JPMorgan Chase : La demande d'IA en Chine accélère son expansion, la capacité des modèles devient un élément clé de la compétitivité

L’industrie des modèles fondamentaux d’intelligence artificielle en Chine entre dans une phase d’accélération de sa commercialisation.
JPMorgan estime qu’avec l’amélioration continue de la qualité des modèles et le début d’une transformation en une croissance plus rapide de la demande, la capacité des grands modèles déterminera le pouvoir de fixation des prix, et l’écart entre les entreprises fortes et faibles se creusera.

Selon le terminal de trading Chase Wind, le 27 mars, JPMorgan a publié un rapport qui a répondu à dix questions clés du marché concernant la croissance de la demande, la tarification des API, le paysage concurrentiel, la rentabilité et les risques d’expansion mondiale.

Le rapport estime que 2026 sera une année clé pour savoir si la demande d’IA des entreprises en Chine peut reproduire la courbe de croissance du marché américain de 2025, l’application des codes et des agents intelligents devenant les principaux catalyseurs de la demande.

Accélération de la demande : logique de point d’inflexion non linéaire, codage et agents intelligents comme principaux catalyseurs

JPMorgan considère que la demande en IA doit être comprise comme “pilotée par des points d’inflexion” plutôt que comme une croissance linéaire - une fois que la capacité du modèle dépasse un certain seuil, permettant de déverrouiller à grande échelle des flux de travail réels, la demande commencera à s’accélérer.

Le marché américain a déjà donné un précédent. Selon les données citées dans le rapport, le revenu récurrent annuel (ARR) d’Anthropic est passé de 1 milliard de dollars en décembre 2024 à 19 milliards de dollars en mars 2026, augmentant d’environ 19 fois en 15 mois.

JPMorgan estime qu’en Chine, les conditions pour suivre un modèle similaire sont désormais en place : la capacité des modèles nationaux est proche voire supérieure à celle des modèles américains de pointe d’il y a un an, tandis que la tarification domestique est également plus conforme aux bénéfices économiques locaux, les deux ayant amélioré le retour commercial.

La logique de la demande du côté des agents s’intensifie également. Le rapport souligne qu’OpenClaw est devenu un catalyseur important, faisant évoluer les scénarios d’utilisation d’interactions simples à des exécutions en plusieurs étapes, augmentant considérablement l’intensité des tokens pour chaque tâche. Tencent, Alibaba et ByteDance ont intégré des outils liés à OpenClaw dans leurs écosystèmes respectifs.

Tarification des API : la différenciation est la tendance principale, la capacité détermine le pouvoir de fixation des prix

JPMorgan juge que la tarification des API ne pourra pas évoluer dans une seule direction, mais plutôt vers une différenciation.

D’une part, la capacité crée le pouvoir de fixation des prix. Si un modèle peut libérer de manière unique des tâches à haute valeur ajoutée, comme le codage d’agents, les flux de travail à long terme ou la fiabilité à l’échelle des entreprises, les clients paieront une prime, car le retour sur investissement est quantifiable et indépendant du prix unitaire des tokens.

D’autre part, avec l’amélioration continue de l’efficacité des matériels, des systèmes et des algorithmes, le coût unitaire des inférences continuera de diminuer, ce qui exercera une pression sur la tarification des modèles “suffisamment bons mais stagnants”.

Le rapport en conclut que les modèles restant à la pointe de la capacité devraient connaître une augmentation simultanée du volume et du prix ; tandis que ceux qui ne parviennent pas à s’améliorer continueront probablement à faire face à une baisse des prix, rendant leurs perspectives de rentabilité incertaines.

Point focal de la concurrence : passage de la guerre des prix à la capacité du modèle

Le rapport souligne que c’est une différence clé par rapport aux discussions de l’année dernière - en particulier en Chine, où le marché se concentrait auparavant sur la concurrence tarifaire globale.

Dans les scénarios d’utilisation des agents, ce que les clients achètent n’est pas réellement des tokens bon marché, mais l’achèvement réussi des tâches. Le rapport cite des données d’évaluation montrant que dans les flux de travail en plusieurs étapes, une légère amélioration de la fiabilité d’une étape peut entraîner une amélioration significative du taux d’achèvement final des tâches (le taux de succès d’une étape passant de 90 % à 95 %, le taux d’achèvement sur 20 étapes passant de 12 % à 36 %).

Cela signifie que des modèles avec des prix moyens de tokens plus élevés mais une fiabilité accrue pourraient en réalité avoir un coût par tâche réussie plus bas.

JPMorgan estime que les entreprises dotées de modèles de pointe ont généralement plus de facilité à s’étendre vers le marché de bas de gamme, tandis que celles axées sur les prix bas ont du mal à entrer sur le marché haut de gamme. Ainsi, la concurrence se concentre de plus en plus sur la qualité absolue des modèles et l’efficacité d’ingénierie, plutôt que sur le prix seul.

Paysage de l’industrie : lutte à mort, les plus forts deviennent plus forts

JPMorgan maintient son jugement sur l’industrie des modèles de langage de grande taille comme étant “une lutte à mort”, la logique centrale étant : un écart technologique faible, des cycles de produits infinis, un modèle commercial se concentrant sur la vente d’API, et des entreprises perdues d’élan pouvant rapidement être évincées.

Le rapport souligne qu’en Chine, les écarts entre les différentes entreprises de modèles de langage sont souvent beaucoup plus petits que ce que les investisseurs pensent, rendant le marché très instable. Les entreprises doivent continuer à dépenser et à itérer pour éviter de prendre du retard - rester immobile n’est pas neutre, mais signifie perdre sa position sur le marché.

Concernant la tendance des géants de l’internet à entrer sur le marché de l’IA B2B, le rapport estime que cela rend la concurrence entre les fournisseurs de modèles indépendants et les grandes plateformes plus directe.

Alibaba a clairement identifié le cloud et l’IA comme priorités stratégiques, tandis que les produits d’agents récemment lancés par Tencent sont segmentés pour les particuliers, les développeurs et les entreprises. JPMorgan estime qu’au fur et à mesure que les plateformes avancent plus activement vers la monétisation B2B, l’avantage de positionnement “cloud neutre” s’affaiblit, et le point focal de la concurrence des deux parties se déplace vers la capacité des modèles eux-mêmes.

Rentabilité : amélioration de la marge brute à prévoir, effet de levier opérationnel restant à valider

JPMorgan estime que pour les fournisseurs de modèles de langage de premier plan au monde, la marge brute devrait augmenter avec l’amélioration de l’efficacité des modèles et des puces d’inférence, des charges de travail de plus grande valeur soutenant également une structure de revenus plus favorable. Cependant, la question clé concernant la rentabilité est : la croissance de la marge brute peut-elle dépasser le taux de croissance des dépenses de R&D ?

Le rapport prend Anthropic comme référence - même si l’entreprise a atteint un niveau de revenus de 14 milliards de dollars en février 2026, elle a également annoncé une levée de fonds de 30 milliards de dollars tout en soulignant la poursuite du développement à la pointe, confirmant que des revenus élevés ne signifient pas que l’intensité de l’entraînement est normalisée.

JPMorgan maintient une évaluation “acheter” pour Zhiyu et MiniMax, avec des prix cibles respectifs de 800 dollars hongkongais et 1 100 dollars hongkongais. Il prévoit que Zhiyu et MiniMax commenceront à être rentables à partir de 2029. Le rapport souligne également que ce qui est plus important que l’année exacte de rentabilité est la croissance continue du volume et la tendance à l’amélioration de l’efficacité économique unitaire.

Les contenus passionnants ci-dessus proviennent du terminal de trading Chase Wind.  

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