Les baisses spectaculaires des prix de l’IA générative sonne-t-elles une révolution ou une illusion temporaire? Voilà une question qui mérite d’être posée. Selon de récentes annonces, Google et OpenAI ont réduit de manière significative le coût de leurs modèles de génération de texte. Pourquoi ces géants technologiques prennent-ils une telle direction?
En août dernier, Google a réduit le prix d’entrée pour « Gemini 1.5 Flash » de 78% et le prix de sortie de 71%. De son côté, OpenAI a diminué le prix d’entrée de « GPT-4o » de moitié et le prix de sortie d’un tiers. Que cache cette chute drastique des prix?
Selon d’estimations, le coût moyen d’inférence de ces modèles baisse à un rythme de 86% annuellement. Il semble que ce phénomène puisse être attribué à l’absence de différenciateurs convaincants entre les principaux modèles.
Les centres de données ont atteint une taille et une échelle permettant des réductions de prix significatives.
Mais est-ce simplement dû à la taille croissante des centres de données? Des experts comme Andy Thurai de Constellation Research et John Lovelock de Gartner suggèrent que la concurrence féroce pousse les prix vers le bas. Pourtant, cette guerre des prix n’est-elle pas un couteau à double tranchant?
Les entreprises comme Google et OpenAI utilisent des techniques innovantes comme la mise en cache des prompts et le traitement par lots pour économiser davantage, mais ces méthodes suffiront-elles à long terme? Les modèles ouverts tels que « Llama 3 » de Meta imposent également leur pression sur les prix, car ces concurrents peuvent offrir des alternatives viables pour les entreprises avec une infrastructure interne.
La question cruciale est donc : ces baisses de prix sont-elles vraiment durables? Les pertes financières des géants de l’IA génèrent des inquiétudes : OpenAI pourrait perdre 5 milliards de dollars cette année, tandis qu’Anthropic a prévu de brûler plus de 2,7 milliards de dollars d’ici 2025. Les conséquences pour les consommateurs semblent inévitables, nécessitant peut-être de nouveaux modèles tarifaires.
Alors, avec ces coûts astronomiques pour développer la prochaine génération de modèles d’IA, que signifie vraiment cette chute des prix pour les utilisateurs finaux des technologies d’IA et où nous mène cette course à la réduction des coûts?
Source : Techcrunch
