Les revenus du cloud IA de Pexi Future bondissent de 10 fois, mais l'entreprise perd toujours de l'argent

La puissance de calcul louée ne justifie pas la valorisation

Auteur et source de l'article : Silicon Base Observations Pro

Le secteur du calcul AI accueille un nouveau participant en vue d'une introduction en bourse à Hong Kong.

Le 10 juin, Pi Xiang Wei Lai Group a déposé une demande de cotation sur le marché principal de la Bourse de Hong Kong.

L'histoire de cette entreprise est en elle-même remarquable. Son fondateur, Yao Xin, a créé PPTV en utilisant une technologie de planification distribuée P2P pour exploiter la bande passante inutilisée sur l'ensemble du réseau. Après avoir réussi à faire fonctionner le streaming P2P, il a vendu l'entreprise à Suning.

Cette fois-ci, il a déplacé son attention des « bandes passantes inutilisées » vers les « ressources de calcul inutilisées » à l'ère de l'IA.

Selon les données, cette histoire se concrétise rapidement. Au cours de la dernière année, les revenus de l’IA cloud de PaiXiang Future sont passés de 10,387 millions de yuans à 119 millions de yuans, soit une augmentation de 10 fois en glissement annuel. En se basant sur la consommation moyenne quotidienne de jetons en 2025, l’entreprise est devenue le plus grand fournisseur indépendant de services cloud IA en Chine.

Mais l'autre côté est tout aussi frappant. En 2025, les revenus du secteur du cloud IA s'élèvent à 119 millions de yuans, tandis que les coûts d'achat de ressources informatiques atteignent 117 millions de yuans, ce qui donne une marge brute annuelle de -10,7 %.

Ce phénomène apparemment contradictoire provient directement du modèle économique le plus fondamental de PaiXiang Future : ne pas construire ses propres capacités de calcul IA, mais plutôt agréger les ressources de calcul inutilisées sur le marché, puis les distribuer uniformément via un réseau de gestion. C’est précisément ce qui rend PaiXiang Future à la fois le plus unique et le plus controversé.

Aujourd'hui, Guījī Jūn va parler de cette entreprise d'IA cloud qui a réussi en regroupant des ressources de calcul inutilisées.

Comme la plupart des entreprises d'infrastructure AI, Pi Xiang Future connaîtra une croissance de performance très forte.

Le prospectus indique que les revenus de Paixiang Future ont été de 427 millions de yuans, 958 millions de yuans et 1,334 milliard de yuans entre 2023 et 2025, avec un taux de croissance annuel composé de 76,7 %.

Le business que Pai Xiang entend développer repose fondamentalement sur le cloud computing distribué. En termes simples, il s'agit d'intégrer, via une plateforme de gestion unifiée, les capacités de calcul inutilisées à travers tout le pays, afin de créer des nœuds de calcul standardisés proches des utilisateurs.

Plus précisément, il s'agit de cloud périphérique et de cloud IA.

Le cloud périphérique constitue la base fondamentale de Pai Xiang Future, regroupant principalement les serveurs inutilisés des cybercafés, des petites et moyennes entreprises et des IDC locaux, idéal pour les scénarios de diffusion en direct et de vidéos courtes. De 2023 à 2025, la part du chiffre d'affaires provenant de l'activité cloud périphérique s'élève respectivement à 99,93 %, 98,14 % et 84,5 %.

Cependant, la croissance de ce segment de base ralentit. En raison de la maturité des scénarios traditionnels de diffusion audiovisuelle sur Internet, ainsi que de la guerre des prix lancée continuellement par les géants du cloud public tels qu'Alibaba Cloud, Tencent Cloud et Huawei Cloud, la croissance des activités du cloud périphérique est passée de 53 % à 19 %.

Le véritable moteur de croissance de l'entreprise est le cloud IA.

Cette activité n'a commencé qu'en 2023, avec un chiffre d'affaires de 10,387 millions de yuans en 2024, puis a bondi à 119 millions de yuans en 2025, soit une augmentation de 10 fois en glissement annuel, passant de 1,9 % à 15,5 % du chiffre d'affaires total.

Les données opérationnelles ont connu une explosion exponentielle. Le nombre de nœuds d'IA et de cloud computing de l'entreprise est passé de 5 en 2023 à 64 en 2025. Entre 2024 et 2025, la consommation quotidienne moyenne de tokens sur la plateforme cloud AI a bondi de 27,1 milliards à 271 milliards.

Derrière cette croissance presque folle se trouve une trajectoire de développement radicalement différente de celle des principaux fournisseurs de cloud IA.

Les fournisseurs de cloud AI comme Coreweave et Nebius adoptent une approche intensivement axée sur les actifs, en investissant eux-mêmes dans l'achat de GPU et la construction de centres de données, puis en les louant à des clients externes.

Et PaiXiang prévoit de suivre une stratégie entièrement légère, en louant des GPU et des ressources serveur inutilisés en amont, puis en intégrant ces ressources via son système de planification pour offrir des services de puissance de calcul.

Les avantages de ce modèle sont évidents : un capital dépensé extrêmement faible et une vitesse d'expansion extrêmement élevée.

De 2023 à 2025, les dépenses en capital de Pai Xiang Future n'ont totalisé que 87 millions de yuans, soit moins de 5 % de ses revenus pendant la même période. À titre de comparaison, Coreweave a engagé 6,8 milliards de dollars en dépenses en capital uniquement au premier trimestre 2026, soit 3,3 fois ses revenus de la même période.

En parallèle, la construction d'un centre de données propre, de l'achat des GPU à l'installation dans les locaux, prend généralement 12 à 18 mois, ce qui rend facile de manquer la fenêtre de l'explosion de la puissance de calcul. En revanche, Pai Xiang Future peut effectuer une extension de puissance de calcul en 1 à 2 mois grâce à la location, permettant ainsi de répondre rapidement aux demandes soudaines du marché.

C'est également la raison clé pour laquelle son activité de cloud AI a pu croître rapidement en un an. Mais c'est aussi ce qui pose un problème à Future Pi.

Les actifs légers constituent l'histoire la plus facile à expliquer pour Pianxiang Future, mais aussi son point faible le plus difficile à résoudre.

Bien que la demande semble élevée, il restera difficile pour Pai de gagner de l'argent à l'avenir.

Selon les données financières, le bénéfice net ajusté de l'entreprise est passé de -37,1 millions de yuans à -105 millions de yuans entre 2023 et 2025.

La raison en est la baisse de la marge brute et la pression des coûts d'investissement.

De 2023 à 2025, la marge brute globale de l'entreprise est passée de 17,7 % à 12,3 %, puis à 9,4 %, soit une baisse cumulée de 8,3 points de pourcentage sur trois ans, presque divisée par deux.

Par segment d'activité, la marge brute de l'informatique en périphérie est passée de 17,8 % à 13,0 %, principalement en raison de plusieurs guerres de prix lancées par les géants du cloud public tels qu'Alibaba Cloud, Tencent Cloud et Huawei Cloud, ce qui a continué de comprimer les marges de l'entreprise.

Ce qui mérite davantage d’attention est l’activité de cloud computing pour l’IA. Malgré une augmentation de dix fois des revenus, cette activité n’a pas encore atteint la rentabilité, avec une marge brute de -10,7 % pour le cloud IA en 2025.

Le prospectus révèle une donnée cruelle : en 2025, le coût d'achat des ressources de calcul pour le seul segment du cloud computing basé sur l'IA s'est élevé à 117 millions de yuans, soit à peu près équivalent aux revenus de l'activité de 119 millions de yuans durant la même période. Cela revient à dire qu'après un an de travail acharné, l'ensemble des revenus a été transféré aux fournisseurs upstream de puissance de calcul, laissant à peine une marge bénéficiaire.

Pourquoi cela se produit-il ? Il faut revenir au modèle léger en actifs futurs de Pai.

Les revenus générés par les capacités de calcul auto-hébergées proviennent des économies d'échelle : une fois qu'un serveur GPU est acheté, les coûts d'amortissement et d'électricité sont essentiellement fixes. Une augmentation de l'utilisation de 50 % à 80 % permet de convertir la majeure partie des revenus supplémentaires en bénéfices. Les économies d'échelle proviennent de la répartition des coûts fixes sur un plus grand nombre de commandes.

Mais l'avenir de Pai Xiang réside dans l'achat de puissance de calcul. Lorsqu'un client achète une heure de GPU, Pai Xiang Future doit également acheter une heure de GPU en amont. Plus la quantité utilisée par le client augmente, plus les revenus s'élèvent, mais les coûts d'achat augmentent également en parallèle.

Les effets d'échelle qu'il peut obtenir proviennent uniquement des remises sur les achats en gros, de la planification décalée et de l'optimisation de l'inférence logicielle. À mesure que les commandes augmentent, la majeure partie des gains issus de l'augmentation de l'utilisation sont d'abord captés par les propriétaires de ressources de calcul.

Ce qui est encore plus critique, c’est que, bien qu’il n’ait pas acheté de GPU, Pi Future ne peut pas échapper au risque de sous-utilisation.

Les services cloud IA nécessitent un accès immédiat ; la plateforme ne peut pas attendre qu'un client fasse une demande pour aller chercher des GPU sur le marché. Pour garantir la stabilité du service, elle doit verrouiller à l'avance une quantité déterminée de ressources de calcul. Le client n'est pas obligé de les utiliser, mais la plateforme doit s'assurer que ces ressources seront disponibles à l'avenir.

Cela crée une situation embarrassante : il ne possède pas de serveurs et ne peut donc pas profiter pleinement des gains liés à une forte utilisation ; mais pour garantir la qualité du service, il doit néanmoins payer pour une partie de ses ressources inutilisées.

Cela explique pourquoi l'utilisation moyenne des GPU de Pi Network en 2025 devrait atteindre 75 %, bien au-delà de la moyenne industrielle de 40 % à 50 %, mais cette utilisation exceptionnellement élevée ne se traduit pas par des bénéfices élevés.

Cela explique également pourquoi la plupart des plateformes de location de puissance de calcul passent progressivement à un modèle actif en资产 après avoir atteint une demande stable, en commençant à acheter leurs propres GPU.

Par exemple, Parallels Technology a initialement utilisé massivement des ressources GPU externes, mais avec l'augmentation des commandes, la part de ses propres GPU a rapidement augmenté ; AutoDL ne se contente plus de louer des GPU, mais entre également dans la vente de serveurs et l'hébergement de data centers.

En plus des difficultés de rentabilité, ne pas construire sa propre puissance de calcul limitera gravement la capacité de PaiXiang à servir de grands clients à l'avenir.

Les développeurs individuels et les petits clients ne sont pas sensibles à la source de la puissance de calcul, tant qu'elle est bon marché et facile à utiliser. Toutefois, les grandes entreprises accordent une plus grande importance aux performances du cluster, à la sécurité des données et à la stabilité du service, et nécessitent généralement des GPU de modèle fixe ainsi qu'un cluster dédié.

En raison de la difficulté de contrôler entièrement les serveurs et l'environnement réseau sous-jacents, Pi Xiang Future est mieux adapté pour répondre à des demandes dispersées, élastiques et sensibles aux prix, mais peine à remporter des commandes d'entreprise à grande échelle et à forte valeur.

Bien que l'on puisse compenser les lacunes par des logiciels, par exemple en améliorant l'efficacité de la planification et en optimisant l'inférence du modèle.

Mais cela nécessite encore du temps pour être prouvé. Et avant cela, Pai souhaite que l'avenir ressemble davantage à un fournisseur de puissance de calcul qu'à une véritable entreprise de cloud AI bénéficiant d'économies d'échelle.