The ceiling for content generated by AI tools will continue to decline.

Auteur et source de l'article : Kafka

Ces données ont été rassemblées par moi-même.

23 comptes d’IA / créateurs de contenu chinois sur X, une fenêtre de deux mois (avril–mai 2026), 556 contenus — 64 articles longs sur X, 40 longs tweets, 452 tweets courts. Chacun a plus de 10 000 vues. Ce n’est pas un échantillon tiré de l’ensemble de la plateforme X, mais un échantillon provenant d’une source spécifique ; par conséquent, les conclusions de cet article ne s’appliquent qu’à cet échantillon.

Avant de scraper, je pensais tomber sur une « carte des contenus chinois en IA » — qui écrit pour Claude Code, qui écrit pour Codex, qui démonte Skill. Après le scraping, ce qui m’a vraiment retenu longtemps, ce sont un autre ensemble de chiffres.

Au total, 17 contenus de cette bibliothèque de ressources ont dépassé un million de vues, aucun ne traitant de l'IA. Le contenu le plus vu, avec 12,58 millions de vues, était accompagné d'une photo d'un tapis de bureau. Pendant la même période, le long article le plus vu sur l'IA a obtenu dix fois moins de vues que le contenu le moins vu parmi ces 17 publications.

Si tout le monde a l'air d'écrire sur l'IA, l'IA est-elle vraiment le sujet qu'ils traitent ? Leurs lecteurs sont-ils vraiment des utilisateurs d'IA ? Quelle est la véritable forme de ce métier ?

Le rapport ci-dessous est la réponse que j'ai vue. Ce n'est pas une prédiction, ni un guide. C'est une tranche — une coupe transversale du moment présent, avec un couteau.

Je vais citer chaque compte référencé pour faciliter l'apprentissage de tous. Dans le cercle des contenus IA en chinois, ces noms font déjà partie des discussions. Je ne décrirai que ce qu'ils ont écrit, la longueur de leurs publications et le nombre de personnes qui les ont vues. La judgment vous appartient.

I. Qui écrit : une généalogie approximative de 23 créateurs

Les 23 comptes peuvent être regroupés en cinq catégories selon leur orientation principale. Cette classification est grossière, car chaque personne a un certain chevauchement ; ci-dessous, nous ne retenons que l'axe principal.

Outils IA en pratique — Cent ans d’IA × expansion à l’étranger (@yidabuilds), Berryxia.AI (@berryxia), Neige foulant les nuages (@Pluvio9yte), Ancre (@bozhou_ai). Ils expliquent comment utiliser Claude Code, en quoi Codex en diffère, et comment créer ses propres Skills. L’article de Cent ans fin avril, « $155 vs $15 : Test de Codex pendant un mois, qui a remplacé mon Claude Code », a obtenu 237 000 vues ; celui de Neige foulant les nuages fin mars, « J’ai analysé le code source fuité de Claude Code, et j’ai découvert que la fin du “Vibe Coding” est en réalité l’ingénierie », a atteint 149 000 vues ; et celui d’Ancre, « Tutoriel pratique : Créer de A à Z votre propre Skill », a recueilli 131 000 vues. Leur point commun : des actions concrètes, des résultats reproductibles, accompagnés de captures d’écran et de code.

L'école de l'enrichissement par l'IA / la méthode — Koda (@wadezone), le père le plus strict de l'IA (@dashen_wang), Miles (@ma_zhenyuan), Jin Chen Ma (@jinchenma_ai), Luna (@LunaAI519), Wen Zi (@Eejoylove), Capitaine Noah Duck (@noahduck283). Leurs œuvres ne traitent pas de « comment utiliser les outils », mais de « comment gagner de l'argent avec » ou « comment j'ai augmenté mon nombre d'abonnés ». Koda, en mai, avec son article « Comment un citoyen ordinaire peut gagner 1 million en 2026 », a obtenu 427 000 vues, le chiffre le plus élevé parmi les 64 articles X. Les deux articles phares de « L'IA la plus stricte » — « Guide complet de la transformation IA des entreprises en 2026 » (374 000 vues) et « Analyse des projets IA générant un revenu annuel d'un million : contrôle de groupes de téléphones par modèle de grande taille » (247 000 vues) — ne enseignent pas comment utiliser l'IA, mais comment générer des revenus grâce à des projets concrets basés sur l'IA.

Observations de la vie / Groupe de contenus viral — Stanley (@Stanleysobest), Ray Wang (@wangray), Yuvi (@Li665508Li), Da Fen Qi (@SuisPasDaVinci), Ming (@PandaMing88). Les œuvres phares de ce groupe ne traitent pas de l’IA. La publication de Stanley intitulée « Un blogueur japonais décrit l’apparence de la plupart des étudiants chinois » a atteint 6,78 millions de vues ; celle de Ray Wang intitulée « Évitez les entreprises qui posent ce type de tapis lors des entretiens » a atteint 12,58 millions. Parmi les 17 tweets du catalogue ayant dépassé un million de vues, tous proviennent de ce groupe.

Spécialistes professionnels — Roland.W (@rwayne), Yang Jin (@shaozhu93314), Jaden’s Thinking Journal (@Jaden_riku), Achuan AI Thinking (@AI_jacksaku). Roland est médecin ; fin avril, il a transformé un article de revue médicale en texte de vulgarisation ; Yang Jin a vendu « Construire l’architecture de base d’un système IP » à 226 000 unités ; Jaden écrit sur les études à l’étranger. La principale différence entre ce groupe et les précédents est qu’ils n’utilisent pas l’IA comme activité commerciale, mais comme outil pour d’autres activités commerciales.

La faction sceptique/réflexive de l’IA — la plus petite en nombre, mais la plus percutante. Linote 🎃 (@Alexjkman) a publié fin avril un article de neuf mille mots intitulé « Vous croyez utiliser l’IA, mais vous êtes en file d’attente pour mourir », avec dix mille vues ; il commence par : « Cet article ne propose aucune solution, ni n’en a l’intention. » Roland.W, début mai, a créé le terme « Qu’est-ce que l’ACPD — le trouble de la personnalité ajustable par l’intelligence artificielle ? » pour décrire les effets secondaires des utilisateurs intensifs de l’IA. Le père le plus sévère de l’IA, bien que son contenu principal traite de la transformation et de la mise en œuvre, a également publié le 1er mai un article intitulé « L’ensemble de l’industrie de l’IA est en train d’éliminer systématiquement ce dont elle a le plus besoin » — il passe avec une grande aisance d’un visage à l’autre.

En regardant les cinq groupes superposés, le premier point à retenir est que les contenus les plus consultés dans toute la bibliothèque proviennent entièrement du troisième groupe (le groupe des blagues de la vie quotidienne), et non des créateurs de contenu IA. Il s'agit du premier contre-intuitif à prendre avec calme dans ce rapport ; nous y reviendrons plus tard.

Deuxièmement, quoi écrire : quelques modèles de phrases récurrents

Parmi les 64 articles longs de X, les trois catégories — tests pratiques d'outils IA, analyse de projets IA mis en œuvre, et méthodologies pour gagner de l'argent avec l'IA — représentent plus de la moitié ; les méthodologies personnelles (IP, écriture, investissement) représentent environ un quart ; le reste concerne des domaines spécialisés tels que la médecine, les études à l'étranger et l'observation de la vie quotidienne.

Mais plus intéressant que la distribution des thèmes, ce sont les quelques modèles de phrases qui reviennent régulièrement.

« 2026 + Guide complet / Analyse détaillée » — Trois articles intègrent directement « 2026 » dans le titre : « Guide complet de la transformation IA en entreprise de 2026 » de père le plus sévère de l’IA, « Guide complet de l’amélioration personnelle en IA pour 2026 », et « Comment un particulier peut gagner 1 million en un an en 2026 » de Koda. Bien que leur proportion soit faible, deux de ces trois articles figurent parmi les cinq articles les plus consultés sur X. L’année sert d’ancrage temporel pour créer un sentiment d’urgence, tandis que « complet » promet une couverture exhaustive pour apaiser les angoisses ; ensemble, ils donnent au lecteur l’attente psychologique selon laquelle « lire cet article suffit ».

« Déconstruction / Analyse rétrospective / De zéro à un / Architecture de base » — fréquence plus élevée. Le père le plus sévère de l’IA a seul produit la série « Déconstruction de projets IA générant un revenu annuel d’un million » : contrôle de groupes de téléphones portables : 247 000, trading : 92 000, communauté AI pour femmes : 61 000. Le guide complet « Collecte en masse d’articles de WeChat Official Account : 5 méthodes + reverse engineering d’API + scripts pratiques » : 197 000. Yang Jin « Architecture de base pour construire un système IP (texte entièrement tapé à la main, à consommer sans crainte) » : 226 000 — les huit mots « texte entièrement tapé à la main, à consommer sans crainte » constituent en eux-mêmes une frontière claire avec l’écriture par IA, un signal spécifique contre l’IA dans cet écosystème actuel.

« J’ai fait X, donc vous pouvez me faire confiance » — presque chaque article sur X commence par établir la crédibilité de l’auteur. Koda mentionne son origine rurale dans le Henan, son diplôme de collège ordinaire, et le fait qu’il ait obtenu un résultat A8 à 33 ans, avant d’ajouter « 5 millions de vues et 500 abonnés vérifiés en deux semaines ». Le père le plus sévère de l’IA écrit dès le premier paragraphe : « J’exploite moi-même 2 000 sites de réseau, entièrement automatisés par l’IA ». Cent ans commence par : « Je dépense 600 $ par mois sur des outils de programmation IA ». Ces déclarations de crédibilité sont toujours placées en tête, afin que le lecteur valide l’identité de l’auteur avant même d’entrer dans le contenu. Vous ne vous souviendrez peut-être pas des méthodes après avoir lu l’article, mais vous vous souviendrez de « cet individu qui gère un réseau de 2 000 sites ».

« Je pensais X, mais en réalité Y » — un pont entre les optimistes et les sceptiques. Linote : « Vous croyez utiliser l’IA, mais vous attendez en file pour mourir » ; Capitaine Nuoya : « Vous croyez que Sun Yuchen et Mi Meng écrivent bien ? En réalité, ils prennent le contrôle de votre cerveau » ; Berryxia : « La plus grande blague de l’ère de l’IA : je continue encore d’utiliser mon e-mail pour gagner de l’argent à tout va » ; Huang Xiaomu : « Les passerelles API, plus rentables que le trafic de drogue » — ce sont toutes des variantes de cette structure. Son pouvoir réside dans le fait que la désintégration est accomplie dès le titre ; le lecteur, en cliquant, accepte déjà sa position renversée.

« Faire fortune en silence » — Le classique « L’IA prédit l’avenir, faire fortune en silence, ne pas le voir c’est manquer un secteur de cent milliards » a été vu 197 000 fois. Ces cinq caractères promettent deux choses : cela rapporte réellement de l’argent ; et peu de gens en sont au courant. Réunir ces deux éléments en une seule phrase constitue la structure d’incitation la plus efficace dans cet écosystème.

Cinq modèles superposés accomplissent la même chose : réduire le temps de décision du lecteur. « 2026 » réduit l’incertitude face à l’avenir, « guide complet » réduit le coût d’apprentissage, « ce que j’ai fait » réduit le coût de confiance, « vous croyez / en réalité » réduit le coût de jugement, et « s’enrichir discrètement » réduit l’hésitation à entrer. Chaque modèle dit au lecteur la même chose : ne réfléchissez pas trop, agissez maintenant.

Cette homogénéisation rhétorique est en elle-même un indicateur. Elle montre que le chemin vers le succès dans cet écosystème a été vérifié à plusieurs reprises, largement imité, et entre en phase de saturation.

Trois : La répartition du trafic est contre-intuitive : les articles longs générés par l'IA ne deviennent pas viraux

En triant ces 556 contenus par nombre de vues, vous obtiendrez un ensemble de données contre-intuitif.

La médiane des vues pour les 64 articles longs de X est de 29 313, avec un maximum de 427 000 (Koda). La médiane des 452 tweets courts est de 35 934, avec un maximum de 12,58 millions (Ray Wang). La médiane des vues des tweets courts dépasse déjà celle des articles longs, et le maximum est 30 fois plus élevé.

Au total, 17 contenus de la bibliothèque ont dépassé un million de vues, tous des tweets courts, et aucun ne porte sur l'IA. Stanley en détient 12 : l'apparence des étudiants chinois selon un blogueur japonais (6,78 millions), une feuille de réponse sans un coin (2,17 millions), "Ensuite, toute ma vie j'ai travaillé pour gagner ces 800 yuans" (1,76 millions), l'amende infligée à Bai Bing (1,65 millions), le coût annuel de changer de téléphone Apple (1,52 millions). Le tweet de Ray Wang avec 12,58 millions de vues, "Évitez les entreprises qui posent ce type de tapis lors des entretiens", est accompagné d'une image d'un tapis de bureau.

Comparez avec le plafond des contenus IA : l'article de test réel d'un mois sur Codex, « $155 vs $15 », est le contenu purement axé sur les outils IA le plus consulté de cette bibliothèque, avec 237 000 vues. L'analyse approfondie de Neige sur la fuite de code de Claude Code a atteint 149 000 vues. Le plus long article sur l'IA en termes de vues est moins consulté que la publication en forme de blague la moins regardée parmi les 17 meilleures.

Mais il y a un autre aspect à la situation. Le mécanisme de "revenus pour les créateurs" sur X répartit les revenus en fonction des lectures effectives des abonnés vérifiés, et non en fonction du nombre total de vues. Les 6,78 millions de vues de Stanley incluent une grande majorité de visiteurs non abonnés ; en revanche, la structure des lecteurs des longs articles IA est inverse : quelqu’un qui lit un article IA de 5 000 mots est presque certainement un utilisateur de haute valeur, véritablement intéressé par ce domaine. Koda fournit lui-même une comparaison directe dans son article intitulé « En 50 jours, passer de zéro à 10 000 abonnés : pourquoi moi ? » : sa publication la plus vue, avec 2,5 millions de vues, n’a attiré que 700 nouveaux abonnés, tandis qu’une autre publication avec seulement 140 000 vues a attiré 1 400 abonnés — 140 000 vues ont généré deux fois plus d’abonnés que 2,5 millions.

Donc, il existe en réalité deux marchés complètement différents dans cet écosystème :

Marché A — a obtenu des millions de vues grâce à des blagues sur des sujets sociaux, avec une capacité de monétisation par vidéo faible, mais un effet d'agrégation impressionnant (les quelques vidéos virales de Stanley en avril-mai ont totalisé trente millions de vues).

Market B —— grâce à un article approfondi basé sur l'IA, obtenez des dizaines de milliers de vues, chaque vue correspondant à un utilisateur de haute valeur, formant un funnel précis pour la conversion ultérieure vers des cours, des communautés et des espaces privés.

Le taux de conversion de la valeur du trafic est totalement différent sur ces deux marchés. 30 000 vues pour un long article sur l'IA peuvent valoir plus que 3 millions de vues pour une blague, car le profil des lecteurs est plus ciblé et plus disposé à payer.

Cette règle explique pourquoi les créateurs d'IA, bien qu'ils sachent qu'ils ne peuvent pas rivaliser avec le trafic des blagues, continuent d'écrire des articles longs : ils ne cherchent pas à capter le trafic de Stanley, mais à le filtrer. Mais cette règle cache aussi une implication peu confortable : lorsque tous les créateurs d'IA filtrent les mêmes lecteurs à haute valeur, il devient moins clair qui filtre qui.

Quatre : comment fonctionnent-ils exactement en boucle ?

Si l'on ne regarde que "ce qui est écrit dans le contenu", il s'agit d'un écosystème de contenu IA. Mais si l'on examine "comment le contenu circule, qui sont les lecteurs et dans quelle direction l'argent circule", on découvre en réalité un cycle interne relativement fermé.

Lisez les 23 comptes en entier ; les quelques indices cycliques directement lisibles dans leurs propres textes sont les suivants. Cette section ne fait aucune estimation, elle ne décrit que ce qu’ils ont écrit.

Passe d'entrée : abonnement Blue Tick et revenus pour les créateurs. Le mécanisme de revenus pour les créateurs de X constitue l'infrastructure d'accès à cet écosystème. Koda écrit : « Deux semaines... j'ai atteint 5 millions de vues et 500 abonnements Blue Tick, atteignant directement le seuil de revenus pour créateurs de Musk ». L'article de Wenzhi, « Obtenir des revenus pour créateurs en trois mois sur X : un retour d'expérience complet d'une personne ordinaire », détaille spécifiquement ce parcours. L'abonnement Blue Tick joue dans cet écosystème un double rôle — il est à la fois une source de revenus et un badge permettant aux créateurs de s'identifier mutuellement.

Contexte écologique : L'apprentissage payant a créé un marché indépendant. Le père le plus strict de l'IA, dans son article « Formation IA en entreprise : comment concevoir des cours, comment accompagner, comment percevoir les revenus », présente en ouverture un ensemble de chiffres : « En 2026, le marché de la formation IA en Chine atteindra 8,7 milliards de yuans, avec plus de 300 institutions présentes et une croissance annuelle de 45 %. » Son autre article, « Décryptage d'un projet IA générant un million de yuans par an : la communauté IA féminine (spécial 51) », décompose directement la « communauté IA féminine » comme cas d'étude. L'article de Luna « Combien de communautés payantes sur X enseignent aux femmes comment utiliser l'IA » offre une observation externe de ce marché. Ces textes ne sont pas des rapports de marché, mais des créateurs qui montrent à leurs pairs qu'ils ont déjà emprunté ce chemin.

Périphérie de l'écosystème : les activités grises comme les intermédiaires API sont régulièrement discutées. « Les intermédiaires API, plus rentables que le trafic de drogue » de Huang Xiaomu (402 000 vues) est le deuxième article X le plus consulté de toute la bibliothèque de contenus. La même semaine, Jin Chenma a également publié « Sun Yuchen et Fu Sheng entrent en scène : les intermédiaires API IA sont comparables à des machines à imprimer de l'argent », avec 22 000 vues. Même sujet, même période, un écart de vingt fois. Cette donnée elle-même dit une chose : la rentabilité des sujets homogènes dans cet écosystème diminue extrêmement vite — la même mine est déjà épuisée quand quelqu'un d'autre la publie.

Le cœur du cycle : le contenu concerne le contenu

En regardant ensemble ces quelques points, on constate un phénomène très particulier dans cet écosystème — les contenus sur « comment créer du contenu sur X » sont parmi les plus stables en termes de trafic dans cet écosystème.

Koda décompose son propre parcours « 50 jours pour passer de zéro à 10 000 abonnés, pourquoi moi ? » ; la vidéo de Roland.W « Comment j'ai gagné 40 000 abonnés sur Twitter en trois mois avec 1,5 milliard d'impressions cumulées » a atteint 250 000 vues ; « Faire X pendant trois mois pour obtenir des revenus de créateur » par Wenzhi ; « Les natifs de l'année 2000 utilisent Claude Code pour un emploi du temps partiel et génèrent plus de 100 000 yuans en quatre mois : méthodes et données entièrement révélées » avec 132 000 vues — les héros sont des natifs de l'année 2000 chez les autres, mais l'auteur utilise leurs histoires pour cibler ses propres lecteurs.

Le plus direct est le long tweet de Huang Xiaomu du 29 avril (150 000 vues), qui dit ceci :

Faites des vidéos tutoriels sur tous les sujets tendances sur X, comme l'ouverture des comptes vérifiés bleus, les cartes bancaires de Hong Kong, diverses cartes SIM, etc., et vous atteindrez 10 000 abonnés. Ne me remerciez pas, passez à l'action.

Ces 30 mots décrivent la structure cyclique la plus fondamentale de cet écosystème : ce contenu s'adresse véritablement non pas à ceux qui veulent utiliser l'IA, mais à ceux qui veulent devenir des créateurs de contenu sur l'IA. Les premiers, après lecture, utilisent l'outil ; les seconds, après lecture, créent le prochain contenu sur cet outil. Ces deux profils de lecteurs se chevauchent, mais ne sont loin d'être les mêmes.

Ici, vous pouvez revenir à la dernière phrase de la section 3 — les créateurs d’IA ne rivalisent pas avec Stanley pour le trafic, ils le filtrent. En remontant encore d’un pas : ceux qu’ils filtrent sont les participants du prochain cycle.

L'argent circule bien sûr dans ce cycle — revenus des Blue V, communautés payantes, conseil aux entreprises, produits à l'étranger, intermédiaire API — mais l'argent n'est pas la source d'énergie de ce cycle. Le véritable carburant qui fait tourner ce cycle est une autre chose. La prochaine section explique ce qu'est ce carburant.

Cinq : Le carburant est l'anxiété : deux récits opposés gagnent simultanément en popularité

Si l'argent n'est pas la source d'énergie de ce cycle, alors quoi ?

En étalant les contenus de ces deux mois sur la table pour les observer, vous verrez un phénomène intéressant : dans la même fenêtre temporelle, sur la même plateforme, destinés au même public, deux récits aux significations complètement opposées coexistent. Ces deux récits ne servent pas deux groupes différents, mais deux émotions opposées au sein du même groupe. C’est cette émotion qui constitue véritablement le carburant de ce cycle.

Premier ensemble : L'IA ouvre aux personnes ordinaires une fenêtre sans précédent. Le livre de Koda, « Comment les personnes ordinaires peuvent gagner 1 million en 2026 », est la version standard — avec la bonne méthode, 12 mois suffisent aux personnes ordinaires. Les deux guides de 2026 du père le plus rigoureux de l'IA sont les versions entreprise et individuelle correspondantes. « L'IA et la divination : s'enrichir discrètement » de Bai Nian et « Station de transfert API, plus rentable que le trafic de drogue » de Huang Xiaomu sont les versions extrêmement commercialisées de ce récit. La logique interne est la suivante : c'est un nouveau monde, les anciennes règles n'ont pas encore eu le temps de se verrouiller — celui qui agit en premier mange la viande.

Deuxième ensemble : L’IA est en réalité fermée à la majorité des gens ordinaires, et elle est en train de se fermer discrètement. Le texte de 9 000 caractères de Linote, « Vous croyez utiliser l’IA, mais vous êtes en file d’attente pour mourir », en est l’expression la plus complète. « Qu’est-ce que l’ACPD » de Roland.W en est une version plus légère, décrivant la dégradation des utilisateurs intensifs de l’IA lorsqu’ils communiquent avec les autres. Le père le plus sévère de l’IA, « Toute l’industrie de l’IA est en train d’éliminer systématiquement ce dont elle a le plus besoin », raconte un programmeur qui, à deux heures du matin, affirme produire le plus, mais se sent le plus vide. La logique interne est la suivante : ce n’est pas une fenêtre accessible facilement aux gens ordinaires, mais un labyrinthe qui enlise davantage ceux qui pensent pouvoir y entrer.

Ce qui est le plus remarquable dans ces deux narrations, ce n’est pas leur opposition, mais le fait qu’elles proviennent souvent de la même personne. Le père le plus sévère de l’IA en est l’exemple typique — il écrit à la fois « Guide complet de la transformation AI des entreprises en 2026 » pour enseigner aux entreprises comment mettre en œuvre l’IA, et « L’industrie de l’IA élimine systématiquement ce dont elle a le plus besoin » pour critiquer le vide industriel. Les deux articles ont été publiés à moins de deux semaines d’intervalle. Du point de vue de ce créateur de contenu, ces deux articles sont des balles : le premier vise les « patrons qui veulent se transformer », le second les « professionnels épuisés par l’IA et qui doutent de tout ». Les deux publics se chevauchent partiellement, mais leurs états émotionnels sont différents, ainsi que leurs besoins en contenu.

De même, Roland.W — il écrit à la fois « Comment gagner 40 000 abonnés sur Twitter en trois mois » et « ACPD » pour taquiner la dépendance excessive à l’IA. Berryxia propose à la fois des articles pragmatiques et optimistes comme « La plus grande blague de l’ère de l’IA » et des courts tweets comme «芭比 Q 了».

Pourquoi un même créateur doit-il écrire deux contenus opposés ? Parce que ces deux contenus répondent aux besoins psychologiques différents d’un même lecteur à des moments différents.

Lorsque les lecteurs ouvrent X, deux émotions opposées se battent en eux : l'une, « Je veux saisir cette opportunité, je ne peux pas la manquer », et l'autre, « Je suis déjà en retard, que faire ? ». La première les pousse à cliquer sur « Comment un ordinaire peut gagner 1 million en 2026 » ; la seconde les amène à cliquer sur « Vous croyez utiliser l'IA, mais vous êtes en file d'attente pour mourir ».

Le contenu optimiste donne une autorisation d'agir, le contenu sceptique donne une autorisation de rester. L'un vous fait croire qu'il est encore temps d'agir, l'autre vous fait croire que ne pas agir n'est pas nécessairement une erreur. Les deux autorisations doivent être délivrées, donc les deux types de contenu existent nécessairement.

Comprendre cette structure, c'est comprendre pourquoi l'article de Linote n'a eu que 10 000 vues, tandis que celui de Koda en a eu 420 000 — ce n'est pas parce que le premier a tort, mais parce qu'il y a beaucoup plus de gens qui veulent un "permis d'agir" que ceux qui veulent un "permis de rester". Mais ce ratio n'est pas fixe ; il évolue avec l'humeur du marché. Lorsque les personnes ayant acheté un permis d'agir commenceront à constater que l'action ne sert à rien et qu'elles ne veulent pas admettre complètement leur erreur, elles se tourneront vers les contenus des sceptiques pour trouver du réconfort. Le jour où cela arrivera, ce sera le point de bascule où les créateurs comme Linote passeront du statut de niche à celui de mainstream.

En regardant en arrière : le carburant de ce cycle n'a jamais été la curiosité des outils d'IA, mais le sentiment d'incertitude de la classe moyenne face à sa situation actuelle. L'IA est le vecteur de cette vague d'anxiété, mais ce qui se trouve en dessous est bien plus ancien que l'IA.

Six : Retour de l’lecteur : qui sont-ils probablement ?

Une bibliothèque de contenus ne contenant que des données de création, sans données de lecture, permettra de déduire un profil de lecteur nécessairement grossier. Mais quelques éléments peuvent tout de même être déduits.

Ils contournent le mur de feu. Dans le contexte principal des utilisateurs chinois, X nécessite toujours une compétence technique. La capacité à accéder de manière stable à X, à suivre des dizaines de créateurs chinois d’IA et à lire un article long de 5 000 mots sur l’IA élimine déjà la majorité des utilisateurs d’Internet ordinaires. La première phrase du long tweet de Capitaine Nuo, qui a reçu 280 000 vues, est : « Si vous contournez le mur de feu et que vous utilisez l’IA, félicitations, vous possédez déjà les compétences de base pour gagner de l’argent » — il reconnaît lui-même que ce seuil constitue une sorte de certificat d’entrée.

Ils connaissent probablement une forme d’anxiété professionnelle. Les combinaisons de mots-clés les plus fréquentes dans la bibliothèque de contenus sont « 35 ans », « licenciement », « activité secondaire », « remplacé », « laissé pour compte ». Les trois créateurs de contenus X les plus suivis — AI’s Strictest Dad, Koda et Century — traitent tous le même problème central : l’état actuel des lecteurs n’est pas durable.

Leur relation commerciale fondamentale est l'apprentissage payant, et non l'achat de produits. Ces lecteurs souscriront à des comptes bleus, achèteront des « cours de formation en IA » et rejoindront des « communautés payantes » — mais ils ne sont pas de véritables acheteurs professionnels d'outils d'IA. S'ils étaient des décideurs IT d'entreprise ou des responsables d'équipes IA dans de grandes sociétés, ils liraient des articles de Hugging Face et de LessWrong, et non X en chinois. Ce qu'ils achètent, ce n'est pas du savoir, mais un sentiment d'« être à jour ». Que le cours soit utilisable ou que la communauté permette d'échanger des idées est secondaire ; l'essentiel est que la simple souscription atténue le sentiment de « risquer d'être laissé pour compte ».

Ils réagissent beaucoup plus aux « chiffres concrets » qu'aux « arguments abstraits ». Le traité sceptique de Linote de neuf mille mots : 10 000 vues ; un seul message de Koda : « 50 jours, de 0 à 10 000 abonnés, un seul post à 2,5 millions de vues » : 420 000 vues. Le premier contient uniquement des analyses causales, le second uniquement des chiffres concrets. Les lecteurs de cet écosystème ne sont pas incapables de réfléchir, ils sont épuisés par la réflexion — ils préfèrent payer pour des « récits crédibles déjà réalisés ». Cela explique aussi pourquoi les déclarations de compétences du type « J'ai fait quoi » doivent être placées en premier : elles ne servent pas à appuyer l'argument, elles le remplacent.

Ils se trouvent dans un état où ils veulent également devenir créateurs. Luna : « Les personnes normales doivent absolument venir sur X pour générer du trafic » ; Wenzi : « Créer sur X pendant trois mois pour obtenir des revenus de créateur » ; Koda : « Passer de zéro à 10 000 abonnés en 50 jours » ; Huang Xiaomu : « Si vous transformez tous les tweets populaires sur X en tutoriels, vous atteindrez 10 000 abonnés » — le public présumé de ces contenus est constitué de personnes qui ont déjà commencé à envisager de participer à X. Cela diffère fondamentalement du profil typique des utilisateurs d’IA : un utilisateur d’IA classique lit un tutoriel sur Claude Code pour l’utiliser, tandis que le lecteur de cet écosystème lit ce même tutoriel avec l’intention de devenir l’auteur du prochain tutoriel sur Claude Code.

En superposant ces cinq éléments, un portrait assez précis émerge : un utilisateur chinois qui contourne la censure, âgé d’environ 35 ans, insatisfait de sa carrière actuelle, ayant une expérience de base avec les outils d’IA, et qui envisage sérieusement de faire de la « création de contenu » une activité secondaire ou principale.

Ce portrait coïncide fortement avec celui des 23 créateurs eux-mêmes — ce n'est pas une coïncidence, c'est une caractéristique structurelle. Il s'agit d'un marché où producteurs et consommateurs sont hautement isomorphes : les lecteurs d'aujourd'hui sont les créateurs de demain, et les créateurs d'aujourd'hui sont aussi les lecteurs d'hier. Cette isomorphie fait que l'écart d'information diminue extrêmement rapidement, car dès qu'une méthode efficace est publiée, ses lecteurs deviennent rapidement les prochains utilisateurs, puis les prochains enseignants, et l'avantage initial est dilué en deux ou trois niveaux de diffusion.

C’est pourquoi « 2026 » doit être constamment actualisé — car les méthodes de 2025 ne fonctionnent plus en 2026, et les méthodes au début de 2026 ne fonctionnent plus au milieu de 2026. Le contenu de cet écosystème doit continuellement produire de nouveaux « maintenant », sinon son produit principal (l’écart d’information) se dévalorisera immédiatement.

Conclusion : Quelques événements possibles au cours des 6 à 12 prochains mois

Laissez quelques jugements. Un jugement, c'est un jugement, pas une prédiction.

La limite des contenus de tests pratiques d'outils IA continuera de baisser. Le sujet du remplacement de Claude Code par Codex fin avril a attiré 237 000 vues pour Bai Nian parce que ce comparatif reste encore inexploré pour la plupart des lecteurs. Lorsque de nombreux créateurs produisent en continu des contenus similaires et que les lecteurs, après plusieurs changements d'outils, deviennent fatigués, le trafic marginal des articles de comparaison pratique diminuera de plus en plus. Les figures les plus stables de ce groupe — Xuetà Wuyun, Bozhou, Bai Nian — déplacent déjà automatiquement l'accent de leurs contenus des « tests d'outils » vers des sujets plus profonds tels que les « méthodologies d'ingénierie », les « systèmes de compétences » et la « gestion du contexte ». Ce n'est pas une coïncidence : le trafic leur indique qu'ils doivent se déplacer.

Le contenu d'origine dominera en quantité le contenu testé par les outils. Le cycle de rétroaction pour « Comment gagner de l'argent avec du contenu AI sur X » est bien plus court que celui pour « Comment utiliser des outils AI » — le premier nécessite seulement que le lecteur ressente de l'envie pour accomplir la moitié de la transaction, tandis que le second exige que le lecteur agisse et vérifie pour boucler le cycle. Lorsqu'il existe un écart manifeste entre les cycles de rétroaction, le marché tend naturellement vers les cycles courts. Ce n'est pas un choix individuel d'un créateur, mais la direction de l'attraction de tout l'écosystème.

La part des contenus sceptiques augmentera, mais ne deviendra pas majoritaire. Lorsque de nombreux lecteurs qui agissent selon le scénario « 1 million en 2026 » se rendent compte, un an plus tard, qu'ils n'ont pas 1 million, ce dont ils auront besoin, ce ne sera pas davantage de plans d'action, mais une explication leur permettant de sortir dignement de la situation. Les attitudes de Linote, Roland.W, sont des ressources de repli préparées pour ce moment-là. Mais elles ne deviendront pas majoritaires — il y aura toujours de nouveaux lecteurs optimistes qui entreront, encore non parvenus au point où ils auront besoin des sceptiques. Le ratio entre optimistes et sceptiques passera lentement de 9:1 aujourd'hui à 7:3, mais ne sera jamais inversé.

Les comptes axés sur les blagues et ceux axés sur le contenu IA se sépareront davantage. Les contenus virals de personnes comme Stanley peuvent atteindre des millions de vues, mais leur public est très dispersé ; les contenus IA ont moins de vues, mais un public plus étroit et ciblé. Ces deux modèles servent des types de relations avec les lecteurs différents, difficilement fusionnables, donc ils suivront leur propre chemin sur la même plateforme X. Les comptes qui tentent de plaire aux deux camps — en écrivant à la fois des blagues et des contenus techniques IA — seront considérés comme ayant un signal confus par les deux algorithmes, ce qui les rendra encore plus difficiles à faire progresser. La concentration est le avantage de cette ère.

« Vrai / visage visible » devient une prime explicite. L'autre article de Linote, « Le visage visible est l'actif le plus rare dans ce bordel cybernétique », bien qu'il n'ait attiré que 15 000 vues, souligne une tendance en cours : plus les contenus générés par l'IA se multiplient, plus le signal « être un être humain réel » devient rare. L'une des méthodes utilisées par Roland.W pour gagner 40 000 abonnés en trois mois a été de commencer à filmer des vidéos. Lorsque l'IA fait descendre le coût de tout ce qui « semble réel » à zéro, le fait d'être « véritablement réel » commence à prendre une prime.

Il s'agit d'une observation portant sur 23 comptes, 556 contenus et une fenêtre temporelle de deux mois. Ce que cela vous révèle, c'est l'état actuel de cet écosystème, mais pas ce qu'il deviendra ensuite. La situation la plus probable n'est ni un effondrement soudain ni une croissance soudaine de cet écosystème, mais plutôt sa continuation à son rythme actuel, produisant une grande quantité de contenus répétitifs, formant de nombreux créateurs similaires et consommant un grand nombre de lecteurs similaires, jusqu'au jour où l'étiquette « IA » sera remplacée par une autre.

Le remplacement ne fera l'objet d'aucune annonce ni aucun nœud. Il se produira discrètement une semaine où personne ne le remarquera — peut-être juste trois mois après la rédaction de ce rapport. Lorsque la prochaine étiquette apparaîtra, les actuels « Guide complet 2026 » seront remplacés par « Guide complet 2027 », et « Analyse concrète de l'IA » deviendra « Analyse concrète des robots / Agents / XR / tout autre mot suivant » ; le discours, le public et le cycle resteront inchangés.

Ce qui change, c'est simplement la peau sous laquelle repose cette vague d'anxiété actuelle.