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SemiAnalysis décompose le budget IA des entreprises : Meta a consommé 70 000 milliards de tokens en un mois, mais le vrai risque n’est pas que les clients n’utilisent plus l’IA.
Dans son rapport Token Budgeting publié le 1er juillet, SemiAnalysis indique que le tokenmaxxing, qui était populaire en début d'année et qui consistait à encourager les employés à consommer autant de tokens d'IA que possible pour améliorer la productivité, est en train d'être remplacé par un système budgétaire plus réaliste.
Mais l'institution estime que le récit médiatique sur la réduction des dépenses d'IA des entreprises est exagéré, et que les activités API d'OpenAI et d'Anthropic ne sont pas confrontées à un risque budgétaire substantiel au second semestre de cette année.
L'équipe de SemiAnalysis déclare qu'après avoir échangé avec plus de 50 clients entreprises via Slack, par téléphone et lors du Databricks AI Summit, ils ont constaté que la plupart des entreprises commencent effectivement à fixer des limites d'utilisation de l'IA, mais qu'il n'existe pas de norme uniforme.
Les budgets bas peuvent n'être que de 250 à 500 dollars par personne et par mois, tandis que les budgets élevés peuvent atteindre 2000 dollars par mois, voire plusieurs dizaines de milliers de dollars.
Un grand constructeur aérospatial et de défense américain a fixé le plafond mensuel de certains employés à 250 dollars, une grande entreprise pharmaceutique à 500 dollars ; des entreprises plus avant-gardistes comme Workday et Stripe ont un budget d'environ 2000 dollars par mois pour certains employés.
Cela contraste avec la « maximisation des tokens » du début de l'année.
Le rapport mentionne que des entreprises comme Meta et Salesforce ont encouragé les employés à utiliser massivement les outils d'IA.
Meta a même eu un tableau de bord interne appelé « Claudeconomics » classant les 250 plus gros utilisateurs de l'entreprise.
Les données montrent que les employés de Meta ont consommé plus de 60 billions de tokens en 30 jours, le plus gros utilisateur individuel consommant environ 280 milliards de tokens.
Le tableau de bord a été fermé deux jours après les rapports pertinents.
Uber aurait également consommé le budget annuel de Claude Code et Codex en quatre mois, puis aurait fixé une limite de 1500 dollars par personne et par mois, les demandes de dépassement devant être approuvées au cas par cas.
Mais SemiAnalysis estime que ces cas extrêmes reflètent davantage des incitations et une gestion laxistes, plutôt qu'un plafonnement global des dépenses d'IA des entreprises.
Le rapport indique que les 10 % de clients les plus dépensiers contribuent à la majeure partie des revenus des laboratoires d'IA, et que le risque que ces clients réduisent leurs dépenses API pour le reste de l'année est très faible.
Même si Meta a consommé environ 70 billions de tokens par mois en février, et que chaque employé coûte près de 50 000 dollars par an au prix fort, SemiAnalysis estime que cela ne représente encore que 3 à 5 % des revenus d'Anthropic.
La répartition des dépenses des entreprises est également très inégale.
SemiAnalysis cite les données de Ramp selon lesquelles les 1 % de clients les plus dépensiers ont des dépenses d'IA par employé proches de 90 000 dollars par an, les 10 % de clients les plus dépensiers environ 7 300 dollars, tandis que le client médian n'est que de 136 dollars.
L'institution indique également que de nombreuses entreprises du Fortune 500 technologiquement avancées ont des dépenses d'IA par employé encore inférieures à 2 000 dollars par an, et que les dépenses importantes sont principalement concentrées dans les départements d'ingénierie et de science des données.
Cela signifie que la courbe en S de l'utilisation de l'IA en entreprise a encore une grande marge de croissance.
L'essor du système budgétaire est en train de modifier la façon dont les employés utilisent l'IA.
Certaines entreprises basculent le modèle par défaut d'Opus à Sonnet, désactivent les modèles avancés ou le mode rapide ; certains employés utilisent d'abord Microsoft 365 Copilot pour la rédaction et le résumé, puis réservent les tokens plus coûteux de Claude ou Codex pour les tâches critiques.
Une entreprise mondiale de technologie de voyage, dont les dépenses annuelles en IA s'élèvent à près de 10 millions de dollars, a récemment changé le modèle Claude par défaut d'Opus à Sonnet, mais permet toujours aux employés de passer activement à Opus.
Le budget par défaut pour certains postes n'est que de 200 dollars par mois, mais les ingénieurs ou les employés seniors peuvent demander des montants plus élevés.
La conclusion de SemiAnalysis est que la gestion budgétaire va perdurer, mais elle n'équivaut pas à une contraction de la demande.
Au contraire, les entreprises intègrent l'IA comme un outil expérimental à une gestion formelle des coûts.
Le codage est actuellement le secteur vertical de la demande le plus fort, et SemiAnalysis estime que plus de 70 % du ARR actuel d'OpenAI et d'Anthropic est attribuable aux scénarios de codage.
À l'avenir, la cybersécurité, le travail du savoir des cols blancs, la collaboration d'entreprise et l'automatisation du bureau pourraient reproduire la trajectoire de croissance de Claude Code, Codex et Copilot sur le marché des développeurs.
Cela signifie que le marché de l'IA entre dans une nouvelle phase.
Les premières entreprises pouvaient être disposées à payer des factures floues pour « essayer l'IA » ; désormais, les départements financiers commencent à exiger des budgets, des plafonds et un ROI.
Mais tant que l'amélioration de l'efficacité des employés compense le coût, les entreprises ne cesseront pas d'acheter des tokens.
Pour les entreprises de modèles d'IA, le risque n'est pas que les clients cessent soudainement d'utiliser l'IA, mais qu'elles doivent prouver que chaque dollar de token consommé se traduit par un code plus rapide, un processus de recrutement plus court, une efficacité commerciale plus élevée ou moins d'apports en main-d'œuvre.