Alors que vous cherchez encore le moyen d'utiliser GPT, les entreprises américaines ont déjà « collectivement changé de cap » vers les modèles d'IA chinois
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Alors que vous cherchez encore le moyen d'utiliser GPT, les entreprises américaines ont déjà « collectivement changé de cap » vers les modèles d'IA chinois
Il y a un an et demi, les entreprises américaines utilisaient à peine les modèles d'IA chinois. Aujourd'hui, près de la moitié de leur volume d'appels d'IA est dirigé vers la Chine.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Claude, TechFlow
Résumé TechFlow : Les données de la plateforme de routage AI OpenRouter montrent que la proportion de tokens utilisés par les entreprises américaines via des modèles AI chinois est passée de moins de 5 % début 2025 à 46 % en avril 2026, restant supérieure à 30 % chaque semaine depuis le 8 février. DeepSeek est devenu le plus grand fournisseur unique de la plateforme avec une part de 17,6 %, dépassant Google, Anthropic et OpenAI. Le prix est le moteur central : DeepSeek V4 Flash coûte seulement 0,14 dollar par million de tokens, moins d'un trente-sixième de GPT-5.5. La startup AI Lindy a basculé 100 % de son trafic de Claude vers DeepSeek, réduisant les coûts d'inférence de 90 %.
Il y a un an et demi, les entreprises américaines n'utilisaient presque pas les modèles AI chinois. Maintenant, près de la moitié des appels sont dirigés vers la Chine.
Selon CNBC le 7 juillet, les données de la plateforme de routage AI OpenRouter montrent que la proportion de tokens de modèles AI chinois utilisés par les entreprises américaines via cette plateforme est passée d'une moyenne de 4,5 % au premier semestre 2025 à un pic de 46 % en avril 2026.
Depuis le 8 février, cette proportion reste supérieure à 30 % chaque semaine. Dans le même temps, la part des modèles américains a chuté d'environ 70 % en juin 2025 à environ 30 % en juin 2026.
Ce n'est pas un test à petite échelle par les développeurs. Les données de juin de la plateforme de gestion des dépenses entreprises Ramp montrent que DeepSeek a atteint la première place du classement « Fournisseurs de logiciels tendance », les entreprises américaines payant directement DeepSeek et envoyant des données à ses services API. Le PDG de Palantir, Alex Karp, a publiquement critiqué le modèle de tarification des laboratoires AI américains lors d'une interview avec CNBC le 1er juillet, affirmant que les clients entreprises « paient pour des tokens qui ne génèrent pas de valeur ».
Fossé des prix : 60 % à 90 % moins cher, un écart allant jusqu'à 36 fois
Le prix est la variable centrale qui conduit cette migration.
Selon Justin Summerville, analyste de données chez OpenRouter, parlant à CNBC, les prix des modèles open source chinois sont de 60 % à 90 % inférieurs aux produits phares d'Anthropic et d'OpenAI. En termes de tarification spécifique, DeepSeek V4 Flash facture seulement 0,14 dollar par million de tokens d'entrée, contre 5 dollars pour GPT-5.5, soit une différence d'environ 36 fois. L'écart est encore plus grand en sortie : DeepSeek V4 Flash facture 0,28 dollar par million de tokens de sortie, contre 30 dollars pour GPT-5.5, soit une différence de plus de 100 fois.
Selon VentureBeat, même la version phare V4-Pro de DeepSeek (1,74 dollar par million de tokens d'entrée) coûte seulement environ un septième de GPT-5.5 et environ un sixième de Claude Opus 4.7. L'écart s'élargit encore avec la mise en cache activée, le coût de DeepSeek V4-Pro pouvant descendre à un dixième de celui de GPT-5.5.
Harpreet Arora, responsable de l'infrastructure AI chez Vercel, a déclaré à CNBC que le GLM 5.2 de Zhipu AI, lancé en juin, a enregistré la vitesse d'adoption la plus rapide de 2026 sur la plateforme Vercel, avec une augmentation d'environ 27 fois de l'utilisation quotidienne moyenne de tokens la première semaine et une croissance d'environ 80 fois du nombre de clients utilisateurs. Le jugement d'Arora est direct : « Le prix joue un rôle. Lorsque la tâche ne nécessite pas le meilleur modèle, les équipes commencent à le router vers le moins cher, celui qui suffit. »
Lindy abandonne Claude pour se tourner entièrement vers DeepSeek, les coûts d'inférence baissent de 90 %
La startup AI Lindy est l'exemple le plus représentatif de cette migration.
Cette entreprise d'agents AI de 25 personnes dépendait auparavant entièrement du modèle Claude d'Anthropic. Le PDG Flo Crivello a annoncé sur la plateforme X que l'entreprise avait basculé 100 % de son trafic vers DeepSeek v4, hébergé aux États-Unis par le fournisseur américain Atlas Cloud. Crivello a déclaré à CNBC qu'après le basculement, « la courbe des coûts a chuté directement », ce qui permettra à l'entreprise d'économiser des millions de dollars, les coûts d'inférence ayant baissé d'environ 90 %.
Selon The New Stack, les frais d'inférence AI de Lindy dépassaient auparavant les coûts de personnel, ce que Crivello a décrit comme « une question de survie » pour l'entreprise. Il a déclaré qu'il était prêt à revenir en arrière si Anthropic baissait ses prix. Mais avant cela, l'entreprise n'avait pas d'autre choix.
Lindy n'est pas un cas isolé. Selon CNBC, Uber a épuisé son budget AI annuel en seulement quatre mois en 2026, principalement consommé par Claude Code. GitHub a également connu des coûts incontrôlés en raison du mode agent de l'assistant de programmation AI Copilot, étant contraint d'annuler l'abonnement mensuel fixe pour passer à une facturation à l'usage.
DeepSeek atteint le sommet du classement des dépenses entreprises de Ramp, passant de l'« essai » à l'« achat »
OpenRouter montre les flux de tokens au niveau des développeurs. Les données de Ramp révèlent un signal plus important : les modèles AI chinois entrent dans les processus d'achat formels des entreprises américaines.
Selon le rapport de juin de Ramp, DeepSeek a atteint pour la première fois la première place du classement « Fournisseurs de logiciels tendance », un classement basé sur les données de transactions réelles de plus de 50 000 entreprises américaines, mesurant la croissance explosive des premiers achats. Ara Kharazian, économiste en chef chez Ramp, a souligné que les entreprises américaines ne se contentent plus de télécharger les modèles open source de DeepSeek pour les déployer elles-mêmes, mais commencent à payer directement DeepSeek, envoyant et recevant des données via son API.
Kharazian considère la conscience des coûts comme le principal catalyseur de cette adoption. DeepSeek avait brièvement atteint un taux de pénétration entreprise de 0,3 % lors du lancement de R1 en janvier 2025, avant de retomber à 0,1 %. Le moteur de cette nouvelle ascension est plus substantiel : DeepSeek a permanentisé les réductions pour le modèle V4-Pro en mai, faisant baisser le prix des entrées mises en cache à environ 0,0035 dollar par million de tokens.
La part des modèles américains divisée par deux en un an, le marché se scinde en « couche commodity » et « couche haut de gamme »
À l'échelle de la plateforme, la vitesse de cette migration de part de marché est choquante.
Selon OfficeChai citant les données d'OpenRouter, en juin 2025, les modèles américains (Google, OpenAI, Anthropic combinés) représentaient environ 70 % de la part de tokens sur OpenRouter. En juin 2026, ce chiffre est tombé à environ 30 %. DeepSeek est devenu le plus grand fournisseur unique de la plateforme avec 17,6 % de part de tokens, tandis que Tongyi Qianwen (Qwen) d'Alibaba se classait deuxième avec 13,9 %. Les modèles chinois représentent ensemble environ 44 % du trafic de tokens parmi les dix principaux modèles.
La taille d'OpenRouter elle-même est également en expansion rapide.
Selon les données citées par Bloomberg, le volume hebdomadaire de traitement de tokens de la plateforme est passé d'environ 5 000 milliards en avril 2025 à plus de 20 000 milliards en avril 2026, soit une multiplication par quatre. La part des charges de travail de programmation est passée de 11 % début 2025 à plus de 50 % mi-2026, les modèles chinois étant particulièrement compétitifs en termes de rapport qualité-prix pour les tâches de programmation.
Cependant, la part de tokens n'est pas égale à la part de revenus. Bien que le Claude d'Anthropic ait été comprimé à environ 13 % en termes de part de tokens, sa tarification par token est bien supérieure à celle des modèles open source chinois, donc sa part de revenus réelle est bien plus grande que ce que reflète la part de tokens. Le marché se scinde en deux niveaux : le niveau haut de gamme est dominé par les modèles fermés américains, monétisant via une prime de capacité ; le niveau commodity est occupé par les modèles open source chinois, gagnant grâce au prix et à l'échelle.
La crise des coûts AI entreprise s'étend, le PDG de Palantir critique publiquement la tarification des tokens
La pression sur les coûts s'est étendue des startups aux grandes entreprises.
Le PDG de Palantir, Alex Karp, a publiquement attaqué les modèles de tarification des tokens d'OpenAI et d'Anthropic lors de l'émission Squawk Box de CNBC le 1er juillet. Karp a déclaré que les entreprises américaines paient pour des « tokens qui ne génèrent pas de valeur », et que leur propriété intellectuelle et avantage concurrentiel fuient vers les laboratoires AI. Palantir a publié neuf déclarations sur la « souveraineté AI » la veille de l'entretien, critiquant le « tokenmaxxing » (consommation massive de tokens pour maximiser l'utilisation AI) qui ne conduit qu'à un « progrès factice ».
Les propos de Karp reflètent des douleurs entreprises réelles. Alors que les flux de travail AI passent de simples conversations au mode « agent » (planification autonome par le modèle, appel d'outils, exécution de tâches multi-étapes), la consommation de tokens par tâche unique a augmenté de 10 à 30 fois. Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a récemment admis également que le coût AI était devenu un « énorme problème » pour les clients entreprises.
La Linux Foundation a créé la Tokenomics Foundation à cet effet, soutenue par des entreprises comme Google, Microsoft, IBM, Salesforce, visant à établir des standards ouverts pour les coûts de tokens AI. Cela montre en soi que les entreprises n'ont même pas actuellement de méthode unifiée pour mesurer les dépenses AI.
Pour les entreprises américaines, le résultat est ironique : le gouvernement tente de limiter le développement de l'AI chinois, mais pourrait être en train de pousser ses propres clients entreprises vers les modèles chinois.
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