Nadella critique OpenAI et Anthropic pour avoir interdit la distillation tout en s'entraînant sur les données des autres

Des ingénieurs Amazon distilleraient les modèles Anthropic pour réduire les coûts avant la nouvelle tarification par token

Des ingénieurs d'Amazon sont en train de distiller les modèles d'Anthropic pour en créer des versions plus légères et moins coûteuses, destinées à un usage interne. Cette initiative intervient avant un changement de modèle tarifaire prévu pour l'an prochain : Amazon paiera alors ses accès aux modèles d'Anthropic à la consommation de tokens, et non plus à l'heure de calcul. Selon les informations rapportées par The Decoder, cette transition pourrait faire grimper significativement la facture pour le géant du e-commerce, qui utilise massivement ces modèles dans ses propres outils et services. La distillation de modèles est une technique qui consiste à entraîner un modèle plus compact à imiter le comportement d'un modèle plus grand, en reproduisant ses sorties plutôt que ses paramètres internes. Le résultat est un modèle moins puissant mais nettement moins gourmand en ressources. Pour Amazon, qui déploie des capacités d'IA à grande échelle en interne, réduire le coût par requête représente un enjeu financier considérable. La société explore également des alternatives, dont les modèles d'OpenAI, ce qui suggère une volonté de ne pas se retrouver trop dépendante d'un seul fournisseur. Cette situation révèle une tension croissante entre les grands hyperscalers et leurs fournisseurs de modèles. Amazon a investi plus de quatre milliards de dollars dans Anthropic depuis 2023, faisant du partenariat l'un des plus importants de l'industrie. Mais l'intérêt stratégique et les impératifs économiques divergent : quand les coûts d'utilisation deviennent trop élevés, même les partenaires investisseurs cherchent à contourner la dépendance. Cette dynamique pourrait accélérer la tendance des grandes entreprises tech à développer ou adapter leurs propres modèles en interne.

Microsoft réduit les coûts de Copilot en abandonnant progressivement les modèles OpenAI et Anthropic

Microsoft remplace progressivement les modèles d'OpenAI et d'Anthropic par ses propres modèles MAI (Microsoft AI) dans des produits comme Excel et Outlook, dans le cadre de Copilot. Selon les informations rapportées, des dizaines de milliers de requêtes par semaine transitent déjà par ces modèles maison plutôt que par GPT ou Claude. Mustafa Suleyman, responsable de l'intelligence artificielle chez Microsoft, a affirmé vouloir à terme "éliminer" le coût lié à l'utilisation de modèles externes fournis par des partenaires comme OpenAI et Anthropic. Cette bascule a des conséquences directes pour les utilisateurs de Copilot, qui pourraient constater une baisse de performance sans changement de prix. En misant sur ses propres modèles plutôt que sur des technologies tierces réputées plus performantes, Microsoft cherche avant tout à réduire ses coûts d'infrastructure, quitte à sacrifier une partie de la qualité des réponses fournies aux entreprises et particuliers abonnés à ses outils de productivité. Cette stratégie s'inscrit dans une tendance plus large des géants technologiques cherchant à réduire leur dépendance financière vis-à-vis des fournisseurs de modèles de fondation, dont les coûts d'inférence pèsent lourdement sur leurs marges. Microsoft, qui a pourtant investi des milliards de dollars dans OpenAI, développe en parallèle ses propres capacités via son équipe MAI pour reprendre la main sur la chaîne de valeur de l'IA. Reste à voir si les clients de Copilot accepteront cet arbitrage entre coûts maîtrisés pour Microsoft et qualité potentiellement dégradée pour eux, dans un marché où la concurrence sur les assistants IA professionnels s'intensifie.

💬 Microsoft fait payer sa marge à ses clients sans le dire : même prix, modèles moins bons, et Copilot devient le premier cobaye grandeur nature du dilemme coût contre qualité qui attend toute boîte qui a bâti son produit sur l'IA des autres. Sur le papier MAI doit "éliminer" le coût des partenaires, en vrai ça veut dire des dizaines de milliers de requêtes qui basculent sur des modèles maison moins performants, sans que la facture bouge d'un centime. Les boîtes abonnées vont s'en rendre compte à l'usage, pas sur la fiche produit.

☕️ OpenAI et Anthropic envisageraient de casser les prix des tokens

OpenAI et Anthropic étudient sérieusement une réduction du prix des tokens, selon des informations rapportées par le Wall Street Journal. Sam Altman a lui-même reconnu lors d'un événement public que le coût du token constituait un « gros problème », affirmant qu'OpenAI cherchait des moyens de permettre à ses clients « d'en faire plus tout en dépensant moins ». Le patron d'OpenAI anticiperait notamment une baisse des prix chez son rival Anthropic, dont l'outil Claude Code est devenu un incontournable dans de nombreuses équipes de développement. Pour les entreprises, chaque requête adressée à GPT ou Claude génère une consommation de tokens qui s'accumule rapidement sur les factures : selon l'analyste Ed Zitron, les utilisateurs peuvent actuellement dépenser entre 8 et 13,50 dollars pour chaque dollar de revenus d'abonnement encaissés par les labos. Le directeur technique d'Uber a d'ailleurs témoigné avoir épuisé son budget IA annuel en seulement quatre mois. Une baisse des prix serait une excellente nouvelle pour les entreprises dont les coûts d'infrastructure IA explosent au rythme de l'adoption, mais elle soulève une contradiction majeure : ni OpenAI ni Anthropic ne sont encore rentables. Les revenus générés par chaque token facturé peinent à couvrir les coûts colossaux des centres de données, des puces Nvidia et du développement continu de nouveaux modèles. Lancer une guerre tarifaire dans ce contexte repousserait encore l'horizon de la rentabilité pour les deux entreprises qui se préparent à entrer en Bourse. Les clients bénéficieraient immédiatement de marges réduites, mais les investisseurs, eux, attendraient encore. La bataille se joue également sur le terrain des outils de développement : Claude Code a pris de l'avance dans les usages professionnels, forçant OpenAI à riposter avec Codex, en position de retard. C'est précisément parce que ces outils sont devenus des postes de dépense significatifs dans les budgets tech que la question du prix du token est devenue stratégique. La baisse des prix de l'inférence suit une tendance de fond depuis 2023, tirée par la concurrence avec des acteurs comme Google et les fournisseurs open source. Mais si OpenAI et Anthropic s'alignent mutuellement à la baisse sans se différencier sur d'autres critères, ils risquent de transformer leurs modèles en commodités interchangeables, où seul le tarif compte. La prochaine étape sera de voir si l'un des deux franchit le premier le pas, entraînant l'autre dans une spirale baissière difficile à arrêter.

💬 Que ça baisse enfin, personne va s'en plaindre, et le CTO d'Uber qui a épuisé son budget IA en quatre mois dit tout sur l'urgence. Le vrai risque, c'est qu'ils s'alignent l'un sur l'autre sans rien d'autre à offrir, et que leurs modèles finissent par ne se distinguer que par le tarif. C'est là que Google et l'open source attendent.

Trois graphiques montrent comment xAI, Meta et Anthropic empietent sur les terrains des uns et des autres

Les faits, l'importance, et le contexte de cette convergence entre géants de la tech, en français : xAI a annoncé la location de sa capacité serveur excédentaire, Meta a lancé un agent IA destiné aux entreprises, et Anthropic a entamé le développement de puces serveur dédiées à l'IA au cours de cette année. Depuis fin 2024, un suivi régulier documente comment neuf grandes entreprises technologiques empiètent progressivement sur les activités les unes des autres, et la dernière analyse en date, publiée aujourd'hui, dresse un état des lieux du premier semestre 2026. Parmi les développements marquants figurent le lancement par Nvidia de NemoClaw, un produit lié aux agents IA destiné aux entreprises, l'intensification des efforts d'Apple pour aider les développeurs à intégrer des fonctionnalités d'IA dans les applications tournant sur ses appareils, notamment via des modèles fournis par Anthropic et Google, ainsi que la confirmation par Mark Zuckerberg de l'intention de Meta de louer à terme sa capacité serveur excédentaire. Cette multiplication des incursions croisées traduit une recomposition profonde du secteur de l'IA, où les frontières entre fournisseurs de modèles, opérateurs d'infrastructure et éditeurs de logiciels s'estompent. Pour les entreprises clientes, cela signifie davantage d'options mais aussi une complexité accrue pour choisir entre des acteurs dont les offres se chevauchent de plus en plus, qu'il s'agisse de puissance de calcul, de modèles de langage ou d'outils d'automatisation par agents. Pour les géants eux-mêmes, diversifier leurs sources de revenus devient une nécessité stratégique face aux coûts colossaux des infrastructures d'IA. Ce mouvement s'inscrit dans une dynamique classique de l'industrie technologique, où les grandes entreprises cherchent continuellement de nouveaux relais de croissance en élargissant leur périmètre d'activité. La rivalité entre Nvidia, Apple, Meta, xAI et Anthropic illustre une bataille désormais moins centrée sur la seule performance des modèles que sur le contrôle de l'ensemble de la chaîne de valeur, du silicium jusqu'aux agents logiciels déployés en entreprise. Les prochains mois devraient voir s'intensifier ces stratégies de diversification, chaque acteur cherchant à sécuriser sa position dans un marché encore en pleine redéfinition.

💬 Quand Anthropic se met à concevoir ses propres puces serveur et que Meta loue son surplus de capacité, c'est que la course aux modèles ne suffit plus à justifier les milliards investis en infra. Le vrai signal ici, c'est que la bataille de l'IA se joue maintenant sur toute la chaîne, du silicium jusqu'à l'agent qui tourne dans ton CRM, pas juste sur qui sort le meilleur benchmark. Pour les boîtes clientes ça veut dire plus de choix, mais aussi plus de mal à comparer des offres qui finissent toutes par se ressembler.