Tongyi Qianwen et le responsable de Huawei Pangu quittent leur poste, un tremblement de terre dans le personnel des grands modèles de géants

（来源 : Li Binghao Observing the Waves）

△ « Le responsable technique se trouve au sein de la volonté du capital, coincé entre les aspirations idéales de la technologie. »

Par | Li Binghao

Sur la scène chinoise de l’intelligence artificielle en 2025, d’un côté, il y a la profusion de floraisons du « duel des enveloppes rouges » et les mythes de la DAU (utilisateurs actifs quotidiens), de l’autre, il y a des secousses organisationnelles inquiétantes. Le 23 juin 2025, une note d’intégrité interne émise par ByteDance a déchiré la façade brillante : le responsable technique central du modèle de grande envergure Doubao, Qiao Mu, a été officiellement licencié et s’est vu retirer l’intégralité de ses primes de fin d’année, pour cause de conflit d’intérêts avec l’HRBP Cheng et de falsification dans le cadre de l’enquête ; des dizaines de millions de droits d’option se sont alors évaporés.

Ce n’est pas un cas isolé. Plus tôt, le responsable technique du Qwen d’Alibaba, Lin Junyang, et le responsable du modèle de grande envergure PanGu chez Huawei, Wang Yunhe, ont également annoncé successivement leur départ. Lorsque les grands talents quittent l’« empire de l’IA » qu’ils avaient eux-mêmes façonné, l’industrie des grands modèles en Chine traverse un profond changement de paradigme : du feu ardent du capital à la refonte des organisations, du duel des modèles à la mise en œuvre concrète des agents (Agent).

Des combats acharnés, une concurrence à blanc des géants et des grands modèles.

Les turbulences en matière de personnel des grands modèles sont, en essence, le reflet des vifs combats entre OpenAI, Google et les « grands fabricants » (les géants) en Chine. Dans la Silicon Valley, l’affrontement entre le modèle o1 d’OpenAI et Gemini de Google est entré dans une phase de tension maximale ; en Chine, ByteDance, Alibaba et Tencent, pour s’arracher l’« entrée de l’IA », ont investi plus de 8 milliards de yuans pendant la période du Nouvel An 2025 en subventions d’enveloppes rouges.

Dans un environnement de compétition aussi extrême, la pression organisationnelle atteint ses limites. La logique d’évaluation des équipes de grands modèles des grandes entreprises se déplace rapidement de « la supériorité technique » vers « la rétention commerciale ». Les données montrent qu’en dépit d’une hausse temporaire de 125,66 % des téléchargements de Tongyi Qianwen pendant la période des fêtes, et d’un dépassement du cap d’un milliard de la DAU de Doubao, des experts du secteur, dont Guo Tao, indiquent que, pour des utilisateurs alimentés uniquement par des avantages/bonus, le taux de rétention à 30 jours tombe souvent sous 5 %.

Quand des investissements techniques massifs, réalisés côté marché, rencontrent un « reflux de la nouveauté » côté utilisateurs, le responsable technique se retrouve coincé entre la volonté du capital et les idéaux technologiques. L’affaire Qiao Mu chez ByteDance, bien qu’elle implique des questions de vertu privée et de conformité, reflète surtout l’environnement de forte pression et les conflits d’intérêts : c’est précisément la distorsion organisationnelle qui accompagne l’anxiété liée à la commercialisation des grands modèles. Dans une compétition à intensité élevée, les talents ne sont plus des actifs, mais des « variables » susceptibles de s’échapper à tout moment en raison d’ajustements stratégiques, d’objectifs KPI non atteints ou d’examens de conformité.

Les contraintes d’un salaire élevé, le paradoxe d’une grande fluidité des talents

Dans le domaine des grands modèles, un salaire annuel à plusieurs dizaines de millions est déjà devenu une norme, mais cela n’a pas apporté la stabilité attendue ; au contraire, cela accentue la loi cyclique du « partir dès que c’est fait ».

Les ingénieurs sont souvent portés par une forte « mentalité de pionnier ». Prenons l’exemple de Luo Fuli, membre clé du DeepSeek : après avoir mené le développement d’un modèle marquant, elle a choisi de rejoindre Xiaomi. Ce phénomène se reproduit aussi chez Alibaba et Huawei. Le 4 mars, Lin Junyang a laissé sur les réseaux sociaux une phrase : « Au revoir, mon Qwen bien-aimé », déclenchant des soupirs dans l’ensemble de l’industrie. En tant que principal contributeur qui a bâti la série Qwen de zéro à un, son départ est considéré comme un choc entre l’idéalism technologique et des indicateurs de commercialisation, après l’entrée d’Alibaba sur l’« étape d’exploitation réelle » de ses grands modèles.

Le même mois, Wang Yunhe, responsable des grands modèles de Huawei PanGu, a annoncé dire au revoir à la « Noé Ark » du laboratoire, après 9 ans de lutte. Les trajectoires de mobilité de ces talents de tout premier ordre présentent une forte similarité : ils restent pendant l’étape la plus difficile de la recherche et du développement de modèles (0 à 1), puis choisissent de partir lorsque le produit passe à une mise en œuvre commerciale à grande échelle et à la gestion des détails opérationnels (1 à N). Le salaire élevé est devenu des « menottes dorées » pour retenir les talents, mais il ne peut pas verrouiller l’aspiration des talents à la prochaine révolution technologique. Pour Lin Junyang et Wang Yunhe, le système hiérarchique et l’orientation opérationnelle des grandes entreprises ne sont peut-être plus le meilleur terrain d’essai pour poursuivre l’AGI (intelligence artificielle générale).

L’itération du marché : du culte du modèle à l’ère des agents

La cause profonde des changements de personnel est l’itération impitoyable de la logique du marché. Dans le long article publié après son départ, Lin Junyang dit la vérité : l’IA passe de « l’entraînement des modèles » à « l’entraînement des agents ».

Durant les deux dernières années, l’industrie s’est enlisée dans le « culte du raisonnement » et la « course aux paramètres ». Pourtant, la réflexion à froid autour du duel des enveloppes rouges nous apprend que ce dont l’utilisateur a besoin n’est pas une « machine à résoudre » qui sait écrire des poèmes, mais plutôt un « partenaire d’action » capable de l’aider à réserver des billets d’avion, de planifier un voyage, et de traiter des flux de travail complexes. Lin Junyang l’a exprimé sans détour : « Une chaîne de raisonnement plus longue ne veut pas dire que le modèle est plus intelligent. »

Sur le marché actuel de l’IA, la vitesse de copie est extrêmement rapide : la flambée soudaine, comme des homards qui explosent en popularité, s’accompagne souvent d’intentions de standardisation. Les grands modèles deviennent une couche de base ; et la véritable bataille se situe dans « l’interaction avec l’environnement ». L’arrivée de l’ère des agents signifie que les outils d’IA ne seront plus un simple cadre de conversation, mais un système intégré à divers contextes physiques et numériques. L’approfondissement de Huawei PanGu dans les scénarios B, comme le déploiement de Tongyi Qianwen au sein de l’écosystème open source, suivent toutes une logique centrale qui s’oriente vers le « exécutable, le déployable ».

Ce basculement de paradigme exige une transition de l’organigramme, passant de « la direction axée sur la technologie » à « la direction axée sur les scénarios ». Cela entraînera forcément une déconstruction de l’ancien système de responsables, dont le cœur était uniquement la recherche et le développement techniques.

Conclusion

Le départ de Qiao Mu est un avertissement sur la ligne rouge de la conformité ; les adieux de Lin Junyang et Wang Yunhe sont les traces en arrière d’une volte-face héroïque. Sur cette course à grande vitesse des voitures de l’IA et des grands modèles en Chine, les fluctuations de personnel pendant la phase de changement de vitesse relèvent d’une action de marché extrêmement rationnelle.

La mobilité des talents ne signifie pas un échec : elle représente une nouvelle répartition des ressources intellectuelles. Lorsque les meilleurs talents débordent des grandes entreprises et se dirigent vers des startups, des domaines verticaux ou des fabricants de matériel (comme Xiaomi), les graines de l’IA commencent véritablement à être semées dans tous les secteurs.

La sortie des responsables des grands modèles marque le fait que l’industrie de l’IA a dépassé l’étape pure du « show technique », pour entrer dans une ère d’agents plus froide, plus pragmatique, et orientée vers l’action. L’IA qui commence à « vivre » dans le monde réel est bien plus vivante que les paramètres dans un PPT.

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