Guillermo Rauch, directeur général de Vercel, souligne que les entreprises n'ont plus recours à un seul laboratoire d'intelligence artificielle pour couvrir l'ensemble de leurs besoins. Lors d'une récente interview, il explique que le paysage technologique a évolué vers une approche modulaire, où chaque composant de la chaîne d'IA, du modèle de base aux plateformes de données et aux passerelles, fonctionne comme une pièce interchangeable. Cette flexibilité permet aux développeurs d'associer librement des solutions comme Gemini, OpenAI ou Anthropic, selon les exigences techniques et budgétaires de chaque projet. Cette diversification s'accompagne d'une adoption croissante de modèles chinois, tels que DeepSeek et GLM-5.2 de Z.ai, particulièrement appréciés pour leur excellent rapport qualité-prix lors du déploiement à grande échelle. Parallèlement, les organisations sortent de la phase expérimentale des prototypes d'agents IA pour intégrer ces outils dans leurs systèmes de production, tout en affrontant des réalités opérationnelles plus rigoureuses. L'optimisation des coûts est devenue une priorité stratégique. Les entreprises ont largement abandonné l'incitation à consommer massivement des ressources de calcul au profit de pratiques plus raisonnables, intégrant notamment le routage intelligent des requêtes. Cette technique consiste à diriger automatiquement chaque demande vers le modèle le plus adapté, évitant ainsi d'utiliser des systèmes frontier coûteux pour des tâches simples. Cette tendance à multiplier les fournisseurs d'IA rappelle les stratégies multi-cloud adoptées précédemment par l'industrie du numérique, qui visaient à réduire la dépendance technique et à optimiser les dépenses. Des dirigeants comme Brian Armstrong, directeur général de Coinbase, expérimentent déjà ces mécanismes en basculant certaines de leurs opérations vers des modèles économiques plus accessibles. En somme, l'adoption mature de l'intelligence artificielle passe désormais par une architecture modulaire, focalisée sur l'efficacité opérationnelle et la maîtrise des coûts, plutôt que sur une course aux ressources ou sur l'ancrage à un seul écosystème.