Jaya Gupta

Le 28 mai 2026, Jaya Gupta a publié Token Budget Wars, un fil sur X qui a rassemblé 230,5 K vues et s'ouvrait sur une affirmation unique : « Enterprise AI has moved from adoption to allocation. » Les chiffres portent la démonstration. Deux exécutions du même flux de travail sur la même entrée peuvent différer en coût de tokens d'un facteur de 5 à 10, un écart qu'elle présente comme quelque chose qu'un directeur financier doit expliquer à son PDG. Claude est sorti en novembre 2025, après que les budgets 2026 avaient déjà été arrêtés, et dès le T1 les entreprises dépassaient largement leurs prévisions. Les séries de nouvelles tentatives aggravent le problème : le coût par résolution suit T/p, si bien qu'une chute de 90 % à 70 % de taux d'achèvement ajoute environ 28 %. L'inflation du contexte et le routage systématique vers le modèle de pointe font le reste.

Gupta avait posé les bases plus tôt. Le 22 décembre 2025, avec Ashu Garg de Foundation Capital, elle soutenait que les agents relèvent l'exigence portée sur les systems of record plutôt que de les remplacer, et que la couche manquante est celle des traces de décision : les exceptions, dérogations et précédents qui vivent dans Slack, les échanges du deal desk et la mémoire des employés. Salesforce stocke l'état courant, pas l'état au moment de la décision. Snowflake reçoit les données par ETL, une fois la décision disparue.

Les deux textes se rejoignent en un point. Les traces de décision s'accumulent en un graphe de contexte qu'elle juge plus précieux que le rapport de coûts, et la couche d'allocation est l'enjeu. Son obstacle : « the signal and the noise share the same unit. »