Suivant la dernière prise de position de Mark Cuban, c'est en fait assez intéressant. Il plaide en faveur d'une taxe sur l'IA sur l'utilisation des jetons - suggérant spécifiquement une taxe de moins de 50 cents par million de jetons traités par de grands modèles d'IA commerciaux. L'idée est que cela pourrait rapporter environ 10 milliards de dollars par an au gouvernement fédéral tout en incitant simultanément les grandes entreprises technologiques à construire des systèmes plus efficaces.

Ce qui a attiré mon attention, c'est la façon dont Cuban encadre toute cette affaire. Il établit des parallèles avec les premiers débats sur la régulation de la crypto, en soulignant que l'industrie a finalement compris qu'une certaine supervision était en réalité nécessaire pour une adoption grand public. Il soutient que l'IA pourrait suivre la même trajectoire - que, à mesure que la technologie s'intègre dans la finance, la santé, l'éducation et le gouvernement, la régulation devient inévitable de toute façon. Alors pourquoi ne pas prendre de l'avance ?

Les mécanismes sont simples. Cette taxe sur l'IA ne toucherait que les grands acteurs utilisant des modèles linguistiques massifs - pensez à OpenAI, Microsoft, Google, Meta. Les projets open source et les systèmes locaux plus petits restent intouchés. Cela fonctionne comme une taxe basée sur l'utilisation plutôt que sur le profit, ce qui est une distinction astucieuse.

Mais c'est là que ça devient intéressant. L'aspect énergétique est réel. Ces centres de données consomment absolument énormément d'électricité. Les entreprises investissent des milliards dans l'infrastructure, et la consommation électrique ne cesse d'augmenter. L'argument de Cuban selon lequel une taxe sur l'IA pourrait encourager l'efficacité a du sens - si vos coûts d'exploitation augmentent avec l'utilisation, vous avez la motivation d'optimiser. De plus, les recettes pourraient théoriquement servir à réduire la dette ou à requalifier les travailleurs déplacés par l'automatisation.

Mais oui, il y a déjà des résistances. Palmer Luckey d'Anduril a dénoncé cela, avertissant que taxer l'utilisation de l'IA à l'intérieur du pays donne simplement un avantage aux concurrents étrangers. Son point : si les coûts d'exploitation aux États-Unis explosent, les entreprises migrent vers des fournisseurs offshore. Il y a aussi la question de l'infrastructure - suivre l'utilisation de l'IA nécessiterait de nouveaux systèmes, ce qui pourrait étendre la surveillance gouvernementale des entreprises technologiques.

La crowd libertarienne et startup est aussi nerveuse. Ils craignent que cela ne ralentisse l'innovation justement au moment où les États-Unis doivent rester compétitifs face à la Chine dans la course à l'IA. C'est une préoccupation légitime, même si on peut argumenter qu'une certaine pression pour plus d'efficacité n'est pas forcément mauvaise pour le secteur à long terme.

En toute honnêteté ? Le Congrès ne semble pas du tout prêt à adopter quelque chose comme ça. Mais ce qui est intéressant, c'est que la conversation elle-même signale un changement. On a dépassé le stade où les décideurs et les chefs d'entreprise discutaient simplement pour savoir si l'IA devait être régulée - maintenant, ils commencent à réfléchir à des mécanismes précis. Le concept de taxe sur l'IA pourrait ne pas passer, mais quelque chose finira probablement par émerger.

Il vaut la peine de suivre comment cela évolue. L'intersection entre l'infrastructure de l'IA, la politique énergétique et la fiscalité va devenir un terrain de bataille majeur dans les années à venir.