Le coût d'exécution des modèles d'intelligence artificielle a fortement baissé ces derniers mois, et Goldman Sachs estime que cette décrue présente des risques structurels pour les géants de la technologie qui dépensent des centaines de milliards de dollars pour construire l'infrastructure qui la sous-tend.

Dans une alerte publiée en septembre 2026, le desk Delta One de Goldman Sachs a souligné les risques croissants pesant sur les hyperscalers — les opérateurs des vastes réseaux de cloud et de centres de données qui soutiennent les services d'IA — alors que le coût des tokens d'utilisation des modèles d'IA s'effondre plus vite que la demande ne peut croître. Les tokens constituent l'unité de facturation de l'utilisation des modèles, et l'indice Silicon Data LLM Token Expenditure a chuté de 29 % en août 2026, atteignant un niveau record bas de 0,97 dollar par million de tokens — soit plus de 50 % en dessous de son pic de mai 2026 d'environ 2,05 dollars.

Une pression sur les prix qui dépasse la demande

Rich Privorotsky, responsable du desk Delta One de Goldman, a pointé deux forces convergentes qui écrasent les prix par token de l'inférence cloud : l'amélioration rapide des modèles propriétaires, capables d'en faire plus avec moins, et la montée en puissance des alternatives open source qui undercut les offres commerciales sur le prix.

Goldman a mis en évidence un scénario où les prix des tokens chutent de 30 % tandis que l'utilisation ne croît que de 10 % — un écart qui grignoterait directement les revenus issus des investissements dans l'infrastructure IA. Selon le desk, les chiffres d'août suggèrent que cette dynamique est déjà à l'œuvre. C'est là tout l'enjeu de cette alerte : des tokens moins chers réduisent les coûts pour les entreprises et développeurs utilisant l'IA, mais pour les fournisseurs propriétaires de l'infrastructure, l'érosion des prix à l'unité entame les revenus nécessaires pour justifier des dépenses en capital colossales.

Les sociétés prises dans cet étau comptent parmi les plus grands noms de la technologie : Meta, Microsoft, Amazon et Alphabet. Ces quatre entreprises se sont engagées dans des programmes de dépenses en pour l'infrastructure IA que Goldman a décrits comme sans précédent dans l'histoire du secteur technologique.

Les modèles open source intensifient la guerre des prix

Des modèles qui exigeaient auparavant de coûteux appels API auprès des laboratoires de pointe peuvent désormais être exécutés localement ou sur des instances cloud moins onéreuses grâce aux alternatives à poids ouverts. Chaque amélioration des capacités open source exerce une pression à la baisse sur ce que les fournisseurs commerciaux peuvent facturer.

Muse Spark 1.3 de Meta a récemment été lancé, tandis qu'Astra d'OpenAI se profile à l'horizon. Tous deux devraient intensifier la guerre des prix.

Le retour sur capital investi des hyperscalers a déjà atteint un niveau historiquement bas, selon l'analyse de Goldman. L'effondrement du prix des tokens de 2,05 dollars à 0,97 dollar en environ trois mois est le type de mouvement qui force à une recomposition stratégique.

La capacité des hyperscalers à générer une croissance de la demande suffisante pour dépasser la baisse des prix pourrait définir le prochain chapitre du cycle d'investissement dans l'IA, selon le rapport. Les futures lectures de l'indice Silicon Data — indiquant si la croissance de l'utilisation peut combler l'écart laissé par la baisse des prix — et les effets concurrentiels du récemment lancé Muse Spark 1.3 et de l'attendu Astra constituent les indicateurs à surveiller à court terme.