Sous la gloire de DeepSeek : les « six petits dragons » délaissés
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Sous la gloire de DeepSeek : les « six petits dragons » délaissés
Sous l'effet de la popularité croissante de DeepSeek, le classement déjà fragmenté des « Six Petits Dragons » s'accélérera.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Wu Qianyu
Les joies et les peines des êtres humains ne se rejoignent pas. Depuis l'année zéro de l'intelligence artificielle en 2016, l'industrie de l'IA a connu plusieurs vagues de restructuration. Profitant de l'élan de ChatGPT, DeepSeek a secoué tout le marché des grands modèles comme un silure agitant les eaux. Comparées à lui, les entreprises concurrentes du secteur, surnommées ensemble les « Six Dragons » et considérées comme des nouveaux talents prometteurs, connaissent des fortunes contrastées.
Après avoir choqué l'industrie avec la sortie de DeepSeek-V3, un modèle à faible coût aux performances comparables à GPT-4o, DeepSeek a ensuite lancé son modèle R1 le 20 janvier. En seulement six jours, il a gravi la première place mondiale des téléchargements sur l'App Store d'Apple, atteignant plus de 110 millions de téléchargements cumulés en un mois. Pendant cette période, tous les fournisseurs de cloud ont rapidement déployé les versions open source de V3 et R1, tandis que des produits comme Baidu Search et WeChat ont activement intégré DeepSeek.
Pendant ce temps, les modèles concurrents tels que Kimi k1.5 (modèle d'apprentissage par renforcement global) et Step R-mini (modèle de raisonnement de Jieyue), bien que proches de o1 sur plusieurs aspects techniques, ont été noyés dans le raz-de-marée médiatique autour de DeepSeek.
Contrairement au vacarme suscité par DeepSeek, les « Six Dragons » ont successivement fait parler d'eux pour de mauvaises raisons : ZerOne AI annonce une scission interne, Moonshot n'a toujours pas résolu ses litiges budgétaires et son cas d'arbitrage, MiniMax perd un autre cadre dirigeant…
Derrière ces acteurs, on trouve aussi des VC frustrés : aucun des projets qu'ils ont financés n’a atteint la notoriété de DeepSeek. Actuellement, quatre des « Six Dragons » n’ont publié aucune nouvelle levée de fonds depuis plus de six mois. En 2024, deux d’entre eux étaient déjà considérés comme distancés ; en 2025, qui sera le prochain ?
Seules trois restent ancrées dans les grands modèles
L'essor soudain de DeepSeek n'était pas sans signes avant-coureurs. Depuis le lancement de son premier modèle DeepSeek Coder le 2 novembre 2023, DeepSeek a mis en ligne plus de dix versions différentes en un peu plus d'un an. Son modèle V2, sorti en mai dernier, égalait GPT-4 Turbo en performance tout en coûtant seulement 1 % du prix de GPT-4, ce qui valut à DeepSeek les surnoms de « boucher des prix » et de « Pinduoduo de l’IA », tout en déclenchant la première guerre des prix dans l'industrie des grands modèles.
Le 27 janvier 2025, DeepSeek a dépassé ChatGPT pour devenir l'application gratuite la plus téléchargée en Chine et aux États-Unis sur l'App Store d'Apple, attirant ainsi l'attention mondiale. Ce succès repose notamment sur son modèle de raisonnement DeepSeek-R1. Selon les données publiées par DeepSeek, R1 obtient des scores proches voire supérieurs à ceux de la version officielle d'o1 dans plusieurs tests d'évaluation reconnus.
Au-delà des classements, la combinaison d’open source et de rapport qualité-prix exceptionnel est la clé du succès massif de DeepSeek. Sous la pression de DeepSeek, même Li Yanhong, fondateur de Baidu et jusqu’alors partisan des modèles fermés, a annoncé rejoindre le mouvement open source. Sam Altman, fondateur d'OpenAI, a quant à lui reconnu que sa société avait longtemps été du « mauvais côté » en matière de stratégie open source.
MiniMax, l’un des « Six Dragons », a publié son premier modèle open source le 15 janvier. Lors d’un entretien avec LatePost, son fondateur Yan Junjie a déclaré : « Lors de mon premier projet entrepreneurial, je manquais d’expérience. Si je pouvais recommencer, j’opterais pour l’open source dès le premier jour. » Parmi les cinq autres « Dragons », seul Zhipu AI a adopté très tôt une stratégie hybride ouverte/fermée. Après presque deux ans de parcours difficile, les orientations stratégiques des « Six Dragons » divergent désormais fortement.
ZerOne AI a été la première entreprise fondamentale à annoncer un ajustement majeur : licenciement de son équipe d’algorithmes de pré-entraînement et de son équipe Infra, certains employés ayant rejoint Alibaba par transfert, puis annonce de la création conjointe avec Alibaba Cloud et la zone nouvelle de Suzhou d’un laboratoire industriel sur les grands modèles et d’une base industrielle.
Côté personnel, Huang Wenhao (responsable de l'entraînement des modèles), Lan Yuchuan (responsable de la plateforme API) et Cao Dapeng (responsable des produits productivité) ont tous quitté l'entreprise. Malgré ses efforts pour rester en jeu, ZerOne AI ne peut dissimuler son recul dans cette course aux grands modèles.
Baichuan AI a quant à lui clarifié en 2024 son orientation vers le secteur médical, lançant récemment son premier « médecin pédiatre IA ». Sur le plan de la commercialisation B2B, Baichuan semble rencontrer des difficultés : Hong Tao, cofondateur et responsable de la commercialisation, a quitté l'entreprise avant le Nouvel An. Un employé de Baichuan confirme que les résultats sont en deçà des attentes : « Avec l’émergence de DeepSeek, la pression cette année ne fait que croître. »
Le départ du responsable de la commercialisation B2B concerne également Wei Wei chez MiniMax. Dans un entretien précédent, Wei Wei soulignait que de nombreux clients professionnels hésitent à payer pour soutenir les revenus des entreprises de grands modèles, et qu’il faut plutôt s’appuyer sur les capacités de recherche et d’algorithmes pour aider les clients à aligner les résultats dans des scénarios concrets — confirmant ainsi la difficulté de la monétisation des grands modèles.
Dans ce contexte, seules Moonshot, Zhipu et Jieyue Xingchen restent pleinement engagées dans l’innovation technologique des grands modèles et la poursuite de l’AGI. Sous l’influence de DeepSeek, Jieyue Xingchen a rejoint le camp open source, mais contrairement à DeepSeek qui se concentre sur les modèles textuels, Jieyue vient de publier deux nouveaux modèles multimodaux : Step-Video-T2V et Step-Audio.
Dans la nuit du 23 février, Moonshot a publié un nouvel article intitulé « Muon is Scalable for LLM Training » et a rendu open source son modèle MoE nommé Moonlight, nécessitant seulement 3 milliards de paramètres activés. De nombreux professionnels jugent cette sortie comme une tentative de « voler la vedette à la semaine open source », alors que DeepSeek avait annoncé la publication quotidienne d’un nouveau projet open source pendant cinq jours consécutifs.
Pour Moonshot, l’urgence pourrait surtout venir de son produit phare Kimi, fortement promu via des campagnes publicitaires coûteuses.
Des dépenses massives en publicité insuffisantes pour dominer
Comme les « Six Dragons », DeepSeek dispose également d’un produit grand public portant son nom. La première semaine après son lancement, l'application n'a pas suscité beaucoup d'attention. Selon des données divulguées par QuestMobile aux médias, entre le 13 et le 19 janvier 2025, le nombre hebdomadaire de téléchargements de l'application DeepSeek s'est élevé à seulement 285 000, loin derrière Douyin (4,52 millions) et Kimi (1,557 million).
À partir du 20 janvier 2025, date de la sortie de R1, les téléchargements de DeepSeek ont commencé à croître brutalement. Selon Sensor Tower, DeepSeek a dépassé les 16 millions de téléchargements en 18 jours après la présentation, soit presque le double des 9 millions initiaux de ChatGPT lors de sa sortie.
La montée en charge a été si rapide que DeepSeek a connu des pannes temporaires, mais malgré cela, la croissance reste fulgurante, avec plus de 110 millions de téléchargements mensuels. L'éclat de DeepSeek est désormais impossible à ignorer. Lors d'une réunion interne de ByteDance le 13 février, le PDG Liang Rubo a admis que leur réponse avait été trop lente, et a insisté sur la nécessité de développer davantage l’intelligence cette année.
WeChat de Tencent a testé en mode grisé l’intégration de la recherche IA DeepSeek, puis, face à une utilisation supérieure aux attentes, a également mobilisé son application IA Yuanbao pour soutenir la recherche. Le 22 février, Yuanbao de Tencent a dépassé Douyin de ByteDance pour atteindre la deuxième place du classement chinois des applications gratuites les plus téléchargées sur l’App Store d’Apple, tandis que DeepSeek conserve la première place.
En un mois seulement, les numéros un et deux ont changé, privant Douyin et Kimi de leur avantage acquis grâce à leurs investissements massifs en publicité. La différence entre les deux ? Le premier est un produit issu d’un groupe puissant, le second un « nouveau venu entrepreneurial ». Selon des estimations médiatiques, Kimi dépensait environ 200 000 yuans par jour rien que sur iPhone, contre 2,48 millions pour Douyin.
Sous l’effet de DeepSeek, Moonshot aurait récemment drastiquement réduit son budget publicitaire, suspendant notamment les campagnes sur plusieurs canaux Android et partenariats avec des plateformes publicitaires tierces. Selon une source interne citée par AI Guangnian : « Oui, nous avons des nouveaux utilisateurs naturels, mais rien à voir avec la croissance de DeepSeek. »
Les soucis de Kimi vont au-delà : selon une information exclusive de Waves, le dossier d’arbitrage de Kimi, longtemps en suspens, n’a pas abouti à un accord amiable comme espéré, mais est entré dans la phase suivante du processus. Des sources indiquent que les parties impliquées — anciens actionnaires de Xunhuan Intelligence d’un côté, Yang Zhiyun et autres de l’autre — ont chacune réglé leurs frais auprès du HKIAC (Centre international d’arbitrage de Hong Kong) fin janvier et fin février, et que la composition du tribunal est désormais achevée. Zhang Yutong, personnage central de cette affaire, pourrait faire l’objet d’une procédure judiciaire distincte.
MiniMax nourrit aussi de grands espoirs pour ses produits grand public, notamment grâce à Talkie, qui a été l’application IA la plus téléchargée au quatrième rang aux États-Unis au premier semestre 2024, lui offrant un goût de succès. Mais cela n’a pas duré : mi-décembre, Talkie a mystérieusement disparu des App Stores américains d’Apple, bien que disponible sur Android.
Jieyue Xingchen, ZerOne AI, Zhipu AI et Baichuan AI possèdent également leurs propres applications IA, mais selon le classement des applications IA, aucune n’était présente parmi les 20 applications les plus actives en janvier 2025. Un employé de Baichuan AI a confié à AI Guangnian : « Il n’est pas surprenant que Bai Xiaoying ait un faible taux de rétention et une croissance médiocre. Nous ne faisons pratiquement aucune publicité, laissant d’autres assumer le coût de l’éducation des utilisateurs. »
Pour l’instant, DeepSeek, Yuanbao de Tencent et Douyin de ByteDance dominent les trois premières places du classement des applications gratuites sur l’App Store d’Apple. Pour les « Six Dragons », percer ce classement deviendra encore plus difficile. Nanos Search, actuellement septième, bénéficie d’une promotion directe par Zhou Hongyi lui-même.
Un autre concurrent à ne pas négliger est Alibaba : après l’intégration de Tongyi dans le groupe d’information intelligente d’Alibaba, l’entreprise a récemment lancé un recrutement massif pour ses activités IA grand public, avec des centaines de postes ouverts centrés sur les produits et technologies liés aux grands modèles. Entre Loups devant et Tigres derrière, c’est bien là la situation actuelle des « Six Dragons ».
Quand les histoires technologiques perdent de leur magie, que la commercialisation déçoit et que la croissance des utilisateurs actifs mensuels ne suit pas les investissements, les « Six Dragons » font face à une réalité bien plus rude que leurs rêves initiaux.
Le seuil de financement pour la prochaine levée augmente
Il est unanimement reconnu que l'entraînement des grands modèles consomme énormément d'argent. Li Kaifu a révélé qu’un entraînement complet coûtait environ 3 à 4 millions de dollars. Même un modèle moins coûteux comme Yi-Lightning utilise 2 000 GPU pendant un mois et demi, pour un coût dépassant les 3 millions de dollars.
Même DeepSeek, malgré sa réputation de faible coût, a requis des investissements initiaux colossaux. Selon SemiAnalysis, DeepSeek disposerait en réalité d’un énorme stock de puissance de calcul : environ 60 000 GPU Nvidia, dont 10 000 A100, 10 000 H100, 10 000 H800 « spéciaux » et 30 000 H20 « spéciaux ».
« Nous estimons que le coût d'entraînement d’un grand modèle généraliste tourne autour de 1 milliard de dollars, rien que pour la puissance de calcul, sans compter deux autres postes très coûteux : les données et les ressources humaines. Les talents dans le domaine des grands modèles sont extrêmement rares aujourd’hui », a expliqué le Dr Du Feng, associé fondateur de Jumptown Ventures et ancien responsable de Microsoft Ventures en Chine continentale.
Ces coûts élevés ont longtemps alimenté une idée répandue dans l’industrie : le ticket d’entrée pour investir dans une entreprise de grands modèles est de 100 millions de dollars. Autrement dit, sans levée de fonds, une startup dans ce secteur ne peut survivre.
Depuis le début de la « guerre des cent modèles » en 2023, des annonces de financement sortaient presque chaque mois. Mais avec la montée des discours sur la bulle IA, aucun financement majeur n’a été injecté aux « Six Dragons » depuis septembre 2024. Ce n’est qu’avant le Nouvel An chinois 2025 que Zhipu et Jieyue Xingchen ont annoncé avoir obtenu leur « financement hivernal » : respectivement une nouvelle levée de 3 milliards de yuans et une série B de plusieurs centaines de millions de dollars.
Les quatre autres « Dragons » n’ont publié aucune mise à jour de financement depuis plus de six mois : MiniMax a annoncé en mars dernier une série B de 600 millions de dollars, Baichuan AI a levé 5 milliards de yuans en juillet dernier, ZerOne AI a bouclé une nouvelle levée de plusieurs centaines de millions de dollars en août, et Moonshot a levé 300 millions de dollars en août également.
Pendant le Nouvel An chinois, le succès mondial de DeepSeek a suscité un éloge unanime pour l’entreprise et son fondateur Liang Wenfeng. Dans les cercles d’investissement, on spéculait beaucoup sur une éventuelle levée de fonds de DeepSeek et sur sa valorisation.
Des rumeurs ont circulé selon lesquelles Alibaba investirait 1 milliard de dollars pour 10 % de DeepSeek, valorisant ainsi l’entreprise à 10 milliards. Alibaba a rapidement démenti par la voix de son vice-président Yan Qiao : « Les informations selon lesquelles Alibaba investirait dans DeepSeek sont fausses. » Plus tard, des médias étrangers ont affirmé que « DeepSeek envisageait pour la première fois de lever des fonds externes », mais des responsables de DeepSeek ont de nouveau démenti, qualifiant toutes ces rumeurs de fausses informations.
« De nombreux investisseurs tentent directement ou par relations de rencontrer Liang Wenfeng. Je prédis que sa valorisation dépassera largement celle des actuelles “Six Dragons” », a déclaré un investisseur de CMBC Capital. « DeepSeek est désormais la référence. Pour que les Six Dragons obtiennent un nouveau financement en capital-risque, le seuil d’entrée est clairement plus élevé. »
En réalité, depuis le début de la vague des startups en grands modèles, peu d’acteurs croient sincèrement que les « Six Dragons » survivront tous comme entreprises indépendantes. Plusieurs fondateurs des « Six Dragons » ont exprimé publiquement des avis similaires. Par exemple, Yan Junjie, fondateur de MiniMax, pense qu’à l’avenir, seules cinq entreprises de grands modèles subsisteront au niveau mondial.
« La Chine aura forcément son propre ChatGPT. Comme pour les moteurs de recherche, nous avons nos propres exigences en matière de conformité. Mais le ChatGPT chinois ne naîtra que dans cinq entreprises : BAT + ByteDance + Huawei », a déclaré Cheng Hao, fondateur de Xunlei et de FarSight Capital.
Avec un succès durable, la fragmentation déjà existante parmi les « Six Dragons » s’accélérera encore davantage.
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