JAKARTA - Microsoft et Uber ont commencé à limiter l’utilisation de plusieurs services d’intelligence artificielle ou IA après que leurs coûts ont augmenté. Cette évolution soulève une question fondamentale, si les frais sont élevés, l’IA remplacera-t-elle rapidement de nombreux emplois humains?
Yahoo Finance a rapporté jeudi 4 juin que Microsoft avait interrompu l’accès de certains de ses ingenièurs à Claude Code, un outil de programmation d’IA de Anthropic. Cette décision a été prise parce que les frais d’utilisation étaient trop importants.
Claude Code est un outil d'IA qui aide à créer et à améliorer le code informatique. Microsoft a auparavant accordé accès à des milliers d'employés, y compris des ingenieurs, des gérants de produits, des développeurs et des employés non techniques.
Cependant, l'utilisation de l'outil s'est répandue rapidement. Le coût a également grimpé.
Microsoft a ensuite transféré les ingénieurs du groupe Experiences and Devices vers GitHub Copilot CLI. Ce groupe supervise Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams et Surface.
GitHub Copilot CLI est un outil d'IA de programmation de Microsoft qui fonctionne à la ligne de commande. En bref, c'est une version plus proche du poste de travail des ingénieurs et est considérée comme moins chère pour les entreprises.
Cette mesure ne signifie pas que Microsoft se retire de l’IA. La grande collaboration de Microsoft avec Anthropic continue. Les investissements de 5 milliards de dollars ou environ 89 trillions de roupies et l’engagement d’Anthropic d’acheter une capacité de calcul Azure d’une valeur de 30 milliards de dollars ou environ 534 trillions de roupies n’ont pas non plus changé. Le calcul est de 1 dollar à 17 800 roupies.
Uber est confronté à un problème similaire. Selon Yahoo Finance, le directeur de la technologie d’Uber a dit que le budget de 2026 pour Claude Code et Cursor avait expiré en seulement quatre mois.
Le curseur est un outil d'IA pour aider les programmeurs à écrire du code. Le cas d'Uber montre le même problème: l'IA accélère le travail, mais la facture peut s'en échapper plus vite.
Bryan Catanzaro, vice-président de Nvidia pour la recherche appliquée en apprentissage profond, a donné un aperçu plus détaillé. Il a dit à Axios que les coûts informatiques pour son équipe « dépassaient de loin les coûts des employés ».
Le calcul est la puissance de calcul d'un ordinateur pour exécuter l'IA. Plus le modèle est complexe, plus les besoins en puces, en électricité, en serveurs et en centres de données sont importants.
Ici, la question de l'IA n'est pas seulement une question de sophistication. Ongkos s'est avéré être également un problème.
Dans une analyse publiée sur Substack, Shanaka Anslem Perera a estimé que OpenAI connaissait des problèmes de coûts plus profonds. Selon ses calculs, OpenAI a dépensé environ 3,30 $ US ou environ 58 740 roupies indiennes pour produire 1 $ US ou environ 17 800 roupies indiennes.
Perera a indiqué qu’OpenAI estime avoir brûlé environ 11,5 Md de dollars ou environ 204,7 trillions de roupies indonesiennes par trimestre. En un an, sa valeur est d’environ 46 Md de dollars ou environ 818,8 trillions de roupies indonesiennes.
Entre-temps, les revenus courants d’OpenAI sont estimés à environ 20 milliards de dollars, soit environ 356 trillions de roupies.
Il a soutenu que le problème d'OpenAI n'était pas seulement de brûler de l'argent pour grandir. Le problème réside dans la structure des coûts.
Selon Perera, Google est en position plus forte car elle utilise ses propres puces IA, à savoir TPU ou Tensor Processing Unit. TPU est une puce fabriquée par Google pour former et exécuter des modèles IA.
Avec TPU, Google peut former et exécuter Gemini sans dépendre entièrement des puces Nvidia ou de l'infrastructure d'autres parties. Le coût est jugé plus bas.
Perera cite les calculs de SemiAnalysis qui indiquent que l’infrastructure TPU de Google a un coût d’exploitation de 30 à 44 % inférieur à celui des systèmes basés sur Nvidia.
Au contraire, OpenAI est censé supporter des frais en couches. Chaque demande de ChatGPT est effectuée au-dessus des frais de puce, de cloud et d’exploitation. Si l’utilisation à grande échelle augmente, la pression des coûts augmente également.
C'est ce qui rend la concurrence en IA moins simple que celle qui a le modèle le plus intelligent. Les entreprises doivent également être en mesure de le faire à un coût raisonnable.
Google, selon Perera, pourrait être plus libre d'offrir Gemini à un prix bas ou de l'inclure dans Workspace. OpenAI sera plus difficile à battre sans augmenter ses pertes.
Pour les entreprises, les cas de Microsoft et Uber expliquent assez bien si l’IA peut aider à la productivité. Mais son utilisation doit toujours être calculée.
L’IA peut rester une menace pour certaines emplois à long terme. Mais pour le moment, les coûts élevés sont un frein ou un problème réel. Les machines peuvent être intelligentes. Les factures doivent toujours être payées.
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