Le 17 juillet à l'aube, la sortie de Kimi K3 a inondé les réseaux, marquant un deuxième « moment DeepSeek » pour l'IA open source.
Le média américain Axios rapporte que le prix de K3 est bien inférieur aux modèles haut de gamme qu'il défie. Combien de temps les stratégies tarifaires élevées des entreprises américaines d'IA pourront-elles tenir ? Coïncidence, deux géants se livrent justement une bataille pour la clientèle. Récemment, Sam Altman a publié un post sur X, sans mentionner de nouveau modèle, commençant par une déclaration inhabituelle reconnaissant ses erreurs :
Nos performances au cours des 12 derniers mois n'ont pas été à la hauteur, et cela est principalement de ma faute.
Pour celui qui a mené OpenAI au corps à corps avec Anthropic, qualifier publiquement l'année écoulée de « pas assez bonne » et en assumer la responsabilité, c'est déjà assez inhabituel.
Ce qui a vraiment fait exploser l'internet, c'est la suite.
Altman a ensuite enchaîné en disant qu'OpenAI allait connaître « les 12 mois les plus exceptionnels de son histoire », que l'équipe performait remarquablement bien et qu'elle « obtenait des résultats qui la satisfont ».
Sur quoi parie donc Sam Altman lorsqu'il évoque ces « 12 mois les plus exceptionnels de notre histoire » ?
La réaction quasi-unanime en ligne a été la même : le GPT-6 arrive-t-il ?
En quelques jours
3 millions d'utilisateurs actifs supplémentaires
« Fermez Twitter et allez vite vous occuper de choses sérieuses » !
Faisant écho au tweet d'Altman, Tibo, responsable de Codex chez OpenAI, a annoncé le 16 juillet un nouveau chiffre : 9 millions d'utilisateurs actifs.
En regardant l'évolution des utilisateurs actifs : en février, Codex comptait moins d'un million ; le 12 juillet, 6 millions ; le 14 juillet, 8 millions ; et le 16 juillet, Codex et ChatGPT Work combinés ont dépassé les 9 millions.
Quatre jours, 3 millions de personnes en plus.
Dans son tweet, Tibo a expliqué qu'il avait voulu restaurer les quotas plus tôt, mais avait été retardé par les « millions de tâches » que l'équipe devait gérer pour maintenir la stabilité du système et éviter qu'il ne s'effondre.
Il a conclu son post en rappelant que les quotas seraient rétablis dans quelques minutes, et a encouragé tout le monde à se concentrer sur leurs propres affaires plutôt que de scroller sans cesse sur Twitter.
En clair, l'afflux d'utilisateurs est si massif que les équipes techniques tournent à plein régime pour colmater les brèches.
Cela rappelle le « flex » (ou « name-dropping ») du CEO d'Anthropic, Dario, il y a quelques mois.
En mai dernier, Dario a déclaré lors d'une conférence développeurs que l'entreprise avait initialement planifié une croissance annuelle par 10, mais que les revenus et l'utilisation du premier trimestre, annualisés, avaient explosé de 80 fois : c'est de là que viennent les tensions sur la puissance de calcul.
Il s'en est plaint à demi-mot : il espérait vraiment que le facteur 80 ne continue pas, c'était trop dur à supporter, et il espérait revenir à un chiffre plus normal, « seulement 10 fois » serait bien.
Deux géants de l'IA, l'un s'épuise à colmater les brèches, l'autre se plaint de croître trop vite. Le feu des agents intelligents brûle plus vite que les plans de quiconque.
La même semaine
Deux entreprises rivalisent pour vous offrir des quotas
Le tweet de mea culpa d'Altman tombe justement au milieu d'une guerre d'usure acharnée entre OpenAI et Anthropic.
Quelques jours après le lancement de ChatGPT Work, OpenAI a temporairement supprimé la limite d'utilisation de 5 heures pour les plans Plus, Pro et Business, et a procédé à plusieurs vagues de réinitialisation des quotas utilisateurs : d'abord pour environ 500 000 utilisateurs, puis étendu à 7 millions, chacun recevant un supplément.
Anthropic n'a pas cédé de terrain.
L'entreprise a prolongé une fois de plus l'accès payant à Claude Fable 5, tout en augmentant le quota hebdomadaire de Claude Code de 50%, les deux mesures étant valables jusqu'au 19 juillet.
D'un côté, suppression des limites et distribution frénétique de quotas ; de l'autre, augmentation des quotas d'accès et relèvement des plafonds.
En surface, les deux entreprises gâtent leurs utilisateurs ; en réalité, elles se les disputent.
À un niveau plus profond, il s'agit d'une course aux armements à l'ère des agents intelligents : celui qui parvient à fidéliser les utilisateurs dans cette frénésie pourra s'approprier plus de données réelles sur les tâches longues.
La chose la plus précieuse, ce sont les données d'utilisation réelle générées lorsqu'un agent intelligent travaille pour vous pendant plusieurs heures. Celui dont les quotas sont plus généreux obtient plus d'utilisateurs, un volume d'utilisation plus important et donc plus de données.
Et le CFO d'OpenAI a déjà appliqué ce raisonnement à son concurrent.
Selon les chiffres fournis par OpenAI, sur le benchmark DeepSWE v1.1 pour les tâches d'ingénierie longues, le GPT-5.6 Sol au niveau de raisonnement le plus élevé atteint 72,7%, devançant les 69,9% de Claude Fable 5 ; tandis que le coût estimé de l'API est inférieur de 36,2%.
Plus performant et moins cher – c'est exactement ce que le concept d'« intelligence utile par dollar » cherche à démontrer. Réduction simultanée de 54% des tokens de sortie et diminution estimée de 36,2% du coût de l'API.
Il est intéressant de noter qu'Anthropic, pointé du doigt, a presque simultanément fait autre chose : prolonger une nouvelle fois l'accès payant à Fable 5 et augmenter le quota hebdomadaire de Claude Code de 50%, tous deux valables jusqu'au 19 juillet.
L'un utilise des graphiques pour prouver qu'il est plus rentable, l'autre ouvre grand les vannes pour vous laisser essayer par vous-même.
Cela explique aussi pourquoi les deux entreprises, malgré la pression sur leurs systèmes, poussent frénétiquement à augmenter le volume d'utilisation. Une utilisation réelle intense est en soi une barrière protectrice.
Cependant, certains perçoivent une autre signification dans cette course effrénée.
L'économiste Jeremy Nguyen, commentant « la réinitialisation des quotas de Codex et Claude Code le même jour », a déclaré que peut-être, dans de nombreuses années, nous raconterons aux jeunes cette première « guerre des tokens des agents intelligents », et à quel point les tokens étaient subventionnés à l'époque.
Il a ressorti un vieux souvenir de la bulle Internet : à l'époque, certaines startups vous payaient des centaines de dollars par mois pour afficher une bannière publicitaire sur votre ordinateur.
Sa question est très concrète : si une telle fenêtre d'opportunité ne se présente qu'une fois, comment profiter au maximum de Codex et Claude Code maintenant pour en tirer pleinement avantage ?
Et sur cette piste, les actions de Claude Code d'Anthropic se sont multipliées récemment, avec des agents intelligents pour les entreprises, notamment dans la finance et l'ingénierie, déjà déployés.
La guerre des agents intelligents entre les deux rivaux ne fait que commencer.
Quelques heures après l'aveu d'erreur
Le CFO présente un bilan
Par coïncidence, le même jour où Altman a publié son post, un autre article est apparu sur le site officiel d'OpenAI.
L'auteur n'était pas Altman, mais la CFO Sarah Friar.
Friar commence par dire qu'elle entend partout les CFOs poser la même question : comment obtenir plus de valeur de l'argent investi dans l'IA. Sa réponse est une nouvelle unité de mesure – l'« Intelligence Utile par Dollar » (Useful Intelligence per Dollar).
Par le passé, le succès d'un logiciel se mesurait par son taux d'adoption : combien de licences vendues, combien d'utilisateurs actifs, combien de renouvellements. Friar affirme que pour l'IA, il faut changer d'angle de vue, plus radical : mesurer le travail réellement accompli.
Elle va même jusqu'à déconstruire l'illusion du « prix unitaire du token » : le prix le plus bas par token ≠ le coût le plus bas pour un résultat.
Les modèles bon marché ont un coût par token faible, mais peuvent nécessiter plus d'essais, plus de temps, plus de vérifications humaines ; les modèles chers réussissent du premier coup. Ce qu'il faut réellement calculer, c'est le coût total pour accomplir une tâche qualifiée. La vraie formule à calculer est :
Formule du coût total = (frais d'appel du modèle + ressources de calcul + temps de vérification humaine + nombre de nouvelles tentatives + coût de retravail) ÷ nombre de tâches réussies et conformes.
Ce qui détermine vraiment le rapport qualité-prix, ce n'est jamais le prix unitaire d'un token, mais le coût complet d'une tâche réussie du premier coup.
C'est précisément pour cela que la famille GPT-5.6 (Sol - haut de gamme, Terra - équilibré, Luna - rapide et économique) a été conçue.
Pour une équipe de support, « accomplir » signifie résoudre le problème du client ; pour une équipe d'ingénierie, c'est que les modifications de code passent les tests ; pour une équipe juridique, c'est qu'un contrat soit relu sans erreur.
En relisant cela, la bataille des quotas vue précédemment prend une autre signification.
OpenAI supprime la limite de 5 heures et réinitialise les quotas par vagues, Anthropic augmente le quota hebdomadaire de Claude Code de 50% – ce n'est pas seulement une subvention pour attirer les utilisateurs et leurs données. Lorsque l'unité de facturation passe des « licences » et des « tokens » au « travail accompli », offrir des quotas n'est pas une remise, c'est un changement de référentiel.
Celui qui habituera le premier tout le monde à raisonner en « quantité de travail accompli » redéfinira les règles de la comparaison sur ce marché.
La capacité gagne la première utilisation, la fiabilité fait de l'IA le mode de travail lui-même.
Avec la croissance de l'utilisation, chaque dollar investi dans l'IA crée-t-il plus de valeur pour vous ?
La réponse se cache dans la boucle vertueuse de l'infrastructure de calcul : une meilleure infrastructure → des modèles plus puissants → de meilleurs produits → une adoption plus large → plus de revenus → un investissement continu dans la recherche de nouvelle génération et la puissance de calcul.
Lorsque, dans un même flux de travail, le nombre de tâches réussies croît plus vite que le coût total dans le temps, et que la qualité augmente au lieu de diminuer, alors l'« Intelligence Utile par Dollar » réalise des intérêts composés positifs.
Ce que se disputent les deux géants
C'est qui deviendra votre collègue IA
En prenant du recul, la vision est plus claire.
C'est Anthropic qui a frappé le premier en début d'année. Claude Code a conquis les développeurs, suivi de près par Cowork qui a étendu les agents intelligents des programmeurs aux travailleurs du savoir ordinaires, prenant ainsi l'initiative dans le domaine du « bureau IA ».
Le ChatGPT Work lancé par OpenAI le 9 juillet a presque calqué ses arguments de vente sur ceux de Cowork, intégrant Codex, et embarquant au passage le dernier modèle GPT-5.6 Sol publié le même jour.
Une simple demande « aide-moi à créer un tableau de suivi de projet », et il vous livre un diagramme de Gantt avec 18 projets et 29 tâches à faire : ce n'est pas une conversation, c'est la livraison d'un travail.
Ce qui change cette fois, ce ne sont pas les paramètres, mais la forme.
Avant, utiliser ChatGPT, c'était vous posiez une question, il répondait ; maintenant, vous donnez juste un objectif, et le reste, il le fait lui-même : découper les tâches, utiliser les outils, fouiller dans vos fichiers et applications, travailler pendant des heures d'affilée, jusqu'à ce que le travail soit réellement produit.
Le positionnement est clairement expliqué par la phrase officielle : ChatGPT n'est plus seulement une machine à répondre aux questions, c'est un partenaire pour vous attaquer à des travaux complexes.
OpenAI a aussi expérimenté sur toute l'entreprise : aujourd'hui, presque 100% des équipes internes, de la finance aux ventes, utilisent ChatGPT Work et Codex pour travailler.
De plus, comparé à Anthropic, OpenAI détient une carte à court terme difficile à contrer : la distribution.
Cowork oblige les utilisateurs à télécharger activement une application de bureau ; intégrer l'agent intelligent dans ChatGPT signifie que plus de 900 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires ouvrent l'application la plus familière et utilisent déjà l'agent intelligent.
Selon les propres termes d'Altman, l'utilisation des produits agentiques a augmenté de 2,5 fois en une semaine. Cette courbe est l'une des raisons qui soutiennent sa confiance en « la meilleure année à venir ».
Revenons à la prédiction d'Altman.
Ce sur quoi il parie n'est probablement pas un nouveau modèle appelé GPT-6, mais un changement de forme plus radical : faire passer l'IA de « répondre aux questions » à « travailler à votre place ». Et l'unité de mesure de Friar est précisément conçue pour cette transition – lorsque l'IA commence à travailler, on ne la mesure plus en paramètres, mais en quantité de travail accompli et en coût.
L'un parle au premier plan, l'autre change les règles comptables en coulisses.
L'issue de cette compétition ne dépendra peut-être pas de qui a le modèle le plus puissant, mais de qui s'intégrera le premier véritablement dans le flux de travail de chacun, devenant votre « collègue » IA.
Références :
https://x.com/sama/status/2077817060068057493?s=20
https://x.com/JeremyNguyenPhD/status/2077719990116258162
Cet article provient du compte WeChat public « 新智元 » (New Zhiyuan), auteur : ASI Revelation, éditeur : Aeneas Yuanyu
