Les entreprises d'IA ne relèvent pas leurs prix pour les utilisateurs, pendant que Nvidia et Micron empochent des superprofits

Les fabricants de puces et de mémoire pour l'IA affichent des bénéfices record grâce au boom de l'IA générative. Mais les entreprises qui développent les modèles eux-mêmes ne se pressent pas de répercuter la hausse des coûts d'infrastructure sur les utilisateurs finaux, ce qui bouleverse toute la logique de tarification du secteur.

Des superprofits pour les fournisseurs de matériel

Depuis plusieurs trimestres consécutifs, Nvidia affiche des marges inhabituelles, même pour les meilleures périodes de l'industrie des semi-conducteurs. Les fabricants de mémoire l'ont désormais rejointe. Micron Technology publie des résultats comparables, portée par une demande en plein emballement pour la HBM (High Bandwidth Memory), une mémoire spécialisée pour les accélérateurs d'IA.

SK Hynix, Samsung et Micron, à elles trois, n'arrivent pas à augmenter la production de HBM plus vite que ne croît la demande des centres de données. Les analystes prévoient que la pénurie durera au moins jusqu'à fin 2026. Autrement dit, le prix des composants restera élevé et la marge des fournisseurs continuera de progresser.

• La HBM3E est un composant clé des GPU de nouvelle génération (Nvidia H200, B200)
• Le prix de la HBM a plus que doublé ces deux dernières années
• Les capacités de production augmentent, mais restent en retard sur la demande
• La pénurie est attendue sur toute la période 2025–2026
• De nouveaux acteurs (Broadcom, Marvell) entrent sur le segment, mais ne changent pas encore la donne

Ce sont les investisseurs, et non les utilisateurs, qui comblent l'écart

Malgré la hausse des coûts, les grands développeurs de modèles d'IA maintiennent ou baissent globalement le prix de l'accès par API. La concurrence à ce niveau est si vive que répercuter ouvertement les coûts sur les clients est risqué : l'entreprise perdrait simplement des parts de marché au profit d'un concurrent moins cher.

Pour l'instant, les coûts d'infrastructure sont couverts par trois facteurs. Le premier : l'optimisation des modèles eux-mêmes, des architectures plus efficaces réduisant le coût de l'inférence. Le deuxième : l'effet d'échelle, car plus un même cluster traite de requêtes, plus le coût unitaire baisse. Le troisième : les subventions du capital-risque, les investisseurs injectant des milliards en vue d'une monétisation future et couvrant les pertes actuelles.

Selon les estimations des analystes, OpenAI opère toujours à perte, y compris au niveau des coûts d'exploitation. Anthropic reçoit d'Amazon et de Google des investissements qui subventionnent de fait l'accès des développeurs à ses modèles. Cela crée sur le marché des prix artificiellement bas, qui ne reflètent pas le coût réel du calcul.

Qui paie au final

La chaîne de valeur de l'industrie de l'IA fonctionne aujourd'hui de façon paradoxale : les fabricants de matériel gagnent de l'argent, les développeurs de modèles sont dans le rouge ou proches de zéro, et les utilisateurs finaux bénéficient de services à prix subventionnés. Reste à savoir combien de temps cela peut durer.

Si le marché se consolide et que seuls 2 à 3 grands acteurs survivent, la guerre des prix s'apaisera et le coût des services commencera à grimper. En cas de percée technologique, les coûts baisseront naturellement. Et si les grands clients professionnels se mettent à migrer vers leurs propres modèles et leur propre infrastructure, c'est tout le rapport de force qui changera. Pour l'instant, le « banquet » est payé par le capital-risque, mais sa patience n'est pas infinie.

Ce que cela signifie

La situation tarifaire actuelle profite à tous ceux qui construisent dès maintenant des produits fondés sur l'IA : le coût des API est historiquement bas par rapport au coût réel du calcul. Pour les entreprises, c'est une fenêtre d'opportunité : tant que le marché subventionne l'infrastructure, il est judicieux de renforcer au maximum ses compétences et ses produits fondés sur l'IA. Une réévaluation est inévitable ; seule la date reste en question.