Cette semaine, après la sortie de Kimi K3, le milieu technologique américain s'est unifié dans la tristesse, se demandant pourquoi un jeune aussi talentueux que Yang Zhilin n'avait pas choisi de rester aux États-Unis.
Ce sujet a été vu plus de cinq millions de fois sur X. David Sacks, ancien chef de l’IA à la Maison Blanche de Trump et proche collaborateur direct de Trump, a déclaré qu’il avait basculé de Claude à Kimi pour gérer un grand volume de travail : « C’est simplement plus amusant, car il agit directement au lieu de me faire la leçon. » Quant au vénérable investisseur de la Silicon Valley Vinod Khosla, il attribue le problème à la politique d’immigration, affirmant que les États-Unis font fuir les talents exceptionnels.
Plus la conjecture s'amplifie, le directeur de thèse de Yang Zhilin, Salakhutdinov, affiche publiquement son admiration pour son étudiant sur les réseaux sociaux tout en clarifiant la raison pour laquelle Yang n'a pas choisi de rester aux États-Unis : « Si Yang Zhilin n'avait pas eu le courage d'entreprendre, il le regretterait toute sa vie. »
De l'autre côté de l'océan, un autre nom du Guangdong, Liang Wenheng, est également bien connu dans le domaine chinois de l'IA.
Liang Wenfeng est sept ans plus âgé que Yang Zhilin, né à Zhanjiang, Wuchuan. Programmeur ayant effectué pendant quinze ans des transactions quantitatives, il a presque jamais accordé d'interviews et n'a aucun compte sur les réseaux sociaux ; ses collègues le décrivent simplement comme « n'ayant d'autre passion que la programmation ». Après le lancement de son DeepSeek R1 en janvier 2025, NVIDIA a perdu près de 600 milliards de dollars de capitalisation boursière en une journée, un événement que la Silicon Valley a qualifié de « moment Spoutnik ». Alors que le monde entier le cherchait, il est retourné dans sa ville natale jouer au football pendant quelques jours.
Deux hommes du Guangdong, l’un né à Wuchuan, l’autre né à Shantou, séparés par la péninsule de Leizhou. Leurs entreprises évoluent sur le même marché, suivant des trajectoires presque parfaitement miroirs, et chaque divergence découle en réalité de leur nature profonde.
A radio and a band
Liang Wenfeng est né en 1985 dans le village de Mililing, dans le district de Qintba. Ses parents étaient tous deux enseignants dans une école primaire du district. Avec peu de jouets à la maison, l'objet le plus important de son enfance était une radio Feiyue, qu'il démontait et remontait encore et encore, sans compter les fois.
Ce garçon silencieux a montré dès le début qu'il était différent. Son professeur principal du collège se souvient qu'il n'était pas un étudiant appliqué ni particulièrement travailleur, mais qu'il avait déjà appris tout le programme de mathématiques du lycée par lui-même et commençait à consulter des manuels universitaires, « comme s'il n'avait pas besoin de beaucoup de temps pour bien maîtriser chaque matière ».
En 2002, il a obtenu 806 points au concours d'entrée à l'université, devenant le premier de la ville de Zhanjiang. On peut encore trouver la photo de la remise des prix aujourd'hui : un tee-shirt bordeaux, une grande fleur rouge épinglée sur la poitrine, une expression rigide, comme s'il avait été poussé sur scène par ses professeurs. Ce même automne, il a intégré l'université Zhejiang en génie électronique et informatique. Mais pendant les vingt années suivantes, il n'a plus jamais vécu aucun moment méritant d'être photographié.
À Shantou, sept ans plus tard, un autre enfant du Guangdong a grandi. Yang Zhilin, né en 1992, a obtenu la meilleure note de sa promotion pendant quatre ans à la faculté d'informatique de Tsinghua, avec plus de vingt articles scientifiques. Ce n'est pas si rare à Tsinghua ; ce qui l'est, c'est qu'en plus de ces résultats, il a fondé un groupe de rock nommé Splay, inspiré d'une structure de données, et il en était le batteur.
Il a ensuite expliqué : « À l'époque, j'avais l'impression qu'il y avait beaucoup de choses à exprimer, notamment la pression de la réalité et l'absurdité du contexte général. » Ils avaient écrit une chanson sur un rêve de réussite entrepreneuriale et d'enrichissement soudain : « Moitié par empathie, moitié pour se rappeler de ne pas devenir trop utilitariste. »
Des années plus tard, ce groupe reviendra dans l’histoire d’une manière que personne n’aurait imaginée : le co-membre du groupe, Zhou Xinyu, deviendra cofondateur de Moonshot.
Devant la porte du bureau de The Dark Side of the Moon, se trouve un piano électrique Yamaha blanc, sur lequel repose l'album The Dark Side of the Moon de Pink Floyd de 1973. Le nom de l'entreprise provient de cet album.
Démonter une radio ne nécessite pas que quelqu’un le voie, frapper des tambours parce qu’il y a quelque chose qui doit être exprimé. Chaque choix que ces deux personnes ont fait au cours des vingt années suivantes est presque né de là.
Les locations à Chengdu et les couloirs de la CMU
Après avoir obtenu son diplôme de l'Université Zhejiang, Liang Wenfeng n'a pas rejoint une grande entreprise pour obtenir une carte de visite technique. Il est parti à Chengdu, s'est réfugié dans un logement bon marché pour expérimenter divers algorithmes, cherchant à intégrer l'IA dans les industries traditionnelles — tout a échoué. La plupart des fondateurs des principaux fonds de quantification chinois possèdent un parcours enrichi par des fonds de couverture étrangers, tandis que Liang Wenfeng s'est formé seul dans sa chambre d'hôtel.
En 2015, il a cofondé Huanfang avec des camarades de Zhejiang University. Ensuite, une série d'actions presque incompréhensibles à l'époque : en 2019, il a investi près de 200 millions pour construire son propre cluster avec 1 100 GPU ; en 2021, il a ajouté 1 milliard pour accumuler environ 10 000 A100.
Pour le trading quantitatif, on n'a pas besoin de tant de cartes ; Liang Wenheng l'admet lui-même : quelques cartes suffisent pour le trading seul. Certains qui l'avaient croisé autrefois se souviennent avoir vu son accumulation de cartes pour l'entraînement de modèles et n'ont vu là qu'un technophile aux cheveux mal coiffés qui gaspillait de l'argent.
Mais ce qu'il a fait est exactement l'inverse de ce que tout le monde comprend : il n'utilise pas l'IA pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité dans la finance, il utilise la finance pour alimenter la recherche en IA. La plupart des entreprises chinoises d'IA suivent l'ordre suivant : obtenir un financement, puis trouver un produit, puis générer un flux de trésorerie ; mais lui a inversé complètement cet ordre : il a d'abord créé une machine à générer des flux de trésorerie, puis l'a utilisée pour acheter la liberté de mener des recherches.
Yang Zhilin a emprunté un autre chemin, un chemin parsemé de fleurs et de mines.
Après avoir obtenu son diplôme de Tsinghua, il est allé à CMU (Carnegie Mellon University) poursuivre un doctorat, pendant lequel il a effectué des recherches dans les laboratoires d'IA de Google et de Meta. En 2017, il a consacré toute son énergie aux modèles linguistiques, affirmant plus tard que c'était « la seule question importante ». Pendant son doctorat, il a publié deux articles : l'un enseignait à l'IA à mémoriser des contextes plus longs, l'autre surpassait le modèle le plus puissant de Google sur 20 tests, avec un total de près de 20 000 citations.
Des années plus tard, Kimi s’est fait connaître grâce à sa capacité à traiter des textes longs ; beaucoup pensaient que c’était un avantage différenciant trouvé temporairement en 2023, mais c’était en réalité une orientation qu’il avait déjà identifiée pendant son doctorat, sous une autre forme.
En 2016, pendant ses études de doctorat, il a cofondé Circular Intelligence, spécialisée dans l'analyse des appels commerciaux, avec Sequoia et GSR Ventures comme actionnaires. Cette entreprise lui a permis de découvrir très tôt la rudesse de la mise en œuvre technologique, mais a aussi semé une bombe à retardement sous ses pieds, qui n'a explosé que huit ans plus tard.
Diplômé en 2019, son directeur de thèse a contacté un cadre d'Apple pouvant rendre compte à Cook pour demander si Yang Zhilin était intéressé par un poste chez Apple, éventuellement dans la filiale chinoise, mais Yang Zhilin a refusé tous les e-mails d'Apple et les offres de la Silicon Valley, décidant de rentrer en Chine.
À cette époque, Liang Wenheng accumulait des cartes à Hangzhou, tandis que Yang Zhilin attendait le vent à Pékin. Aucun des deux ne connaissait l’existence de l’autre, ni ne savait que ces deux noms représenteraient un jour le domaine de l’IA chinois.
Une fenêtre d'un mois et un silure
Le 30 novembre 2022, ChatGPT a été lancé, et la communauté technologique de la Silicon Valley a passé la nuit blanche. Yang Zhilin se souvient que de nombreux amis autour de lui étaient angoissés, victimes de FOMO et incapables de dormir ; beaucoup se sont lancés dans l'entrepreneuriat.
« Nous avons commencé à concentrer notre première levée de fonds en février 2023, mais si on avait attendu jusqu’en avril, il n’y aurait plus eu aucune chance. Mais même en décembre 2022 ou en janvier, il n’y avait pas d’opportunité non plus, à cause de la pandémie, personne n’avait encore réagi. » Yang Zhilin a saisi cette fenêtre d’un mois, sans prendre un seul jour de repos.
En mars 2023, Moonshot AI a été fondée par les cofondateurs Zhou Xinyu et Wu Yuxin, tous deux anciens étudiants de l'Université Tsinghua. Il est rapporté que l'entreprise a levé 60 millions de dollars lors de son démarrage et a réuni environ 40 chercheurs en IA en trois mois. Ensuite, elle a connu la courbe de financement la plus abrupte de l'histoire des grands modèles chinois : Sequoia et ZhenFund sont entrés, Alibaba a mené un investissement de 1 milliard de dollars, suivi par Tencent, Meituan et Xiaohongshu, poussant la valorisation jusqu'à 3,3 milliards de dollars. Kimi est devenu le premier grand modèle largement utilisé par de nombreux Chinois grâce à sa capacité à traiter des textes longs de 200 000 caractères.
Pendant cette période, Yang Zhilin vivait dans un état double. À l’extérieur, il racontait les récits les plus ambitieux, estimant la probabilité que les lois d’échelle échouent à presque zéro, comparant l’entrepreneuriat à conduire vers une chaîne de montagnes enneigées sans fin, et qualifiant la première année de fabrication d’un prototype de fusée et de découverte partielle de la formule du carburant. À l’intérieur, il devait surveiller les algorithmes les plus minutieux : lorsque les ressources de calcul étaient tendues, une machine passait de 260 un jour à 340 le lendemain, puis retombait quelques jours plus tard — acheter ou louer, par quel canal, suivre et modifier chaque jour. La certitude d’un scientifique et la finesse d’un petit patron s’incarnaient toutes deux chez ce jeune homme de 31 ans.
Mais tout ce que le capital offre a déjà un prix. Pour maintenir la courbe de croissance, Kimi a dépensé 220 millions en octobre 2024 et encore 200 millions en novembre, épuisant plus en deux mois que tout le troisième trimestre réuni. Le batteur qui avait écrit une chanson pour satiriser la richesse soudaine est devenu le fondateur le plus agressif en matière de acquisition d'utilisateurs. Ce n'est pas lui qui a changé, c'est une valorisation de 3,3 milliards de dollars qui prend les décisions à sa place.
Liang Wenfeng est entré à Hangzhou d'une manière presque délibérément contrariante.
En 2023, DeepSeek s'est séparé de Huanfang sans aucune investissement externe. L'équipe compte moins de 140 personnes, presque aucun expatrié de retour, uniquement des jeunes diplômés récents ou des jeunes professionnels issus d'universités nationales. Pas de KPI, pas de hiérarchie ; si vous avez une idée, vous pouvez directement demander des ressources et des personnes.
Un ancien employé a raconté au Washington Post que Liang Wenfeng s'immergeait dans les détails des stratégies d'entraînement, regardait des articles scientifiques et écrivait du code avec les chercheurs, « pas du tout comme un patron, plutôt comme un geek ». Il a expliqué pourquoi il recrutait des jeunes diplômés plutôt que des experts chevronnés du secteur : « Les personnes expérimentées vous diront sans réfléchir ce que vous devez faire, mais les personnes sans expérience exploreront en boucle. »
En mai 2024, DeepSeek-V2 a fait chuter les prix de son API à 1 yuan pour un million de tokens, forçant ByteDance, Alibaba, Baidu et Tencent à suivre. L'ensemble du secteur pensait qu'il s'agissait d'une guerre commerciale préméditée ; sa réponse fut : « Nous n'avons pas intentionnellement cherché à devenir une perche, nous l'avons simplement fait par accident. »
Le prix n'est qu'un léger surplus par rapport au coût, « sans perte, ni bénéfices exorbitants ». Alors que les acteurs d'Internet discutent de part de marché, d'accès et d'effets de réseau dans les guerres de prix, lui parle de calcul des coûts. C'est précisément cette réduction de prix dépourvue d'émotion qui est la plus redoutable : elle fait passer la tarification des API de grands modèles directement du récit à forte marge à la logique de tarification des infrastructures.
Yang Zhilin et Liang Wenheng, deux modèles commerciaux totalement différents, ont été comparés par le public depuis quand, on ne sait pas exactement.
Yang Zhilin flottant
La bombe que Yang Zhilin avait placée il y a huit ans a explosé en novembre 2024.
Les cinq anciens actionnaires de Cycle Intelligence, le précédent projet entrepreneurial de Yang Zhilin, ont intenté une arbitration à Hong Kong, les accusant d'avoir lancé le financement d'une nouvelle entreprise avant d'obtenir l'ensemble des renonciations des actionnaires.
Le 5 décembre, Zhu Xiaohu a lancé une attaque sur ses朋友圈, ciblant Zhang Yutong : l'ancien associé de Golden Gate Ventures a reçu gratuitement 9 millions d'actions représentant 14 % initialement, dépassant les 9,5 % attribués à Cycle Intelligence en tant que « parent ». La solution proposée par Zhu Xiaohu était presque humiliante : présenter des excuses, céder ses actions, ou que l'entreprise rompe tout lien avec Zhang Yutong.
Le 6 décembre à 21h40, Yang Zhilin a publié un article de 1 300 mots. Il n’a pas fait de compromis, mais a affirmé catégoriquement : Zhang Yutong est cofondatrice, ses actions constituent une contrepartie au travail accompli sur plusieurs années à venir, et les procédures de départ ont été approuvées par la signature de chaque administrateur. Des personnes proches de l’entreprise ont relayé la position interne : elle et Moonshot sont devenus indivisibles, on ne peut pas la séparer.
Zhu Xiaohu a déclaré publiquement qu'il ne comprenait pas du tout. Dans un cadre purement commercial, cela n'a effectivement aucune solution ; la séparation est la seule option rationnelle. Mais dans le cadre de décision de Yang Zhilin, d'autres considérations entrent en jeu. La clarification ultérieure de Salakhutdinov apporte toutefois un commentaire : c'est le genre de personne qui « regrettera toute sa vie de ne pas avoir essayé », une fois qu'elle a pris une décision, elle ne recule pas, même si les coûts sont déjà sur la table.
Le véritable coup de marteau tombera dans quarante jours.
Le 20 janvier 2025, R1 a été lancé. Gratuit, open source, ses capacités d'inférence rivalisent avec celles d'OpenAI o1. Une équipe de plus de cent personnes basée à Hangzhou a bouleversé les marchés financiers mondiaux en une semaine. Matt Sheehan, chercheur à Carnegie, a prononcé une phrase intéressante : DeepSeek n'était pas l'entreprise que la Chine avait prévue de promouvoir ; sa popularité soudaine a surpris même la Chine.
Liang Wenfeng passe les fêtes du Nouvel An lunaire dans son village natal à Wuchuan. L'après-midi du 27 janvier, il a joué au football avec des camarades de collège dans le village. La porte du village était bondée de visiteurs venus faire des photos, tandis que le protagoniste était sur le terrain.
C’est un double coup dur pour Yang Zhilin. Alors que l’arbitrage n’est pas encore conclu, R1 vient de condamner définitivement sa stratégie des douze derniers mois : les utilisateurs acquis par des campagnes publicitaires n’ont aucune valeur face à un concurrent gratuit et plus puissant. L’opinion publique tourne casaque ; un article porte le titre suivant : « Yang Zhilin, un idéaliste des années 90 en suspension ». « En suspension » signifie ne pas avoir les pieds sur terre. Il craignait autrefois de devenir utilitaire en écrivant des chansons ; aujourd’hui, le monde entier le qualifie à la fois d’utilitaire et d’échoué.
En début d'année 2025, Moonlight Dark Side avait encore de l'argent sur ses comptes, mais peu de pouvoir de parole.
Retour contre la gravité
La prochaine année sera cruciale pour Yang Zhilin.
Yang Zhilin a presque tout nié de lui-même au cours de la dernière année. Il a arrêté les campagnes publicitaires, supprimé les activités redondantes, réduit l'activité au modèle de base et adopté l'open source. Dans un échange avec Geek Park, il a déclaré que l'inertie organisationnelle consiste à vouloir faire de plus en plus de choses : « Nous devons lutter contre cette gravité. »
Cela semble facile à dire, mais en pratique, cela signifie admettre que la stratégie était erronée, licencier les personnes recrutées, et s'incliner devant un adversaire qui faillit vous détruire. La plupart des fondateurs de 33 ans ne parviennent pas à franchir ce cap. Yang ZhiLin l'a franchi avec une netteté exceptionnelle, peut-être parce que l'open source et le long terme font partie intégrante de son ADN, tandis que le fermé et le marketing payant n'étaient que des vêtements que le capital lui avait imposés, et qu'il vient simplement de retirer.
En juillet 2025, K2 avec des billions de paramètres est open source. En novembre, K2 Thinking surpasse GPT-5 sur plusieurs benchmarks d'agents parmi les plus difficiles, et Thomas Wolf, cofondateur de Hugging Face, demande sur Twitter : Est-ce un autre moment DeepSeek ?
Après la publication, Yang Zhilin a animé une AMA sur Reddit avec Zhou Xinyu et Wu Yuxin, répondant à 21 questions. Ils ont clarifié que le coût d'entraînement de 4,6 millions de dollars n'était pas un chiffre officiel, reconnu que le nombre de GPU était inférieur à celui de leurs homologues américains, mais « ont poussé les performances de chaque carte à son maximum ». Lorsqu'on leur a demandé leur avis sur la dépense d'argent d'OpenAI, Zhou Xinyu a répondu avec calme : « Nous ne savons pas non plus, seul Sam le sait ; nous avons notre propre rythme. »
Son propre rythme. Moonshot n’a pas pu dire ces cinq mots en 2024 ; à l’époque, son rythme était celui des investisseurs, celui du ROI des campagnes publicitaires. Celui qui a rendu ces cinq mots à Yang Zhilin, c’est précisément Liang Wenfeng. R1 a prouvé qu’en Chine, l’open source combiné à l’efficacité algorithmique fonctionne, équivalant à une présentation de Yang Zhilin devant son propre conseil d’administration. Celui qui a failli être tué par DeepSeek doit maintenant le remercier pour lui avoir sauvé la vie.
Le retour sur le marché est également direct. Le dernier jour de 2025, Moonshot a officiellement annoncé un financement de série C de 500 millions de dollars, avec des investissements supplémentaires d'Alibaba, de Tencent et de Wang Huiwen, portant sa valorisation à 4,3 milliards de dollars et ses liquidités à plus de 10 milliards. Moins de 20 jours après le lancement de K2.5, les revenus ont dépassé ceux de toute l'année 2025, et les commandes d'abonnement individuel ont augmenté de plus de 80 fois en un mois, se classant parmi les dix premières mondiales sur Stripe. Ensuite, il y a eu K3 cette semaine.
Il y a sept ans, ce doctorant qui disait « qui ne tente rien n’a rien » fait désormais douter la scène technologique américaine et sert d’exemple pour réprimander la Maison-Blanche.
La facture de l'Hermite
Mais la réalité ne frappe jamais qu'un seul côté du visage. Après 2025, c'est au tour de Liang Wenheng de payer.
Il n'a pas de vie, mais ses employés en ont une. Luo Fuli, Wang Bingxuan, Wei Haoran, Ruan Chong — ces noms sont des piliers reconnus au sein de DeepSeek, et ils ont commencé à quitter l'entreprise en 2025, plusieurs d'entre eux occupant directement des postes de responsables opérationnels ailleurs.
Les rumeurs du milieu sont dures : quand des collègues de niveau équivalent partent et gagnent autant, pourquoi pas moi ? Un utopie de recherche sans hiérarchie, sans KPI, sans discussion sur l'argent, repose sur la loyauté des membres envers le problème lui-même. Mais R1 a multiplié par dix la valeur marchande de chacun ; pour la première fois, la loyauté a un adversaire avec un prix.
L'argent pose également problème. La taille de la gestion de Fanghua est passée de son pic à un peu plus de 20 milliards, comme une batterie alimentée par l'amour qui fuirait. Ainsi, une scène autrefois impensable est apparue : la personne qui avait déclaré « aucun projet de financement à court terme » commence à rencontrer des investisseurs.
Le prix d'entrée initial était de 5 milliards, puis réduit à 1,5 milliard. Tout au long des négociations, il n'a cessé de répéter la même condition : ne pas recruter les employés de DeepSeek, ne pas les inciter à créer leur propre entreprise. Une levée de fonds qui s'est transformée en accord anti-recrutement. Il pouvait céder des actions, mais pas l'atmosphère de ce laboratoire.
Deux lignes menant à 2026 ont abouti à une situation que personne n'avait prévue.
Yang Zhilin réduit ses dépenses publicitaires, optimise chaque performance H800 et suit son propre rythme, devenant de plus en plus comme Liang Wenheng. Liang Wenheng rencontre des VC, s'inquiète de retenir ses talents, et pour la première fois, doit détourner son attention de ces problèmes pratiques d'organisation, se voyant contraint de quitter le laboratoire.
Autrefois, l’un accumulait de l’eau, l’autre cherchait à surfer la vague ; aujourd’hui, celui qui accumulait s’aperçoit que le réservoir fuit, et celui qui cherchait la vague attend enfin la sienne.
Deux personnes du Guangdong réécrivent la table de jeu de l'IA en Chine
C'est le moment le plus dynamique pour les startups d'IA en Chine, et deux noms sont mis en avant : Liang Wenheng et Yang Zhilin.
Ils ne ressemblent pas beaucoup aux fondateurs familiers sur l’internet chinois au cours de la dernière décennie. Pas de posters avec des citations mémorables, pas de légendes de dîners, pas non plus un fort désir de se présenter comme des entrepreneurs légendaires. Mais leur position se situe plus près que celle de la plupart des entrepreneurs précédents à l’intersection de l’argent, du pouvoir et de l’humeur de l’époque.
La particularité de Liang Wenfeng est qu'il semble ne pratiquer presque aucune « vie » personnelle. Dans les reportages publics, il ressemble davantage à une personne engloutie par son travail : de l'investissement quantitatif à la construction de son propre cluster de calcul, en passant par DeepSeek, son récit laisse peu de place à la famille, à la consommation, aux loisirs ou aux relations sociales — il est presque entièrement occupé par des modèles, des architectures, des ressources de calcul, des organisations et de l'originalité.
La particularité de Yang Zhilin est qu'il semble n'avoir plus aucune issue de secours. Depuis la création de Moonshot, Kimi est rapidement devenu l'une des applications d'IA les plus suivies en Chine, avec une pression simultanée sur le financement, l'évaluation, la croissance des utilisateurs, l'itération des modèles, la commercialisation et l'arbitrage des anciens actionnaires. Plus elle avance vite, moins elle peut s'arrêter pour expliquer longuement.
C'est là que les deux personnes sont les plus semblables, et en même temps les plus différentes.
Liang Wenfeng semble sorti des profondeurs des marchés financiers comme un idéaliste technologique. Il a d'abord démontré chez Huanfang Quantitative que l'IA pouvait modifier directement les flux de capitaux, puis a orienté cette capacité vers les grands modèles. L'histoire de DeepSeek n'a pas été initialement alimentée par des financements, mais par les fonds, la puissance de calcul et la culture d'ingénierie accumulés par Huanfang. Le public retient plus tard R1, V3, l'entraînement à faible coût et l'impact ouvert sur le marché américain, mais ce qui est plus décisif, c'est que Liang Wenfeng a très tôt défini le problème comme une différence entre « originalité et imitation », et non comme « comment les applications chinoises de grands modèles peuvent générer des revenus ».
Cela le rend anti-entreprise, tout à fait commercial.
L’anti-commercial réside dans le fait qu’il minimise constamment la rentabilité à court terme dans ses interviews publiques et refuse de présenter DeepSeek comme une histoire d’Internet axée sur la conquête d’utilisateurs et de parts de marché. L’extrêmement commercial réside dans le fait que chaque étape qu’il entreprend vise directement la structure des coûts les plus fondamentaux de l’industrie de l’IA : l’efficacité d’entraînement, le coût d’inférence, l’architecture du modèle, la densité des talents et les contraintes des puces. Un modèle capable d’approcher les performances de pointe à un coût inférieur ne change pas seulement un classement de produits, mais redéfinit entièrement la manière dont l’industrie imagine les dépenses en capital.
C’est pourquoi la montée en puissance de DeepSeek a provoqué une réaction aussi forte sur les marchés mondiaux. Il ne s’agit pas simplement d’un autre chatbot chinois, mais d’un rappel aux investisseurs : la chaîne logique la plus coûteuse du récit américain sur l’IA ces deux dernières années pourrait ne pas être aussi solide qu’on le pensait. Des modèles plus grands, plus de GPU et des dépenses en capital plus élevées ne signifient pas nécessairement un avantage compétitif insurmontable.
Yang Zhilin fait face à un autre destin.
La face cachée de la lune a été sous les projecteurs depuis sa naissance. Les antécédents du fondateur sont impressionnants : licence à Tsinghua, doctorat à Carnegie Mellon, participant à des recherches importantes telles que Transformer-XL et XLNet ; l'entreprise a été fondée en 2023, et Kimi s'est démarqué grâce à son contexte long, devenant rapidement un produit d'IA perceptible même par les utilisateurs ordinaires. Contrairement à DeepSeek, qui a d'abord été découvert par la communauté technique comme une organisation de recherche, Kimi est entré plus tôt sur le marché des produits grand public, dans les marchés financiers et dans les récits industriels.
Cela a donné à Yang Zhilin un énorme avantage, mais aussi un énorme fardeau.
Son avantage, c’est que Kimi possède une mentalité produit. Beaucoup de personnes utilisent pour la première fois une IA chinoise non pas parce qu’elles ont lu un rapport technique, mais parce que Kimi peut lire des textes longs, organiser des documents et gérer des flux de travail. Pour passer de l’laboratoire au bureau, l’IA a besoin d’une entrée mémorisable par le grand public — Kimi a autrefois occupé cette position.
La charge est que dès qu'une mentalité produit est établie, elle doit être constamment nourrie. Les utilisateurs attendent des modèles plus puissants, les investisseurs attendent des revenus plus élevés, l'équipe attend une plus grande valeur d'options, et les concurrents attendent que vous commettiez une erreur. Plus Moonshot lève de fonds, plus sa valorisation augmente, et moins Yang Zhilin pourra revenir à la position tranquille d'un chercheur.
D'ici 2026, cette pression devient plus claire. Les rapports publics indiquent que Moonshot a levé environ 2 milliards de dollars américains en financement nouveau d'ici mai 2026, portant sa valorisation post-investissement au-delà de 20 milliards de dollars ; le site officiel de l'entreprise place également Kimi K2 ainsi que ses capacités en code et en agent au cœur de son offre. Le marché financier ne lui offre pas des applaudissements, mais une facture : elle doit prouver qu'elle n'est pas seulement « la meilleure entreprise de grands modèles en matière de produits », mais aussi qu'elle peut maintenir un avantage technologique et commercial face à la concurrence de DeepSeek, Alibaba, ByteDance, MiniMax et Zhipu.
Plus problématique encore, Yang Zhilin fait face aux ombres laissées par ses anciens projets entrepreneuriaux. En 2024, des médias tels que le South China Morning Post ont rapporté que Yang Zhilin, fondateur de Moonshot AI, et son co-fondateur Zhang Yutao ont été poursuivis en arbitrage à Hong Kong par certains anciens investisseurs de Cycle Intelligence ; Yang Zhilin affirme avoir accompli toutes les procédures nécessaires pour quitter Cycle Intelligence et lancer son propre projet, tandis que les investisseurs avancent une version différente. Ce litige ne se limite pas à un conflit personnel entre fondateurs, mais soulève une question plus aiguë dans le contexte de la vague d’entrepreneuriat IA en Chine : où se situe exactement la frontière entre les anciennes entreprises, anciens actionnaires, anciennes équipes, anciennes propriétés intellectuelles et les nouvelles financements lorsque la valeur d’une nouvelle entreprise explose ?
Yang Zhilin ne peut pas se limiter à se présenter comme un chercheur génial. La taille du financement, les revenus commerciaux, l'itération des produits, les attentes en matière de cotation et les litiges juridiques le contraindront à devenir un PDG plus complet et plus impitoyable. Un chercheur peut prouver sa valeur par des articles scientifiques ; un PDG doit prouver la sienne par son organisation. Les articles peuvent porter un nom ; une organisation ne peut pas fonctionner uniquement grâce à des noms.
Plus une personne est discrète, plus elle est amplifiée par l'époque. Plus une personne veut avancer, plus le passé la rattrape.
Cette vague d’histoire chinoise sur l’IA ne sera peut-être pas remportée par celui qui raconte le mieux les histoires. Elle sera probablement remportée par ceux qui peuvent supporter simultanément trois choses : l’incertitude technologique, la consommation de la patience des capitaux, et le prix payé par les fondateurs eux-mêmes, sanctifiés puis jugés.
On ne sait pas vraiment si Liang Wenheng a une vie. Quant à Yang Zhilin, il n'y a pas encore de réponse définitive sur s'il a une issue de secours.
Mais au moins maintenant, aucun d'eux n'a beaucoup de place pour revenir à un état normal.
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