Le Taiex se maintient au-dessus de 40 000 points, Wall Street atteint un nouveau sommet, mais le secteur de l’IA ne fait-il que commencer à entrer dans une phase initiale ?

Citrini Research 研究員 Jukan 轉發 Goldman Sachs Global Investment Research 的圖表並表示：「我們才剛進入早期階段。」根據該圖表，未來 AI 產業的關鍵變化，可能不只是模型能力提升或算力供給擴張，而是 consumer agent workloads，也就是面向消費者的 AI agent 工作負載，將大幅推升全球 consommation de tokens.

Les agents orientés consommation font grimper la consommation de tokens d’un facteur 10 avant 2030

Le graphique indique que les charges de travail des agents orientés consommation pourraient faire grimper la consommation de tokens de plus de 10 fois avant 2030 ; tandis que le rouge sur le graphique précise davantage que d’ici 2030 la consommation de tokens progressera de plus de 12 fois. Goldman Sachs estime que la croissance des tokens provient principalement de trois facteurs : une expansion de la portée des utilisateurs, une fréquence d’utilisation quotidienne plus élevée, et l’évolution des usages de l’IA, passant d’une conversation unique (chat session) à des agents on-demand et des agents toujours actifs (always-on agents).

Les « tokens », ou jetons, constituent l’unité de mesure de base utilisée par les grands modèles de langage pour traiter du texte, des instructions, des réponses, les appels d’outils et la mémoire contextuelle. Lorsque les utilisateurs se contentent de poser occasionnellement des questions à un chatbot, la consommation de tokens demeure relativement limitée.

Mais si les agents IA commencent à rechercher, surveiller, trier, passer des commandes, planifier, répondre aux messages et traiter des flux de travail de façon continue pour les utilisateurs, le modèle ne se limite plus à « répondre à des questions » : il devient une force de travail numérique en fonctionnement permanent. Cela signifie que la quantité de tokens consommée par chaque utilisateur par jour pourrait passer d’une simple conversation à des charges de travail à haute fréquence, sur de longues durées, avec exécution en arrière-plan.

En 2026, la capacité mondiale en tokens se situe environ autour de 7,5 billions de tokens par mois ; mais après être entré dans le premier semestre 2026, Goldman Sachs la marque comme Token Economics Turn Positive in 1H26, ce qui signifie que la rentabilité de l’économie des tokens pourrait passer au vert au cours du premier semestre 2026. Autrement dit, à mesure que les coûts d’inférence des modèles baissent, que l’infrastructure de calcul s’étend et que les cas d’usage mûrissent, les modèles économiques unitaires de la gestion des tokens par les entreprises d’IA pourraient commencer à s’améliorer.

Avant 2030, les charges de travail non orientées agents continueront aussi à croître, mais ce qui fera vraiment décoller la pente de la courbe, ce sont les consumer agents. Les non-agent workloads renvoient principalement aux usages d’IA existants, comme les chatbots traditionnels, la recherche, la génération de contenu et les applications d’entreprise classiques ; les consumer agents représentent, eux, des scénarios d’utilisation de l’IA plus fréquents, plus longs et plus automatisés. D’ici 2030, le graphique prévoit que le nombre de tokens traités par mois dépassera 60 billions, dont une part importante viendra des consumer agents.

C’est aussi le sens central de ce que Jukan appelle « nous venons à peine d’entrer dans une phase initiale ». Si les prévisions de Goldman Sachs se confirment, la demande en IA ne restera pas uniquement cantonnée aux robots conversationnels actuels, aux assistants de code ou aux Copilots d’entreprise ; elle franchira une étape supplémentaire vers des workflows agentiques, c’est-à-dire une phase où des agents IA accomplissent en continu des tâches pour les humains. À ce moment-là, le débat du marché ne portera plus seulement sur « combien de personnes utilisent l’IA », mais sur « combien de tâches chacun fait exécuter par l’IA chaque jour ».

BlackRock réfute la « bulle IA » : le vrai problème, c’est une pénurie de capacité de calcul

Cela fait aussi écho à la récente réplique du PDG de BlackRock, Larry Fink, aux thèses sur une « bulle IA ». D’après Bloomberg, Fink a déclaré lors d’une table ronde à la conférence mondiale du Milken Institute que le marché ne fait pas face à une bulle IA, mais à une pénurie d’approvisionnement sévère. La vitesse de croissance de la demande dépasse de loin les attentes du marché, et ce n’est pas seulement que les États-Unis manquent de capacité de production en puissance de calcul, en puces et en mémoire : le monde entier ne fait que commencer à explorer l’immense opportunité que l’IA apporte.

Fink prévoit même que, lorsque la demande en capacité de calcul continuera d’augmenter et que la pénurie ne pourra pas être résolue rapidement, le marché pourrait introduire un mécanisme de négociation permettant d’échanger des « contrats à terme sur la capacité de calcul », transformant la capacité de calcul en nouvelle catégorie d’actifs négociables sur le marché des dérivés. Cette idée est importante car elle redéfinit l’infrastructure IA, qui était considérée comme une dépense de coûts pour les entreprises technologiques, comme une ressource rare, négociable, financièrement « monétisable » et susceptible d’être valorisée sur le long terme.

En d’autres termes, le graphique de Goldman Sachs décrit surtout la demande : les consumer agents feront croître la consommation de tokens de plus de 12 fois avant 2030 ; tandis que ce que dit Fink relève plutôt de l’offre : si la demande en tokens explose réellement, le marché devra faire face à un manque de capacité en calcul, en puces, en mémoire, en centres de données et en approvisionnement en électricité. Ensemble, ces deux éléments constituent le cœur du discours haussier sur l’infrastructure IA aujourd’hui.

Cet article Le marché taïwanais tient à 40 000 points et le marché américain atteint de nouveaux sommets, mais l’industrie de l’IA ne fait que d’entrer dans une phase initiale ? apparaît pour la première fois sur Chaîne News ABMedia.