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OpenAI, Anthropic et Google concentrent aujourd’hui l’essentiel des investissements, des infrastructures de calcul et des usages en intelligence artificielle générative. Cette suprématie s’est construite sur une logique de course à la puissance. Les Chinois proposent une approche différente qui pourrait impacter la rentabilité des géants américains.
Toujours plus ! Toujours plus de paramètres, de données d’entraînement et de GPU. Microsoft a investi plus de 13 milliards de dollars dans OpenAI, et Meta prévoit des dizaines de milliards de dollars pour ses propres infrastructures. Mais cette stratégie a un coût croissant, notamment énergétique, que plusieurs études jugent aujourd’hui difficilement soutenable.
Face à ce modèle, des acteurs chinois comme Zhipu AI, MiniMax, Moonshot AI, DeepSeek ou Alibaba (avec Qwen) proposent une approche différente : atteindre un niveau de performance proche des meilleurs modèles américains, mais à moindre coût. Leur arme technique principale est l’architecture Mixture of Experts (MoE), qui n’active qu’une fraction du modèle pour chaque requête, réduisant fortement les coûts d’inférence.
Résultat, leurs performances rattrapent les leaders américains. Quelques chiffres peuvent inquiéter la tech US car ils illustrent ce rattrapage rapide. GLM-5 de Zhipu AI a atteint un score de 82 sur le classement BenchLM, à égalité avec GPT-5.4 d’OpenAI. Kimi K2.5 de Moonshot AI domine le codage (99% sur HumanEval) et les mathématiques (96,1 % sur AIME 2025).
De façon générale, l’écart de performance global entre meilleurs modèles chinois et américains serait tombé à seulement 2,7 %, alors que la Chine dépense environ 23 fois moins en investissement privé IA que les États-Unis.
Le coût, nouvel argument stratégique
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