Document de travail · CrossVol Research · Publié 2026-06-04 · SSRN 6879018
Le consensus du sell side sur les infrastructures de l'intelligence artificielle évalue les investissements en montants absolus (six cents milliards ici, sept cents milliards là) et la production d'inférence en termes de récit (« le prix de l'intelligence s'effondre »). Les deux lectures passent à côté de la même chose. La production d'inférence est un bien manufacturé. Son coût marginal est dominé par l'électricité. Or l'électricité n'a pas de prix mondial : son prix dépend du réseau interconnecté qui la livre. Ce document de travail propose une grille en quatre niveaux pour la tarification géographique de l'inférence entre 2026 et 2030. Le niveau 1, « Sovereign Capable » (la Chine, les pays du Golfe, les pays nordiques, la France), associe un faible coût marginal de l'électricité à une expansion des capacités soutenue par l'État. Le niveau 2, « Emerging Stretched » (l'Inde, la Corée du Sud, le Japon), a engagé des centaines de milliards dans le calcul souverain, sur des réseaux qui ne sont pas encore assez stables pour l'absorber. Le niveau 3, « Power Constrained Wealthy » (les États-Unis dans la zone d'interconnexion PJM, l'Allemagne, le Royaume-Uni), concentre les investissements sans disposer de l'électricité physique nécessaire pour les faire tourner ; l'enchère annuelle de capacité de PJM s'est conclue au plafond réglementaire, ou tout près, trois années de suite, et celle de 2027/2028 est restée en deçà de son objectif de fiabilité, une première dans l'histoire de ce gestionnaire régional de réseau (RTO). Le niveau 4, « Arbitrage Suppliers » (la Sibérie russe, l'hydroélectricité canadienne, le Norte et le Nordeste brésiliens, le Pilbara australien), possède les électrons les moins chers de la planète et les exporte de plus en plus vers des charges de calcul du niveau 1, au moyen d'accords transfrontaliers de fourniture d'électricité et de structures cloud à double résidence. Nous établissons une identité simple d'économie unitaire pour la production de tokens (le coût marginal est égal à l'énergie par token multipliée par le prix de l'électricité livrée, ajusté du taux d'utilisation, auquel s'ajoute l'amortissement des investissements) et nous mesurons l'écart entre les niveaux à partir des données 2024-2026. Nous montrons ensuite que les contrats à terme sur les tokens d'IA que prépare le Shanghai Futures Exchange, présentés le plus souvent comme un outil de couverture du coût de calcul propre au marché chinois, deviendront en réalité le premier instrument négociable au monde sur la prime de risque électrique qui sépare les niveaux de l'inférence d'IA. Nous concluons par cinq prédictions testables pour la période allant du troisième trimestre 2026 au quatrième trimestre 2027. Nous ne soutenons pas qu'un niveau l'emporte. Nous soutenons que les modèles de valorisation qui ignorent ce plancher se trompent d'un ordre de grandeur, une erreur que le marché n'a pas encore été contraint de regarder en face.
Citation BibTeX
@techreport{djouad2026tokenswatts,
title = {Tokens, Watts, and Geography: A Four-Tier Framework for Pricing the AI Inference Trade, 2026-2030},
author = {Djouad, Djellal},
year = {2026},
doi = {10.5281/zenodo.20543628},
url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.20543628},
institution = {CrossVol Research},
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