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Un abonnement à 200 dollars pourrait consommer 14 000 dollars de puissance de calcul ; les grands modèles d'IA confrontés à une crise des coûts
Le cabinet d’analyse sectorielle SemiAnalysis a récemment testé les formules d’abonnement d’OpenAI et d’Anthropic dans des conditions réelles. Les résultats révèlent que derrière des forfaits mensuels fixes apparemment peu élevés se cache un écart de subvention considérable lié à la puissance de calcul, que les fournisseurs de grands modèles doivent combler.
Les testeurs ont souscrit à différents niveaux d’abonnement auprès des deux entreprises et ont exécuté en continu des tâches gourmandes en ressources, telles que la programmation à long terme et les agents autonomes, jusqu’à atteindre les plafonds d’utilisation hebdomadaires. Ils ont ensuite calculé les coûts théoriques sur la base des tarifs des API accessibles au public, et les résultats se sont avérés surprenants.
Les subventions pour la puissance de calcul poussées à leurs limites
Les calculs ont montré que si un utilisateur exploitait pleinement l’abonnement « ChatGPT Pro 20x » d’OpenAI à 200 dollars par mois, la facturation API équivalente pourrait atteindre environ 14 000 dollars. De même, le forfait « Claude Max 20x » d’Anthropic, au même prix, pourrait théoriquement entraîner des coûts de jetons allant jusqu’à 8 000 dollars en cas d’utilisation extrême.
Cela signifie qu’un petit nombre d’utilisateurs intensifs peut grignoter les marges bénéficiaires déjà minces des modèles d’abonnement, entraînant des pertes importantes pour les fournisseurs. Pour ChatGPT Plus, un forfait d’entrée de gamme à 20 $, OpenAI commence à perdre de l’argent dès que l’utilisation d’un utilisateur dépasse 11,4 %.
Le routage des tâches en entreprise s’impose comme une stratégie clé
Dans ce contexte, les systèmes d’agents s’appuyant sur des appels d’outils autonomes en plusieurs étapes accentuent les pressions sur les coûts, la consommation de jetons pouvant atteindre des milliers de fois celle des chats traditionnels en un seul tour. De grandes entreprises comme Microsoft, Meta et Amazon ont commencé à revoir à la baisse leurs pratiques antérieures consistant à encourager leurs employés à tester intensivement l’IA, dans le but de freiner la croissance rapide des dépenses internes.
Pour faire face aux coûts de calcul élevés, de plus en plus d’entreprises adoptent une approche affinée de répartition des tâches : les problèmes complexes sont confiés à des modèles de haut niveau, tandis que les tâches administratives courantes sont traitées par des modèles moins coûteux ou open source. Cette méthode de répartition des tâches peut réduire les coûts globaux liés à l’IA jusqu’à 95 %, mais elle oblige également les fournisseurs de grands modèles à trouver un équilibre entre l’expérience utilisateur et les investissements importants en infrastructure.
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