Les modèles d'IA open-source chinois gagnent en popularité, menaçant les géants américains de l'IA

Auteur : Michael Spencer

Traduction : Deep潮 TechFlow

Lecture approfondie de Shenchao : Après le lancement de Kimi K3 de Moonshot, les entreprises américaines se tournent massivement vers les modèles open source chinois pour réduire les coûts de jetons, ce qui commence à ébranler le récit d'IPO d'OpenAI et d'Anthropic. Alors que les géants américains du cloud dépensent des sommes colossales pour construire des centres de données, les modèles chinois atteignent les mêmes résultats, voire meilleurs, avec moins de puissance de calcul — ce n'est pas une compétition technologique, c'est un rééquilibrage du pouvoir en IA.

Comme vous le savez, l'entreprise chinoise Moonshot AI a lancé la nouvelle version de son modèle Kimi, appelée Kimi K3, ce qui pousse un grand nombre d'entreprises à adopter des modèles à poids ouverts. Il s'agit peut-être de l'un des événements les plus importants en matière d'IA en 2026. Alors que la guerre en Iran dans le détroit d'Ormuz reste en suspens et que l'indice Nasdaq 100, regroupant de nombreuses actions technologiques, connaît un effondrement, cela se transforme en une impasse géopolitique et pour le gouvernement Trump. Dans les domaines de la guerre et de l'IA, il n'existe visiblement aucune solution claire.

Illustration : La géopolitique américaine ravive une nouvelle fois la volatilité du marché. Une guerre extrêmement impopulaire et coûteuse.

Les modèles d'IA générative évoluent, mais pourraient ralentir la croissance des revenus des géants de l'IA comme OpenAI et Anthropic. Les fournisseurs américains de cloud à très grande échelle approchent des flux de trésorerie libres négatifs grâce à des dépenses de capital impressionnantes et des investissements massifs dans les centres de données ; il est légitime de se demander si tout cela en vaut la peine — surtout si les modèles chinois deviennent de plus en plus grands et efficaces, capables de reproduire les mêmes performances tout en réduisant considérablement les coûts. Cela pourrait se transformer en crise de l'IA sur les marchés boursiers, même si la prospérité des semi-conducteurs semble entrer dans une phase de correction baissière, juste après le succès de la cotation en bourse américaine de SK Hynix, leader coréen des HBM. La Corée (KOSPI) est désormais un indicateur avancé.

Avec l'imminente introduction en bourse de ChangXin Memory Technologies (CXMT), un fabricant chinois de DRAM, à Shanghai, la situation s'intensifie dans la confrontation future entre la Chine et les États-Unis en matière d'IA. Le financement remarquable de DeepSeek, ainsi que les projets d'IPO en 2027 de DeepSeek, Moonshot AI, OpenAI et d'autres, annoncent une année à venir exceptionnelle. DeepSeek a levé environ 74 milliards de dollars en juin dernier. Nous devons supposer que Databricks fait également partie des bénéficiaires de cette vague de transition vers les modèles open source et les tokens moins chers — Databricks a annoncé une nouvelle levée de fonds à une évaluation de 188 milliards de dollars.

Le Gemini 3.5 Pro de Google a été critiqué par un retard critique au pire moment. Le lancement du nouveau modèle Grok 4.5 de SpaceXAI a été complètement éclipsé par le moment Kimi K3. Le désordre entourant Anthropic Fable 5 a fait revivre en Chine le retour ultime du moment DeepSeek de janvier 2025. Le lancement du GPT 5.6 Sol d'OpenAI lui-même a été presque entièrement occulté.

L'administration Trump a rapidement restreint les modèles de niveau Mythos, mais fait face à un problème sérieux : que faire si les modèles chinois peuvent approcher ces mêmes capacités à l'aide de poids open source — des capacités qui étaient censées nécessiter plusieurs mois pour être atteintes ? L'administration Trump montre des signes de vouloir interdire les modèles avancés chinois et de prendre des mesures radicales pour freiner l'essor de l'IA en Chine. Je pensais qu'ils ne réguleraient pas l'industrie de l'IA. Voilà ce qu'il en est du capitalisme de marché libre mondial.

Les sept géants du cloud, dont Microsoft, Amazon, Meta et même Google, ont perdu une partie de leur influence et de leur crédibilité en matière d'IA pendant ce cycle. La mauvaise gestion des modèles de niveau Mythos, associée à l'émergence de modèles comme Kimi K3, a créé une tempête parfaite poussant de nombreuses entreprises à adopter une utilisation plus rationnelle et beaucoup plus efficace sur le plan des coûts des tokens.

Bien que Open-Router ne représente pas la globalité, il constitue un échantillon de données intéressant de la tendance macroéconomique globale : les modèles open-source moins chers provenant de Chine semblent gagner des parts de marché.

Illustration : L'ère des invites a cédé la place à la réalité de l'efficacité des routages et des jetons

À mon avis, certains des meilleurs modèles open source aux États-Unis sont Inkling de Thinking Machine (publié il y a environ une semaine) et tout produit que Reflection pourrait bientôt lancer. Le Nemotron d’NVIDIA est souvent cité comme alternative au leadership précédent de Meta. Le problème est que les États-Unis manquent véritablement de leadership dans le domaine de l’IA open source. Pour les États-Unis, c’est un potentiel désastre en matière de leadership dans les modèles, les tokens et l’adoption entrepreneuriale de l’IA de pointe.

Plus étrangement, le discours le plus récent et le plus important du président chinois Xi Jinping sur l'intelligence artificielle a été prononcé lors de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle (WAIC) sous forme de discours d'ouverture. Le président Xi Jinping a assisté à l'ouverture de la WAIC 2026 à Shanghai et a prononcé un discours d'ouverture intitulé « Travailler ensemble à la construction d'un système de gouvernance mondiale de l'IA juste et équitable ». La Chine semble plus avancée que les États-Unis en matière de leadership dans la gouvernance et la régulation de l'IA, et elle cherche activement à promouvoir une coopération mondiale autour de ce thème.

Qwen 3.8 Max (version préliminaire) d'Alibaba comportera également un composant à licence open source, accompagné d'un plan de tarification agressif pour les tokens. Kimi K3 n'est pas destiné aux développeurs amateurs, mais aux clients professionnels, afin d'augmenter l'ARR avant leur IPO prévue dans environ six mois. La concurrence entre les États-Unis et la Chine sur les modèles, même en l'absence de nombreux produits d'application, exacerbe la demande en puissance de calcul, tandis que la Chine dispose à la fois de tokens moins chers à générer et d'une énergie plus abondante. Au moment où la mission clé du gouvernement Trump semble être de maintenir la prospérité boursière liée à l'IA pour les élites financières et la classe commerciale, chacun, d'Anthropic à Moonshot, ajuste sa position pour maximiser l'effet de spéculation autour de l'IPO et la dynamique de vente des revenus.

Si l'on classe selon l'indice Artificial Analysis Intelligence et selon le modèle le plus intelligent, le classement est le suivant :

L'état actuel des performances du modèle de pointe est approximativement le suivant :

• Anthropic – Claude Fable 5
• OpenAI – GPT 5.6 Sol
• La face cachée de la lune – Kimi K3 (poids open source *)
• SpaceXAI – Grok 4.5
• ZhiPu (Z.ai) – GLM 5.2 (poids open source)

Ces listes et les benchmarks sur lesquels elles sont entraînées sont assez artificielles, et elles changeront probablement la semaine prochaine, certainement le mois prochain.

Graphique : Les LLM (modèles de langage) sont-ils encore la bonne méthode pour mesurer les progrès de l'intelligence artificielle ? Analyse d'IA

Les modèles open source chinois ont toujours été moins chers, mais en 2026, ils deviennent beaucoup plus performants. Cela signifie que les entreprises américaines commencent à les adopter pour des tâches quotidiennes afin de réduire les budgets de jetons qui s'envolent en raison des prix aux niveaux Fable 5 et Mythos 5. Si chaque nouveau modèle chinois a la possibilité d'entrer dans les cinq meilleurs modèles selon un classement intelligent, c'est un gros problème pour l'industrie américaine de l'IA. Le problème que la Chine pose aux États-Unis en matière d'IA existe non seulement, mais il s'aggrave.

Je respecte profondément les fondateurs de DeepSeek, Moonshot AI et Zhipu AI, car on sent qu’ils sont animés par un véritable idéalisme, et non seulement par un talent exceptionnel en IA et une grande acuité commerciale. Malgré leurs contraintes en termes de puissance de calcul et de financement, les capacités de leurs modèles démontrent une innovation raffinée et une extraordinaire sensibilité commerciale en matière d’IA. On ne ressent pas la même chose chez les dirigeants de Meta, Google ou Microsoft ; il y a un décalage nettement visible. Par rapport aux dépenses en capital des grandes entreprises technologiques, cela commence à paraître vraiment mauvais. L’exécution en matière d’IA des grandes entreprises technologiques sur les modèles (et produits) génératifs est étonnamment médiocre.

La semaine dernière, un tweet viral de Dean Ball, nouveau directeur stratégique de l'avenir chez OpenAI, sur X illustre probablement le mieux ce point. Il a affirmé que les modèles à poids ouverts sont essentiellement réductionnistes et a réfléchi au fait qu'un monde dominé par des modèles à poids ouverts pourrait mener à un communisme de l'IA, puis à un paysage dystopique d'enfer.

Illustration : En juillet 2026, la panique autour de l'intelligence artificielle open source a atteint un nouveau niveau. Les discours sur la Chine sont devenus épuisants.

Il est évident que les entreprises de modèles propriétaires intensifs en capital sont préoccupées par ces récents développements, alimentant des émotions anti-chinoises et des arguments de défense autour de la distillation et de la cybersécurité. Bien que les modèles de niveau Mythos d'Anthropic soient impressionnants sur le papier, nous ne connaissons pas leurs capacités les plus avancées, car elles ont été restreintes et ne sont pas accessibles au public. Aux États-Unis, la frontière entre les stratèges de l'IA future et les lobbyistes semble assez floue. Tout comme les dépenses en capital dans la guerre des prix des tokens AI des entreprises, qui s'avèrent assez mauvaises du point de vue du ROI.

Graphique : Les prévisions des dépenses en capital des grandes entreprises technologiques s'assombrissent pour 2027. — Banque d'Amérique

Ce que nous savons du protectionnisme américain, c’est qu’ils tentent d’interdire et de limiter ce qu’ils ne peuvent pas concurrencer sur les marchés mondiaux. Mais le fait que les entreprises se tournent vers des modèles open source est déjà l’histoire dominante de 2026, et il est peut-être trop tard pour qu’ils créent ainsi une compétition open source AI pour les entreprises américaines. Voilà le dilemme de la puissante logique économique de l’IA open source en 2026. Si les technologies d’IA générative apportent vraiment un ROI fiable, ce ne serait pas un problème, mais il s’agit d’une technologie émergente, et pour l’instant, il existe encore peu de produits IA de qualité capables d’exploiter ces modèles incroyables.

Le département du Commerce des États-Unis a envisagé l'année dernière d'ajouter plusieurs laboratoires chinois d'IA à sa « liste d'entités », et je suis certain que cela est à nouveau sur la table, car les entreprises américaines luttent pour rester compétitives dans un monde où l'efficacité des jetons s'améliore rapidement, les outils et les routages sont plus importants que jamais, les coûts des jetons augmentent en spirale, et il faut déterminer quel modèle utiliser pour quelles tâches.

La restriction par le gouvernement américain du meilleur modèle de sa meilleure entreprise propriétaire, Anthropic, pourrait être une erreur historique ayant conduit à cette situation douloureuse. Le moment Kimi K3 devient encore plus dramatique en raison de la comédie absurde consistant à s’éloigner de l’IPO hautement médiatisée d’Anthropic, prévue dans quelques mois seulement ; l’publication Semianalysis analyse les profits opérationnels incroyables d’Anthropic. Vous devez supposer que le basculement vers des modèles open source et la prise en main gouvernementale de Mythos ont ralenti la plus grande entreprise d’IA américaine. Semianalysis estime qu’Anthropic devrait atteindre plus de 1 milliard de dollars de bénéfice avant intérêts et impôts selon les normes GAAP au troisième trimestre 2026 (environ 6 % de marge), ce qui en ferait l’un des premiers grands laboratoires d’IA de pointe à réaliser un bénéfice trimestriel durable. Tous ces événements récents font d’OpenAI, de Meta et de SpaceXAI les plus grands perdants. Même si le modèle Muse Spark 1.1 de Meta n’est pas si mauvais.

Si le gouvernement Trump restreint les modèles de poids open source chinois, NVIDIA, Thinking Machines, Meta et Reflection (encore non publiés) pourraient devenir les grands gagnants pour les solutions open source de poids token basées aux États-Unis destinées aux clients professionnels.

Au milieu de l'année 2026, le récit macro sur l'IA devient plus intéressant. Le niveau de personnalisation de l'IA open source s'améliore. L'efficacité des jetons et le routage deviennent plus importants. Les dépenses en capital dans l'IA sur le marché font l'objet d'une attention croissante.

Le modèle open-source de poids : la domination de l'IA n'est ni un communisme de l'IA ni une menace nucléaire ; des tokens moins chers favorisent le paradoxe de Jevons et ce que les entreprises, les développeurs et les consommateurs peuvent accomplir avec l'IA. Au cours des cinq dernières années, le paradigme entier d'entraînement des modèles d'IA générative a été une prise en otage par distillation multicanale des données linguistiques du monde. La demande en puissance de calcul ne ralentira pas parce que les entreprises choisissent des modèles moins chers ; au contraire, elle s'accélérera. Voilà le dilemme de l'ensemble du paysage macro de l'IA.

Si le capital et le capitalisme monopolistique constituent leur avantage concurrentiel, les États-Unis sont un pays en difficulté. L'avenir de l'IA nécessitera des innovations de nouveau type, et non simplement un meilleur système de capital-risque. Il existe clairement une abuse de narration ici ; l'intégration commerciale et la géopolitique régleront les choses comme d'habitude. Alors que DeepSeek collecte davantage de fonds et se précipite vers un IPO, les pressions s'accumulent constamment sur DeepSeek. Leur modèle phare, DeepSeek-R2, n'a jamais été publié, suscitant des interrogations sur les modèles les plus avancés de la Chine à l'avenir. Liang Wenhong détient entre 78 % et 84 % des actions de DeepSeek, et ils développent également leurs propres puces.

Un monde où Anthropic et Moonshot sont limités par la capacité de calcul, où Google devient un retardataire dans les LLM, et où Meta et SpaceXAI restent en marge. Un monde où l’IPO d’OpenAI semble de moins en moins attrayante chaque trimestre. Un monde où nous en avons assez d’attendre les IPO de Databricks, Crusoe, Anduril, Stripe, etc., même si les géants chinois de l’IA physique, des puces IA et du stockage sont impatients de coter en bourse. On dit que l’offre publique initiale de 8,6 milliards de dollars de la fabricante chinoise de puces CXMT a été surabondamment souscrite par les investisseurs institutionnels, avec plus de 500 fois la demande.

Je prévois qu'en 2027, le domaine des robots connaîtra son moment ChatGPT (aujourd'hui également appelé AI physique), car il est rapporté qu'Anthropic négocie l'acquisition de Physical Intelligence. Même si Yann LeCun, pionnier de l'IA, a averti que ces robots humanoïdes resteront très inefficaces maintenant et pendant une longue période à venir. La Silicon Valley et Wall Street s'empresseront de trouver de nouveaux récits pour soutenir les actions liées à l'IA, et ils pourraient à nouveau exagérer.

Cela se produit pendant une période où le marché américain souffre d’un manque criant d’entreprises cotées spécialisées dans les robots ou les logiciels robotiques. La Chine, en pleine reprise difficile après un effondrement immobilier épique, semble en tête dans la course aux IPO. Bien que Moonshot AI, Zhipu, Minimax ou de plus petits laboratoires chinois d’IA soient impressionnants, ce qui me fascine vraiment, c’est la dynamique macroscopique entre l’open source et le closed source. À bien des égards, il s’agit d’un affrontement entre capital et talents.

« Un tel avenir me semble être un cauchemar dystopique, mais je n’ai jamais rencontré un défenseur de modèles à poids ouverts qui n’admette pas finalement que les choses iront dans cette direction », déclare Dean Ball, ou ironiquement, OpenAI.

« Ce futur me semble une vision dystopique de l’enfer, mais je n’ai jamais rencontré un défenseur de modèles à poids ouverts qui n’admette pas finalement que les choses iront dans cette direction », déclare Dean Ball, ou ironiquement, OpenAI.

À mesure que les résultats financiers des grandes entreprises technologiques de cette semaine approchent, nous obtiendrons davantage de réponses. L'histoire des dépenses en capital et du retour sur investissement n'a jamais été aussi critique. Toute défaillance dans l'exécution des résultats sera punie par le marché ; au cours des dernières semaines, certaines valorisations d'entreprises à croissance ont déjà été révisées à la baisse, avec une chute de 25,5 % pour SpaceX, tandis que Grok 4.5 n'a de nouveau pas suffi à faire la différence (les attentes sont élevées). Avec l'acquisition coûteuse de Cursor, SpaceX AI semble toujours classée parmi les perdants de l'IA.

Moonshot AI a lancé Kimi K3 le 16 juillet, un modèle de grande taille atteignant 2,8 billions de paramètres, performant au même niveau que les meilleurs systèmes américains comme Claude et GPT dans les tests de référence, et prévoit de rendre entièrement ouverts ses poids d'ici le 27 juillet pour permettre un auto-hébergement à faible coût.

Nous saurons d’ici 2027 à quel point l’IPO d’Anthropic sera puissante, alors que sa croissance ARR la plus rapide de l’histoire de la technologie logicielle fait face à des vents contraires macroéconomiques liés à l’IA et à une intervention gouvernementale. La protectionnisme américain le protégera-t-il, ou le marché désignera-t-il le gagnant ? Cette tension se répercutera sans précédent dans une course robotique englobant l’espace, l’IA et la défense.

Si Anthropic acquiert réellement Physical Intelligence, le moment GPT robotique que j'ai mentionné à plusieurs reprises pourrait être à nos portes. Le IPO chinois de Unitree Technology est déjà un moment majeur pour l'avenir de l'IA physique. Il collectera 4,2 milliards de yuans (619,4 millions de dollars américains) et a récemment réduit de plus de 90 % le prix des robots quadrupèdes d'entrée de gamme.

Étant donné que la Chine possède un avantage naturel dans le domaine des robots, cette compétition en IA est un domaine que les États-Unis tentent désespérément de rattraper ; en 2026, plusieurs rounds de financement de capital-risque à grande échelle ont eu lieu dans ce secteur. Les États-Unis semblent en tête en matière de modèles mondiaux et de start-ups de cerveaux logiciels axées sur la rendue des robots plus pratiques, tandis que la Chine compte un plus grand nombre de start-ups de robots humanoïdes (robots ayant une forme humaine) ainsi que des expériences sur des drones et de nouvelles formes de matériel robotique.

Unitree Technology devrait être cotée à la fin de ce mois, environ trois mois avant le crucial IPO d'Anthropic. Unitree Technology est en train de devenir rapidement la plateforme matérielle de référence pour les chercheurs en IA et les laboratoires de robotique du monde entier. La course aux robots humanoïdes pourrait s'intensifier si rapidement que Tesla devra fusionner avec SpaceX dans un avenir proche. Je pense que cela pourrait se produire au début de l'année 2028. Si la vague de l'IA générative retombe depuis son sommet (comme beaucoup d'analystes l'anticipent), je m'attends à ce que la course aux robots devienne le prochain grand récit technologique américain.

La concurrence finale entre la Chine et les États-Unis dans le domaine de l’IA est bénéfique pour que les développeurs, les consommateurs et les entreprises du monde entier obtiennent davantage d’utilités concrètes. Quant à savoir si les modèles d’IA générative ou les robots apporteront rapidement une valeur réelle, c’est une autre question par rapport à l’échelle des investissements. Il est à noter que les calendriers des startups s’accélèrent et que les levées de fonds augmentent considérablement, bien que la pression pour accélérer l’application commerciale de l’IA augmente également. La concurrence s’intensifie et deviendra encore plus acharnée en 2027, posant les bases majeures pour la compétition technologique des années 2030. La disponibilité énergétique de la Chine et la domination américaine dans les semi-conducteurs maintiennent la situation en suspens.