Décryptage de la stratégie IA d'Alibaba : jamais officiellement annoncée, mais déjà lancée à plein régime
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Décryptage de la stratégie IA d'Alibaba : jamais officiellement annoncée, mais déjà lancée à plein régime
Alibaba a peut-être pris conscience qu'une auto-évolution ne repose pas seulement sur le retour à la valeur utilisateur et à l'esprit d'entreprise, mais requiert surtout une révolution de la productivité.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Zhang Peng
Au printemps 2025, toute la sphère technologique chinoise a probablement passé le Nouvel An chinois dans l'angoisse. DeepSeek a bouleversé l'industrie des grands modèles d'une manière inattendue par tous.
Bien que cela remonte à plusieurs mois, les répercussions en chaîne de cet événement sont profondes. Le grand public et les médias se concentrent davantage sur les startups, comme l'évolution des « quelques petits dragons de l'IA », mais en réalité, les « grandes entreprises » nationales ont également subi un choc considérable.
Par exemple, Baidu a discrètement adopté une stratégie axée sur les modèles open source, supprimé les frais d'abonnement à Wenxin, et intégré DeepSeek-R1 pour renforcer davantage son activité fondamentale : la « recherche ». Tencent, quant à lui, a brusquement abandonné son attitude habituellement détendue et prudente, intégrant immédiatement DeepSeek-R1 dans toute sa gamme d'applications, notamment WeChat. Quant à ByteDance, selon certaines rumeurs, il aurait entamé une profonde introspection : alors qu'il est déjà pleinement déterminé à miser massivement sur les grands modèles, comment mieux équilibrer efficacement l'amélioration technologique avec le soutien aux besoins opérationnels ?
Ces deux dernières années, les bouleversements fréquents dans le domaine de l’IA sont devenus monnaie courante. Je repense à la fête de remerciement organisée par NVIDIA à Pékin début 2025, où Ji Yichao (Peak), scientifique en chef de Manus, a demandé à Jensen Huang ce qui pourrait encore le surprendre dans l'avenir de l'IA. La réponse de Huang fut « rien » — nous sommes entrés dans une phase industrielle intrinsèquement imprévisible.
Pour les petites entreprises, la rapidité et l'agilité sont leurs atouts ; elles s'adaptent donc relativement bien à ces chocs. Mais pour les grandes entreprises, je pense que le défi est plus grand. Peu importe l’existence ou non d’un vaste « département stratégique », définir une stratégie pour une organisation colossale dans une phase industrielle aussi incertaine constitue un défi particulièrement ardu.
Au cours des derniers mois, lors des conférences résultats financiers, les grandes entreprises chinoises ont progressivement révélé leur stratégie IA, mais celle-ci reste fragmentée. J'ai récemment mené une étude approfondie sur Alibaba et découvert que ces fragments stratégiques peuvent désormais être assemblés en un tableau clair et cohérent, faisant progressivement émerger des intentions stratégiques précises.
Objectivement parlant, Alibaba n’a jamais officiellement « publié » sa stratégie IA. Pourtant, je pense qu’il pourrait bien être le premier géant national à avoir élaboré un plan clair à trois ans et des objectifs précis à dix ans dans le domaine de l’IA. Plus important encore, on dirait qu’Alibaba a déjà harmonisé silencieusement l’ensemble de ses systèmes internes autour de ces objectifs et missions, lançant ainsi une campagne coordonnée à grande échelle.
Les objectifs et actions de cette « grande entreprise » à l’ère de l’IA auront inévitablement un impact industriel. Aujourd’hui, examinons ensemble cette « stratégie Alibaba » que j’ai reconstituée.
Commençons par un bref sommaire. Si l’on utilise le langage classique de la « mission, vision, valeurs » pour définir les « objectifs, résultats et méthodes » d’Alibaba à l’ère de l’IA, cela donne approximativement ceci :
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L’AGI doit être l’objectif prioritaire d’Alibaba
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Alibaba devra devenir l’infrastructure majeure en Asie à l’ère de l’IA et la meilleure pratique de référence
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Open source ! Open source ! Open source !
01
AGI, pourquoi cela doit venir d’Alibaba
Le but stratégique le plus crucial à l’ère de l’IA
Beaucoup ont sans doute remarqué qu’Alibaba a retrouvé une forte croissance dès le début de l’année lors de la publication de ses résultats. Les produits liés à l’IA d’Alibaba Cloud affichent même une croissance trimestrielle à trois chiffres depuis six trimestres consécutifs. Lors de cette conférence résultats, le PDG Wu Yongming a présenté pour la première fois de façon systématique quelles opportunités Alibaba compte saisir, en s’appuyant sur ses forces et spécificités propres à l’ère de l’IA.
Examinons d’abord la situation actuelle d’Alibaba dans l’industrie de l’IA : aujourd’hui, Alibaba Cloud, la famille de modèles Qwen et son écosystème open source, ainsi que divers cas d’utilisation ToC comme Taobao-Tmall et Quark, font d’Alibaba au moins l’un des acteurs les plus incontournables du marché asiatique de l’IA. C’est là le point de départ sur lequel Alibaba fonde sa perception des opportunités actuelles et futures, à trois ans comme à dix ans.
D’un autre côté, la prolongation naturelle de la mission historique d’Alibaba — « rendre les affaires faciles pour tout le monde » — à l’ère de l’IA consiste forcément à fournir des infrastructures aux innovations et transformations de milliers d’industries. Cela signifie qu’à chaque niveau — calcul, modèle, application — les plateformes telles qu’Alibaba Cloud, la famille de modèles Qwen et son écosystème open source, ainsi que les plateformes applicatives doivent continuer à évoluer.
Lors de cette conférence résultats, Wu Yongming a clarifié la tâche cruciale entre les atouts dont ils disposent et les objectifs industriels futurs. Ses mots exacts étaient : « Notre premier objectif est de poursuivre la réalisation de l’AGI, en repoussant continuellement les limites de l’intelligence des modèles. »
Qu’un géant du calibre d’Alibaba affirme vouloir « s’efforcer d’atteindre l’AGI » n’est pas nouveau, ni inattendu. Il a effectivement le droit de le dire. Mais la sincérité derrière cette déclaration mérite d’être examinée à travers son importance concrète pour Alibaba.
En réalité, depuis l’émergence de cette vague d’IA, l’impact psychologique de ce changement technologique varie d’une grande entreprise à l’autre. Sans aborder ici les « états mentaux » de ByteDance ou Tencent, je pense qu’Alibaba perçoit l’AGI comme une direction clé pour passer de la défensive à l’offensive. Voilà pourquoi AGI doit être son objectif numéro un, sans alternative possible.
Depuis des années, avec la montée en puissance de Pinduoduo et du commerce via Douyin, le secteur du commerce électronique d’Alibaba subit une pression constante, clairement en position défensive. De même, son autre pilier majeur — le cloud computing — a connu des erreurs stratégiques, avec une croissance stagnante à un seul chiffre pendant une longue période, offrant ainsi à d’autres concurrents comme Volcano Engine ou Baidu Intelligent Cloud l’occasion de grignoter progressivement ses parts de marché.
Que signifie être en « défense » ? Que signifie se faire « rogner petit à petit » ? Personne ne connaît mieux qu’Alibaba le goût amer de cette passivité. Le 29 novembre 2023, alors que sa capitalisation boursière était sur le point d’être dépassée par Pinduoduo, les forums internes d’Alibaba étaient remplis de messages exprimant la déception, l’amertume et la frustration d’anciens jeunes prodiges autrefois fiers. Ce soir-là, Jack Ma, fondateur d’Alibaba, a rompu son silence inhabituel en affirmant : « Je crois fermement qu’Alibaba va changer, qu’Alibaba va se transformer. »
Sa phrase suivante fut : « L’ère du commerce électronique piloté par l’IA ne fait que commencer. C’est une opportunité, mais aussi un défi pour chacun. »
La défense ne suffit pas. Comment passer à l’attaque ? À ce moment précis, l’Histoire offre à Alibaba une nouvelle variable : l’AGI. Dit plus clairement, l’intelligence artificielle générale représente une mise à niveau fondamentale de la productivité. Toutes les compétitions commerciales, structures industrielles, profits et modèles économiques relèvent en fin de compte des « rapports de production ». Or, le changement fondamental de la productivité constitue le levier le plus puissant pour modifier un statu quo.
Beaucoup se souviennent que Joe Tsai, cofondateur d’Alibaba et président du conseil d’administration, a évoqué une introspection interne sur le retard pris par Alibaba ces dernières années. Selon lui, le cœur du problème réside dans l’oubli de l’identité véritable du client : ne pas offrir aux utilisateurs de l’application la meilleure expérience, ne pas créer réellement de valeur pour eux.
Cet « oubli » correspond en réalité à un « manque d’investissement en ressources » vers les bons objectifs. La vérité du monde des affaires est qu’une organisation innovante et avant-gardiste ne progresse que rarement grâce à une décision visionnaire quasi divine, mais plutôt par un investissement continu et suffisant sur la bonne trajectoire — voire parfois par un « gaspillage significatif ».
Toute entreprise dispose de ressources limitées. Dans un contexte où de plus en plus d’acteurs la « rognent petit à petit », se battre pied à pied pour défendre chaque parcelle, répondre de façon passive ou courir après les tendances ne permettra pas de renverser la situation. C’est une impasse. Alibaba doit aujourd’hui opérer une percée collective, revenir à l’énergie de ses débuts — comme à l’époque où Internet, en tant que force productive avancée, lui a donné un accès « illimité » aux ressources. Aujourd’hui, pour améliorer l’expérience utilisateur, augmenter l’efficacité opérationnelle, ou faire bénéficier davantage chaque partie — utilisateurs, marchands, plateforme — il faut un nouveau surplus de productivité. Et seule l’augmentation de la productivité peut résoudre véritablement les problèmes.
En définitive, « poursuivre l’AGI » doit être le premier objectif d’Alibaba à cette époque parce qu’Alibaba comprend que la révolution qu’il a lancée est loin d’être achevée. Il doit se ressaisir, revenir à ses racines, et continuer d’utiliser la « force productive avancée » pour mener la révolution jusqu’au bout.
Car seul celui qui reste révolutionnaire ne sera pas révolutionné.
02
Pendant les trois prochaines années, période clé d’infrastructure IA : quels objectifs atteindre ?
Après avoir clarifié la logique globale, examinons maintenant les objectifs concrets visibles chez Alibaba. Actuellement, les trois prochaines années seront une période cruciale d’investissement dans l’infrastructure IA.
En lien avec les caractéristiques de ses activités et sa stratégie IA, Wu Yongming a également présenté lors de la conférence résultats de février une feuille de route stratégique plus détaillée. Trois domaines prioritaires ont été identifiés pour des investissements accrus durant les trois prochaines années :
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Infrastructures de l’IA et du cloud computing ;
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Plateforme de modèles fondamentaux IA et applications natives IA ;
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Transformation et mise à niveau IA des activités existantes.
Dans ce cadre, l’infrastructure IA constitue l’opportunité la plus certaine. Wu Yongming a fixé des attentes claires en matière d’investissement : les trois prochaines années marqueront le cycle d’investissement le plus important et concentré de l’histoire du groupe Alibaba dans les infrastructures cloud et IA, avec un budget dépassant 380 milliards de yuans dédié aux infrastructures matérielles du cloud et de l’IA — un montant supérieur à la somme cumulée des dix dernières années.
Cet engagement financier découle des signaux sectoriels observés derrière la croissance trimestrielle à trois chiffres des revenus liés à l’IA chez Alibaba Cloud. La demande client continue de croître, et plus rapidement encore que prévu. Surtout depuis le Nouvel An chinois, l’arrivée de DeepSeek-R1 a provoqué une flambée généralisée de la demande en inférence IA. Chez Alibaba Cloud, plus de 60 à 70 % des nouvelles demandes clients concernent spécifiquement l’inférence.
À plus long terme, lorsque l’IA passe de la phase d’entraînement à celle d’inférence, l’espace de demande et d’opportunités pour le cloud IA commence seulement à s’ouvrir.
Ces deux dernières années et demie, de l’IA générative impulsée par ChatGPT aux calculs agents incarnés par Deep Research ou Manus, puis vers l’intelligence incarnée et l’autopilotage qui transformeront le monde physique, chaque migration et maturité technologique de l’IA entraînera une croissance exponentielle — puis une nouvelle croissance exponentielle — du volume de calcul nécessaire.
Même sans aller trop loin : le coût d’inférence d’une requête ChatGPT est presque nul aujourd’hui, mais poser une question à Manus coûte environ 2 dollars, car ce dernier utilise chaque token généré comme contexte d’entrée pour produire le suivant, réalisant ainsi une inférence progressive basée sur perception, planification et action. Derrière une simple requête se cachent des dizaines, voire des centaines d’appels et de calculs du modèle d’inférence.
Cette nouvelle opportunité offerte par l’inférence IA signifie que nous sommes à un moment charnière de transformation radicale du cloud IA, stimulant l’optimisation et la mise à niveau de l’architecture informatique au niveau Infra. Autrement dit, les solutions informatiques existantes de l’ère précédente ne sont pas nécessairement les meilleures pour la nouvelle ère — il existe donc un immense espace d’innovation.
Par exemple, les réussites de DeepSeek au niveau Infra ont une importance comparable à la sortie de DeepSeek-R1. DeepSeek a défini un objectif clair pour l’optimisation de l’Infra à l’ère de l’IA : par une optimisation intégrée logiciel-matériel, sans simplement acheter le matériel le plus cher, jusqu’où peut-on pousser l’efficacité extrême du calcul IA afin d’augmenter le débit de tokens par unité de temps et réduire la latence ? Cela détermine directement la baisse des coûts d’inférence et la pénétration accrue des applications IA.
Il y a deux ans, lors d’une visite à SambaNova dans la Silicon Valley, j’avais entendu Rodrigo Liang, fondateur et PDG, expliquer qu’une conception intégrée logiciel-matériel complète pouvait répondre aux besoins informatiques de l’ère de l’IA. À l’époque, l’optimisation de l’inférence n’était pas encore aussi critique. Aujourd’hui, SambaNova, d’autres fournisseurs de cloud, fabricants de puces, sociétés d’algorithmes d’inférence et de modèles intensifient tous leurs efforts sur l’Infra IA. Parmi elles, de nouvelles entreprises comme Fireworks, Groq ou Cerebras gagnent progressivement la confiance d’un nombre croissant de développeurs d’applications IA.
En Chine, c’est la même chose : les entreprises spécialisées dans l’Infra IA ont été les projets de création les plus populaires ces deux dernières années. Les puces, les interconnexions, les algorithmes d’inférence, les grappes de calcul hétérogène profitent tous de nouvelles opportunités de mise à niveau grâce aux nouvelles technologies IA.
Pour un géant comme Alibaba, face à cette tempête de changements dans l’Infra IA, il est difficile d’égaler la réactivité d’une startup. En revanche, il doit accomplir pleinement son rôle de grande entreprise : quand tout est incertain, l’investissement devient la décision la plus sûre. Par ailleurs, le gène ToB du plus grand fournisseur cloud d’Asie offre à Alibaba des avantages supplémentaires dans l’exploration du cloud à l’ère de l’IA. Tel est, selon moi, le raisonnement sous-jacent à la fermeté stratégique derrière cet investissement de 380 milliards.
Bien sûr, Alibaba anticipe très probablement un chemin clair pour convertir et stimuler ses activités grâce à ce cycle concentré d’investissement sur trois ans.
Premièrement : ancrer la capacité des agents dans les industries.
Pour les clients SaaS et logiciels internes d’entreprise servis par Alibaba Cloud, ils traversent une transition allant de la fourniture d’outils à celle de productivité. Grâce aux agents IA, ces entreprises logicielles peuvent désormais livrer directement des résultats fiables. Dans un avenir proche, de nombreux systèmes internes d’entreprises seront progressivement constitués d’un grand nombre d’agents IA interconnectés et s’appelant mutuellement, aidant à améliorer l’efficacité, voire à prendre certaines décisions stratégiques importantes. Cela ouvre de nombreuses opportunités de mise à niveau pour les logiciels SaaS et leurs couches PaaS sous-jacentes.
Parallèlement, à l’ère de l’IA, DingTalk peut devenir une nouvelle interface et porte d’entrée sur le marché des logiciels d’entreprise et de la collaboration, capable de collaborer efficacement avec d’autres écosystèmes logiciels ou agents IA, ce qui stimulera davantage la demande en cloud computing. Bien sûr, cela suppose que DingTalk pousse résolument une transformation produit allant « des outils à la productivité ».
On peut prévoir que DingTalk devra prochainement recentrer son attention sur le produit. Ne pas faire du « booster la valeur du cloud » un objectif, mais plutôt accepter que c’en soit le résultat naturel.
Deuxièmement : accélérer la technologie des modèles, établir un leadership open source, et ainsi valoriser l’écosystème et les capacités cloud.
Ce chemin de croissance a déjà été validé par les performances passées d’Alibaba Cloud. De nombreux entrepreneurs et développeurs de la communauté GeekPark m’ont confié que, bien que les modèles open source semblent ne pas rapporter directement d’argent et ne visent qu’une marque technologique, la série de modèles Qwen open source a en réalité généré une croissance tangible des revenus pour Alibaba Cloud — probablement la meilleure vente d’Alibaba Cloud depuis plus d’un an.
Le taux d’adoption de la famille de modèles Qwen est très élevé. Comparé à une API de modèle généraliste, la plupart des entreprises préfèrent utiliser un modèle open source combiné à leurs propres données spécifiques pour un développement complémentaire. Les modèles Qwen, efficaces et de haute qualité, sont devenus les favoris des entreprises et développeurs. Selon Hugging Face, la plus grande communauté open source IA au monde, fin février 2025, le nombre de modèles dérivés du grand modèle open source Qwen (Tongyi Qianwen) d’Alibaba Cloud a dépassé 100 000, consolidant sa position de leader mondial parmi les modèles open source.
Une fois qu’une entreprise choisit un modèle Qwen open source, sur quel cloud le déployer ? Un choix naturel est Alibaba Cloud, car l’exécution des modèles Tongyi et de leurs dérivés est optimisée sur cette infrastructure.
Par ailleurs, lors de la phase post-entraînement, l’adaptation des modèles aux différents secteurs, voire aux données privées, représente un énorme potentiel de marché, créant ainsi de nombreuses opportunités de création de valeur. À l’avenir, de nombreux modèles spécialisés ou verticaux seront hébergés sur le cloud, un autre avantage issu de la prospérité de l’écosystème Qwen.
Aujourd’hui, avec l’accélération du rythme de mise à jour des modèles open source, les différences entre les grands modèles de base s’atténuent progressivement, rendant les modèles open source de plus en plus utilisables. En outre, avec l’adoption généralisée de modèles d’inférence comme OpenAI o1, DeepSeek-R1 ou QwQ-32B, la demande en cloud computing ne fera que croître. Car indépendamment du caractère open ou closed source, la majorité des modèles finiront par être hébergés sur le cloud. Seul un réseau cloud peut traiter efficacement des modèles d’une telle ampleur, et diffuser rapidement leurs capacités aux développeurs d’applications du monde entier via un réseau mondial de centres de données.
Troisièmement : MaaS (Model as a Service) deviendra une composante essentielle du modèle économique du cloud.
Bien que la plupart des clients entreprises personnalisent et développent davantage les modèles Qwen open source, de nombreux développeurs choisiront néanmoins « Model as a Service » via l’API Tongyi. D’après la croissance d’Alibaba Cloud sur les six derniers trimestres, les clients utilisant l’API Tongyi entraînent souvent l’adoption d’autres produits cloud — un effet clair de vente croisée. Ainsi, bien que Tongyi ne génère pas nécessairement des revenus directs élevés, il constitue une composante stratégique vitale du modèle économique cloud. Avec l’amélioration continue des capacités des modèles et la hausse future de la demande, la monétisation via les API restera une méthode fondamentale de revenus.
Pour Alibaba, peu importe l’évolution future des modèles et des applications IA, l’infrastructure IA et cloud dispose d’un modèle économique clair : le réseau cloud. Si l’intelligence artificielle devient la principale marchandise du futur — comparable à l’électricité — alors le réseau cloud devient l’équivalent du réseau électrique actuel.
En outre, à l’ère de l’IA, le cloud computing reste un business fondé sur les effets d’échelle et de réseau. Ces effets sont particulièrement cruciaux à ce stade. Les trois chemins clairs mentionnés ci-dessus permettront à Alibaba Cloud de continuer à agrandir son échelle, attirant davantage de clients ou de cas d’usage, tout en réduisant progressivement ses coûts globaux.
03
Changer le monde commence par se changer soi-même :
Alibaba doit devenir un exemple à l’ère de l’IA
Les grands modèles fondamentaux IA et les applications natives sont le premier objectif stratégique d’Alibaba à l’ère de l’IA, tandis que l’infrastructure IA représente une opportunité certaine et un axe d’investissement. Actuellement, Alibaba doit aussi mener son propre « travail intérieur » : ses activités e-commerce et autres plateformes internet doivent continuer à briller comme des exemples exemplaires face aux nouvelles opportunités de l’ère de l’IA.
Actuellement, la montée en puissance technologique de l’IA offre à de nombreuses plateformes internet d’Alibaba une chance significative d’améliorer fortement la valeur utilisateur. Partant de là, Alibaba continuera d’accroître ses investissements en R&D et en puissance de calcul pour les applications IA, transformant en profondeur toutes ses activités et saisissant les nouvelles opportunités de développement de l’ère IA.
En réalité, au sein de l’écosystème Alibaba, les initiatives +IA ont toujours été actives. Même avant la sortie d’OpenAI o1 l’année dernière, alors que l’industrie doutait de la « saturation de l’entraînement préalable » et de la limite des capacités de l’IA, les différentes applications n’ont pas ralenti leurs intégrations IA, mais ont continué d’y incorporer l’IA depuis la perspective du service client. Prenons DingTalk : de l’assistant intelligent « Slash » en 2023 à la recherche IA et aux capacités agent dans les entreprises cette année, il me permet désormais nettement de mieux accomplir de nombreuses tâches.
Compte tenu des capacités actuelles de l’IA, Alibaba a identifié trois directions claires pour ses applications IA :
La première concerne l’accès aux consommations quotidiennes — le cœur historique d’Alibaba.
En février, Jiang Fan, PDG du pôle e-commerce d’Alibaba, a déclaré lors de la conférence résultats que l’e-commerce national devait améliorer l’expérience utilisateur et la fidélisation, ainsi que l’efficacité commerciale, avec comme objectif à moyen-long terme une part de marché stable et saine.
Sur ces objectifs, selon des sources internes, l’IA commence à jouer un rôle. Récemment, grâce à la transformation technologique IA, Taobao a considérablement amélioré son interaction avec les consommateurs et son efficacité transactionnelle. De nombreux projets sont en cours de développement interne, dont la sortie est prévue progressivement en 2025. Globalement, Alibaba estime que les applications de l’IA dans les décisions d’achat et d’autres domaines de consommation offrent un fort potentiel d’amélioration de la valeur pour les utilisateurs de Taobao.
Le deuxième « point avancé » d’Alibaba est Quark, un produit que peu ont vraiment pris au sérieux jusqu’ici. Quark est en réalité la première application IA d’Alibaba à s’imposer massivement auprès du grand public. Depuis un an et demi, Quark itère rapidement autour de plusieurs millions d’utilisateurs parmi les plus jeunes d’Internet, avec probablement pour objectif désormais de « se transformer en outil national grâce aux capacités IA ».
Actuellement, les produits IA grand public (ToC) d’Alibaba sont principalement Quark et Tongyi. Le département Quark a été créé en 2021, figurant alors parmi les activités les plus prioritaires du groupe d’information intelligente. En 2023, sous la stratégie pilotée par l’IA, Quark a été promu au rang de première innovation stratégique d’Alibaba.
Quark est désormais probablement l’application chinoise la plus utilisée dans le domaine de la recherche IA. L’application des grands modèles IA ouvre de vastes perspectives d’amélioration pour la recherche, la création de contenu et l’efficacité au travail. Par exemple, la récente fonctionnalité « Super boîte IA » de Quark montre déjà les prémices d’un outil de productivité exceptionnel et d’un agent IA, en intégrant des fonctions de mémoire et d’outils variés pour offrir un service personnalisé.
Avec la clarification croissante des opportunités commerciales de Quark, ce dernier est clairement passé d’activité innovante du groupe à produit stratégique. Preuve en est : après le dernier remaniement organisationnel en mars, Wu Jia, PDG du département d’information intelligente du groupe Alibaba et de Quark, rapporte désormais directement au PDG du groupe, Wu Yongming, renforçant ainsi le positionnement de Quark comme application phare IA d’Alibaba.
La troisième application IA grand public d’Alibaba sera probablement Gaode, dont l’objectif est d’explorer une nouvelle forme de vie par les services de vie quotidienne pilotés par l’IA.
Avec plus de 170 millions d’utilisateurs journaliers actifs (DAU), Gaode est aujourd’hui principalement perçu comme un outil de navigation, mais espère à l’avenir devenir une porte d’entrée vers les services de vie grâce à l’IA.
Prenons le protocole MCP (Model Context Protocol) très populaire récemment, introduit par Anthropic en 2024. Ce protocole, comparable au câble Type-C pour les modèles IA, crée un pont entre les modèles IA et diverses sources de données externes et outils, permettant à différents modèles, logiciels et bases de données de comprendre instantanément leurs intentions respectives et d’automatiser des réseaux de collaboration.
Peu savent que l’API Gaode a été l’une des premières en Chine à être entièrement compatible avec le protocole MCP et à proposer un MCP Server. Grâce à ce protocole, Gaode intègre ses services cartographiques avec des algorithmes intelligents, via des interfaces simples et faciles à utiliser. Depuis, de nombreuses entreprises et développeurs appellent directement via le MCP Server les services de localisation de Gaode dans leurs applications agents IA.
Bien sûr, Taobao, Quark, Gaode ne sont que les premières applications internet d’Alibaba à saisir les opportunités de l’ère IA. À mesure que les grands modèles IA gagneront en intelligence, les opportunités ToC d’Alibaba pourraient encore beaucoup évoluer. Mais sans aucun doute, les plateformes ToC restent un centre stratégique vital qu’Alibaba doit continuer à dominer à l’ère nouvelle de l’IA.
Outre ses propres explorations, Alibaba pourrait aussi envisager des investissements ou acquisitions externes. Cela formerait, avec les démarches dynamiques de ByteDance, deux « moteurs nouveaux » dans l’industrie, ce qui pourrait être bénéfique pour les entrepreneurs IA chinois.
Jusqu’ici, la première version de la stratégie globale d’Alibaba à l’ère de l’IA — « non publiée, mais déjà en exécution » — s’est largement dessinée. Objectivement, cette stratégie n’a rien de particulièrement surprenant, elle suit logiquement les nécessités du moment.
Mais pour Alibaba, une posture opérationnelle en train de passer de la « réaction passive » à la « construction proactive » est en train de se former. Faire adhérer rapidement un système complexe autour d’une vision commune et tournée vers l’avenir — voilà peut-être la meilleure posture pour accueillir une nouvelle ère.
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