Les tokens d’IA moins chers génèrent une plus grande demande, et c’est le scénario optimal de Jensen Huang.

Les tokens d’IA moins chers génèrent une plus grande demande, et c’est le scénario le plus favorable de Jensen Huang.

Le paradoxe de Jevons est le meilleur ami de Jensen. Les données provenant d’Ornn, Silicon Data et Bloomberg (en août 2026) montrent ce que a16z appelle un paradoxe de Jevons dans le marché de l’IA. Les prix des tokens continuent de baisser, mais les prix de location des GPU H100 restent stables ou augmentent. Les tokens moins chers permettent l’utilisation d’agents IA, l’automatisation et de nouvelles applications, donc le volume augmente plus rapidement que les coûts par unité diminuent. Il n’est pas clair quelle partie de la demande vient des humains et quelle vient des systèmes eux-mêmes, car l’IA agentique consomme des tokens à un rythme effarant. La demande en calcul pourrait être artificiellement gonflée, et même une croissance modeste de l’utilisation humaine pourrait déclencher des besoins excessifs en matériel.

Tout le système repose sur une hypothèse : l’utilisation de l’IA doit croître suffisamment vite pour compenser la baisse des prix des tokens. Tant que cela se produit, les équipements restent rares et coûteux. Si la demande s’affaiblit, la chaîne de valeur allant des fabricants de puces et des fournisseurs de mémoire aux fournisseurs d’énergie et aux entreprises cloud subira une dépréciation. Les marchés pourraient alors se détériorer, et leur sensibilité devient évidente lorsque les actions américaines baissent suite aux rapports selon lesquels les revenus annuels d’OpenAI pourraient être inférieurs à ceux rapportés précédemment.

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