Newsletter · 2026-07-12 · Ashutosh Agarwal

Les agents IA font voler en éclats le modèle par siège, et personne ne s'accorde sur qui paie

Récapitulatif hebdomadaire des podcasts SaaS et logiciels pour la semaine du 12 juillet 2026. Presque chaque émission tournait autour de la même question, alors que les agents IA érodent la tarification par siège, avec Salesforce, Intuit et les acteurs en place désignés comme les plus exposés.

Weekly SaaS / Software Podcast Recap

Semaine du 12 juillet 2026 : les agents IA font voler en éclats le modèle par siège, et personne ne s'accorde sur qui paie

Les podcasts de la semaine ont été dominés par une question inconfortable : si l'IA peut faire le travail, qui paie encore pour le logiciel ? Presque toutes les conversations sur les logiciels, des petites émissions d'opérationnels aux grands podcasts de VC et de marchés, revenaient à la même idée. La manière traditionnelle de vendre du logiciel (un abonnement mensuel fixe pour chaque personne qui se connecte) est en train d'être disloquée par les « agents » IA (des robots logiciels qui exécutent des tâches de leur propre chef), et personne ne s'accorde encore sur ce qui la remplace ni sur qui en pâtira.

Quelques définitions rapides pour rendre la suite plus lisible :

SaaS = « software as a service », c'est-à-dire un logiciel que l'on loue au mois au lieu de l'acheter une fois pour toutes (Salesforce, HubSpot, etc.).
Tarification par siège = vous payez par personne (« par siège ») qui utilise l'application.
Tarification à la consommation / à l'usage = vous payez en fonction de ce que vous utilisez réellement (souvent mesuré en « tokens », les petits fragments de texte qu'une IA lit et écrit).
Capex = les sommes colossales que les géants de la tech dépensent pour construire des centres de données.
Hyperscaler = les propriétaires géants du cloud : Amazon, Microsoft, Google.

Voici ce que les intervenants ont réellement dit.

1. Dominant Themes

Thème 1, la mort du « siège ». C'était le sujet le plus bruyant de la semaine. La formulation la plus claire est venue de Dave Sobel sur Business of Tech: Daily 10-Minute IT Services Insights (7 juillet). Son argument : pendant 30 ans, les éditeurs de logiciels ont pu facturer par utilisateur parce qu'un humain se tenait dans l'application pour accomplir une tâche. Les agents IA rompent ce lien, un agent « accomplit une tâche en s'étendant à travers plusieurs systèmes », si bien que « la tâche est réalisée sans qu'une personne soit assise dans aucune application donnée ». Sa formule : « En clair, la valeur n'a jamais résidé dans le logiciel. Elle résidait dans le travail que le logiciel aidait une personne à faire... Les agents viennent de les désolidariser. » Il s'est appuyé sur une estimation de Gartner selon laquelle l'IA agentique « pourrait affecter 234 milliards de dollars de dépenses SaaS d'ici 2030 », soit environ 20 % de tout ce que les entreprises consacrent aux abonnements logiciels. Comme preuve que les vendeurs eux-mêmes y croient, il a cité Notion fermant son propre produit de messagerie professionnelle (parce que plus de la moitié de ses utilisateurs n'ouvraient jamais la boîte de réception, l'agent s'en chargeait), et les géants pivotant vers les services humains : la nouvelle unité « Frontier » de Microsoft (2,5 milliards de dollars, ~6 000 consultants intégrés chez les clients), l'engagement d'Amazon lui-même de ~1 milliard de dollars en consultants intégrés deux jours plus tôt, et l'objectif d'OpenAI de « 300 000 consultants certifiés d'ici la fin de l'année ».

Thème 2, la tarification à l'usage l'emporte, mais le modèle honnête est hybride. Le responsable de la monétisation de l'IA chez Stripe a exposé les mécanismes sur The MAD Podcast with Matt Turck (9 juillet). Le SaaS d'antan avait une économie « superbe et simple » parce que servir un client de plus « ne vous coûte pratiquement rien », si bien que les abonnements forfaitaires et les licences par siège fonctionnaient. L'IA brise cela parce que « chaque prompt, chaque appel d'API et chaque tâche a un vrai coût marginal ». Sa lecture du marché : « Je vois très peu d'entreprises d'IA en phase de scaling ou déjà à l'échelle qui reposent encore exclusivement sur des abonnements ou sur le siège », parce que quelques utilisateurs intensifs « vous coûtent une fortune » et qu'on ne peut pas distinguer « le bon grain de l'ivraie » sans un compteur d'usage. Le schéma qu'il voit partout est un hybride : un abonnement fixe familier pour mettre les gens à l'aise, puis des frais à l'usage une fois qu'ils franchissent un seuil ; il a cité Lovable et ElevenLabs, toutes deux parties d'abonnements avant d'ajouter un modèle au compteur par-dessus. Et pour les agents spécifiquement, il attend un « décompte en temps réel » et une facturation en temps réel, parce que « les agents peuvent consommer à la vitesse de la machine » et pourraient sinon « accumuler un tas de dépenses puis disparaître ».

Un exemple concret et frappant de tarification « en haut de la chaîne de valeur » est venu du PDG de Higgsfield, Alex Mashrabov, sur The Official SaaStr Podcast (10 juillet). Son entreprise de vidéo IA est passée « de coûts par token à une facturation au résultat, à la vidéo », et environ 40 % de l'usage relève désormais de workflows plus élaborés « Cinema Studio / Marketing Studio » plutôt que du simple choix d'un modèle. L'élément révélateur : le client moyen de Higgsfield dépense « environ 1 000 dollars par an », contre environ 200 dollars pour Canva, soit 5 fois le revenu par client, et environ 70 % de son chiffre d'affaires annualisé annoncé d'~300 millions de dollars provient d'agences créatives qui l'utilisent pour remplacer une production lente et coûteuse.

Thème 3, la facture d'IA est devenue un problème de conseil d'administration. Jordan Wilson a consacré tout un épisode d'Everyday AI (ép. 813, 7 juillet) au « contrôle des coûts de l'IA ». L'élément déclencheur : le secteur supprime discrètement les forfaits illimités, GitHub Copilot a remplacé les « premium requests » illimitées par des crédits de tokens, le Copilot « Cowork » de Microsoft est passé à des crédits par tâche, et même Grok de xAI s'est mis à facturer au crédit. Il a chiffré concrètement le coût d'un usage intensif : il consomme « environ 2 milliards de tokens par semaine » sur un forfait OpenAI Codex à 200 dollars par mois, ce qui, aux prix d'API, « représente une facture de 200 000 dollars par mois », un rappel de l'ampleur des subventions dont bénéficient les abonnements actuels. Il a cité des tours de vis concrets : « Uber aurait épuisé son budget de codage IA pour 2026 en seulement quatre mois », « Tesla a plafonné les dépenses d'outils IA de ses employés à 200 dollars par semaine seulement », et une enquête d'UBS révélant que « 60 % des entreprises interrogées bridaient déjà leurs dépenses d'IA ».

Thème 4, « le SaaS est-il mort ? » (la « SaaSpocalypse »). Ce terme, forgé après l'effacement d'environ 300 milliards de dollars de valorisations logicielles plus tôt en 2026, est revenu encore et encore. La plupart des voix sérieuses ont conclu par un « non, mais... » (voir la section Débats plus bas). Un cadrage utile est venu de The Information's TITV (6 juillet, « Claude permet-il une SaaSpocalypse ? »), qui a rapporté des exemples concrets d'entreprises arrachant le logiciel de leur pile : le laboratoire pharmaceutique français Sanofi « vise à sortir 80 % de ses charges de travail de ServiceNow et d'autres applications logicielles » vers une plateforme interne sur mesure (baptisée Concierge) construite avec Cursor et Claude Code, pour une valeur « d'au moins plusieurs dizaines de millions de dollars par an ». La réserve de la reporter comptait toutefois : les grandes entreprises « ne remplacent en grande partie pas leurs plus gros fournisseurs de logiciels », et les consultants estiment que conserver des systèmes comme Salesforce en tant que « système d'enregistrement » et bâtir de l'IA par-dessus est en général plus judicieux que l'arrachage disruptif. Salesforce elle-même y adhère pleinement, ayant lancé « Headless 360 » et déclaré que « l'interface utilisateur est morte ».

Thème 5, dépenses d'infrastructure IA : toujours en accélération, mais la question des retours se fait plus pressante. Sur Closing Bell (7 juillet), Gene Munster de Deepwater a lu la nouvelle émission obligataire de 25 milliards de dollars d'Amazon (après 37 milliards quatre mois plus tôt) comme la preuve que « la construction de l'IA n'en est qu'à ses débuts » ; les attentes de la place pour la croissance du capex des hyperscalers l'an prochain sont passées de 17 % à 23 %, et les récents mouvements d'Amazon et de Google suggèrent que le vrai chiffre « pourrait avoisiner 37 % ». Le contrepoids de toute la semaine : qui alimente réellement cette demande, et est-elle rentable ? Sur Catalyst with Shayle Kann (9 juillet), un invité de SemiAnalysis a soutenu que les laboratoires d'IA de pointe sont le véritable moteur : parmi les gigawatts qu'Amazon et Microsoft construisent, « la moitié » au total va à OpenAI et Anthropic, « ces gars-là deviennent essentiellement, de plus en plus, des proxies d'OpenAI et d'Anthropic ». Anthropic voudrait, selon les informations, passer de 1,5 gigawatt de capacité fin 2025 à « plus de 10 gigas » d'ici 2027, « vous construisez un Google en 2 ans ».

Thème 6, la grande guerre des prix des modèles est descendue jusque dans le logiciel d'entreprise. OpenAI a lancé GPT-5.6 (trois niveaux : Sol, Terra, Luna) ainsi que « ChatGPT Work », un agent de bureau visant directement l'avance d'Anthropic sur l'entreprise. Sur Tech Brew Ride Home (10 juillet), les chiffres qu'OpenAI met en avant : sur l'Artificial Analysis Coding Agent Index, Sol « établit un nouveau record à 80, soit 2,8 points au-dessus de Fable 5, tout en utilisant moins de la moitié des tokens de sortie, en prenant moins de la moitié du temps, et pour un coût inférieur d'environ un tiers ». Parallèlement, Tech Brew's "China (AI) Rising" (8 juillet) a noté que les modèles chinois (DeepSeek, Z.ai) ont capté « plus de 30 % de l'usage de tokens aux États-Unis (avec un pic à 46 %) », cassant les prix des laboratoires américains. L'enjeu pour les investisseurs en logiciels : le « moteur » sur lequel tournent les logiciels d'infrastructure devient rapidement moins cher et plus banalisé.

2. Key Debates

Débat 1, le SaaS traditionnel est-il tué par l'IA, ou seulement contraint d'évoluer ?

Camp « c'est exagéré » : Dame Anne Glover d'Amadeus Capital Partners, sur Private Equity Spotlight (8 juillet), a qualifié la SaaSpocalypse de « surréaction », l'IA rendant surtout les entreprises SaaS « plus efficaces pour construire d'excellents produits ». Geoff McQueen sur Spark of Ages (10 juillet) l'a dit sans détour : « la SaaSpocalypse est très surestimée », parce que les démos « vibe-codées » (des applications montées rapidement par des non-ingénieurs à l'aide de l'IA) manquent de « la sécurité, la gouvernance, la scalabilité et la rigueur de niveau entreprise » dont les vrais produits ont besoin, et parce que la plupart des gens n'ont tout simplement pas envie de construire leur propre logiciel. Son analogie du jardinage : seuls ~20 % des gens y prennent réellement plaisir ; donner les outils à tout le monde ne leur en donne pas l'envie.
Camp « mais certains meurent » : l'avertissement de Glover elle-même est que les entreprises SaaS deviendront des « dinosaures », non pas parce que leurs ingénieurs sont remplacés, mais « parce qu'elles ne comprennent pas le besoin du client et que quelqu'un au sein de l'organisation peut le faire plus vite et mieux » maintenant que les équipes internes peuvent construire avec l'IA. Justin Watt sur Futureproof Founder (7 juillet) a précisé qui est à risque : « les entreprises SaaS qui disparaîtront... sont celles qui sont très verticales, qui manquent de souplesse », tandis que celles qui pivotent vers une approche « headless » axée sur les données et les API prospèrent.
Le point de bascule : un codage facilité aide-t-il surtout les acteurs en place à construire de meilleurs produits, ou donne-t-il à leurs clients la capacité de les remplacer ? Tout le monde s'accorde sur le fait que le modèle de tarification et l'upsell changent ; le désaccord porte sur la survie du besoin du fournisseur.

Débat 2, qu'est-ce qui vient après la tarification par siège : l'usage pur, ou autre chose ?

Usage / consommation : le responsable de l'IA chez Stripe (ci-dessus) voit la facturation à l'usage comme « vraiment déterminante pour les entreprises d'IA ».
Résultat / ROI : Higgsfield facture « au résultat, à la vidéo ». Un fondateur sur INspired INsider (9 juillet) évite délibérément la tarification par siège comme celle à la consommation, au profit d'une tarification fondée sur le ROI, indexée sur le travail que l'agent accomplit.
Le point de bascule : la tarification à la consommation aligne votre chiffre d'affaires sur vos coûts, mais elle pénalise aussi les clients qui utilisent davantage votre produit, précisément le comportement que vous recherchez. C'est cette tension qui explique pourquoi la réponse honnête cette semaine était « hybride », et non « choisissez-en une ».

Débat 3, OpenAI est-elle en réelle difficulté financière, ou se repositionne-t-elle simplement ?

Baissier : sur Prof G Markets (10 juillet), l'auteur Sebastian Mallaby a maintenu sa prédiction selon laquelle OpenAI pourrait « manquer d'argent », décrivant une consommation de trésorerie insoutenable, une faible monétisation grand public (« environ 5 % des consommateurs grand public payaient réellement », et ses plus gros marchés d'utilisateurs, l'Inde, le Brésil, l'Indonésie, « ne sont pas des consommateurs riches »), et une entreprise « prise en étau entre Anthropic » (meilleure sur le codage d'entreprise, la cybersécurité, les agents) et le Gemini de Google (meilleur sur la portée grand public et la monétisation publicitaire). Il a même mis en doute une levée de fonds affichée à 122 milliards de dollars, dont « environ deux tiers » relevaient de promesses futures ou de paiements en nature.
Haussier : sur All-In (11 juillet), Brad Gerstner a soutenu qu'OpenAI « a retrouvé son panache et son mojo », avec un chiffre d'affaires qui remonterait vers un rythme annualisé de « 70 milliards de dollars » et GPT-6 attendu, selon la rumeur, sous 30 jours, un candidat plausible à une introduction en Bourse de plus de mille milliards de dollars aux côtés d'Anthropic (dont le chiffre d'affaires dépasserait, selon la rumeur, 100 milliards de dollars). Le modèle que les deux suivent est l'introduction en Bourse de SpaceX (75 milliards de dollars levés à 1 750 milliards de dollars de valorisation).
Le point de bascule : le secteur de l'IA est-il en bonne santé pendant qu'une entreprise mal gérée peine (la vision de Mallaby), ou l'élan d'OpenAI est-il réel et les sceptiques en avance d'une phase ?

Débat 4, sommes-nous proches d'un « jour de vérité » des dépenses d'IA ? Sur All-In (11 juillet), Chamath a rapporté le cas d'un client entreprise dont « les coûts de tokens doublent tous les 45 jours » tandis que les gains de productivité en aval étaient « de 5 % maximum, peut-être », parce qu'« il faut utiliser bien plus de tokens pour atteindre cette prochaine itération d'amélioration » maintenant que la qualité des modèles « a en réalité déjà atteint son asymptote » (s'est aplatie). Sa conclusion : chaque grande entreprise atteindra ce jour de vérité « dans les 3 ou 4 prochaines années ». La réplique haussière (Munster, ci-dessus) est que des dépenses qui accélèrent sont exactement ce que l'on souhaiterait si la croissance est réelle. Fait notable, les modèles fermés gagnent des parts en entreprise alors même que les coûts augmentent ; un chiffre cité faisait tomber l'open-source « de 19 % à 11 % » des dépenses des entreprises.

Débat 5, les laboratoires de modèles de fondation (OpenAI, Anthropic) vont-ils dévorer la couche applicative, ou les startups et acteurs en place la conserveront-ils ?

Sur 20VC (6 juillet), Mike Mignano d'USV a soutenu que les laboratoires ne remporteront pas la couche applicative : les barrières réglementaires et la spécialisation confèrent aux startups des avantages durables (par exemple les 8 ans de construction d'Abridge dans la santé), et il anticipe un marché fragmenté où le leader ne rafle qu'~30 % de parts. Arvind Jain, cofondateur de Glean, a tenu un raisonnement similaire sur 20VC (11 juillet) : « Pourquoi OpenAI et Anthropic ne remporteront pas la couche applicative. »
La contre-tension, exprimée à plusieurs reprises, est que la valeur se banalise au niveau du modèle et se concentre « au niveau de l'application », ce qui est précisément la raison pour laquelle Alex Karp de Palantir met en avant la défense des données (voir Valeurs).

3. Specific Names, argumentaire haussier/baissier tel que formulé dans les podcasts

Intuit (INTU), penchant baissier, mais débat « valorisée pour la disruption ». La valeur logicielle cotée la plus discutée de la semaine, en baisse d'~58 % depuis le début de l'année. Sur Stock Club (9 juillet) : un « véritable raté opérationnel », un chiffre d'affaires de TurboTax « nettement en baisse », déclenchant « une chute de 20 % en une seule journée », plus plusieurs enquêtes pour fraude sur titres portant sur la communication tarifaire. Goldman Sachs l'a rétrogradée à vendre, anticipant un ralentissement de la croissance « d'environ 14 %... à 5 % à 10 % » à mesure qu'émergent des concurrents nativement IA et que Claude/ChatGPT érodent la barrière du « logiciel guidé ». Intuit a répondu par une « réduction de 17 % de ses effectifs et un rachat d'actions de 8 milliards de dollars ». La lueur haussière : « 10 % de croissance du chiffre d'affaires, 55 % de marge d'EBITDA » ne se sont pas détériorés, la marque (QuickBooks) est solide, et 27 des 34 analystes la classent toujours à l'achat, « rossée... mais ils rachètent pour 8 milliards de dollars ». Sur Motley Fool Hidden Gems (10 juillet), les animateurs ont penché baissier / « piège de valeur » : risque existentiel que Claude « puisse gérer toutes mes impôts », une activité B2B (« automatiser la comptabilité, gérer la paie... piloter le marketing par e-mail automatisé ») qui « paraît très, très remplaçable par l'IA » et « est disruptée en premier », plus l'inquiétude qu'Intuit continue de faire des acquisitions ambitieuses (MailChimp, Mint) qui « ajoutent du goodwill... sans parvenir à en tirer les retours ».

HubSpot (HUBS), baissier, blessure auto-infligée. Sur The Information's TITV (8 juillet), le reporter entreprise Kevin McLaughlin a décrit HubSpot modifiant ses conditions d'utilisation pour exploiter les données CRM de ses clients au service d'une nouvelle fonctionnalité de prospection commerciale par IA, avant de « faire volte-face avec autant de vigueur seulement quatre jours plus tard » face à la fronde des clients. Il a qualifié HubSpot d'« une des entreprises les plus durement frappées par la SaaSpocalypse », en baisse de « 75 %... sur les 18 derniers mois », et structurellement exposée parce que ses clients PME peuvent changer de CRM assez facilement. Certains clients « cherchaient déjà à quitter HubSpot » à cause des coûts et du verrouillage de fonctionnalités. La thèse haussière est mince : s'il parvient à livrer « une fonctionnalité IA à succès », il pourrait inverser le sentiment, et c'est une cible d'acquisition plausible, mais « la confiance est si difficile à bâtir avec les clients et si facile à perdre ».

Shopify (SHOP), haussier sur le cœur de métier, non tranché sur le prochain acte. Sur The Watson Weekly (6 juillet) : son « trimestre le plus solide depuis des années », plus de « 100 milliards de dollars de GMV en un seul trimestre » pour la première fois, un chiffre d'affaires en hausse de 34 % à ~3,2 milliards de dollars, dont ~90 % provient de marchands présents sur la plateforme depuis plus d'un an. (« GMV » = gross merchandise value, la valeur totale en dollars des biens vendus ; « take rate » = la part que Shopify conserve.) Côté haussier : ShopPay, son paiement en un clic, « croît de plus de 60 % par an » et représente « près de 40 % des paiements éligibles » ; le chiffre d'affaires des solutions marchands est en hausse de 39 %. Côté baissier / risque : « le commerce agentique... pourrait discrètement tuer ce pour quoi Shopify est le plus connu, la vitrine », si l'achat migre à l'intérieur de ChatGPT ou de l'IA de Google, « la boutique du marchand pourrait s'éteindre ». La réponse de Shopify (une activité de catalogue/indexation avec Google, ouverte même aux marchands hors Shopify) est « loin d'avoir fait ses preuves ». Également signalé : la hausse des « pertes sur transactions et sur prêts » chez Shopify Capital.

Figma, donnée baissière. Sur Big Digital Energy (9 juillet), Alex Karp de Palantir aurait cité Figma comme récit édifiant, un employé d'Anthropic siégeant au conseil d'administration de Figma ayant démissionné avant le lancement de « Claude Design », « provoquant une chute de 80 % de l'action Figma ». Séparément, la designer Patricia Reiners sur Future of UX (8 juillet) a décrit Figma glissant « du centre de la pratique du design vers un outil d'appoint », un client reconstruisant un système de design entier de « 700 composants » sous forme de code « en un jour ».

Palantir (PLTR), la thèse haussière est la « défense des données ». Également sur Big Digital Energy (9 juillet) : l'argumentaire de Karp est que les entreprises de modèles de fondation « volent les données d'entreprise et l'avantage concurrentiel » (son exemple Cursor : elle a concurrencé Claude Code « après avoir été le plus gros client de Claude »), si bien que les entreprises « ont besoin de la sécurité des données de Palantir pour se défendre contre cette menace », les animateurs l'ont résumé par l'argument à la Jack Nicholson « vous avez besoin de moi sur ce mur ». Les mêmes animateurs ont relevé la tension honnête : la valeur « se situe à ce niveau applicatif » et « les modèles de fondation deviennent assez banalisés ». Le cadrage plus large de Karp « écraser le SaaS » a également été repris sur The Artificial Intelligence Show (7 juillet, n° 224).

Salesforce (CRM) et ServiceNow (NOW), les éternels noms « premiers sur le billot ». Sur TITV (6 juillet), la discussion revenait sans cesse à Salesforce parce que Marc Benioff « a été le pionnier du SaaS », et que les petites entreprises achètent son CRM (plus facile à changer que dans l'entreprise). Mais la conclusion était mesurée : les grands clients « ne remplacent en grande partie pas leurs plus gros fournisseurs de logiciels », et la stratégie plus avisée est de bâtir de l'IA par-dessus ces systèmes en tant que « système d'enregistrement ». Le propre lancement de Salesforce « Headless 360 / l'interface utilisateur est morte » signale qu'elle tente de mener la transition plutôt que d'en être la victime. ServiceNow est apparu principalement comme un système dont des entreprises (comme Sanofi) cherchent à sortir leurs charges de travail.

Cursor (Anysphere, non cotée), le nom d'infrastructure le plus en vue de la semaine. Sur Revenue Builders (5 juillet), le président des revenus mondiaux de Cursor, Brian McCarthy (ex-CRO de Rubrik), a expliqué son avantage : Cursor est « agnostique quant au modèle que vous utilisez », vous pouvez faire tourner Claude, le Codex d'OpenAI ou le propre modèle « Composer » de Cursor à l'intérieur d'un même « harness », ce qui le positionne comme les « pelles et pioches » du développement logiciel (son analogie Snowflake/Databricks). Cursor a grandi via 3 millions d'ingénieurs en self-serve avec « très peu de concurrence... parce que c'était fait au niveau de la tâche ». Le méga-récit : sur Limitless (10 juillet), Cursor a été rachetée par SpaceX AI d'Elon Musk pour un montant rapporté de « 60 milliards de dollars » en tant que « barrière de données » ayant aidé à entraîner Grok 4.5, axé sur le codage (réputé « 17 fois moins cher qu'Opus 4.8 pour le codage »).

Snowflake (SNOW), signal haussier d'adoption interne. Sur The Engineering Leadership Podcast (7 juillet), le VP Ingénierie de Snowflake, Vivek Raghunathan, a indiqué que « 95 % de son équipe d'ingénierie de 2 500 personnes utilise activement des agents de codage chaque semaine », qualifiant l'adoption des outils IA de « priorité organisationnelle au plus fort effet de levier ». Une lecture de la vitesse à laquelle même les acteurs d'infrastructure en place internalisent l'IA pour faire plus avec des équipes plus réduites.

Rubrik (RBRK), repositionnement vers la sécurité des agents. Sur Eye On A.I. (7 juillet), Devvret Rishi, collègue du PDG Bipul Sinha, a positionné « Rubrik Agent Cloud » comme une couche de gouvernance/sécurité au-dessus des agents IA, soutenant que le vrai goulot d'étranglement en entreprise « n'est pas la capacité du modèle mais la gestion du risque lié aux agents ». Rubrik a racheté la précédente startup de Rishi, Predibase, pour combiner sécurité des données/identités et capacités de plateforme IA, en visant les entreprises du Global 2000.

Neo4j (non cotée), haussier sur l'infrastructure. Sur Invisible Machines (9 juillet), le président/CPO Sudhir Hasbe a soutenu que les bases de données orientées graphes sont une « infrastructure essentielle » pour les agents IA (connaissance structurée et relationnelle), positionnant Neo4j face aux bases de données vectorielles pour la prise de décision agentique.

Vercel (non cotée) et AWS, la plomberie des applications IA. Sur l'AWS for Software Companies Podcast (7 juillet), Vercel et AWS ont détaillé une « infrastructure autonome » réduisant la création d'une base de données serverless Aurora « de minutes à secondes », permettant aux développeurs de livrer des applications en production en quelques heures via le builder IA v0 de Vercel, un exemple concret de l'IA effondrant le coût et le temps de construction d'un logiciel.

Amazon / AWS (AMZN), capex et réaccélération du cloud. Via The Watson Weekly (6 juillet) : AWS « en hausse de 28 %, sa croissance la plus rapide en 15 trimestres », mais un capex de « 44,2 milliards de dollars ce trimestre, presque le double de l'année précédente », avec de la capacité d'entraînement engagée auprès d'OpenAI et Anthropic, et un free cash-flow sur douze mois glissants s'effondrant « à 1,2 milliard de dollars » contre « près de 26 » milliards un an plus tôt, la construction de l'IA apparaissant dans le cash-flow alors même que le compte de résultat tient. La publicité (en hausse de 24 % à plus de 17 milliards de dollars sur le trimestre) reste le point brillant à forte marge.

Meta (META), nouveau concurrent du cloud. Sur The Rundown (11 juillet), Meta entrerait, selon les informations, dans le cloud computing pour louer sa capacité IA excédentaire, concurrençant CoreWeave/Nebius et cassant les prix des modèles face aux laboratoires, offrant à Wall Street une trajectoire de revenus plus claire à partir de ses dépenses d'infrastructure.

CoStar Group (CSGP), baissier, récit de consommation de trésorerie (adjacent au logiciel, signalé pour le contexte). Sur Stock Club (9 juillet) : en baisse de 55 %, plombée par Homes.com, dont le chemin vers la rentabilité a été repoussé « à 2030 » avec « 550 millions de dollars d'investissement net pour la seule année 2026 », plus un combat de procurations mené par un activiste et un retrait du Nasdaq-100 forçant des ventes indicielles.

Palo Alto Networks (PANW), le PDG sur la tarification de l'IA. Le PDG Nikesh Arora est intervenu sur Squawk on the Street (9 juillet) aux côtés de Sam Altman, évoquant la tarification de l'IA et l'adoption en entreprise (et notant par ailleurs que « 90 % des employés ne sont pas prêts » pour l'IA, privilégiant une formation façon hackathon plutôt que des licenciements massifs). Aucune thèse d'investissement haussière/baissière fraîche n'a été formulée au-delà de son commentaire.