Auteur : Scott Galloway / Ed Elson / Mia Silverio
Traduction : Deep Tide TechFlow
Introduction de Deep Tide : Près de 50 000 personnes ont été licenciées à cause de l'IA cette année, mais de plus en plus d'entreprises constatent que le coût d'utilisation de l'IA est plus élevé que celui de la main-d'œuvre. Uber a dépensé son budget annuel pour l'IA en quatre mois, Microsoft a supprimé les licences Claude Code dans plusieurs départements, et un employé d'Anthropic a consommé 150 000 $ de crédits API en un mois. Scott Galloway estime que les entreprises se tourneront finalement vers les grands modèles chinois, 10 à 30 fois moins chers, ce qui forcera Trump à intervenir pour imposer des restrictions.
L'IA plus chère que les personnes qu'elle remplace ?
Cette année, près de 50 000 employés ont été licenciés pour des raisons liées à l'IA, un chiffre presque égal à celui de toute l'année 2025. Pour les entreprises adoptant l'IA, la logique est simple : l'IA peut faire le travail des humains.
Mais ces dernières semaines, cette logique a atteint ses limites. De plus en plus d'entreprises découvrent que le coût réel de l'IA est plus élevé que celui de la main-d'œuvre qu'elle est censée remplacer.
Graphique : Impact des coûts de l'IA en entreprise – Dépenses en IA et retours sur coûts pour Uber, Microsoft, Nvidia, Meta, etc.
Uber a épuisé son budget annuel 2026 pour l'IA en quatre mois seulement. Le COO déclare qu'il est de plus en plus difficile de justifier les dépenses liées à l'IA en interne. Microsoft supprime les licences Claude Code dans plusieurs départements, pour une raison simple : le coût.
Un cadre de Nvidia affirme que les coûts en puissance de calcul dépassent désormais largement les coûts salariaux. Meta, Pinterest et Spotify ont tous mentionné dans leurs rapports financiers du premier trimestre que la hausse des coûts d'inférence pesait sur leurs marges.
À quel point les budgets en IA sont-ils importants ? Une enquête de CloudZero, une société de gestion des coûts cloud, montre qu'en 2025, 45 % des entreprises dépensaient plus de 100 000 $ par mois pour l'IA, contre seulement 20 % l'année précédente.
Un cas chez Anthropic est encore plus frappant : un employé a dépensé 150 000 $ avec Claude Code en un mois. Pour que cette dépense soit rentable, cet ingénieur devrait accomplir le travail de 11 ingénieurs ordinaires.
Sur le marché actuel, la valeur performative du mot « efficacité » est récompensée, si bien que les entreprises n'ont même pas besoin de calculer réellement cette efficacité. 79 % des entreprises du S&P 500 ont mentionné l'IA lors de leurs dernières conférences téléphoniques sur les résultats, mais seulement 8 % ont divulgué des revenus liés à l'IA.
Graphique : Comparaison entre les discours sur l'IA des entreprises du S&P 500 et la divulgation effective des revenus
La même enquête de CloudZero révèle que seule la moitié des entreprises interrogées déclarent pouvoir évaluer avec confiance le retour sur investissement de leurs projets en IA. Le PDG de Match Group, Spencer Rascoff, affirme que l'IA coûte à l'entreprise entre 5 et 10 millions de dollars par an. Interrogé sur le ROI, il déclare : « Je pense que nous en bénéficions, mais c'est difficile à percevoir. »
Les grands modèles chinois seront les grands gagnants
Le constat de Scott Galloway est le suivant : les entreprises finiront par se tourner vers les modèles les moins chers, c'est-à-dire les grands modèles chinois. Leur prix est 10 à 30 fois inférieur à celui des modèles américains.
Les données confirment déjà cette tendance : la part des modèles chinois dans l'utilisation par les développeurs est passée d'environ 1 % en 2024 à plus de 60 % en mai dernier, et 80 % des startups américaines en IA utilisent des modèles d'IA open-source chinois.
Graphique : Évolution de la part d'utilisation des grands modèles chinois par les développeurs et adoption par les startups américaines en IA
