses de taux de la Réserve fédérale pourraient ne pas contenir l'investissement continu dans les infrastructures de calcul.

Wood situe également le rendement des bons du Trésor à 10 ans — une référence largement surveillée pour les coûts d'emprunt à long terme — près de sa médiane historique, citant des données remontant à 1790. Ce désaccord souligne comment une technologie moins coûteuse et des dépenses de construction massives pourraient pousser l'inflation dans des directions opposées. Les deux investisseurs remettent en question les hypothèses conventionnelles, mais ils parviennent à des lectures très différentes des conséquences économiques de la construction des infrastructures d'IA.

La hausse de taux à l'origine de l'échange

La Réserve fédérale a relevé son taux directeur des fonds fédéraux de 25 points de base — soit 0,25 point de pourcentage — le 16 septembre 2026, portant la fourchette cible à 3,75 %–4,00 % après un vote unanime. Ce taux influence le coût du crédit pour les banques, les entreprises et les ménages dans l'ensemble de l'économie. Les responsables ont déclaré que l'inflation restait élevée et ont réaffirmé leur engagement à ramener la hausse des prix vers un objectif de 2 %.

Ackman a contesté cette décision dans une publication du 25 septembre sur X. Il a suggéré que la demande de capacité de calcul et d'énergie pouvait rester forte malgré un emprunt plus coûteux, et que les entreprises poursuivant des percées majeures en IA pourraient continuer à investir car elles attendent des rendements exceptionnellement élevés. Selon lui, l'attrait des rend attendus pourrait l'emporter sur le frein lié à des coûts de financement plus élevés.

Son inquiétude porte sur l'intégration des coûts de financement dans les biens et services. Si l'investissement en IA reste résilient, a-t-il averti, une politique plus restrictive pourrait augmenter les coûts sans réduire suffisamment ces dépenses pour refroidir l'économie, créant potentiellement un cycle de hausse des coûts et de nouvelles hausses de taux.

Wood a proposé une interprétation différente le 29 septembre, pointant les rendements réels — les rendements après ajustement pour l'inflation — et une croissance économique supérieure aux attentes. Selon son argumentaire, des taux plus élevés peuvent refléter des perspectives économiques plus solides plutôt qu'un simple resserrement monétaire, tandis que les gains de productivité aident à contenir les prix à la consommation.

Elle a écrit dans une publication du 3 octobre sur X :

Le post de Bill Ackman sur l'inflation m'a ramenée à la fin des années 1970, lorsque des inquiétudes similaires étaient partout. Ce qui a suivi a été une croissance plus forte et une inflation en baisse, portée par la révolution du PC et des logiciels. Nous pensons que les plateformes d'innovation d'aujourd'hui pourraient avoir un impact encore plus grand.…

— Cathie Wood (@CathieDWood) October 3, 2026

La Fed a également signalé dans son communiqué de septembre une expansion économique solide, une forte croissance de la productivité et un investissement en capital robuste, tout en identifiant une inflation élevée comme un problème persistant. Cette combinaison suggère que les gains d'efficacité peuvent coexister avec les pressions sur les prix pendant que les entreprises construisent des infrastructures et étendent leurs opérations.

Pour Wood, la comparaison historique des rendements fournit un contexte pour évaluer les hausses récentes. Une médiane historique seule ne peut toutefois établir si la politique actuelle est restrictive. Les anticipations d'inflation, les conditions d'emprunt et les tendances de productivité comptent toutes dans l'évaluation des effets économiques de taux plus élevés — des facteurs que les deux investisseurs pèsent différemment à mesure que le débat se poursuit.

La baisse des coûts d'inférence de l'IA transforme le débat sur l'inflation

Dans l'édition d'octobre des commentaires de marché In The Know d'ARK, Wood a mis en avant la forte baisse des coûts technologiques, citant un recul annuel de 99,99 % des coûts d'inférence de l'IA à niveau de performance constant. L'inférence désigne l'exécution d'un modèle entraîné pour générer des sorties, notamment des réponses et des prédictions. Contrairement à l'entraînement du modèle, qui n'a lieu qu'une fois, l'inférence est un coût récurrent engagé à chaque utilisation du modèle. L'estimation compare la dépense nécessaire pour offrir des capacités similaires à mesure que les modèles et les systèmes de calcul s'améliorent.

L'impact économique plus large d'un tel déclin dépend de l'ampleur de l'adoption de ces gains d'efficacité par les entreprises. Les économies potentielles pourraient soutenir l'automatisation, réduire les coûts de service et élargir l'accès à des outils auparavant jugés trop chers pour de nombreuses organisations.

Wood a relié ces évolutions à OpenAI, la société derrière ChatGPT, dont le run rate de revenus, selon elle, est passé de 20 milliards à 70 milliards de dollars. Elle a présenté cette hausse comme la preuve qu'une IA moins chère peut encourager une utilisation nettement plus importante. Un rate exprime les revenus sur une base annualisée, plutôt qu'une année complète de ventes déclarées.

Elle décrit le résultat potentiel comme une déflation bénigne, un scénario dans lequel les gains de productivité soutiennent la production tandis que les coûts de production baissent. Cela diffère de la baisse des prix provoquée par un affaiblissement de la demande. Pourtant, une inférence moins chère peut coexister avec une électricité, un foncier et une construction coûteux pendant une construction rapide d'infrastructures — une tension au cœur du différend.

L'inquiétude d'Ackman porte sur la demande de centres de données et d'autres infrastructures physiques qui soutiennent les services d'IA. Si une inférence moins chère augmente l'utilisation, elle peut ajouter de la pression sur les approvisionnements en électricité et la capacité de calcul, ce qui rend la vitesse de création de nouvelles capacités pertinente au même titre que le rythme de l'amélioration technologique.

Wood a également cité une croissance de la masse monétaire américaine d'environ 5,7 %, un indicateur longtemps surveillé pour détecter des signes de pression inflationniste, arguant que cette expansion n'avait pas déclenché de nouvelle inflation. Le briefing d'ARK a en outre noté qu'environ 90 % du financement mondial des centres de données se déroule aux États-Unis, une concentration qui place l'économie américaine au centre de la construction d'infrastructures en débat.

Ce désaccord public laisse une question centrale sans réponse : les baisses de coûts tirées par la productivité peuvent-elles compenser les pressions sur les prix générées par la construction de l'épine dorsale physique de l'intelligence artificielle. Les deux investisseurs reconnaissent l'ampleur de cette construction mais tirent des conclusions très différentes sur ce qu'elle signifie pour les prix.