Les entreprises clientes de l'IA ont appris à payer chaque tâche moins cher, alors que la dette de CoreWeave laisse entrevoir un risque de défaut de 63 % à cinq ans

Publiée ce jour, la sixième enquête entreprises de FUNDA documente des acheteurs qui divisent leurs factures d'IA par deux, routent leurs requêtes et hébergent leurs modèles en interne, alors même que les volumes de tokens continuent de grimper. La déflation gagne désormais les prix des vendeurs comme le crédit qui finance la construction des centres de données, la semaine même où les hyperscalers publient leurs résultats.

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Richard TangRichard Tang · 4 min read
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Michael Intrator, cofondateur et PDG de CoreWeave
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Michael Intrator, cofondateur et PDG de CoreWeave, ce fournisseur de cloud spécialisé dans la location de puces, dont les rendements obligataires ont frôlé les 15 % la semaine dernière, tandis que l'assurance contre le risque de défaut laissait entrevoir près de 63 % de chances de défaut à cinq ans.

Le coût d'une unité de travail IA baisse au sein même des entreprises qui en achètent 1. Dans le même temps, le crédit qui finance la construction des centres de données se réajuste : les rendements des obligations de CoreWeave−0.11% — CoreWeave, down 0.11 percent today, ce fournisseur de cloud qui loue des puces Nvidia+1.52% — Nvidia, up 1.52 percent today et s'est lourdement endetté pour les acheter, ont atteint 15 % la semaine dernière 45. Côté acheteurs, ce réajustement dispose désormais d'un relevé documenté.

FUNDA, un service d'études bâti sur des entretiens d'experts, publie ce jour sa sixième enquête sur l'IA en entreprise, menée auprès de six sociétés interrogées entre le 19 septembre et le 11 octobre, et constate un ralentissement de la croissance des dépenses d'IA chez la plupart d'entre elles 1. Tout est dans la mécanique. Un prêteur automobile « subprime » a bâti sur Claude, la famille de modèles d'Anthropic$350B — Anthropic, private, latest valuation $350B, un flux de travail de « feature engineering » — la construction des variables qu'utilise un modèle de crédit — que son équipe de conformité peut interroger. Il résilie l'outil spécialisé, à environ 80 000 à 100 000 dollars par an, que ce flux de travail remplace 1.

Les acheteurs ont appris à router, à auto-héberger et à reconstruire

Premier levier : le choix du modèle. Après une formation sur le modèle adapté à chaque tâche, les équipes d'une fintech ont à peu près divisé leurs dépenses par deux, tout en consommant davantage de tokens, ces fragments de texte qui servent d'unité de facturation aux modèles 1. Deuxième levier : le routage. Un groupe de pharmacies et d'assurance-maladie évalue un routeur automatique pour détourner les tâches routinières de ses modèles les plus onéreux 1. Troisième levier : l'auto-hébergement. Un laboratoire pharmaceutique télécharge, vérifie et ajuste des modèles à poids ouverts (« open-weight »), des fichiers de modèles téléchargeables qu'il fait tourner sur ses propres serveurs, et ceux-ci assurent désormais environ la moitié de ses requêtes 1.

Une enquête, trois leviers : le même travail d'IA coûte de 20 % à 90 % moins cher

  • Estimate
0%20%40%60%80%100%Pharma, modèles à poids ouverts auto-hébergés vs API90%Fintech, dépenses divisées par deux, tokens en hausse50%Dépenses observées ; baisse du coût unitaire plus forteAssureur, routage vers des modèles moins chers20–30%
Data
ValueRange
Pharma, modèles à poids ouverts auto-hébergés vs API (estimate)90%—
Fintech, dépenses divisées par deux, tokens en hausse50%—
Assureur, routage vers des modèles moins chers (estimate)25%20–30%
Réduction du coût de l'IA, en pourcentage. Pharma : estimation approximative par l'expert du coût d'usage des modèles à poids ouverts auto-hébergés par rapport aux API externes. Assureur : estimation par l'expert des économies d'API permises par le routage des tâches adaptées vers des modèles moins chers. Fintech : dépenses observées des équipes après la formation à la sélection des modèles, la consommation de tokens étant en hausse — la baisse du coût par unité de travail est donc plus forte que ne l'indique la barre. Source : FUNDA, Enterprise AI Adoption Survey, vol. 6.1

Les volumes montent, les prix baissent

La consommation, elle, continue de croître. La facture mensuelle de l'assureur pour l'accès aux API — le mode d'appel des modèles facturé à l'usage — a à peu près doublé en six mois, et ses dépenses sur les plateformes de données Databricks$201.64B — Databricks, private, latest valuation $201.64B et Snowflake+2.82% — Snowflake, up 2.82 percent today continuent d'augmenter 1. Les vendeurs ont fait le même mouvement : Anthropic a fixé le tarif de son petit modèle Haiku 5.5 environ 75 % sous celui de la version précédente 2. Les volumes de tokens ne cessent de grimper pendant que le prix de chaque unité de travail recule.

Qui empoche, qui paie

Anthropic est le fournisseur en place : chez la plateforme de streaming sportif, les développeurs recourent par défaut à Claude Code, son outil de programmation, la production tourne sur Claude, et l'explication d'un expert est simplement « il est arrivé le premier » 1. L'enquête fait aussi état d'une demande croissante pour les plateformes de données Snowflake et Databricks, qui servent de socle à ces workflows 1. Amazon+5.38% — Amazon, up 5.38 percent today, désignée aujourd'hui premier choix de Morgan Stanley−1.04% — Morgan Stanley, down 1.04 percent today, est le propriétaire des murs du choix du modèle lui-même : elle héberge les modèles d'autres entreprises via Bedrock 3. La banque anticipe une croissance de 47 % l'an prochain pour AWS, sa division cloud 3.

Les payeurs, ce sont les éditeurs de logiciels facturés par poste. L'abonnement résilié par le prêteur en est une ligne. La plateforme de streaming sportif a, de son côté, proposé de réduire sa facture pour l'outil de gestion de tickets Jira et le wiki Confluence de Atlassian+3.21% — Atlassian, up 3.21 percent today, à mesure que leur usage recule 1.

L'exposition : un crédit tarifé sur les marges par token d'hier

L'assurance contre le risque de défaut sur la dette de CoreWeave implique un risque de défaut à cinq ans de près de 63 % 4. Il y a un an, ce chiffre avoisinait les 30 % 4. Les stratèges de Bank of America−1.59% — Bank of America, down 1.59 percent today posent les termes du problème : le coût du capital des plus grands fournisseurs de cloud est monté à environ 10 %, contre 4 % en 2023, et « la monétisation face au coût du capital est la seule question qui compte » 6.

La dette de CoreWeave a presque quintuplé en six trimestres

$0B$20B$40B$60BT4 23T4 24T1 25T2 25T3 25T4 25T1 26T2 26Les rendements obligataires ontfrôlé 15 % en octobre 2026
Data
Dette totale
T4 23$2B
T4 24$10.62B
T1 25$11.9B
T2 25$14.56B
T3 25$18.81B
T4 25$29.82B
T1 26$35.15B
T2 26$51.61B
Dette totale en milliards de dollars par trimestre calendaire, d'après les dépôts de CoreWeave auprès de la SEC. La dette n'était pas publiée pour les trois premiers trimestres de 2024 ; ces trimestres ne figurent donc pas au graphique. Source : CoreWeave, chiffres trimestriels issus de ses dépôts auprès de la SEC, récupérés le 19 octobre 2026.10

Anthropic se retrouve des deux côtés de la déflation. Son chiffre d'affaires a progressé d'environ 46 % au dernier trimestre 7, mais certains investisseurs voient désormais son introduction en Bourse de novembre à 1 500 milliards de dollars, plutôt qu'aux quelque 2 000 milliards de dollars un temps espérés 8.

Le goulot d'étranglement s'est déplacé vers la monétisation

Le chantier, lui, est bien réel. Côté équipements pour puces, tout est pour ainsi dire vendu : ASML+0.51% — ASML, up 0.51 percent today, le fabricant néerlandais des machines qui impriment les puces, prend des commandes pour 2029 et 2030, et les tarifs de location des GPU Nvidia de générations antérieures continuent de grimper cette année — un signe caractéristique de la pénurie 6.

James Russo, gérant de portefeuille chez AllianceBernstein, s'attend à une nette décélération de la croissance des capex en 2027, puis de nouveau en 2028 ; la crainte qu'il avance, c'est le coût du capital 9. À la lecture de l'enquête, les acheteurs apportent une seconde raison, côté demande : ils ont appris à payer moins par tâche 1.

Le gain revient aux bâtisseurs de workflows

La valeur se crée un cran au-dessus du modèle, chez les bâtisseurs qui transforment des tokens bon marché en workflows capables de s'expliquer devant une équipe de conformité et de mettre un abonnement à la retraite. Le workflow interne de ce prêteur mérite son dû ; la dette qui tablait sur la tenue des marges par token paie, elle, les frais de la leçon.

L'épreuve est proche. Les résultats du troisième trimestre des grands hyperscalers, les plus gros fournisseurs de cloud, sont imminents 9, et c'est dans les lignes de capex de ces publications qu'un ralentissement impulsé par les acheteurs se manifesterait en premier.

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AI-generated from this story and its cited sources. Not investment advice.

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