DeepSeek génère 4,09 millions de yuans par jour, mais les « substituts des grands groupes » restent englués dans des pertes abyssales
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DeepSeek génère 4,09 millions de yuans par jour, mais les « substituts des grands groupes » restent englués dans des pertes abyssales
En adoptant une vision évolutive concernant les grands modèles d'IA, on s'aperçoit qu'ils ressemblent aux technologies précédentes telles que l'internet ou les applications mobiles : tous ont été confrontés, dès leur apparition, au défi d'une commercialisation floue.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Wu Zi
Image : Générée par Wujie AI
DeepSeek, devenu viral, a déjà réussi à boucler son cycle commercial.
Source : DeepSeek
Le 1er mars 2025, DeepSeek a publié un article technique affirmant que du 27 au 28 février, avec un coût de location de GPU estimé à 2 dollars par heure, le coût journalier moyen de la plateforme s’élevait à 87 072 dollars (environ 630 000 yuans). Tous les tokens d'entrée/sortie étant tarifés selon R1, les revenus quotidiens atteignaient 562 027 dollars (environ 4,09 millions de yuans), générant un bénéfice net de 474 955 dollars (environ 3,46 millions de yuans), soit un taux de profit sur coût impressionnant de 545 %.
Cependant, il convient de noter que les données financières présentées par DeepSeek sont fortement simplifiées et idéalisées, éloignées des réalités complexes d’une exploitation commerciale réelle. DeepSeek admet ouvertement que les prix plus bas de V3, la facturation partielle pour certains services, ainsi que des remises en période creuse, font que les revenus réels de l’entreprise sont bien inférieurs.
Source : WeChat
Peut-être en raison du fort potentiel commercial perçu dans les grands modèles de DeepSeek, récemment, de nombreuses entreprises technologiques font des efforts considérables pour promouvoir leurs produits intégrant DeepSeek. Par exemple, le 16 février, la recherche Baidu a annoncé une intégration complète de DeepSeek et du dernier modèle Ernie pour sa fonction « Recherche approfondie ». Le 27 février, le nouveau produit de Tencent, « Yuanbao », a été ajouté à la section « Services de vie » de WeChat.
En réalité, le succès fulgurant de DeepSeek ne masque pas l’embarras lié aux capacités limitées de monétisation des grands modèles d’IA. Depuis l’apparition de ChatGPT en novembre 2022, qui a lancé la vague des grands modèles, ceux-ci n’ont toujours pas trouvé de scénarios commerciaux idéaux, et la plupart des entreprises spécialisées restent plongées dans des pertes continues.
Les produits destinés aux consommateurs (C2C) ont beaucoup de mal à générer des revenus, car ils nécessitent des dépenses massives en promotion, ce qui rend leur monétisation extrêmement difficile.
Un chemin possible vers la monétisation pourrait être la recherche assistée par IA.
Par exemple, récemment, certains internautes ont remarqué que lorsqu’on pose la question « Quel temps fait-il aujourd’hui ? » à Xiaomi Super Xiaoai, une publicité commerciale apparaît à la fin de la réponse.
Source : Weibo
Le 25 février 2025, Moonshot AI a effectué une modification légale incluant le service d’information pharmaceutique via Internet, suggérant qu’il prépare Kimi à accueillir des publicités médicales.
Lors de la conférence financière du quatrième trimestre 2024, Baidu a déclaré : « Nous prévoyons une augmentation progressive de nos revenus publicitaires grâce à nos efforts pour monétiser la transformation par l’intelligence artificielle. »
Toutefois, les résultats fournis par la recherche IA étant très uniques, le plus gros annonceur n’offrira pas nécessairement la meilleure solution. Au contraire, afin de compenser ses coûts marketing élevés, l’annonceur pourrait proposer des solutions peu compétitives, voire nuire aux intérêts des consommateurs. Après avoir interrogé plusieurs personnes, Doujiao Spicy constate que beaucoup restent prudents face à la publicité dans la recherche IA, craignant qu’elle compromette l’impartialité du système.
Une autre voie commerciale consiste pour les entreprises technologiques à jouer le rôle de « fournisseurs d’eau », en monétisant les infrastructures d’IA auprès des entreprises (B2B). Par exemple, le 20 février, iFlytek a lancé deux infrastructures d’IA entièrement domestiques : la tour Spark-DeepSeek et l’appareil tout-en-un Spark-DeepSeek, offrant aux clients finaux des solutions efficaces et fiables de déploiement de grands modèles.
Cependant, toutes les entreprises technologiques ne possèdent pas la base technique suffisante pour soutenir cette stratégie de « fournisseur d’eau ». En s’inspirant des expériences des industries PC et mobile, si les grands modèles d’IA veulent véritablement boucler leur cycle commercial, ils doivent probablement mieux comprendre les besoins des utilisateurs, créer de nouvelles interactions et de nouveaux scénarios transactionnels, plutôt que de se contenter de micro-innovations basées sur des modèles existants.
Récemment, DeepSeek a secoué l’industrie technologique non seulement parce qu’il adopte pleinement l’esprit de l’open source, mais aussi grâce à ses inférences plus efficaces et à ses coûts réduits. Selon les documents officiels, le coût d’inférence de DeepSeek-R1 n’est que de 17 % de celui de GPT-4 Turbo.
Après l’ouverture de DeepSeek, les entreprises technologiques n’ont plus besoin d’investir massivement dans la création de modèles fermés ; elles peuvent simplement intégrer DeepSeek-R1 pour bénéficier, à moindre coût, de capacités d’IA de pointe — une opportunité naturellement bien accueillie.
Néanmoins, il est important de souligner que bien que le coût d’inférence de DeepSeek soit faible, il n’est pas totalement gratuit. À mesure que le nombre d’utilisateurs augmente, de nombreuses entreprises incapables de monétiser tombent dans le « piège de l’échelle ».
Source : Compte Weibo de Liang Bin
Le 14 février 2025, Liang Bin, PDG de Beijing Bayou Technology, a publié sur les réseaux sociaux qu’un service grand public exécutant la version complète de DeepSeek, produisant 100 milliards de tokens par jour avec des cartes AMD MI300X, entraînerait des frais mensuels totaux d’environ 360 millions de yuans.
Un professionnel de l’IA a déclaré à Doujiao Spicy : « Étant donné que le coût est proportionnel au volume de calcul, les produits IA n’ont pas d’effet de rendements croissants comme les services internet traditionnels. Au contraire, plus le produit est performant, plus le coût augmente. »
Étant donné que la plupart des produits intégrant DeepSeek n’ont pas encore diversifié leurs sources de revenus, les activités liées à l’IA de la majorité des entreprises sont en réalité profondément déficitaires.
Par exemple, le compte WeChat « Gongshi Fensuiji » révèle que pour supporter la recherche IA de WeChat, Tencent aurait commandé entre 100 000 et 200 000 cartes H20, représentant un investissement matériel de 2 milliards de dollars.
Peut-être en raison de coûts amont exceptionnellement élevés et d’une capacité limitée à monétiser les résultats de recherche IA confinés à l’écosystème WeChat, Tencent n’a pas encore ouvert la fonction de recherche IA à tous les utilisateurs.
Dans ce contexte, Tencent mise désormais sur Yuanbao, capable de rechercher sur tout le web et intégrant la version complète de DeepSeek.
Grâce à d’importants investissements publicitaires sur WeChat, Bilibili et Zhihu, le 22 février, Yuanbao a dépassé Doudou en nombre de téléchargements journaliers, se classant deuxième sur le classement des applications gratuites d’App Store Chine.
De même, conscient du potentiel des technologies d’IA, Qihoo 360 a intensifié ses activités IA en 2024, lançant successivement la recherche 360 AI, la montre connectée 360 A9 AI Red Edition, et un assistant IA.
Source : Rapport financier de Qihoo 360 pour les trois premiers trimestres 2024
Mais malheureusement, en raison des coûts élevés de développement et d’exploitation des technologies IA, combinés à l’incapacité de générer des revenus en aval, la performance de 360 se détériore. Le rapport indique que pour les trois premiers trimestres 2024, le coût d’exploitation de 360 s’élève à 2,608 milliards de yuans, en hausse de 31,92 % en glissement annuel. Sur la même période, le chiffre d’affaires atteint 5,609 milliards de yuans, en baisse de 16,76 %, et la perte nette s’élève à 579 millions de yuans.
À l’inverse des entreprises orientées consommateur qui peinent à boucler leur cycle commercial, les fabricants de puces et les fournisseurs de cloud computing en amont, véritables « fournisseurs d’eau » de l’IA, voient leurs performances s’améliorer régulièrement.
Source : Rapport financier du troisième trimestre 2025 de NVIDIA
Prenons NVIDIA : au troisième trimestre fiscal 2025, ses revenus issus des centres de données ont atteint 30,8 milliards de dollars, en hausse spectaculaire de 112 %, un record historique. Grâce à cela, son bénéfice net s’élève à 19,309 milliards de dollars (+109 %), avec une marge brute à 74,6 %, en progression de 0,6 point.
La principale raison ? Les puces IA de NVIDIA, inégalées en performance, sont hautement irremplaçables. Avec le développement de l’industrie IA, NVIDIA peut imposer des prix élevés à ses clients en aval.
Louis Navellier, fondateur de la société de conseil Navellier & Associates, affirme : « Peu importe la performance des résultats de NVIDIA, je ne vendrai jamais ses actions, car je n’ai jamais vu d’action avec un tel pouvoir de monopole et une telle influence. »
Et ce n’est pas seulement NVIDIA, au sommet de la pyramide : même les fournisseurs de cloud plus en aval, comme Alibaba Cloud et Baidu Cloud, sortent progressivement du rouge grâce aux technologies IA.
Source : Rapport financier du troisième trimestre 2025 d’Alibaba
Le rapport d’Alibaba pour le troisième trimestre fiscal 2025 indique que le chiffre d’affaires d’Alibaba Cloud s’élève à 31,742 milliards de yuans, en hausse de 13 %, tandis que le résultat d’exploitation ajusté atteint 3,138 milliards de yuans, en progression de 33 %, principalement grâce à « la croissance des revenus du cloud public liée aux produits IA ».
Récemment, Morgan Stanley a indiqué dans une note de recherche que depuis le quatrième trimestre 2024, la rentabilité et la marge de Baidu Cloud se sont améliorées, une tendance susceptible de se poursuivre. Pour le premier trimestre 2025, les revenus de Baidu Cloud devraient augmenter de 20 % en glissement annuel.
Face aux perspectives prometteuses de l’IA, Alibaba Cloud intensifie ses investissements. Le 24 février 2025, Eddie Wu, PDG du groupe Alibaba, a annoncé qu’Alibaba investira plus de 380 milliards de yuans au cours des trois prochaines années dans les infrastructures matérielles du cloud et de l’IA, un montant supérieur à la somme totale des dix dernières années.
Il a ajouté : « L’essor de l’IA dépasse largement nos attentes, l’industrie technologique nationale est en plein essor, avec un énorme potentiel. Alibaba accélérera sans relâche le développement des infrastructures matérielles du cloud et de l’IA pour stimuler l’écosystème industriel. »
Comme l’a dit He Xiaopeng, président de XPeng Motors : « Les grands modèles linguistiques ne permettent à personne de vraiment gagner d’argent, sauf NVIDIA, ou peut-être Microsoft – encore que Microsoft ne gagne pas strictement parlant, OpenAI collecte des fonds, ne gagne pas d’argent, tout comme Xiaochuan. » En analysant la monétisation des grands modèles d’IA, Doujiao Spicy constate que l’écart entre les entreprises en amont et en aval est marqué : plus on descend dans la chaîne de valeur, plus on se rapproche des utilisateurs, moins on gagne d’argent.
Étant donné que les technologies de grands modèles d’IA sont devenues un phénomène majeur dans le secteur technologique, de nombreuses entreprises en aval se précipitent pour les adopter. Les infrastructures de calcul fournies par les « fournisseurs d’eau » en amont, comme les fabricants de puces et les fournisseurs de cloud, sont très demandées, leur permettant de générer rapidement des revenus et de boucler leur cycle commercial.
Les produits phares des nombreuses entreprises B2C intègrent certes des grands modèles d’IA, mais faute d’avoir simultanément développé des canaux de revenus, et devant assumer des coûts d’exploitation énormes, elles opèrent majoritairement à perte, « perdant de l’argent pour faire du bruit ».
Pour les « fournisseurs d’eau » en amont, boucler rapidement leur cycle commercial est certes une bonne nouvelle, mais la santé de la chaîne industrielle repose sur la capacité de toutes les parties à générer des flux de trésorerie positifs. Tant que les entreprises de modèles d’IA en aval ne parviennent pas à se monétiser, le récit commercial des « fournisseurs d’eau » reste fragile et sans fondement solide.
Étant donné que les grands modèles d’IA offrent un avantage comparatif considérable dans la recherche d’informations — capables non seulement de générer du contenu, mais aussi de comprendre le sens et de proposer des recommandations personnalisées — et que la monétisation des moteurs de recherche traditionnels est déjà éprouvée, de nombreuses entreprises Internet misent massivement sur la recherche IA, espérant y trouver une percée commerciale.
À ce sujet, Minsheng Securities indique dans une note que la recherche IA pourrait devenir la première super-application B2C concrètement monétisée, « le premier rayon de lumière dans la commercialisation des grands modèles ».
C’est pourquoi actuellement, des géants comme 360, Baidu, iFlytek, ainsi que des nouveaux entrants comme Moonshot, Zhipu AI et Metaphase Tech, entrent tous en lice sur le marché de la recherche IA.
Source : Classement des produits IA
Les faits montrent que en répondant aux besoins des utilisateurs, les produits de recherche IA sont devenus les pionniers de l’application concrète de l’IA. En janvier 2025, parmi les vingt premiers sites du classement des produits IA, trois étaient des moteurs de recherche IA : New Bing, Nami AI Search et Perplexity AI. Dans le classement national, quatre produits figuraient dans le top 20 : Nami AI Search, Metaphase AI Search, Zhihu Zhida et C Know.
Le cas le plus emblématique est Nami AI Search. Ancien acteur du secteur, 360 avait lancé en 2012 une activité de recherche générale, cherchant à concurrencer Baidu. Mais faute de compétitivité et de notoriété suffisantes, son activité n’a jamais décollé.
Avec la maturité croissante des technologies IA, 360 a fortement investi dans la recherche IA, lançant Nami AI Search, qui est désormais un leader du secteur. Selon le classement des produits IA en Chine, en janvier 2025, le trafic web de Nami AI Search atteignait 308 millions, se classant premier.
Parallèlement à cette expansion, de nombreuses entreprises de recherche IA expérimentent la monétisation. Après analyse, Doujiao Spicy identifie trois orientations principales : abonnement, publicité et vente d’API.
Perplexity AI, l’un des premiers acteurs, a opté dès le départ pour le modèle d’abonnement. Pour obtenir plus de recherches professionnelles, utiliser différents modèles d’IA ou analyser des fichiers, l’utilisateur doit souscrire à la version Pro, à 20 dollars par mois.
Selon The Information, Perplexity AI compterait 550 000 abonnés premium en 2025, générant un chiffre d’affaires annualisé de 127 millions de dollars. Malgré cela, l’entreprise reste déficitaire. Sur son blog officiel, Perplexity AI reconnaît : « Les 20 dollars mensuels ou 200 dollars annuels actuels ne suffisent pas à soutenir nos objectifs ambitieux ni notre programme croissant de partage des revenus avec les éditeurs. »
Yang Zhiyun, fondateur de Moonshot, pense que « facturer en fonction du nombre d’utilisateurs ne permet pas de créer davantage de valeur commerciale à mesure que le produit évolue ; l’abonnement n’est pas le modèle final ».
Étant donné la difficulté des entreprises occidentales à devenir rentables avec l’abonnement, dans un marché chinois où les habitudes de paiement sont faibles, les produits de recherche IA ne peuvent guère compter sur ce modèle pour boucler leur cycle commercial.
Source : Perplexity AI
Contrainte, Perplexity AI a lancé en novembre 2024 une stratégie publicitaire. Lorsqu’un utilisateur effectue une recherche, une publicité sponsorisée apparaît dans la section « Questions suivantes » au bas de la page.
En réalité, de nombreuses entreprises chinoises de recherche IA ciblent également le modèle publicitaire.
Il faut toutefois noter que contrairement aux moteurs traditionnels, qui affichent une multitude de résultats pouvant être classés par enchères, la recherche IA intègre et synthétise l’information, offrant des résultats très précis. Si les entreprises poussent trop loin la commercialisation, elles risquent de heurter les intérêts des utilisateurs.
Par exemple, si un utilisateur cherche une information médicale, placer en tête des hôpitaux Pay-per-click de type Putian, payant cher, pourrait facilement provoquer un nouvel « incident Wei Zexi ».
C’est précisément pourquoi les entreprises hésitent à aller trop loin dans la monétisation publicitaire de la recherche IA. Fin 2024, Zhou Hongyi, fondateur de 360, a déclaré publiquement : « En réalité, nous souffrons avec la recherche IA. Nous avons même du mal à nous réinventer, car pour l’instant, nous ne trouvons pas où placer des publicités. »
Outre les modèles orientés consommateur (abonnement, publicité), la recherche IA peut aussi générer des revenus via la vente d’API aux entreprises. Par exemple, Bing propose aux entreprises l’API Bing Search, qui leur permet d’intégrer une fonction de recherche à leurs propres services.
Source : Bing
Cependant, en raison du coût élevé des grands modèles, l’API Bing Search n’est pas bon marché. En mai 2023, Microsoft a relevé ses tarifs : pour l’API Bing compatible ChatGPT, moins d’un million de requêtes par jour coûte 28 dollars par mille appels ; au-delà, le prix passe à 200 dollars par mille. Microsoft explique : « Ce nouveau modèle reflète mieux les investissements technologiques continus de Bing pour améliorer la recherche. »
En raison de ces coûts élevés, en avril 2023, Brave Search a cessé toute connexion à l’API Bing, utilisant désormais son propre index, et prévoit de lancer son propre API Brave Search.
Étant donné que DeepSeek est open source, toute organisation peut l’intégrer gratuitement. Il devient donc difficile pour les moteurs de recherche IA de convaincre des clients techniques de payer plus cher pour leur propre API.
En mai 2024, Wang Xiaochuan, fondateur et PDG de Baichuan AI, a déclaré : « Les revenus d’API et ceux des grands modèles eux-mêmes ne sont pas les modèles commerciaux les plus attrayants. Ce n’est pas ce que nous devons viser ou comparer. »
En résumé, en raison de différences fondamentales avec les moteurs traditionnels en termes de besoins utilisateurs, d’architecture technique et de présentation des résultats, les trois modèles de monétisation actuels (abonnement, publicité, API) rencontrent de grands obstacles. Il sera difficile pour ces entreprises de devenir rapidement les géants de la recherche à l’ère de l’IA.
Les difficultés de monétisation rencontrées par les grands modèles d’IA ne sont pas isolées. Au début des ères PC et mobile, de nombreuses entreprises Internet avaient connu des défis similaires.
Prenez Tencent : selon le livre « La légende de Tencent » de Wu Xiaobo, fin 1999, OICQ comptait plus d’un million d’utilisateurs inscrits. Mais chaque jour, OICQ engloutissait d’énormes sommes sans générer de revenus. Les réserves de Tencent tombèrent à 10 000 yuans, frôlant la faillite. Désespéré, Ma Huateng envisagea de vendre l’entreprise pour 3 millions de yuans.
Pourtant, après avoir contacté plusieurs entreprises, aucune transaction ne put aboutir. La plupart n’évaluaient Tencent qu’à quelques dizaines de milliers de yuans, sur la base de ses actifs tangibles. Lin Jun, auteur de « Quinze ans d’ébullition », se souvient : « OICQ semblait un projet à forte croissance, mais personne au monde ne savait comment il pourrait gagner de l’argent. »
La suite est bien connue : grâce à une nouvelle interaction via messagerie instantanée, QQ a créé un usage inédit du chat en ligne, puis développé la publicité, QQ Show, QQ Games, etc., faisant de Tencent une entreprise extrêmement rentable.
He Xiaopeng pense que après un changement d’interaction vient un changement de scénario, ouvrant de vastes opportunités commerciales. Des produits comme QQ, Didi ou Meituan ont réussi à boucler leur cycle commercial grâce à de nouvelles interactions et scénarios transactionnels, créant plus de valeur pour l’utilisateur.
Contrairement à la transition du PC au mobile, où seul le support du contenu changeait, les grands modèles d’IA impliquent peut-être un changement complet du support, de l’interaction et des scénarios, avec des modèles commerciaux radicalement différents de l’Internet traditionnel.
Concernant la monétisation de l’IA dans l’automobile, He Xiaopeng est enthousiaste : « Si le niveau L4 est atteint, les revenus logiciels ou écologiques des véhicules augmenteront fortement. Par exemple, le lavage automatique de la voiture, c’est un revenu écologique ; le stationnement automatique, un autre ; la recharge automatique, un troisième. »
Bien sûr, la voiture intelligente n’est qu’un scénario vertical d’application de l’IA. Au-delà, l’IA offre bien plus d’horizons. Par exemple, Yann LeCun, scientifique en chef de Meta, pense qu’à mesure que la technologie mûrira, les lunettes IA intégreront des agents IA, permettant aux utilisateurs de gérer leurs tâches quotidiennes, augmentant considérablement leur efficacité, leur créativité et leur productivité.
Au fil de ce processus, les lunettes IA pourraient vivre leur « moment iPhone », et l’IA, accompagnée d’un élargissement des usages, découvrir de nouveaux modèles commerciaux — comme faire du shopping, naviguer ou regarder des vidéos immersives via des lunettes IA.
Il est clair que si l’on adopte une vision prospective des grands modèles d’IA, on constate qu’ils ressemblent aux technologies précédentes (Internet, apps mobiles), confrontés initialement à une incertitude commerciale.
Heureusement, les besoins des utilisateurs sont constants. De grandes entreprises et startups explorent activement de nouvelles fonctionnalités et interactions. Dès qu’un nouveau scénario d’utilisation sera découvert, les grands modèles d’IA pourront enfin boucler leur cycle commercial.
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