John Zito d’Apollo, s’exprimant lors de la Morgan Stanley US Financials Conference, a estimé que les métriques fondées sur les tokens faussent l’économie de l’intelligence artificielle, car elles suivent le débit (throughput) plutôt que la valeur business. Son analyse requalifie les tokens en sous-produits plutôt qu’en indicateurs de productivité, en déplaçant l’attention vers le coût par unité d’« intelligence utile ». Dans cette optique, le prix de l’IA est décrit comme en baisse, même si les récits dominants restent centrés sur le volume de tokens.
La baisse des coûts unitaires ne se traduit toutefois pas automatiquement par une diminution des dépenses : l’envolée des usages peut encore gonfler les factures globales et amener les directeurs financiers (CFO) à renforcer la gouvernance. Les entreprises quittent la phase du « buffet gratuit » au profit de plafonds, d’alertes, de routage de modèles et de contrôles de coûts plus stricts. Une tarification premium devrait perdurer pour les modèles de pointe lorsque le ROI est avéré, tandis que les tâches à plus faible valeur migreront vers des options meilleur marché. Le thème IA au sens large peut continuer, mais les multiples de valorisation sont désormais scrutés, les marchés distinguant l’effet de levier d’une intelligence réellement créatrice de valeur des gains tirés d’une consommation de calcul non maîtrisée.
L’efficacité plutôt que la croissance : le nouveau narratif d’investissement sur l’IA
Nous constatons que le marché commence à comprendre que l’histoire de l’IA évolue d’un simple narratif de croissance vers un narratif d’efficacité. L’idée d’une dépense IA incontrôlable est remise en cause, alors que les entreprises se concentrent désormais sur le retour sur investissement de ces dépenses. Cela signifie que les achats indifférenciés de tout ce qui touche à l’IA devraient toucher à leur fin.
Ce basculement apparaît déjà dans les données. Les publications du T1 2026 des grands fournisseurs cloud indiquent que, si la consommation globale d’IA progresse, la croissance des API les plus chères — celles des modèles de pointe — a ralenti de 60% à 45% sur un an. Dans le même temps, l’usage de modèles plus petits et open source sur leurs plateformes a plus que triplé, confirmant que les clients recherchent activement des alternatives moins coûteuses pour les tâches moins critiques.
Selon nous, cela annonce une hausse significative de la volatilité pour les grands acteurs des infrastructures IA. Les résultats de juillet 2026 d’un titre comme NVIDIA constitueront un test clé, et nous pensons que les marchés d’options sous-évaluent le risque d’une révision de guidance liée à cette poussée d’efficacité côté entreprises. Acheter des straddles ou des strangles en amont de cette publication pourrait être une manière prudente de jouer la possibilité d’un mouvement de prix important dans un sens comme dans l’autre.
Nous avons déjà observé ce schéma, notamment au début des années 2000, lorsque le marché est passé d’une valorisation fondée sur les « eyeballs » à une valorisation fondée sur les bénéfices. Le coût par unité utile d’intelligence s’effondre, dans une dynamique proche de la loi de Moore, mais le marché continue de récompenser les entreprises en fonction du volume brut de calcul qu’elles vendent. Une analyse récente montre que le coût d’une requête de code complexe a chuté de plus de 90% au cours des 18 derniers mois, un puissant vent déflationniste pour les entreprises qui commercialisent de la puissance de traitement brute avec une prime.
Stratégies de trading et implications de marché
Cette situation ouvre des opportunités claires de trades en paire. Nous envisageons d’être longs sur les sociétés qui fournissent les « pioches et pelles » de la maîtrise des coûts et de l’efficacité IA, tout en prenant des positions short sur les fournisseurs de calcul en pure play, dont les multiples n’intègrent pas la compression de marges à venir. Par exemple, une entreprise comme ServiceNow annonçant le mois dernier une nouvelle plateforme de contrôle des coûts IA correspond exactement au type de valeur qui bénéficie de cette nouvelle phase de surveillance accrue des dépenses.
Le marché plus large semble complaisant, avec un VIX proche d’un point bas à 14 malgré ces évolutions fondamentales sous la surface. Cela suggère que les stratégies de couverture sont relativement peu coûteuses à ce stade. Nous pensons que l’achat de puts sur des paniers de sociétés de logiciels IA très en vue, qui se contentent d’embarquer des modèles tiers coûteux, constitue une manière efficiente en coût de se positionner en vue de l’« audit » à venir des multiples de l’IA.
