Les entreprises américaines ne peuvent pas s'empêcher d'acheter de l'IA chinoise

L’IA américaine a commencé à parler dans le grave flamboyant d’une mission nationale. Mais elle fait beaucoup de démonstrations de drapeau pour une industrie qui continue d’introduire des modèles chinois dans les locaux.

Le discours de vente patriotique des États-Unis est partout maintenant — « domination mondiale de l’IA », « mission nationale », « course stratégique », des valeurs « démocratiques », et tout le langage habituel qui consiste à se rengorger, que l’industrie de l’IA a commencé à emprunter à Washington. Mais derrière le branding rouge, blanc et bleu, les développeurs et les plateformes continuent de faire un calcul différent : les modèles chinois sont bons, bon marché, ouverts, et de plus en plus difficiles à éviter.

Pendant que l’image publique de l’IA aux États-Unis ressemble encore confortablement à quelque chose de domestique, de plus en plus de technologies chinoises continuent de s’infiltrer au cœur de la machine — les outils de codage, les places de marché cloud, et les parties de la pile que la plupart des gens ne voient jamais. La rhétorique étoiles et rayures devient de plus en plus difficile à faire concorder. Le branding patriotique est facile. Les achats publics patriotiques, là où les choses peuvent devenir franchement laides.

On a déjà averti Washington que cette migration croissante n’est pas une simple intrigue marginale pour des ingénieurs qui gardent des onglets ouverts sur Hugging Face. Mi-mars, la Commission d’examen économique et de sécurité États-Unis–Chine a averti que les modèles chinois à poids ouverts étaient devenus difficiles à écarter. Le rapport a déclaré que la Chine s’était « mise à fond » sur l’IA open source, que l’adoption généralisée alimente des itérations plus rapides, et que le résultat crée des « voies alternatives vers le leadership de l’IA ». Le rapport a indiqué que l’écosystème ouvert « permet ​à la Chine d’innover au plus près de la frontière malgré des contraintes importantes en matière de calcul » — et que « désormais, les laboratoires chinois ont réduit l’écart de performance avec les meilleurs grands modèles de langage occidentaux ».

C’est beaucoup de jargon administratif pour un problème très simple : les États-Unis se pavanent au sujet d’une mission nationale, pendant que la Chine continue de livrer un produit qui se déplace bien.

L’approche ouverte de la Chine a essentiellement créé une boucle de rétroaction : l’adoption entraîne l’itération, puis encore plus d’adoption — un « avantage concurrentiel auto-renforcé », comme l’a dit l’USCC ; certaines estimations placent désormais les modèles open source chinois à l’intérieur d’environ 80 % des startups d’IA américaines. Une note DigiChina de la Stanford HAI affirme que les modèles à poids ouverts fabriqués en Chine sont désormais « inévitables » dans le paysage concurrentiel de l’IA et qu’ils sont de plus en plus adoptés aux États-Unis. Washington vend la souveraineté. Le marché achète ce qui fonctionne.

Les modèles chinois s’invitent déjà dans la pile

Le moyen le plus simple de passer à côté de ce qui se passe est de fixer les applications grand public et de se féliciter d’avoir repéré l’évidence. À première vue, les États-Unis ont encore l’air de pouvoir se sentir bien et souverains. SSRS a indiqué ce mois-ci que 52 % des Américains utilisent les plateformes d’IA chaque semaine, avec ChatGPT à 36 %, Gemini à 26 % et Copilot à 14 %. Les classements U.S. de Similarweb penchent encore fortement du côté américain : ChatGPT, Gemini, Claude, Grok et OpenAI restent dans le top cinq. La vitrine paraît suffisamment domestique pour garder le branding soigné et les nerfs calmes.

Le changement le plus décisif se produit en coulisses, là où des ingénieurs choisissent des modèles de base, où des entreprises sélectionnent des outils, et où les décisions d’approvisionnement deviennent une architecture avant même que quelqu’un ne prenne la peine d’en faire une stratégie. D’après Hugging Face, la Chine a dépassé les États-Unis à la fois sur les téléchargements mensuels et sur l’ensemble des téléchargements sur sa plateforme, les modèles chinois représentant 41 % des téléchargements sur la dernière année. La note DigiChina de la Stanford HAI indique qu’entre août 2024 et août 2025, les développeurs de modèles open en Chine représentaient 17,1 % de tous les téléchargements sur Hugging Face, légèrement devant les développeurs américains à 15,8 %. La semaine dernière, sept des 10 modèles les plus populaires sur OpenRouter étaient chinois.

L’étude d’OpenRouter sur 600M de jetons a révélé que les modèles open source chinois sont passés d’une base négligeable fin 2024 à près de 30 % de l’utilisation totale sur certaines semaines, en moyenne à environ 13 % du volume de jetons hebdomadaire sur l’année étudiée. DeepSeek a été le plus gros contributeur open source en volume sur la plateforme, avec Qwen classé deuxième. Le travail lui-même change aussi. OpenRouter affirme que les modèles open chinois ne sont plus principalement destinés au jeu de rôle et aux bidouilles de hobbyistes ; désormais, la programmation et la technologie réunies représentent 39 % de l’utilisation open source chinoise combinée sur la plateforme.

Cursor, l’une des entreprises d’IA américaines les plus en vogue, a admis ce mois-ci que son modèle de codage Composer 2 était, dans le cadre d’un partenariat sous licence, construit au-dessus du Kimi K2.5 de Moonshot AI avant d’ajouter sa propre formation. Moonshot, l’une des startups d’IA les plus prometteuses de Chine, a son siège à Pékin — et sa valorisation tourne autour de $18 milliards, soit plus que quadruplant sa valeur en trois mois. « Voir notre modèle intégré de manière efficace grâce à la poursuite du pré-entraînement de Cursor & à la formation RL à haute puissance de calcul, c’est l’écosystème de modèles open que nous aimons soutenir », a écrit Moonshot sur X $TWTR 0.00%. Les dirigeants de Cursor ont déclaré que Kimi obtenait les meilleurs résultats dans les évaluations de la société, et Business Insider a rapporté que le produit résultant revenait à environ un dixième du coût de l’Opus 4.6 d’Anthropic.

Des entreprises allant d’Airbnb $ABNB -1.45% à Siemens ont utilisé ouvertement des modèles chinois. Ainsi, aussi bien les jeunes pousses d’IA que les entreprises établies donnent de plus en plus le pas à des modèles américains propriétaires coûteux au profit de modèles chinois moins chers, qui ont réduit beaucoup l’écart de performance. Le marché a commencé à traiter la nationalité des modèles comme secondaire — et largement sans importance — par rapport au fait que la chose fonctionne bien, arrive vite et coûte moins cher.

« Open » est devenu un modèle économique géopolitique

La Maison-Blanche elle-même a dit que les systèmes open source et à poids ouverts comptent parce que les startups ont besoin de flexibilité et parce que les entreprises ayant des données sensibles ne peuvent pas toujours expédier vers un fournisseur de modèle fermé. C’est vrai. Et c’est exactement pour cela que les modèles ouverts chinois sont devenus un tel casse-tête pour le récit nationaliste de l’IA américaine. La reconnaissance du gouvernement américain arrive après des années où la prestige de l’IA américaine s’est retrouvée liée à des API fermées, à des abonnements à des modèles d’élite, et à l’idée que les meilleurs systèmes doivent être étroitement contrôlés par une poignée d’entreprises. Cette approche peut encore gagner au tout premier plan, mais elle s’adapte moins clairement à la conquête de la couche en dessous, là où les développeurs choisissent et utilisent ce qu’ils peuvent réellement se permettre.

Pékin a de plus en plus présenté l’IA à poids ouverts comme faisant partie d’un argumentaire plus large diplomatique et commercial — un modèle de développement technologique partagé, en contraste avec les contrôles d’exportation américains, les restrictions de la chaîne d’approvisionnement et les systèmes fermés. Des modèles ouverts comme produit de soft power. Ils disent aux pays que l’IA chinoise est modifiable et qu’elle n’est pas verrouillée derrière un péage d’API américain. Des chercheurs de Stanford ont averti que l’adoption large de modèles chinois à poids ouverts pourrait remodeler des « schémas de dépendance » à l’échelle mondiale, créant de nouvelles dépendances technologiques même lorsque les poids du modèle eux-mêmes sont téléchargeables.

La famille de modèles Qwen d’Alibaba a construit le plus grand écosystème de modèles sur Hugging Face, avec plus de 113 000 modèles dérivés, ou plus de 200 000 si vous comptez tout ce qui est tagué Qwen — dépassant Llama de Meta $META +0.35% en téléchargements cumulés sur la plateforme. RAND a constaté en janvier que le trafic vers des LLM basés en Chine avait bondi de 460 % en deux mois et que la part de marché mondiale des modèles chinois était passée de 3 % à 13 % sur cette période. RAND a aussi indiqué que les modèles chinois — comme DeepSeek, Qwen et ChatGLM de Zhipu — peuvent fonctionner à environ un sixième à un quart du coût des rivaux américains. C’est une combinaison particulièrement pénible pour toute entreprise américaine qui essaie de vendre de la vertu patriotique en la facturant plus cher.

L’ancien récit était que l’Amérique construisait les outils et que le reste du monde louait l’accès. Le nouveau veut que les laboratoires chinois deviennent le substrat d’outils qui affichent peut-être encore une marque américaine à la surface.

Plus d’une douzaine d’organisations chinoises publient ouvertement des modèles puissants. Hugging Face dit que le nombre de dépôts provenant d’organisations chinoises populaires a explosé en 2025 : ByteDance et Tencent augmentent fortement les sorties, et des entreprises qui penchaient auparavant vers le fermé se déplacent vers des sorties open. La Chine exporte une théorie cohérente de la diffusion. Les États-Unis exportent une économie mixte de modèles fermés premium, de branding à poids ouverts, et d’arguments internes sur ce que signifie même « open ». Le champ américain est divisé entre le branding à poids ouverts, la recherche vraiment open, des familles légères et portables, et des piles centrées sur les agents — voir : Llama de Meta, open-weight mais restreint, la ligne OLMo d’Ai2 vraiment open, la famille Gemma plus légère de Google $GOOGL +1.82%, la pile d’agent d’NVIDIA — qui rend l’écosystème plus fort par endroits mais moins unifié comme doctrine.

Même le marché propre à la Chine a commencé à traiter l’ouverture moins comme une idéologie que comme un plan d’accès au marché. En février, Baidu — depuis longtemps l’un des plus bruyants défenseurs des modèles fermés — a déclaré qu’il rendrait son prochain modèle Ernie open-source, un retournement stratégique majeur. DeepSeek a bouleversé le secteur, et le PDG de Baidu a déclaré que l’ouverture aiderait la technologie à se diffuser plus vite. « Open » dans cette course signifie de plus en plus une distribution extensible, une adoption plus rapide et un ancrage plus fort des développeurs.

Les géants du cloud américains normalisent les modèles chinois

Ce serait une chose si les modèles open chinois vivaient encore sur Internet comme des artefacts vaguement exotiques pour les hobbyistes. Dans ce cas, le problème de la patriotisme serait gérable. Mais ils ne le sont pas. Les hyperscalers les ont fait entrer à l’intérieur.

Amazon $AMZN +0.46% Bedrock dit qu’il prend en charge plus de 100 modèles de fondation, dont DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax et OpenAI. AWS a aussi déployé des offres spécifiques DeepSeek et Qwen, et son marketing autour de DeepSeek met en avant une sécurité au niveau entreprise, une infrastructure unifiée et des données clients qui « ne sont pas partagées avec les fournisseurs de modèles ». Microsoft $MSFT -0.16% fait la même chose, dans un dialecte corporate plus soigné. Le catalogue Azure Foundry inclut DeepSeek et Kimi de Moonshot parmi les modèles vendus directement par Azure, et les mises à jour propres de Foundry par Microsoft ont vanté les capacités de raisonnement de Kimi comme faisant partie de l’offre élargie de la plateforme. Un modèle étranger entre, un produit entreprise respectable en sort. L’avantage géopolitique est lissé par la commodité des achats, la facturation unifiée et le désir général des entreprises de faire semblant que chaque choix inconfortable n’est qu’une simple fonctionnalité.

Un modèle open chinois dans un cloud américain, facturé via une facture américaine, enveloppé dans des contrôles d’entreprise américains, cesse de ressembler à un événement géopolitique et commence à ressembler à des achats.

Le même chemin a été suivi par Vertex AI de Google Cloud. Ses documents DeepSeek disent que les modèles sont disponibles sous forme d’API serveursless entièrement gérées, et Google recommande explicitement d’associer DeepSeek R1 à Model Armor pour la sécurité en production. Ailleurs dans Vertex AI, Google liste des modèles ouverts avec prise en charge d’endpoint global qui incluent DeepSeek, Kimi, MiniMax, Qwen et GLM, juste à côté des modèles gpt-oss d’OpenAI. Tout avantage géopolitique est lissé par la conception du produit elle-même : même console, même logique d’endpoint, même vocabulaire de service managé, mêmes assurances pour l’entreprise.

Nvidia $NVDA +0.26% liste DeepSeek dans son catalogue de modèles. Databricks a aussi rejoint la fête. Ce mois-ci, il a mis Qwen3-Embedding-0.6B en preview publique pour les charges de travail de récupération et d’agents, en le présentant comme un modèle d’embedding multilingue à la pointe, optimisé pour la recherche vectorielle et les agents IA. C’est ainsi que les dépendances finissent par s’installer. Une équipe l’adopte pour la recherche. Une autre équipe l’intègre dans des agents. Quelques trimestres plus tard, le problème stratégique a des notes de version et un cycle de renouvellement.

Il y a deux problèmes distincts liés à la Chine qui se cachent dans l’histoire de l’IA. L’un est le problème des applications hébergées en Chine. La politique de confidentialité de DeepSeek indique qu’elle collecte, traite et stocke directement les données personnelles dans la République populaire de Chine. L’autre est le problème des modèles d’origine chinoise — des poids et des familles de modèles qui sont intégrés aux clouds américains, aux produits américains et aux flux de travail américains. Un projet « national » ressemble de moins en moins à un projet national quand ses parties les plus utiles continuent d’apparaître depuis ailleurs. L’IA américaine veut le cérémonial de la souveraineté et la commodité d’un rayon de courses mondial. Elle veut que Washington la traite comme un champion national et que les développeurs traitent chaque modèle étranger comme une bonne affaire inoffensive. Mais les marchés sont comme ça. Ils continuent d’acheter ce qui fonctionne.

Faire tourner un modèle open localement ou sur une infrastructure de confiance peut atténuer certains risques liés aux données et à la gouvernance. C’est pour cela que les hyperscalers comptent ici. Ils transforment une dépendance politiquement chargée en quelque chose qui semble gérable et corporate. Le résultat est que de nombreux acheteurs en entreprise peuvent obtenir les performances de modèles chinois sans la partie inquiétante qui consiste à avoir l’impression qu’ils quittent la pile américaine.

Cela laisse les États-Unis dans une position étrange. Le pays conserve d’énormes avantages dans les puces, l’infrastructure cloud, les marchés des capitaux et les laboratoires de pointe en bout de chaîne. Mais le langage politique du pays autour de l’IA continue de supposer que le leadership technique se traduira naturellement par de la loyauté en aval. Ça ne se fera pas. Pas avec les modèles open — et pas en général avec les logiciels. Les développeurs sont volages. Les équipes d’achats ne sont pas sentimentales. Les plateformes cloud restent indifférentes jusqu’à ce que la facture soit réglée. Si Washington veut que des « valeurs américaines » comptent dans l’achat d’IA, il lui faudra plus que des discours sur les biais et la domination. Il lui faudra des modèles américains suffisamment ouverts, suffisamment bon marché et suffisamment omniprésents pour que les choisir ne donne pas l’impression d’un sacrifice patriotique. Pour l’instant, le marché semble de plus en plus réticent à payer cette prime.

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