La compétition en IA entre dans une nouvelle phase de confrontation sur la capacité de formation du capital

■Sū Xiànggǎo

Depuis le début de cette année, l’industrie mondiale de l’IA (intelligence artificielle) connaît une vague de financement forte. Récemment, DeepSeek (Recherche Approfondie) prévoit de lever jusqu’à 50 milliards de yuans ; des entreprises de premier plan telles que Zhipu AI, MiniMax ont également successivement levé des fonds à Hong Kong cette année. Sur le plan international, OpenAI a terminé une nouvelle ronde de financement avec une promesse de capital de 122 milliards de dollars, évaluant la société à 852 milliards de dollars ; Anthropic planifie également une levée de fonds de plusieurs milliards de dollars pour augmenter sa puissance de calcul.

La raison pour laquelle ces événements de financement attirent une attention large du marché ne réside pas seulement dans leur montant colossal, mais aussi dans le fait que la structure des ressources dans la compétition de l’industrie de l’IA est en train de changer : de plus en plus de capitaux sont investis dans les infrastructures de puissance de calcul, la formation de modèles, les capacités d’ingénierie et la construction d’écosystèmes scénaristiques, influençant directement la vitesse d’itération technologique, le contrôle des coûts et la mise en marché commerciale des entreprises. Par le passé, l’observation du marché sur les entreprises d’IA se concentrait principalement sur la capacité des modèles, l’efficacité des algorithmes et la taille des paramètres ; aujourd’hui, le capital, la puissance de calcul, les talents, les données et les scénarios forment ensemble un nouveau système de compétition. De là, on peut voir que la compétition mondiale en IA passe d’un simple jeu de technologies ponctuelles à une nouvelle étape de compétition pour la capacité à former du capital.

Dans le contexte de l’IA, la capacité à former du capital désigne la capacité globale d’une entreprise à transformer efficacement ses ressources financières en investissements de R&D, en infrastructure de puissance de calcul, en scénarios d’application et en retours commerciaux. Le capital ne peut pas remplacer l’innovation technologique du “de zéro à un”, mais il influence fortement la vitesse, l’étendue et la résilience de l’itération technologique. Si une percée technologique de pointe ouvre la porte au capital, alors la capacité à former du capital détermine si les dividendes technologiques peuvent continuer à s’amplifier, et elle redéfinit, à travers la compétition, la transformation, et la tarification du marché, le paysage mondial de la compétition en IA.

Premièrement, la compétition en IA évolue du “découpage ponctuel” vers une “compétition systémique”.

Du point de vue de la forme de compétition, la capacité à former du capital se manifeste d’abord dans l’organisation et la configuration des infrastructures fondamentales et des ressources clés. L’amélioration des capacités des grands modèles repose sur un soutien global en puissance de calcul, données, ingénierie et financement. Que ce soit pour atteindre des avancées en capacité lors de la formation, pour assurer une stabilité et une réduction des coûts lors de l’inférence, ou pour déployer à grande échelle dans des applications, cela nécessite des infrastructures telles que puces, serveurs, centres de données et approvisionnement énergétique. Avec l’itération fréquente de modèles de pointe, les entreprises d’IA ont besoin non seulement d’équipes d’algorithmes de haut niveau, mais aussi d’investissements massifs en capital, de capacités organisationnelles complexes en puissance de calcul, et d’une stabilité financière sur plusieurs cycles.

Ainsi, pour évaluer la qualité d’une entreprise d’IA, il ne faut pas se limiter à ses performances de modèle à un moment donné, mais aussi examiner sa capacité à allouer ses ressources à long terme et à maintenir ses investissements. La capacité de modèle est une manifestation extérieure, la puissance de calcul et la capacité d’ingénierie sont des soutiens fondamentaux, et la capacité à former du capital détermine si ces éléments peuvent être intégrés efficacement. Sans investissements continus en capital, la supériorité technologique ne peut pas se transformer en avantage de taille ; sans noyau technologique réel, même une accumulation de fonds finira par tourner en rond inefficace.

Deuxièmement, la compétition en IA évolue du “concours de financement” vers un “concours de transformation”.

Du point de vue de la trajectoire de transformation, la capacité à former du capital se manifeste plus profondément dans l’efficacité de la conversion des fonds en barrières clés. La croissance rapide des financements des principales entreprises d’IA nationales indique que l’industrie passe d’une phase d’exploration technologique initiale à une nouvelle étape de dépenses à grande échelle, de validation commerciale et de compétition pour l’écosystème. À ce stade, l’entrée de fonds n’est que le point de départ de la compétition ; le véritable défi consiste à faire en sorte que l’entreprise puisse allouer ses ressources externes et internes aux maillons clés, et continuer à transformer ces investissements en barrières concurrentielles.

Cette transformation comprend au moins quatre dimensions : la conversion en force de R&D continue pour assurer la vitesse d’itération des modèles ; la conversion en organisation de puissance de calcul pour élargir les marges de contrôle des coûts ; la conversion en capacité de déploiement dans des scénarios pour ancrer la technologie dans l’industrie réelle ; la conversion en synergie écologique pour faire vibrer la chaîne industrielle du matériel et des logiciels. En fin de compte, la taille du financement n’est qu’un indicateur parmi d’autres du potentiel d’une entreprise ; la capacité à se transformer en expérience produit, valeur client et retour commercial est le vrai critère déterminant de sa réussite à long terme.

Pour réaliser cette transformation, il faut à la fois renforcer ses compétences internes et assurer une adaptation efficace de l’écosystème de capitaux. La croissance de l’industrie de l’IA en Chine ne peut pas se limiter à une injection de fonds à court terme, mais doit s’appuyer sur une collaboration entre capitaux à long terme, capitaux spécialisés et capitaux industriels. Les capitaux à long terme tolèrent des cycles de R&D prolongés, les capitaux spécialisés identifient les barrières technologiques, et les capitaux industriels fournissent des scénarios concrets de mise en œuvre. Seule la synergie de ces différents types de capitaux peut transformer la “chaleur” du financement en “profondeur” industrielle réelle.

Troisièmement, la compétition en IA évolue du “valorisation conceptuelle” vers une “tarification basée sur la capacité”.

Du point de vue de la tarification du marché, la capacité à former du capital redéfinit le système d’évaluation et le classement concurrentiel des entreprises d’IA. Au début, le marché valorisait plus facilement en fonction des lancements de modèles, de la taille des paramètres, de la croissance des utilisateurs et de la popularité du financement ; mais à mesure que l’industrie entre dans une phase de forte dépense et de cycles longs, la simple narration conceptuelle ne suffit plus pour soutenir une évaluation à long terme. À l’avenir, le marché se concentrera davantage sur la capacité de l’entreprise à générer des résultats opérationnels stables dans un contexte d’investissements continus, notamment la qualité de la croissance des revenus, la fidélité des clients, l’amélioration de la marge brute, la situation de la trésorerie et la durabilité du modèle de profit.

Cela signifie que la compétition en IA ne se limite pas à la supériorité technologique, mais inclut aussi la reconnaissance du marché et la capacité à allouer efficacement les ressources. Les entreprises ayant une valeur à long terme seront mieux récompensées dans l’évaluation, le financement, l’attraction des talents et la coopération écologique ; celles qui manquent de boucle commerciale ou dépendent uniquement de la popularité à court terme risquent d’être réévaluées à nouveau lors du retour à la normale. La transition du “valorisation conceptuelle” à la “tarification basée sur la capacité” poussera à une concentration des ressources sur des entreprises plus stables et durables, redéfinissant encore le paysage concurrentiel de l’industrie de l’IA.

En résumé, la compétition en IA entre dans une nouvelle étape de lutte pour la capacité à former du capital, ce qui constitue en essence une évaluation globale de l’innovation technologique, de la montée en gamme industrielle et de l’efficacité financière. Les avantages du capital ne peuvent devenir un avantage concurrentiel durable que s’ils se transforment en accumulation technologique, en capacités d’ingénierie et en efficacité industrielle. Celui qui parviendra à transformer le capital en base technologique, la technologie en efficacité industrielle, et cette efficacité en valeur commerciale, pourra traverser les cycles industriels et prendre une position dominante dans la course mondiale à l’IA.

（Source : Securities Daily）