Ce que Jensen Huang craignait est arrivé : les modèles open source chinois prennent le contrôle de l'IA d'entreprise.
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
Ce que Jensen Huang craignait est arrivé : les modèles open source chinois prennent le contrôle de l'IA d'entreprise.
Ce n'est pas une compétition technologique, c'est une redistribution des cartes du pouvoir AI.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Michael Spencer
Traduction : TechFlow
Note de la rédaction TechFlow : Après la sortie de Kimi K3 de Moonshot AI, les entreprises américaines se tournent massivement vers les modèles open source chinois pour réduire les coûts de token, ce qui ébranle les scénarios d'IPO d'OpenAI et d'Anthropic. Alors que les hyperscalers américains brûlent des capitaux pour construire des centres de données, les modèles chinois obtiennent des résultats équivalents, voire meilleurs, avec moins de puissance de calcul — il ne s'agit pas d'une concurrence technologique, mais d'un remaniement du pouvoir de l'IA.
Géopolitique et IA s'affrontent directement🔥
Comme vous le savez, la société chinoise Moonshot AI a publié sa nouvelle version du modèle Kimi, Kimi K3, incitant de nombreuses entreprises d'IA à se tourner vers des modèles à poids open source. Cela pourrait être l'un des événements IA les plus importants de 2026. Alors que la guerre en Iran dans le détroit d'Ormuz reste en suspens et que l'indice Nasdaq 100, regroupant les valeurs technologiques, chute, la situation se transforme en un dilemme géopolitique pour l'administration Trump. Dans les domaines de la guerre et de l'IA, il n'existe显然 aucune solution claire.
Figure : La géopolitique américaine provoque à nouveau des turbulences sur les marchés. Une guerre extrêmement impopulaire et coûteuse.
Les modèles d'IA générative évoluent, mais pourraient freiner la croissance des revenus des géants de l'IA OpenAI et Anthropic. Les hyperscalers américains, grâce à des dépenses d'investissement IA stupéfiantes et des investissements dans des centres de données, frôlent un flux de trésorerie disponible négatif, ce qui force à se demander si tout cela en vaut la peine — si les modèles chinois deviennent de plus en plus grands et efficaces, capables de reproduire des performances équivalentes tout en réduisant considérablement les coûts. Cela pourrait se transformer en une crise de l'IA sur les marchés boursiers, même si la prospérité des semi-conducteurs semble entrer dans une phase de correction baissière, juste après l'introduction en bourse aux États-Unis de SK Hynix, leader coréen de la HBM. La Corée du Sud (KOSPI) est désormais devenue un indicateur avancé.
Avec l'entrée en bourse prochaine du fabricant chinois de DRAM CXMT à Shanghai, cela constitue une pression élevée pour l'affrontement futur entre la Chine et les États-Unis dans l'IA. Les tours de financement remarquables de DeepSeek, ainsi que les IPO prévues en 2027 pour DeepSeek, Moonshot AI, OpenAI, etc., font de l'année prochaine une année注定 extraordinaire. DeepSeek a levé environ 7,4 milliards de dollars en juin dernier. Nous devons supposer que Databricks fait également partie des bénéficiaires de cette transition des entreprises IA vers le routage et les token moins chers des modèles open source — Databricks a annoncé un nouveau tour de financement, avec une valorisation de 188 milliards de dollars.
Le Gemini 3.5 Pro de Google a été retardé de manière critique au pire moment. La sortie du nouveau modèle Grok 4.5 de SpaceXAI a été complètement éclipsée par le moment Kimi K3. Le chaos d'Anthropic Fable 5 a marqué le retour ultime du moment DeepSeek de janvier 2025 en Chine. La propre sortie de GPT 5.6 Sol d'OpenAI a également été presque entièrement éclipsée.
L'administration Trump a rapidement limité les modèles de niveau Mythos, mais fait face à un problème grave : que se passe-t-il si les modèles chinois peuvent approcher ces mêmes capacités avec des modèles à poids open source — des capacités que l'on pensait encore nécessiter des mois pour être atteintes ? L'administration Trump montre des signes qu'elle pourrait interdire les modèles chinois de pointe et prendre des mesures radicales pour contenir l'essor de l'IA chinoise. Je pensais qu'ils ne réglementeraient pas l'industrie de l'IA. C'est ainsi que va le capitalisme de libre marché mondial.
Le nouveau monde courageux de l'efficacité des token semble très chinois
Les sept hyperscalers, dont Microsoft, Amazon, Meta et même Google, ont perdu une partie de leur话语权 et de leur crédibilité en IA dans ce cycle. La mauvaise gestion par le gouvernement des modèles de niveau Mythos, combinée à l'essor de modèles de type Kimi K3, constitue une tempête parfaite, poussant de nombreuses entreprises à se tourner vers une utilisation des token plus rationnelle et beaucoup plus efficace en termes de coûts.
Bien qu'Open-Router ne puisse représenter l'ensemble, c'est un point de données intéressant pour la tendance macro globale : les modèles à poids open source moins chers provenant de Chine semblent gagner des parts de marché.
Figure : L'ère des prompts a cédé la place à la réalité du routage et de l'efficacité des token
À mon avis, certains des meilleurs modèles à poids open source provenant des États-Unis sont Inkling de Thinking Machine (publié il y a environ une semaine), ainsi que tout produit que Reflection pourrait lancer bientôt. Le Nemotron de Nvidia est souvent cité comme une alternative à la position de leader précédente de Meta. Le problème est que les États-Unis manquent vraiment de leadership dans le domaine de l'IA open source. Pour les États-Unis, c'est une catastrophe potentielle pour leur leadership dans les modèles, les token et l'adoption par les entreprises de l'IA de pointe.
Plus étrange encore, le discours récent le plus important du président chinois Xi Jinping sur l'intelligence artificielle a été prononcé lors d'un discours liminaire lors de la World Artificial Intelligence Conference (WAIC). Le président Xi Jinping a assisté à l'ouverture de la WAIC 2026 à Shanghai et a prononcé un discours liminaire intitulé "Travailler ensemble pour construire un système de gouvernance mondiale de l'IA juste et équitable". La Chine semble plus avancée que les États-Unis en matière de leadership dans la gouvernance et la réglementation de l'IA, construisant activement une coopération mondiale autour de ce thème.
Le Qwen 3.8 Max (version aperçu) d'Alibaba aura également un composant à poids open source, assorti d'un plan de tarification internationale des token agressif. Kimi K3 ne cible pas les développeurs amateurs, mais les clients entreprise, afin d'augmenter l'ARR avant leur propre IPO dans environ six mois. La concurrence entre les États-Unis et la Chine sur les modèles, même alors qu'il y a peu de produits au niveau des applications, exagère la demande de puissance de calcul, alors que la Chine dispose à la fois de token moins chers et d'une énergie plus abondante. Alors que la tâche clé de l'administration Trump semble être de maintenir la prospérité de l'IA boursière pour l'élite financière et la classe commerciale. Pendant ce temps, tout le monde, d'Anthropic à Moonshot AI, ajuste sa position pour maximiser le battage médiatique autour de l'IPO et l'élan des ventes de revenus.
Le classement des modèles importe-t-il encore ?
Si l'on suit l'Artificial Analysis Intelligence Index, et que l'on classe par modèles les plus intelligents, le classement est le suivant :
L'état actuel des performances maximales des modèles est approximativement le suivant :
- Anthropic – Claude Fable 5
- OpenAI – GPT 5.6 Sol
- Moonshot AI – Kimi K3 (poids open source*)
- SpaceXAI – Grok 4.5
- Zhipu (Z.ai) – GLM 5.2 (poids open source)
Ces listes et les benchmarks sur lesquels elles sont entraînées sont assez artificielles et changeront probablement la semaine prochaine, et sûrement le mois prochain.
Figure : Comparer les LLM (modèles linguistiques) est-il toujours la bonne méthode pour mesurer les progrès de l'intelligence artificielle ? Artificial Analysis
Le "décrochage IA" s'aggrave🔎
Les modèles à poids open source chinois ont toujours été moins chers, mais en 2026, ils deviennent beaucoup plus performants. Cela signifie que les entreprises américaines commencent à les adopter pour les tâches quotidiennes, afin de réduire les budgets de token qui deviennent incontrôlables en raison des tarifications de niveau Fable 5 et Mythos 5. Si chaque nouveau modèle chinois a le potentiel d'entrer dans le top cinq des meilleurs modèles par classement d'intelligence, c'est un gros problème pour le complexe industriel de l'IA américaine. Le problème de la Chine envers les États-Unis dans l'IA non seulement existe, mais s'aggrave.
J'ai beaucoup de respect pour les fondateurs de DeepSeek, Moonshot AI et Zhipu AI, car on peut sentir qu'ils ont un véritable idéalisme, et pas seulement un talent IA incroyable et un sens des affaires. Sous leurs contraintes de puissance de calcul et de financement, les capacités de leurs modèles démontrent une innovation sophistiquée et une acuité commerciale IA incroyable. On ne ressent pas la même chose chez les dirigeants de Meta, Google ou Microsoft, il y a un décrochage assez évident. Par rapport aux dépenses d'investissement des grandes entreprises technologiques, cela commence à vraiment mal paraître. L'exécution de l'IA par les grandes entreprises technologiques sur les modèles d'IA générative (et les produits) est étonnamment mauvaise.
La semaine dernière, un tweet viral de Dean Ball, nouveau responsable de la stratégie future chez OpenAI, sur X illustre peut-être le mieux cela. Il a déclaré que les modèles à poids open source sont essentiellement décelérationnistes, et a réfléchi au fait qu'un monde dominé par un modèle à poids open source pourrait conduire à un communisme de l'IA total, menant ensuite à un paysage infernal dystopique.
Figure : En juillet 2026, la panique autour de l'IA open source a atteint un nouveau sommet. Le discours sur la Chine est déjà lassant.
Il est évident que les entreprises de modèles closed source à forte intensité de capital sont préoccupées par ces développements récents, remplies de sentiments anti-chinois sur la distillation et les problèmes de cybersécurité et d'arguments de défense. Bien que les modèles de niveau Mythos d'Anthropic soient impressionnants sur le papier, nous ne connaissons pas leurs capacités les plus avancées, car elles ont été restreintes et ne sont pas ouvertes au public. Aux États-Unis, la ligne entre les stratèges futurs de l'IA et les lobbyistes semble assez floue. Tout comme les dépenses d'investissement dans la guerre des prix des token IA entreprise sont assez mauvaises du point de vue du ROI.
Figure : Les plans de dépenses d'investissement des grandes entreprises technologiques semblent sombres pour 2027. — Bank of America
Ce que nous savons du protectionnisme américain, c'est que ce qu'ils ne peuvent pas concurrencer sur les marchés mondiaux, ils essaieront certainement d'interdire et de limiter au niveau national. Mais la transition des entreprises vers les modèles à poids open source est déjà l'histoire dominante de 2026, et il est peut-être trop tard pour le faire, ils pourraient mettre en place une course à l'IA open source pour les entreprises américaines. C'est le dilemme étrange de la persuasion des coûts de l'IA open source en 2026. Si la technologie d'IA générative apportait vraiment un ROI fiable, ce ne serait pas un problème, mais c'est une technologie émergente, et il n'y a pas encore beaucoup de bons produits IA pour exploiter ces modèles incroyables.
Le Département du commerce du gouvernement américain a envisagé l'année dernière d'inscrire plusieurs laboratoires d'IA chinois sur sa "Entity List", je suis sûr que cela est maintenant de retour sur la table, car les entreprises américaines luttent pour concurrencer dans un monde où l'efficacité des token s'améliore rapidement, où les outils et le routage sont plus importants que jamais, où les coûts des token spirale et où il s'agit de savoir quels modèles utiliser pour quelles tâches.
Limiter les meilleurs modèles de sa meilleure entreprise closed source, Anthropic, pourrait être une erreur historique pour le gouvernement américain, permettant à cette situation douloureuse de se produire. Le moment Kimi K3 est rendu encore plus dramatique par la comédie d'erreurs à quelques mois seulement de l'IPO très médiatisée de l'IA d'Anthropic, la publication Semianalysis ayant analysé les bénéfices opérationnels incroyables d'Anthropic. Il faut supposer que le passage aux modèles à poids open source et la saisie gouvernementale de Mythos ont ralenti les meilleures entreprises d'IA américaines. Semianalysis pense qu'Anthropic devrait atteindre plus de 1 milliard de dollars de bénéfice avant intérêts et impôts GAAP au troisième trimestre 2026 (environ 6 % de marge), ce qui en ferait l'un des premiers laboratoires d'IA de pointe majeurs à atteindre une rentabilité trimestrielle durable. Tous ces événements récents font d'OpenAI, Meta et SpaceXAI les plus grands perdants. Même si le Muse Spark 1.1 de Meta n'est pas un si mauvais modèle.
Si l'administration Trump limite les modèles à poids open source chinois, Nvidia, Thinking Machines, Meta et Reflection (qui n'a pas encore publié de modèle) pourraient devenir les grands gagnants des solutions de token à poids open source basées aux États-Unis pour les clients entreprise.
Le récit macro IA du milieu de l'année 2026 devient plus intéressant. Le niveau de personnalisation de l'IA open source monte en gamme. L'efficacité des token et le routage sont devenus plus importants. Les dépenses d'investissement IA sur le marché sont examinées de plus en plus attentivement.
De nombreuses histoires de moments DeepSeek
L'hégémonie de l'IA des modèles à poids open source n'est pas le communisme de l'IA ou une menace nucléaire, des token moins chers favorisent le paradoxe de Jevons et ce que les entreprises, les développeurs et les consommateurs peuvent faire avec l'IA. Au cours des cinq dernières années, tout le paradigme d'entraînement des modèles d'IA générative a été un piratage par distillation multi-chaîne du monde basé sur des données linguistiques. La demande de puissance de calcul ne ralentira pas parce que les entreprises choisissent des modèles moins chers, elle s'accélérera en fait. C'est le dilemme de toute la situation macro IA.
Si le capitalisme de capital et de monopole est leur fossé, les États-Unis sont un pays en difficulté. L'avenir de l'IA aura besoin de nouveaux types d'innovation, et pas seulement d'un meilleur système de capital-risque. Il y a évidemment un certain abus de narration ici, la consolidation commerciale et la géopolitique se résoudront d'elles-mêmes comme d'habitude. Alors que DeepSeek lève plus de fonds puis se précipite vers une IPO, les moments DeepSeek s'accumulent. Leur modèle phare DeepSeek-R2 n'a jamais été publié, ce qui soulève des questions sur les modèles les plus avancés de la Chine à l'avenir. Liang Wenfeng détient entre 78 % et 84 % des actions de DeepSeek, et ils développent également leurs propres puces.
La course aux IPO des années 20 rugissantes
Un monde où Anthropic et Moonshot AI sont contraints par la capacité de calcul, où Google redevient un retardataire des LLM, et où Meta et SpaceXAI sont encore en marge. Un monde où l'IPO d'OpenAI semble moins attrayante chaque trimestre. Un monde où nous sommes lassés d'attendre les IPO de Databricks, Crusoe, Anduril, Stripe, etc., même si les géants chinois de l'IA physique, des puces IA et du stockage se précipitent pour entrer en bourse. L'introduction en bourse de 8,6 milliards de dollars du fabricant de puces chinois CXMT aurait été sur-souscrite plus de 500 fois par les investisseurs institutionnels.
Je prédis un moment ChatGPT dans la robotique en 2027 (désormais appelé IA physique), car il est rumoré qu'Anthropic est en pourparlers pour acquérir Physical Intelligence. Même si le pionnier de l'IA Yann LeCun avertit que ces robots humanoïdes seront très incompétents maintenant et pour une longue période à venir. La Silicon Valley et Wall Street se précipiteront pour trouver de nouveaux récits pour soutenir les actions technologiques conceptuelles de l'IA, et ils pourraient encore une fois exagérer.
Cela se produit à une période où le marché américain manque cruellement de sociétés cotées pures en robotique ou en logiciel de robotique. La Chine, qui se remet difficilement d'un effondrement immobilier épique, semble mener la course aux IPO. Bien que Moonshot AI, Zhipu, Minimax ou les petits laboratoires d'IA chinois soient impressionnants, ce qui me fascine vraiment, c'est l'élan macro de la bataille entre open source et closed source. À bien des égards, c'est un affrontement entre capital et talents.
>"Un tel avenir me semble être un paysage infernal dystopique, mais je n'ai jamais rencontré un défenseur des modèles à poids ouverts qui n'admette finalement pas que les choses évolueront vers cette étape," a ainsi déclaré Dean Ball ou, ironiquement, OpenAI.
"Un tel avenir me semble être un paysage infernal dystopique, mais je n'ai jamais rencontré un défenseur des modèles à poids ouverts qui n'admette finalement pas que les choses évolueront vers cette étape," a ainsi déclaré Dean Ball ou, ironiquement, OpenAI.
Avec la publication des résultats des grandes entreprises technologiques cette semaine, nous aurons plus de réponses. L'histoire des dépenses d'investissement par rapport au ROI n'a jamais été aussi sombre. Tout échec d'exécution dans les résultats sera puni par le marché, les valorisations de certaines sociétés de croissance ont été corrigées ces dernières semaines, SpaceX a chuté de 25,5 %, et Grok 4.5 n'a encore une fois pas suffi à avoir un impact (la barre est haute). Avec l'acquisition à prix élevé de Cursor, SpaceX AI semble toujours classée dans la catégorie des perdants de l'IA.
Moonshot AI a lancé Kimi K3 le 16 juillet, un grand modèle allant jusqu'à 2,8 billions de paramètres, comparable aux meilleurs systèmes américains comme Claude et GPT dans les benchmarks, et prévoit d'ouvrir complètement les poids pour un auto-hébergement à faible coût avant le 27 juillet.
D'ici 2027, nous saurons à quel point l'IPO d'Anthropic sera forte, sa croissance ARR la plus rapide de l'histoire de la technologie logicielle étant défiée par les vents contraires macro de l'IA et l'intervention gouvernementale. Le protectionnisme américain le protégera-t-il, ou le marché choisira-t-il les gagnants ? Cette tension s'étendra comme jamais auparavant à une course aux robots couvrant l'espace, l'IA et la défense.
Le moment GPT des robots approche
Si Anthropic acquiert vraiment Physical Intelligence, le moment GPT des robots que j'ai mentionné à plusieurs reprises pourrait être imminent. L'IPO chinoise de Unitree Robotics est déjà un moment majeur pour l'avenir de l'IA physique. Elle lèvera 4,2 milliards de yuans (619,4 millions de dollars), tout en ayant récemment réduit le prix des robots quadrupèdes d'entrée de gamme de plus de 90 %.
En raison de l'avantage naturel de la Chine dans le domaine de la robotique, cette partie de la course à l'IA est un domaine où les États-Unis rattrapent frénétiquement leur retard, avec plusieurs tours de financement VC à grande échelle dans ce domaine en 2026. Les États-Unis semblent leader en matière de startups de modèles mondiaux et de cerveaux logiciels, qui visent à rendre les robots plus utiles, tandis que la Chine compte plus de startups de robots humanoïdes (robots ayant une forme humaine) ainsi que des expérimentations de drones et de nouvelles formes matérielles de robots.
Unitree Robotics devrait entrer en bourse plus tard ce mois-ci, environ trois mois avant l'IPO cruciale d'Anthropic. Unitree Robotics devient rapidement la plateforme matérielle clé de facto pour les chercheurs en IA et les laboratoires de robotique dans le monde, la course aux robots humanoïdes pourrait s'échauffer si rapidement que Tesla devra fusionner avec SpaceX dans un futur proche. Je pense que cela pourrait se produire début 2028. Si le boom de l'IA générative retombe de ses plus hauts (comme de nombreux analystes s'y attendent), je pense que l'on peut s'attendre à ce que la course aux robots prenne le relais pour devenir le prochain grand récit technologique américain.
En fin de compte, la concurrence entre la Chine et les États-Unis dans le domaine de l'IA est bénéfique pour que les développeurs, les consommateurs et les entreprises du monde entier obtiennent plus d'utilité dans le monde réel. Quant à savoir si les modèles d'IA générative ou les robots apporteront bientôt une valeur réelle, par rapport à l'échelle des investissements, c'est une autre question. L'accélération des calendriers des startups et l'augmentation significative des tours de financement sont notables, bien que l'urgence d'accélérer les applications commerciales de l'IA augmente également. La concurrence s'intensifie, 2027 sera encore plus intense, posant d'énormes bases pour la concurrence technologique des années 2030. L'énergie abondante de la Chine et la dominance des semi-conducteurs des États-Unis maintiennent la situation en suspens.
Bienvenue dans la communauté officielle TechFlow
Groupe Telegram :https://t.me/TechFlowDaily
Compte Twitter officiel :https://x.com/TechFlowPost
Compte Twitter anglais :https://x.com/BlockFlow_News
