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David Cahn, associé chez Sequoia, a actualisé ses projections financières concernant les investissements massifs dans l'infrastructure IA. Alors qu'en 2023, il estimait qu'un revenu de 200 milliards de dollars était nécessaire pour justifier les dépenses initiales, ses prévisions pour 2026 portent les dépenses d'infrastructure à 1 500 milliards de dollars. Pour compenser ces coûts, l'industrie de l'IA devrait générer 3 000 milliards de dollars de revenus.

Cahn suggère que ce chiffre pourrait être une sous-estimation, car les coûts de construction et de mémoire, ainsi que l'utilisation de puces spécialisées pour l'inférence, ont augmenté le revenu requis par gigawatt de dépenses en capital. Les chiffres actuels montrent un écart important : Anthropic aurait atteint un revenu annuel récurrent (ARR) de 60 milliards de dollars, tandis qu'OpenAI a rapporté 13 milliards de dollars en 2025 et a revendiqué un ARR de 20 milliards de dollars fin 2025.

Torsten Slok, économiste en chef chez Apollo, note que les hyperscalers tels qu'Amazon, Google, Meta et Microsoft prévoient une forte accélération de leur flux de trésorerie disponible d'ici 2028. Toutefois, Slok avertit que ce retour sur investissement est menacé par l'adoption de modèles open weight moins coûteux, notamment chinois, et par la baisse générale du prix des tokens. Même les gains d'efficacité, comme le dernier modèle d'OpenAI qui est 54 % plus efficace en tokens pour le codage, pourraient réduire les dépenses globales des utilisateurs et fragiliser le modèle économique des laboratoires de pointe.