Mars Finance information, le 15 juin, UBS a déclaré dans son dernier rapport de recherche que l'adoption de l'IA d'entreprise fait face à de nouvelles frictions dues à la hausse rapide des coûts des jetons et de la puissance de calcul, mais ce problème provient davantage de l'augmentation de l'utilisation que de l'inflation des prix unitaires, le risque global étant peut-être surestimé par le marché. Le rapport indique qu'avec le déploiement d'outils à forte intensité tels que les agents de codage IA, la consommation de jetons par les entreprises dépasse largement les attentes, un phénomène qui apparaît fréquemment dans les discussions des investisseurs et suscite des inquiétudes quant à un ralentissement potentiel de la diffusion de la technologie IA au sein des entreprises. UBS a découvert, à travers des entretiens avec environ 13 cadres supérieurs en informatique d'entreprises, que près de 60 % des organisations interrogées considèrent les coûts des jetons et de la puissance de calcul IA comme un problème substantiel, en particulier après le passage d'un simple chatbot à des applications d'agents autonomes, où les coûts passent d'une dépense SaaS fixe à une dépense variable de consommation, réduisant considérablement la prévisibilité du budget. La majorité des entreprises ont déjà ou prévoient d'introduire des mesures de protection, telles que la mise en pool de jetons, la réduction de modèle, les rappels de gaspillage et les restrictions pour les utilisateurs intensifs, afin d'éliminer le gaspillage évident plutôt que d'interdire complètement l'adoption. Certains cadres ont clairement indiqué qu'ils ne souhaitent pas limiter fortement l'utilisation de l'IA par les employés, soulignant que « notre objectif est de faire en sorte que les employés commencent à utiliser l'IA », et choisissent donc d'optimiser d'autres budgets en réduisant les services informatiques externes et en intégrant les dépenses cloud pour équilibrer la hausse des coûts IA. Le rapport souligne que presque toutes les entreprises interrogées mentionnent que le taux d'adoption de l'IA s'accélère, en particulier dans les équipes de développement, ce qui indique que la hausse des coûts est principalement due à l'augmentation de l'utilisation plutôt qu'à l'inflation des coûts unitaires. UBS pense que cette situation relève d'une gestion normale des coûts par les entreprises et ne constitue pas un signal de frein à l'adoption de l'IA, même pour des sociétés comme Uber, qui ont dépensé leur budget annuel d'IA en un trimestre, tout en maintenant des limites élevées de jetons et en poursuivant activement le déploiement de l'IA, tout en compensant les coûts par l'amélioration de l'efficacité des ingénieurs. UBS analyse également que les fournisseurs de modèles IA et les grands fournisseurs de services cloud accélèrent l'amélioration de l'efficacité des jetons, ce qui pourrait limiter la hausse récente des prix et influencer la répartition des parts de marché des fournisseurs cloud, Google Cloud et AWS pouvant bénéficier d'avantages en matière de contrôle des coûts grâce à leurs puces et modèles développés en interne. Par ailleurs, la résistance des entreprises à la tarification basée sur l'utilisation pourrait s'intensifier, ce qui pourrait exercer une pression supplémentaire sur les dépenses en logiciels non liés à l'IA. En combinant avec une enquête précédente auprès de 140 entreprises sur l'IA, le rapport indique que « le retour sur investissement incertain » reste le principal obstacle à l'adoption, tandis que « le manque de budget » n'est pas encore dans le top cinq, mais avec la montée des coûts des jetons, cette dynamique devient un facteur clé pour que les entreprises optimisent de manière plus pragmatique le déploiement de l'IA.

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