La directrice générale et directrice des investissements d'ARK Invest, Cathie Wood, s'est opposée à l'avertissement du gestionnaire de hedge funds Bill Ackman selon lequel la hausse de taux de la Fed en septembre pourrait se retourner contre elle, déclenchant une confrontation entre deux des voix les plus en vue de Wall Street sur la question de savoir si l'intelligence artificielle a brisé le manuel traditionnel de la banque centrale.

Sur un point, les deux investisseurs sont d'accord : l'IA pourrait modifier le fonctionnement de la politique monétaire. Sur la direction, ils divergent nettement. Ackman estime que ce changement pourrait alimenter l'inflation, tandis que Wood soutient qu'il pointe plutôt vers une baisse des prix.

Comment l'échange s'est déroulé

Le différend a commencé le 25 septembre 2026, lorsque Ackman a publié sur X au sujet de la hausse de 25 points de base de la Fed, suggérant que cette décision avait pu être une erreur. Son inquiétude porte sur la nature des dépenses en IA : si la demande de ressources IA est inélastique, c'est-à-dire si les acheteurs continuent de payer quel qu'en soit le coût, des coûts d'emprunt plus élevés pourraient ne pas la ralentir. Selon son analyse, cette dynamique pourrait nourrir une spirale inflationniste auto-entretenue.

Wood a répondu le 29 septembre. Elle a fait valoir que la hausse des taux d'intérêt reflète de véritables rendements réels et une croissance économique plus forte que prévu, plutôt qu'une pression inflationniste s'infiltrant dans le système.

Les chiffres à l'appui de l'argument de Wood

Wood a développé son point de vue lors de la session d'octobre « In The Know » d'ARK en appuyant son argumentation sur deux affirmations centrales.

La première était historique : le rendement actuel du Trésor à 10 ans, a-t-elle déclaré, se situe à son niveau médian depuis 1790.

La seconde concernait les coûts technologiques. Selon Wood, les coûts d'inférence de l'IA ont chuté de 99,99 % par an à performance constante. Elle a lié cet effondrement des coûts à la demande, citant le taux de revenus annualisé d'OpenAI passant de 20 à 70 milliards de dollars comme preuve que des opérations moins coûteuses libèrent un usage bien plus important.

Wood a décrit le résultat probable comme une « déflation bénigne » — un scénario dans lequel les prix baissent parce que la production devient moins chère, et non parce que la demande s'effondre.

Deux autres données se situent en arrière-plan du débat. La masse monétaire américaine croît à un rythme d'environ 5,7 %, ce qui n'a pas entraîné d'inflation plus élevée. Et 90 % du financement mondial des centres de données est orienté vers les États-Unis.

Pourquoi cette divergence importe

Le camp d'Ackman craint que la Fed ne relève les taux sans effet notable sur les dépenses en IA, laissant l'inflation intacte tandis que d'autres secteurs de l'économie en subissent les conséquences. Le camp de Wood estime que les gains de productivité et les technologies de réduction des coûts peuvent soutenir une croissance durable avec une inflation plus faible ou stable.

Quoi surveiller ensuite

Plusieurs signaux pourraient indiquer laquelle des deux visions l'emporte. L'un est de savoir si les coûts d'inférence de l'IA continuent de baisser au rythme décrit par Wood, et si cette baisse se reflète dans les données de prix plus larges. Un autre est de savoir si les chiffres de la demande, comme le taux de revenus annualisé d'OpenAI, continuent de grimper, ce qui étayerait sa thèse selon laquelle une IA moins chère stimule les volumes plutôt que les prix.

Les prochaines décisions de la Fed comptent également. Si les décideurs maintiennent leur resserrement et que l'inflation reste maîtrisée, la thèse de Wood gagnera du terrain. Si les prix continuent d'augmenter malgré des taux plus élevés, l'inquiétude d'Ackman concernant un secteur de l'IA insensible paraîtra moins théorique.