Derrière le mythe des profits de DeepSeek : les angoisses et les mesures d'auto-sauvetage de l'IA des grandes entreprises
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Derrière le mythe des profits de DeepSeek : les angoisses et les mesures d'auto-sauvetage de l'IA des grandes entreprises
Open source + gratuité, c'est une « arme à double tranchant ».
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Wang Lu
Image : Générée par Wuji AI
L'IA semble être devenue la « bouée de sauvetage » des grandes entreprises technologiques.
Que ce soient les chiffres positifs dans les rapports financiers ou les bonnes nouvelles régulières, tout tourne autour de l'IA.
Par exemple, dans le rapport annuel 2024 de Baidu, mitigé mais porteur de points lumineux, les moments forts sont presque tous attribuables à l’IA :
Le modèle Ernie connaît une croissance fulgurante du volume d'appels quotidiens, multiplié par 33 en un an pour atteindre 1,65 milliard. Le nombre d'utilisateurs payants de Baidu Wenku dépasse 40 millions, se plaçant au deuxième rang mondial et premier en Chine.
Alibaba a également enchaîné trois succès dès le début de l'année grâce à l'IA :
D'abord, sous l'effet de DeepSeek, le modèle open source Qwen d'Alibaba a attiré l'attention ; ensuite, la sortie du nouveau modèle Qwen2.5-Max, salué comme surpassant DeepSeek V3 en performance ; puis l'annonce d'un partenariat avec Apple sur leurs activités IA, entraînant une forte hausse de son cours boursier.
Cependant, depuis près de 40 jours que DeepSeek est entré dans le grand public, les grandes entreprises ressentent davantage d'anxiété que de bénéfices. Après avoir investi massivement en ressources humaines, matérielles et financières, c'est finalement un produit développé par une start-up qui fait sensation. Récemment, DeepSeek a même révélé publiquement une information explosive : son taux de rentabilité atteindrait 545 % (bénéfice théorique), soit potentiellement 3,46 millions de yuans de profit par jour.
Sous ces chocs successifs, les grandes entreprises ont changé de stratégie : certaines choisissent de collaborer avec DeepSeek faute de pouvoir le concurrencer, d'autres passent de modèles fermés à des modèles open source, allant jusqu'à sacrifier une voie commerciale en rendant gratuits leurs produits destinés aux consommateurs (C).
Mais cette série de mesures suffira-t-elle vraiment à guérir leur anxiété face à l'IA ?
Où en est l'IA des grandes entreprises ?
Avant l'émergence de DeepSeek, la stratégie des grandes entreprises en matière d'IA reposait sur des investissements massifs et une exploitation de leurs forces propres.
Les grands modèles sont considérés comme des infrastructures fondamentales de l'industrie de l'IA. Les géants internet (Baidu, Tencent, Alibaba, ByteDance, Kuaishou, etc.), les fabricants d'électronique grand public (Huawei) et les spécialistes de la reconnaissance vocale (iFlytek) ont tous lancé leurs propres grands modèles. Comparées aux jeunes pousses appelées « les six petits tigres de l’IA », les grandes entreprises disposent d'avantages clairs en termes de capitaux et de talents.
En observant la vitesse globale d'innovation technologique dans le secteur ainsi que les informations publiques disponibles, on constate que les grands modèles des grandes entreprises ne présentent pas de différences fondamentales au niveau technique. Toutefois, elles divergent par leur date d'entrée sur le marché, leur positionnement et leur stratégie commerciale. Voici les principales distinctions :
Ces trois différences reflètent dans une certaine mesure l'attitude initiale et le positionnement des grandes entreprises vis-à-vis de l'IA.
Par exemple, une « entrée précoce » indique une anticipation technologique et une accumulation préalable dans le domaine, ainsi qu'une capacité de réaction rapide. Cependant, cela comporte aussi un risque : la technologie n’étant pas encore pleinement mature, les coûts liés à la recherche et au développement ainsi qu’à la promotion sont plus élevés.
D’après le tableau ci-dessus, Huawei est le premier acteur, mais il convient de noter que bien que basé sur une architecture Transformer, son modèle diffère complètement des dialogues de type ChatGPT. Il s’inscrit plutôt dans une orientation « spécialisée pour l’industrie » (contre l’intelligence générale de ChatGPT). Si l’on se concentre sur les grands modèles d’intelligence générale, c’est Baidu qui a été le plus précoce, lançant les tests invités du modèle Ernie Yiyan en mars 2023 (sans ouverture complète).
Toutefois, la date de lancement n’est pas le critère principal pour évaluer la qualité d’un modèle.
La stratégie commerciale d’une grande entreprise détermine les applications possibles de son modèle, influençant ainsi son positionnement. D’un point de vue technique, cela découle principalement des données utilisées pour l’entraînement.
Ernie Yiyan de Baidu repose surtout sur des données textuelles issues d’Internet ; Qwen d’Alibaba utilise des données multimodales (texte, images, audio) ; Hunyuan de Tencent s’appuie sur les données des réseaux sociaux et comportements des utilisateurs ; Doubo de ByteDance tire environ 50 à 60 % de ses données des services internes du groupe (Douyin, Toutiao) ; le modèle Pangu de Huawei utilise diverses données industrielles, météorologiques, textuelles et visuelles.
Cela explique pourquoi chaque grand modèle excelle dans des scénarios différents : Ernie Yiyan domine le traitement de longs textes et les dialogues multilingues ; Hunyuan brille dans les contextes sociaux ; Doubo se distingue par la génération de contenu et les recommandations précises ; Qwen répond plus rapidement dans les scénarios de recommandation e-commerce ; Pangu affiche une vitesse d’exécution et une capacité de généralisation remarquables, capable de gérer efficacement des tâches à grande échelle.
Il est facile de remarquer que les domaines d’excellence de chaque modèle reflètent directement leurs activités centrales.
Enfin, concernant la stratégie commerciale, elle reflète dans une certaine mesure le jugement des grandes entreprises sur leurs capacités et les tendances du secteur. Deux aspects peuvent être observés : l’ouverture ou non du code source, et la gratuité ou non des produits destinés aux consommateurs (C).
ByteDance, Kuaishou, iFlytek et Huawei maintiennent actuellement un modèle fermé, tandis que Baidu, Tencent et Alibaba optent pour une large ouverture. En ce qui concerne les applications C, Baidu, Tencent et Alibaba ont choisi la gratuité, alors que ByteDance, Kuaishou et iFlytek offrent généralement un nombre limité d’utilisations gratuites.
Les avantages de l’open source ont déjà été perçus par Alibaba : selon le dernier classement des grands modèles open source publié par la plateforme Hugging Face, les dix premiers modèles sont tous dérivés du modèle Qwen d’Alibaba.
Dans les produits C, Doubo, resté gratuit, a connu la croissance la plus spectaculaire. Selon le classement des produits d’IA, en janvier 2025, Doubo comptait 78,61 millions d’utilisateurs mensuels actifs en Chine, se plaçant en tête du club des applications ayant dépassé le seuil du milliard, loin devant celles des autres grandes entreprises.
Cependant, beaucoup s’interrogent sur le classement global des capacités des grands modèles des grandes entreprises. Selon plusieurs professionnels, les meilleurs modèles des grandes entreprises restent majoritairement fermés. Dans un contexte d’opacité partielle, il est difficile d’évaluer précisément leurs performances respectives.
Le rapport de Frost & Sullivan intitulé « Évaluation des capacités des grands modèles en Chine 2024 » place les modèles Ernie Yiyan de Baidu, Hunyuan de Tencent et Qwen d’Alibaba en première ligne, soulignant leur technicité complète et leur importante base d’utilisateurs. Néanmoins, aucune hiérarchie claire n’est établie entre eux.
Qin Xiang, ingénieur logiciel, indique que les différences entre ces modèles tiennent à l’architecture technique et aux données d’entraînement. Par exemple, en termes d’architecture, la taille et le nombre de paramètres sont des indicateurs clés de la complexité et des capacités d’un grand modèle. En général, plus la taille et le nombre de paramètres sont élevés, plus les capacités d’apprentissage et d’expression du modèle sont fortes. DeepSeek-R1, qualifié de géant en termes de paramètres, dispose ainsi d’une gigantesque base de connaissances avec 671 milliards de paramètres.
Selon cet indicateur, parmi les grands modèles des grandes entreprises, ceux dotés de capacités de raisonnement profond, comme Ernie Yiyan, se distinguent particulièrement. Toutefois, dans des domaines verticaux spécifiques, Ernie Yiyan est surpassé par Qwen, qui a développé et mis en ligne huit modèles spécialisés.
En résumé, chaque grand modèle présente des atouts différents, et aucun ne domine absolument sur tous les fronts.
Après 40 jours d’essor de DeepSeek : quatre transformations chez les grandes entreprises
L’émergence de DeepSeek pousse les grandes entreprises à revoir leur stratégie IA. Compte tenu des dernières annonces et témoignages du secteur, quatre transformations majeures peuvent être identifiées.
Premièrement, passage du modèle fermé à l’open source — la transformation la plus significative.
Plusieurs professionnels soulignent que le succès de DeepSeek doit beaucoup à l’open source.
Le débat sur l’ouverture ou la fermeture des grands modèles n’a jamais cessé, tant en Chine qu’à l’étranger. Li Yanhong, président de Baidu, était auparavant un fervent défenseur du modèle fermé, estimant que celui-ci offrait un avantage tant sur le plan technologique que commercial.
De son point de vue technique, Qin Xiang explique que l’open source signifie la publication du code source principal, permettant aux concurrents de reproduire rapidement la technologie. Le choix initial du modèle fermé par les grandes entreprises visait principalement à protéger la propriété intellectuelle et créer des barrières commerciales (comme OpenAI, qui n’avait pas publié le code source de GPT-3).
Cependant, il observe que sous l’impulsion de DeepSeek, les grandes entreprises ont changé d’orientation, privilégiant désormais la création d’un écosystème (par exemple, Tencent rend open source son modèle vidéo Hunyuan pour inciter les développeurs à utiliser ses services cloud) afin de générer des revenus durables, plutôt que de compter uniquement sur la confidentialité technologique.
Baidu a désormais annoncé que la série Ernie 4.5 sera entièrement open source d’ici fin juin 2025. À ce jour, la plupart des modèles de Baidu, Alibaba et Tencent sont soit déjà open source, soit en voie de l’être.
Deuxièmement, recentrage stratégique : passage d’un focus B2B à une approche « double front » B2B + B2C.
Qin Xiang explique que la monétisation des grands modèles repose sur trois leviers principaux : services supplémentaires, valorisation des données et services conformes à la réglementation, le premier étant le plus important, via notamment les personnalisations entreprises et les revenus d’appels API. Il précise que la version entreprise d’Ernie Yiyan de Baidu coûte plusieurs millions de yuans par an, tandis qu’Alibaba Cloud propose aux administrations et entreprises un système de service client personnalisé Qwen, dont les contrats individuels peuvent atteindre plusieurs centaines de millions de yuans.
Autrement dit, les grandes entreprises dépendent encore largement des revenus B2B. Toutefois, récemment, plusieurs d’entre elles ont commencé à accorder davantage d’importance à la promotion de leurs applications B2C, adoptant une stratégie « double front » B2B/B2C.
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Par exemple, Tencent intensifie la promotion de son application Yuanbao, en la plaçant notamment dans la grille à neuf cases de WeChat, lui offrant ainsi un accès privilégié au trafic, tout en lançant des campagnes publicitaires multicanal : promotions dans l’écosystème Tencent, mais aussi sur Douyin, Bilibili et Zhihu.
Selon les données d’App Growing, en février, parmi les 20 outils IA ayant le plus investi en publicité, les produits IA des grandes entreprises étaient tous présents (sauf Huawei, qui n’a pas de produit B2C). Celui qui a dépensé le plus est Yuanbao de Tencent, dont les dépenses publicitaires en février représentaient 46 % du total, soit presque autant que ses dépenses cumulées des neuf mois précédents, dépassant même celles de Doubo de ByteDance.
Par ailleurs, Alibaba recrute massivement pour renforcer ses équipes B2C.
Selon certains professionnels, la pression accrue sur leurs activités B2B due à l’offre open source et aux tarifs bas d’API de DeepSeek les pousse à explorer davantage de pistes commerciales côté B2C.
Troisième transformation : passage de la facturation à la gratuité des applications B2C.
DeepSeek, performant et gratuit, a conduit à une vague de gratuité : après son succès, Baidu a annoncé rendre Ernie Yiyan gratuit aux utilisateurs, tout comme OpenAI s’apprête à le faire avec GPT-5.
« L’objectif est d’attirer davantage d’utilisateurs et d’accroître la part de marché », explique Qin Xiang. Un plus grand nombre de retours utilisateurs permet d’optimiser davantage les performances du modèle, améliorant ainsi les services B2B et justifiant des frais plus élevés pour les modèles personnalisés.
Quatrième transformation : passage d’investissements lourds à la réduction des coûts et à la guerre des prix.
Au cours des dernières années, lors de la « guerre des cent modèles », les entreprises d’IA ont dépensé des dizaines, voire des centaines de millions de dollars. DeepSeek, quant à lui, a entraîné son modèle DeepSeek-R1, rivalisant avec OpenAI o1, pour seulement 5,576 millions de dollars en coût GPU, ce qui a poussé les grandes entreprises à reconsidérer leur approche.
Plusieurs professionnels affirment que la réduction des coûts avait déjà commencé en fin d’année dernière, mais l’émergence de DeepSeek a accéléré cette tendance.
Qin Xiang constate clairement que la compétition s’est progressivement déplacée de la « technologie d’abord » vers une lutte combinée sur les « coûts + écosystème ». Par exemple, en janvier dernier, le prix de l’API de Doubo 1.5Pro a chuté drastiquement, puis en décembre, ByteDance a réduit de 85 % le prix de son modèle visuel, faisant entrer le secteur dans l’ère du « centime ».
En février de cette année, deux anciens de Baidu se sont même livrés à un duel public sur les prix des grands modèles : Shen Dou, président du groupe Cloud Intelligence de Baidu, a dénoncé une « guerre des prix malveillante » dans le secteur chinois des grands modèles, citant explicitement Doubo. Peu après, Tan Dai, président de Volcano Engine (ByteDance), a répondu sur WeChat Moments, affirmant que la baisse des prix était inévitable suite aux progrès technologiques.
DeepSeek n’est pas resté inactif : après avoir annoncé la fin de sa période promotionnelle, il a relancé une « réduction temporaire » le 26 février, proposant DeepSeek-V3 à 50 % du prix initial et DeepSeek-R1 à 25 %, soit une baisse maximale de 75 %, entre 00h30 et 08h30 chaque jour.
La pression augmente pour les grandes entreprises.
Gratuité et open source : les grandes entreprises peuvent-elles reconquérir leur terrain ?
Compte tenu des avis du secteur, parmi ces quatre changements, les deux qui ont actuellement le plus d’impact sur les grandes entreprises sont l’open source et la gratuité.
Examinons d’abord l’open source.
Liu Cong, expert en grands modèles d’IA, souligne qu’avant l’apparition de DeepSeek, que ce soit OpenAI à l’étranger ou les grandes entreprises chinoises, toutes optaient soit pour un modèle totalement fermé, soit pour une ouverture partielle (jamais de leur meilleur modèle). DeepSeek, lui, a choisi d’ouvrir même son modèle de raisonnement le plus puissant, DeepSeek-R1 — ce qui enthousiasme particulièrement les professionnels.
Toutefois, l’open source comporte aussi des pertes de revenus potentiels et des risques techniques.
Le docteur Wei Liang, spécialiste en intelligence artificielle, indique que l’ouverture ou la fermeture du code reflète deux modèles commerciaux et approches de développement distincts : indirect contre direct. Le cas typique d’open source en Chine est le modèle Qwen d’Alibaba, qui favorise des collaborations commerciales via des adaptations. Ce choix s’inscrit dans une stratégie écosystémique propre à l’entreprise.
Mais de nombreuses grandes entreprises ont conçu leurs grands modèles dans une logique de productivité technologique (OpenAI, Baidu, Huawei, iFlytek), où les abonnements constituent une source de revenus cruciale. Adopter l’open source affecte inévitablement ces revenus.
L’open source expose également à des attaques malveillantes et à des risques de maintenance communautaire. Une fois le code publié, des attaquants peuvent analyser les failles et exploiter les systèmes utilisant ces modèles.
La maintenance communautaire future pose également problème. Qin Xiang précise qu’elle exige un investissement continu en ressources (documentation, support technique, mises à jour), sans quoi l’écosystème technique risque de se fragmenter. S’il existe de multiples versions modifiées par les développeurs (comme Ubuntu ou CentOS pour Linux), il devient difficile d’uniformiser les standards, conduisant à une « fragmentation technologique ».
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Certains professionnels affirment franchement que même si les grandes entreprises rendent leurs modèles open source, leur attractivité reste limitée.
L’objectif de l’open source est d’attirer les développeurs et partenaires pour qu’ils utilisent le modèle dans leurs propres innovations. Toutefois, le Dr Wei Liang juge que « l’ouverture actuelle sent souvent la publicité ».
« On peut voir la méthode d’inférence et les poids des paramètres, mais les techniques cruciales comme le filtrage des données ou les astuces d’entraînement ne sont jamais divulguées, ce qui rend difficile pour les développeurs ordinaires d’effectuer des itérations technologiques. »
Il est important de noter que l’open source ne signifie pas nécessairement gratuit. Les utilisateurs doivent respecter le contrat open source fourni par le fournisseur, incluant parfois des « clauses payantes ».
Par exemple, le Dr Wei Liang utilise parfois le modèle Qwen d’Alibaba pour développer des applications IA. Une fois la technologie validée, s’il souhaite procéder à un ajustement ou une adaptation entreprise, il doit contacter l’équipe commerciale. Il ajoute que les contrats open source peuvent inclure des restrictions liées à la taille de l’entreprise, par exemple un seuil d’effectif déclenchant une obligation de paiement.
Voyons maintenant l’impact de la gratuité.
La stratégie de gratuité vise à conquérir rapidement le marché grand public (C). Un exemple emblématique est Doubo, toujours gratuit, qui a atteint selon QuestMobile, au 9 février 2025, 18,45 millions d’utilisateurs actifs quotidiens en moyenne hebdomadaire (calculée sur la semaine du 3 au 9 février), juste derrière DeepSeek, et devant Kimi, Wenxiaoyan, Tongyi et Yuanbao.
Néanmoins, les professionnels restent prudents quant à l’ampleur réelle de cet avantage. La fidélité des utilisateurs aux chatbots est faible, et la culture du paiement reste limitée en Chine.
« Même pour des outils de génération vidéo IA nécessitant normalement un paiement, la plupart des applications chinoises attirent les utilisateurs avec des crédits gratuits », note un professionnel. Selon lui, le succès de Doubo parmi les IA généralistes tient autant à sa gratuité qu’à la puissante stratégie marketing de ByteDance.
Qin Xiang estime que l’effet DeepSeek, tel un poisson-chat stimulant la compétition, oblige les grandes entreprises à passer d’une course technologique à une confrontation globale sur les coûts et l’écosystème. Les stratégies d’open source et de gratuité sont une « épée à double tranchant » face à la concurrence et à la construction d’écosystème — même si elles réduisent temporairement les revenus, elles sont devenues incontournables.
L’effet poisson-chat de DeepSeek n’est pas encore terminé.
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