Les jetons d'IA deviendront-ils de nouvelles marchandises et monnaies mondiales?

Source : Numérique Économique Tech

Rédaction : Fan Wenzhong

Le 23 mars, Liu Liehong, directeur de l’Administration nationale des données, a publié lors du Forum de haut niveau sur le développement de la Chine une série de données impressionnantes : la consommation quotidienne d’AI Token en Chine est passée de 100 milliards début 2024 à 100 quadrillions fin 2025, et a dépassé 140 quadrillions en mars 2026, soit une croissance de plus de mille fois en deux ans. Par ailleurs, les données de la plateforme d’agrégation d’API de modèles d’IA les plus grands au monde, OpenRouter, montrent que le volume d’appels hebdomadaires des grands modèles chinois a dépassé celui des États-Unis depuis plusieurs semaines, occupant les trois premières places mondiales. Une révolution industrielle pilotée par les Tokens est en train de remodeler à une vitesse sans précédent la compétition technologique mondiale, les modèles commerciaux et même la compétitivité nationale.

Au début de 2026, plusieurs nouvelles dynamiques industrielles ont également attiré l’attention de la communauté technologique mondiale, notamment à Silicon Valley. OpenAI abandonne progressivement l’indicateur clé de l’Internet, le DAU (utilisateurs actifs quotidiens), utilisé depuis près de 20 ans, pour adopter le TPD (Tokens Par Jour), comme indicateur principal de gestion. Ce changement n’est pas anodin. Lors du GTC 2026, Jensen Huang, PDG de Nvidia, a redéfini les centres de données comme des « usines à Tokens », soulignant que la compétition future se concentrera sur « le débit de Tokens par watt ». Ce phénomène n’est pas isolé, mais marque l’avènement d’une nouvelle économie intelligente où le Token devient l’unité de mesure et d’échange centrale.

I. La valeur et la mesure des AI Tokens

1. L’AI Token, une nouvelle unité de valeur à l’ère intelligente

Du point de vue de l’informatique, le Token est l’unité fondamentale par laquelle un modèle d’IA traite diverses informations. Lorsqu’un texte est saisi dans un modèle, il est décomposé en mots ou sous-mots ; une image en blocs de pixels ; un son en segments temporels. Ces unités indivisibles, appelées Tokens, constituent la base de la représentation de l’information.

Dans la pratique, la mesure des Tokens suit des règles précises. En anglais, un mot court peut compter pour un Token, tandis qu’un mot plus long sera décomposé en plusieurs Tokens ; une règle empirique simple est qu’un Token équivaut à environ 4 caractères anglais. En chinois, un caractère correspond généralement à 1 ou 2 Tokens. Que ce soit lors du traitement des données en entraînement ou lors de l’utilisation du modèle, chaque action centrale de l’IA est mesurée en Tokens. La consommation de Tokens reflète directement la charge de travail et la valeur produite par le modèle, conformément à la théorie de la valeur travail de Marx.

La contribution majeure du Token réside dans sa capacité à fournir une unité de mesure quantifiable et comparable pour le développement de l’économie intelligente. À mesure que la technologie IA évolue vers la multimodalité, intégrant texte, images, vidéos et autres domaines d’application comme la programmation, la recherche ou la vidéo, le Token s’affirme comme une « unité de mesure unifiée ». Cette position stratégique n’est pas arbitraire, mais résulte de l’évolution industrielle : à l’ère industrielle, on utilisait le « kilowattheure » pour mesurer la consommation électrique ; à l’ère de l’Internet, le « gigaoctet » pour le flux de données ; et à l’ère de l’IA, le Token devient la mesure de la production intelligente. Sur le plan économique et commercial, le Token est devenu l’unité de valeur centrale, mesurable, prixable et échangeable dans l’ère intelligente. Il relie l’énergie, la puissance de calcul, les données en bas, et les services intelligents en haut, servant à mesurer la productivité de l’IA, à calculer ses coûts et à régler ses services.

La chaîne de valeur du Token couvre la fabrication hardware, la construction d’infrastructures, la fourniture de puissance de calcul, l’exploitation des plateformes et le développement d’applications. Dans ses coûts, l’électricité et l’amortissement des ressources de calcul représentent jusqu’à 70-80 %, devenant ainsi des facteurs clés de compétitivité internationale. Le « Tokens par watt » (débit de Tokens par watt) devient un indicateur clé de la compétitivité des entreprises d’IA. Cela signifie qu’avec un budget électrique fixe, celui qui produit plus de Tokens avec une meilleure efficacité énergétique détient le coût de production le plus faible et la plus forte compétitivité sur le marché.

Facteurs influençant la mesure des Tokens d’IA

Avec la diversification croissante des scénarios d’application, la méthode de mesure des Tokens a évolué d’un comptage simple à un système complexe multidimensionnel, dynamique et pondéré.

(1) La différenciation entre entrée et sortie. La mesure de base reste la structure binaire « Tokens d’entrée » et « Tokens de sortie ». Les Tokens d’entrée représentent l’information fournie par l’utilisateur au modèle (prompt, documents uploadés, historique de dialogue, etc.), tandis que les Tokens de sortie sont le contenu généré par le modèle. En facturation commerciale, la génération consomme beaucoup de mémoire et de bande passante, et le coût des Tokens de sortie est généralement 3 à 5 fois supérieur à celui des Tokens d’entrée. Cette différence de prix reflète la distinction fondamentale entre « travail créatif » et « lecture d’information » en termes de consommation de puissance de calcul.

(2) La mesure du contexte et le coût de la mémoire. Entre 2024 et 2025, la fenêtre de contexte (Context Window) des grands modèles a connu une progression de 8K, 32K, jusqu’à 128K, voire 1 million de Tokens. En 2026, la gestion de contextes ultra-longs est devenue la norme. Cependant, traiter de longues séquences n’est pas gratuit : l’architecture Transformer, via le mécanisme d’attention, voit la complexité de calcul croître souvent au carré ou linéairement avec la longueur. La nouvelle mesure introduit un « coefficient de pondération du contexte ». Lorsqu’un utilisateur pose une question dans une conversation avec un contexte de 1 million de Tokens, même si la réponse ne fait que 10 Tokens, le système doit scanner ou rechercher dans une mémoire historique volumineuse, ce qui engendre une consommation implicite intégrée dans le coût des « Tokens de contexte actif ». Cela permet une mesure plus précise du coût de maintien de la mémoire à long terme du modèle.

(3) La tokenisation des données multimodales. Avec la maturité des grands modèles multimodaux (LMM), images, vidéos et sons sont également intégrés dans la mesure des Tokens. Une image haute résolution n’est plus considérée comme un simple fichier, mais découpée en centaines de « patches » visuels, chacun encodé en un ou plusieurs Tokens visuels. Une vidéo d’une minute peut se transformer en dizaines de milliers de Tokens temporels. Cette méthode unifiée brise les barrières entre modalités, permettant de comptabiliser la description d’images, la compréhension vidéo et l’interaction vocale sous un même modèle économique. Par exemple, la génération d’une vidéo HD de 10 secondes consomme un nombre de Tokens équivalent à la rédaction d’un article de mille mots, illustrant la différence de densité d’information entre modalités.

(4) La dissimulation de la valeur du Token. Avec la généralisation des agents IA (AI Agents), le modèle ne se limite plus à une réponse unique, mais réalise une planification autonome, exécute du code, réfléchit et effectue des recherches multi-tours. Ce processus génère une multitude de Tokens intermédiaires, invisibles pour l’utilisateur mais essentiels à une sortie de haute qualité. La nouvelle norme de mesure distingue « Tokens de sortie apparents » et « Tokens de raisonnement interne ». Pour des calculs scientifiques complexes ou des raisonnements sophistiqués, le nombre de Tokens de raisonnement peut être plusieurs dizaines de fois supérieur à la sortie finale. Certains plateformes avancées expérimentent déjà une tarification différenciée selon le nombre d’étapes de raisonnement ou la profondeur de la chaîne de pensée, marquant une transition fondamentale de la mesure du « nombre de mots » à celle de « l’intelligence ».

Tendances de développement de l’AI Token

Ces dernières années, le développement de l’AI Token présente trois tendances majeures : explosion exponentielle du volume total, compression extrême par unité, et stratification de la valeur.

Tendance 1 : croissance explosive de la consommation. Selon les statistiques, la consommation quotidienne mondiale de Tokens en 2024 était d’environ 100 milliards, atteignant 180 quadrillions au premier trimestre 2026, soit une croissance de près de 1800 fois. Cette croissance n’est pas linéaire, mais résulte d’un changement qualitatif dans le paradigme d’application. Au début, la consommation de Tokens provenait principalement des dialogues homme-machine (chatbots), à faible fréquence et interaction superficielle ; en 2026, l’application principale sera celle des agents autonomes. Lorsqu’un agent exécute une tâche, il décompose l’objectif, appelle des outils, écrit et débogue du code, vérifie les résultats, ce qui peut générer des dizaines de milliers voire des centaines de milliers de Tokens. Avec l’émergence de l’IA incarnée (Embodied AI), la perception et la décision en temps réel des robots seront traduites en flux massif de Tokens en temps réel, et la consommation quotidienne mondiale pourrait atteindre 10^16 Tokens d’ici 2030.

Tendance 2 : la baisse du coût unitaire selon la loi de Moore. Grâce à l’évolution des architectures matérielles (Nvidia Blackwell et futures architectures Rubin), à l’optimisation des algorithmes (modèle hybride expert MoE, quantification, échantillonnage spéculatif) et à l’amélioration de l’efficacité du cluster, le coût de calcul pour générer un Token de haute qualité a diminué d’environ deux ordres de grandeur entre 2023 et 2026. Cet effet, appelé « paradoxe de Jevons », se manifeste dans le domaine de l’IA : l’amélioration de l’efficacité n’entraîne pas une réduction de la consommation totale de ressources, mais stimule une demande sans précédent. À l’avenir, avec l’introduction de la photonique, des puces neuromorphes et autres technologies disruptives, la consommation d’énergie par Token pourrait encore diminuer, rendant possible une « intelligence infinie » en théorie.

Tendance 3 : stratification et spécialisation de la valeur. Le marché du Token évoluera vers une « stratification claire » : les « Tokens standards » issus des grands modèles généralistes seront bon marché et homogènes, utilisés pour la Q&A, la traduction de base ou la classification simple ; tandis que les « Tokens avancés », issus de modèles spécialisés, fine-tunés avec des données exclusives et dotés de capacités de raisonnement profond, seront coûteux et rares. Par exemple, un Token généré par un modèle médical de haut niveau aura une valeur bien supérieure à celui d’un chatbot ordinaire. Cette stratification favorisera la création d’un « marché à terme du Token » et d’un « système de certification de qualité », où les utilisateurs paieront une prime pour des Tokens de qualité spécifique (QoS).

II. Comparaison entre la Chine et les États-Unis dans l’industrie des AI Tokens

1. La production et la consommation, la Chine en dépassement global

Les États-Unis disposent d’un avantage central dans le domaine de l’IA, notamment dans la conception de puces et la capacité des modèles. Nvidia, leader mondial du marché des GPU, a vu sa capitalisation passer d’environ 300 milliards de dollars fin 2022 à plus de 4 000 milliards de dollars aujourd’hui, soit une croissance de 14 fois. Cette croissance repose sur la domination continue de la conception de puces avancées. Par ailleurs, des modèles fermés comme Claude ou GPT restent parmi les plus performants, avec des prix supérieurs à 5 dollars par million de Tokens. Ces stratégies de tarification reflètent à la fois la supériorité technologique américaine et leur pouvoir de fixation des prix sur le marché haut de gamme.

Cependant, la position dominante des États-Unis est confrontée à des défis structurels. D’une part, le réseau électrique limite la croissance de la puissance de calcul IA, avec des coûts énergétiques élevés ; d’autre part, la voie des modèles denses entraîne une faible utilisation des ressources, rendant difficile une baisse rapide du coût unitaire de production de Tokens.

En revanche, la Chine tire parti de ses avantages en termes de coûts et d’écosystèmes open source. Des modèles chinois comme DeepSeek proposent des prix aussi bas que 0,028 dollars par million de Tokens, soit 1/180 de ceux de GPT. Cette efficacité extrême attire les développeurs mondiaux, qui « votent avec leurs pieds » : en une semaine, du 16 au 22 février 2026, la consommation de Tokens des modèles chinois sur la plateforme OpenRouter a atteint 5,16 trillions, en hausse de 127 % en trois semaines, tandis que celle des modèles américains n’était que de 2,7 trillions, en déclin continu. Parmi les cinq principaux modèles mondiaux, quatre sont chinois, représentant 85,7 % du Top 5. La consommation hebdomadaire de Tokens chinois a dépassé celle des États-Unis pour la première fois en février 2026, et cette tendance s’est maintenue, avec des modèles comme MiniMax, DeepSeek, Kimi en tête, la part mondiale des Tokens chinois dépassant 60 % à certains moments.

Il est important de noter que cette supériorité chinoise en consommation de Tokens concerne principalement la phase d’inférence, pas d’entraînement. La phase d’inférence requiert moins de puissance par carte, et les puces nationales, bien optimisées, suffisent pour répondre à la demande massive d’inférence ; en revanche, l’entraînement nécessite encore quelques cartes haut de gamme, avec une architecture distribuée et la technologie MoE pour produire de bons modèles. Cette caractéristique structurelle signifie que la Chine possède déjà un avantage évident dans la mise en œuvre et la monétisation de l’IA, mais qu’elle doit encore renforcer ses bases en innovation de modèles fondamentaux.

2. La Chine bénéficie d’un avantage en énergie et en ingénierie

L’avantage chinois repose sur plusieurs dimensions. Le coût de l’électricité est la composante la plus fondamentale du coût de production de Tokens, représentant généralement plus de 30 % du total. Étant donné que l’entraînement et l’inférence IA consomment énormément d’énergie, la stabilité du réseau électrique et le coût de l’électricité (notamment l’électricité verte) déterminent la compétitivité du coût de production. Grâce au projet « Données de l’Est, calcul à l’Ouest » et à la construction d’un réseau électrique unifié, l’électricité verte dans l’ouest peut descendre à 0,2 yuan par kWh, soit environ 0,028 dollar, contre 0,08-0,12 dollar en Europe et aux États-Unis.

Les coûts des puces incluent l’achat hardware, l’amortissement et la maintenance. La position de Nvidia en haut de gamme confère un avantage en approvisionnement, mais aussi des coûts d’achat plus élevés. La stratégie chinoise consiste à dépendre de quelques puces haut de gamme pour l’entraînement, tout en utilisant massivement des puces nationales pour l’inférence, en optimisant pour réduire au maximum le coût unitaire de calcul. Au niveau de la chaîne complète, les fabricants chinois intègrent profondément modèles, services cloud et puces, maximisant l’utilisation des ressources, tandis que les entreprises américaines dépendent souvent de fournisseurs tiers, avec des coûts d’adaptation plus élevés.

L’efficacité de l’ingénierie est un facteur clé dans la différence de coûts du Token. Sur le plan technologique, les entreprises chinoises adoptent massivement l’architecture MoE (experts hybrides), divisant de grands modèles en plusieurs « experts » et n’activant que ceux nécessaires. Avec un investissement de 1000 dollars en puissance de calcul, la production de Tokens peut varier de plus de 10 fois selon la technique utilisée. L’architecture MoE, par rapport aux modèles denses, peut multiplier par plusieurs fois la production de Tokens par unité de calcul. L’optimisation intégrée de toute la chaîne est également cruciale : lorsque les fabricants de modèles, les fournisseurs cloud et les concepteurs de puces collaborent étroitement, l’utilisation des ressources de calcul dépasse souvent les attentes.

La compétition mondiale en IA ne se limite plus à la performance des modèles, mais s’oriente vers l’« efficacité de production de Tokens » et le « coût par Token ». La Chine, grâce à une énergie stable et bon marché, un marché unifié massif et une capacité d’ingénierie efficace, possède un avantage considérable dans la production à grande échelle et à faible coût de Tokens, devenant ainsi une « zone de faible coût » et une « usine à grande échelle » pour l’IA mondiale. Les États-Unis, eux, dominent dans la création technologique, l’écosystème haut de gamme et le capital financier, occupant les segments de valeur les plus élevés. La compétition est essentiellement une lutte pour le contrôle des prix de l’énergie, la capacité d’organisation industrielle et l’influence de l’écosystème numérique. À court terme, on pourrait voir la Chine transformer ses avantages énergétiques en un nouvel atout commercial international, en exportant une nouvelle marchandise très compétitive : l’AI Token. Dans ce domaine en rapide croissance, la Chine affiche un excédent commercial avec tous les pays sauf les États-Unis, ce qui pourrait remodeler la géopolitique économique et stratégique mondiale.

III. L’AI Token pourrait-il devenir une nouvelle monnaie mondiale ?

Les conditions de monétisation et le fossé avec la réalité

Pour savoir si l’AI Token peut devenir une monnaie mondiale, il faut d’abord examiner ses propriétés fondamentales. Selon l’économie, une actif doit remplir trois fonctions essentielles pour être considéré comme une monnaie : unité de valeur, moyen d’échange et réserve de valeur. En plus, il doit être universellement accepté, stable en valeur et soutenu par la crédibilité souveraine. En comparant ces critères, l’AI Token, dans un avenir proche, ne pourra pas devenir une véritable monnaie.

L’instabilité de la valeur constitue le principal obstacle. Au cours des deux dernières années, le prix d’un Token a chuté de plus de 99 %. Ces fluctuations extrêmes empêchent toute acceptation par les commerçants, car une « monnaie » susceptible de perdre 50 % de sa valeur en une semaine n’est pas fiable. Même si le prix se stabilise à l’avenir, la valeur de l’AI Token restera fortement liée au coût de la puissance de calcul, lui-même influencé par la technologie des puces, les prix de l’énergie, les conflits géopolitiques, etc., rendant sa stabilité à long terme difficile.

Un autre frein majeur est la faible acceptation. Actuellement, l’AI Token n’est accepté que pour l’appel d’API ou l’utilisation d’applications IA, mais pas pour l’achat de biens ou services quotidiens. La monnaie doit être un équivalent général pour divers biens, mais le réseau actuel de l’AI Token se limite au domaine des services IA. Pour qu’il devienne une monnaie universelle, il faudrait construire un vaste réseau d’échanges de biens et services, nécessitant d’importants investissements et une longue période de développement.

Comparé à une monnaie, l’AI Token pourrait plutôt évoluer vers un nouvel actif de grande consommation, comme le pétrole, l’or ou le cuivre. Cette hypothèse repose sur plusieurs observations :

Premièrement, l’AI Token possède les caractéristiques clés d’un actif de grande consommation. Il est standardisé, facilement négociable et largement demandé, ce qui correspond à ses traits fondamentaux. Jensen Huang a clairement indiqué que « dans le futur, les centres de données deviendront des usines tournant 24h/24, produisant non plus des produits traditionnels, mais la marchandise la plus précieuse du monde numérique : le Token ». Comme l’industrie a besoin de pétrole comme carburant, l’ère intelligente aura besoin de Token comme « carburant intelligent ».

Deuxièmement, la fixation du prix du Token s’oriente vers celle des matières premières. La tarification des API des modèles IA est déjà fortement marchéisée : en période d’offre tendue, les prix montent, en demande faible, ils baissent. Ce mécanisme de formation des prix est très similaire à celui des matières premières traditionnelles. Avec la croissance de la négociation et la standardisation, un marché dérivé de Tokens, comme les futures sur le pétrole ou l’or, pourrait émerger, offrant aux producteurs, consommateurs et investisseurs des outils de gestion des risques.

Troisièmement, la structure de l’offre et de la demande du Token présente des caractéristiques typiques des matières premières. L’offre est limitée par la capacité des puces, la disponibilité électrique, avec des cycles d’expansion longs et une faible flexibilité d’ajustement ; la demande, en revanche, croît rapidement avec la diffusion des applications IA, présentant une cyclicité marquée. Cette structure entraîne des fluctuations cycliques des prix, plutôt qu’une baisse continue. La hausse des prix du Token début 2026 en est une illustration : malgré une tendance générale à la baisse à long terme, un déséquilibre à court terme peut provoquer des pics de prix.

Enfin, le Token pourrait devenir une réserve stratégique nationale. Avec la pénétration de l’IA dans la défense, la finance, l’énergie, la sécurité du calcul devient une question de sécurité nationale. Certains pays pourraient commencer à constituer des réserves stratégiques de puissance de calcul, et le Token, comme unité de mesure, pourrait devenir une référence pour ces réserves. Cela pourrait conduire à l’émergence d’un « standard de réserve basé sur la puissance de calcul » — un nouveau système de stockage de valeur indexé sur la puissance de calcul.

2. La stabilité des stablecoins IA offre une nouvelle solution

Dans l’impossibilité pour l’AI Token de devenir une monnaie, une tendance émergente est celle des stablecoins, qui deviennent une forme innovante de monnaie dans l’économie des agents IA. Lorsqu’un agent IA doit prendre des décisions autonomes ou effectuer des transactions, le système financier traditionnel montre ses limites : banques ne proposent pas de comptes pour IA, les cartes de crédit ne sont pas conçues pour les algorithmes, et le système de crédit est conçu pour les humains. Pour l’IA, l’argent n’est pas une richesse, mais une interface ; ce n’est pas une réserve de valeur, mais un chemin d’exécution. Dans ce contexte, les stablecoins sur blockchain offrent des avantages uniques : transactions sans permission dans le monde entier, règlement instantané, faible coût de coopération, parfaitement adaptés aux besoins économiques des agents IA.

Les données montrent que l’utilisation des stablecoins dans l’économie des agents IA croît rapidement. En mars 2026, le nombre de transactions sur l’écosystème x402 a dépassé 163 millions, avec un volume total supérieur à 45 millions de dollars, et plus de 435 000 agents IA acheteurs, 90 000 agents IA vendeurs. Parmi eux, l’USDC domine la couche de transaction du protocole x402, représentant 98,6 % du volume sur la chaîne EVM et 99,7 % sur la chaîne Solana.

3. Trois scénarios d’évolution future possibles

En synthèse, le futur de l’AI Token pourrait suivre trois trajectoires :

Trajectoire 1 : Maintenir la fonction d’unité de mesure, sans devenir un actif indépendant. Dans ce cas, l’AI Token reste une unité de valorisation des services IA, sans propriété d’actif autonome. Les utilisateurs achètent des capacités IA, pas le Token lui-même ; le Token sert uniquement à la facturation, pas à l’investissement. C’est la prédiction la plus conservatrice, correspondant à la situation actuelle.

Trajectoire 2 : Évoluer en actif de grande consommation, avec un marché à terme de puissance de calcul. Avec l’expansion et la standardisation du marché, le Token pourrait devenir une matière première négociable, comme le pétrole ou le cuivre. Des marchés à terme et des options pourraient apparaître, offrant des outils de découverte des prix et de gestion des risques. Dans cette voie, la volatilité du prix du Token s’intensifiera, mais ses fonctions financières seront renforcées.

Trajectoire 3 : Servir de référence de mesure pour un système monétaire basé sur la puissance de calcul. La plus révolutionnaire, cette voie voit la puissance de calcul comme la valeur d’ancrage de la monnaie, à l’image de l’or dans l’étalon-or. Dans ce système, la monnaie numérique souveraine (CBDC) serait indexée sur la puissance de calcul, chaque unité monétaire correspondant à une quantité standardisée de Tokens. Bien que cette voie pose d’énormes défis techniques et institutionnels, sa réalisation pourrait transformer radicalement le système monétaire mondial.

IV. Stratégies pour l’ère de l’AI Token

Les États doivent renforcer leur souveraineté en puissance de calcul et construire des infrastructures stratégiques

Face à l’essor de l’économie Token, les États doivent intégrer la puissance de calcul dans leur planification stratégique, anticiper la gouvernance de cette économie. Concrètement, cela implique :

Construire un système d’infrastructures de puissance de calcul. S’inspirant du succès du projet « Données de l’Est, calcul à l’Ouest », planifier un réseau national de puissance de calcul, optimiser la répartition des ressources. Cela comprend : déployer de grands centres de calcul dans l’ouest, bénéficiant de l’énergie verte ; établir des nœuds de calcul en périphérie dans les zones densément peuplées de l’est ; créer une plateforme nationale de gestion de la puissance de calcul pour une allocation flexible.

Uniformiser la norme de mesure des Tokens. La diversité actuelle des méthodes de mesure complique la sélection pour les développeurs et la gestion des coûts pour les entreprises, freinant la croissance de l’économie Token. La gouvernance nationale peut encourager les associations industrielles et les grandes entreprises à élaborer une norme commune, précisant les règles de conversion pour différents types de Tokens (texte, image, audio), et établir un mécanisme transparent de calcul des coûts. Cela renforcera la compétitivité de la Chine dans l’économie mondiale des Tokens.

Améliorer le cadre de gouvernance de l’économie Token. La croissance rapide de cette économie soulève de nouveaux défis : comment définir le statut juridique du Token (mesure de service, actif numérique ou titre financier) ? Comment réguler les transactions transfrontalières ? Comment prévenir les risques financiers liés à la volatilité des prix ? Comment équilibrer la protection des utilisateurs et l’incitation à l’innovation ? La réponse à ces questions nécessite une collaboration étroite entre décideurs politiques, experts techniques, industrie et académie, pour construire un cadre de gouvernance adapté à l’économie intelligente.

Renforcer la participation aux règles internationales. La gouvernance mondiale de l’IA est en cours de formation, la Chine doit s’impliquer activement dans l’élaboration des règles internationales du Token. Cela inclut : promouvoir des standards internationaux pour la mesure des Tokens dans le cadre multilatéral ; intégrer des clauses de coopération en puissance de calcul dans les accords commerciaux bilatéraux ; proposer des schémas de taxation du commerce de Tokens conformes aux intérêts des pays en développement lors des négociations sur la fiscalité numérique. Maîtriser la définition des règles permettra à la Chine de prendre une position dominante dans la future architecture mondiale du Token.

2. Les entreprises doivent repenser leur efficacité Token et leur modèle commercial

Pour les entreprises, la stratégie Token n’est plus une simple question technique, mais une composante essentielle de leur compétitivité et de leur valeur commerciale. Face à cette vague, elles doivent réévaluer leur stratégie selon plusieurs axes :

Adopter une mentalité d’efficacité Token. Lors du choix technologique, l’entreprise doit intégrer l’efficacité Token comme critère clé, en veillant à l’adéquation entre ressources de calcul et consommation de Tokens. De la conception des prompts à l’optimisation des modèles, chaque étape doit équilibrer efficacité et coût. La conception précise des prompts réduit la consommation inutile de Tokens, et une stratégie d’appel de modèles optimisée améliore l’utilisation des ressources. Ces détails influencent directement le coût final de l’investissement IA. S’inspirant du concept de « good-put » dans les télécommunications, l’entreprise doit se concentrer sur « combien de Tokens ont réellement permis d’atteindre l’objectif utilisateur », plutôt que sur le simple débit de Tokens. La clé de cette transformation est de passer de « combien de puissance de calcul utilisé » à « combien de valeur créée ».

Repenser le modèle commercial et la tarification. Le secteur des grands modèles évolue d’un modèle basé sur « le volume » à un modèle basé sur « la valeur ». Les stratégies de prix faibles initiales ont attiré de nombreux utilisateurs en phase d’expérimentation, mais ont aussi entraîné une faible utilisation des ressources. Certains fournisseurs estiment que 40 % des crédits gratuits sont utilisés pour des tests sans véritable usage. En augmentant modérément les prix, les entreprises peuvent filtrer les demandes non essentielles tout en garantissant un service stable pour les clients de qualité. Cette approche « prix pour volume » marque une transition du modèle de croissance par volume à une tarification basée sur la valeur.

Définir de nouvelles normes de talents et de motivation. Jensen Huang a proposé lors du GTC 2026 une idée innovante : allouer un budget Token aux ingénieurs, équivalent à la moitié de leur salaire annuel, pour attirer les talents. Il a même déclaré : « Si vous embauchez un ingénieur logiciel avec un salaire de 500 000 dollars par an, et qu’il ne consomme pas au moins 250 000 dollars en Tokens, je serai profondément inquiet. »

Au niveau individuel, il faut développer de nouvelles compétences liées aux Tokens et à la collaboration homme-machine

Pour les individus, la montée en puissance de l’économie Token est à la fois un défi et une opportunité. Face à cette transformation profonde de la productivité, il faut :

Acquérir une culture Token. La majorité des utilisateurs ne comprennent pas suffisamment la consommation de Tokens, les capacités des modèles ou leur tarification, ce qui entraîne des erreurs d’utilisation : certains achètent des actions via des agents IA, puis voient leur compte vidé en une nuit ; d’autres donnent des instructions pour que tous leurs agents IA exécutent des API, ce qui peut faire « piéger » certains agents. Ces exemples montrent que la culture Token devient une compétence fondamentale à l’ère numérique.

Construire de nouvelles méthodes de travail homme-machine. Huang Huang a prévu que, dans le futur, les ordinateurs fonctionneront 24h/24, générant en continu des Tokens, car les agents IA exécuteront des tâches sans relâche. Cela implique de changer la façon dont les individus travaillent : passer de « faire soi-même » à « commander l’IA », de « simple exécutant » à « superviseur ».

Adopter l’apprentissage tout au long de la vie et l’itération des compétences. La croissance rapide de l’économie Token réduit la durée de vie des compétences. Les technologies ou modèles populaires aujourd’hui seront rapidement remplacés par des innovations plus efficaces. La capacité à apprendre et à s’adapter devient plus importante que la maîtrise de compétences spécifiques. Il faut donc cultiver une habitude d’apprentissage continu, suivre les dernières avancées en IA et en économie Token, expérimenter de nouveaux outils et méthodes, et construire une connaissance interdisciplinaire pour comprendre la logique économique et l’impact social derrière la technologie. C’est la seule façon de rester invincible dans la vague de l’économie Token.