Le paradoxe de Jevons sur le marché de l'IA : les prix des tokens chutent, mais le matériel GPU reste cher

background pattern — Growtika / Unsplash

Le paradoxe de Jevons est un grand bonheur pour Jensen : des données d'Ornn, Silicon Data et Bloomberg, datant d'août 2026, montrent selon a16z un classique paradoxe de Jevons sur le marché de l'intelligence artificielle. Les prix des tokens, l'unité de facturation des modèles d'IA, chutent de manière continue, mais les prix de location des H100-GPUs, le matériel sous-jacent, restent élevés ou augmentent. Une utilisation moins coûteuse de l'IA génère une demande accrue : des tokens moins chers permettent aux agents d'IA, à l'automatisation et à de nouvelles applications de se développer. Le volume croît plus rapidement que les coûts unitaires ne diminuent.

Reste flou combien de la demande provient de la croissance de l'utilisation humaine et combien les systèmes eux-mêmes génèrent. La consommation de tokens par l'IA agentielle est particulièrement élevée.

L'ensemble du système repose sur une hypothèse fondamentale : l'utilisation de l'IA doit croître suffisamment rapidement pour compenser la baisse des prix des tokens. Tant que cela est vrai, le matériel reste rare et coûteux. Si la demande devait ralentir, toute la chaîne serait affectée : les fabricants de puces, les fournisseurs de mémoire, les entreprises énergétiques et les fournisseurs de cloud. Les marchés financiers pourraient alors entrer dans une spirale descendante. La réaction négative des marchés boursiers américains face à l'annonce selon laquelle le chiffre d'affaires annualisé d'OpenAI pourrait être inférieur à ce qui avait été rapporté précédemment en témoigne.