La concurrence chinoise dans l'IA menace les marges des modèles américains, et non leur écosystème

Les modèles d'IA chinois comblent rapidement l'écart de performance avec leurs concurrents américains, souvent à un coût apparemment bien moindre, ce qui soulève des questions concernant le rendement des investissements infrastructurels américains dans l’IA, ainsi que les valorisations des principales entreprises technologiques du pays.

À première vue, certains modèles chinois semblent offrir des capacités quasi comparables à celles des modèles de pointe, tout en mobilisant moins de ressources et à moindre coût pour leurs utilisateurs finaux. Certains sont également « à poids ouverts », ce qui signifie que leurs paramètres sous-jacents peuvent être téléchargés et exécutés sur des réseaux locaux, atténuant ainsi les préoccupations liées à la confidentialité des données. Dès lors, pourquoi les entreprises continueraient-elles à payer un prix plus élevé pour des modèles américains de pointe ? Ces inquiétudes se sont intensifiées alors même que les entreprises technologiques américaines continuent à investir dans les infrastructures d’IA et que les investisseurs s’interrogent sur la capacité du secteur à générer des rendements proportionnels à l’ampleur de ses investissements.

Une telle interprétation passe toutefois à côté d’une réalité plus large. Si les modèles chinois à poids ouverts sont susceptibles de peser sur le pouvoir de fixation des prix et les marges bénéficiaires des fournisseurs de modèles américains, nous n’y voyons pas une menace fondamentale pour le développement plus général d’un écosystème d’IA dominé par les États-Unis. Des modèles d’IA meilleur marché et plus performants devraient accélérer l’adoption de cette technologie, stimulant la demande dans différents segments de la chaîne de valeur, à savoir les infrastructures, les semi-conducteurs, le cloud et les logiciels, où devrait se concentrer une grande partie de la création de valeur à long terme.

Les avantages chinois en termes de coûts sont moins marqués qu’il n’y paraît

Tout d’abord, la perception grandissante que la Chine développe une IA équivalente, voire supérieure, pour une fraction du prix est trompeuse. La plupart des affirmations concernant les avantages des modèles chinois en termes de dépenses d'investissement sous-estiment l’impact de la « distillation », c’est-à-dire l’entraînement d’un modèle s’appuyant en partie sur les résultats générés par un système américain plus avancé. Plus important encore, un faible prix de jeton dans un modèle chinois ne signifie pas nécessairement un faible coût par résultat, dès lors que le modèle est effectivement utilisé. Un modèle moins performant peut nécessiter davantage de jetons, de puissance de calcul, d’énergie et de temps pour exécuter une même tâche. Les mesures fondées sur le coût par tâche finalisée et l’unité de temps par tâche sont donc plus utiles. A cet égard, de nombreux modèles américains soutiennent favorablement la comparaison avec leurs concurrents chinois.

Sans compter que les développeurs américains ne restent pas inactifs. Ils ont fortement abaissé leurs prix, et certains d’entre eux, dont Meta, Nvidia et OpenAI, proposent désormais aussi des modèles à poids ouverts, d'autres étant en préparation.

…de nombreux modèles américains soutiennent favorablement la comparaison avec leurs concurrents chinois

Diffusion technologique vs modèles de pointe

Si des modèles bon marché ou déployés localement deviennent la norme pour de nombreuses applications d’IA, cela pourrait-il peser sur les valorisations de l’ensemble de l'écosystème américain de l'IA ? Nous ne le pensons pas, et ce pour trois raisons.

Premièrement, la baisse des prix de l'IA devrait stimuler la demande. Il s'agit là d'une variante du « paradoxe de Jevons » : lorsqu'une technologie devient moins chère, les gens ont tendance à l'utiliser davantage. Dans le domaine de l’IA, un coût par tâche plus bas devrait inciter à effectuer davantage de tâches, prolonger les raisonnements et déployer davantage d’agents autonomes. L'écosystème dominé par les États-Unis pourrait donc continuer à prospérer du fait de sa position dominante dans l'infrastructure cloud, les réseaux mondiaux et les données propriétaires, autant d'éléments qui ne dépendent pas étroitement du modèle d'IA utilisé.

Deuxièmement, les modèles de pointe pourraient toujours justifier une prime. Les modèles américains les plus performants conservent une avance en termes de capacités totales. Les modèles chinois les égalent sur certains critères, mais des écarts subsistent dans les tests exigeants portant sur les compétences cybernétiques, scientifiques et agentiques à long terme – des tâches complexes en plusieurs étapes que les systèmes d’IA doivent accomplir de manière autonome sur la durée. Pour certaines applications, comme la recherche scientifique, le déploiement des meilleures capacités d’intelligence disponibles procurera encore un avantage, et donc un certain pouvoir de fixation des prix, aux fournisseurs de modèles les plus avancés. De telles capacités à grande échelle devraient pouvoir être monétisées, voire de manière agressive, justifiant ainsi certaines valorisations élevées pour les développeurs de modèles de pointe aux Etats-Unis, tels qu'Anthropic et OpenAI, même si les marges sur les applications moins avancées subiront des pressions.

Troisièmement, les craintes liées à la sécurité et la souveraineté laissent entrevoir un marché hybride, dans lequel les modèles américains et chinois auront un rôle à jouer. Les restrictions temporaires imposées par les Etats-Unis sur l’accès étranger aux modèles « Fable 5 » et « Mythos 5 » d’Anthropic ont souligné les risques liés à une dépendance aux technologies provenant d’un seul pays. Pour autant, les initiatives en faveur d’une « IA souveraine » en dehors des États-Unis ne progressent que lentement, car la mise en place d’une infrastructure d’IA compétitive reste extrêmement coûteuse. Dans le même temps, vu le peu d’alternatives, les grands utilisateurs étrangers de services d’IA et de cloud pourraient continuer à privilégier les modèles américains par rapport aux chinois, pour des raisons de gouvernance et de sécurité.

Nous tablons sur une coexistence des deux systèmes

En d’autres termes, il est plausible que la demande en IA évolue vers une utilisation généralisée de modèles moins onéreux, notamment des systèmes à poids ouverts déployés localement pour de nombreuses applications. Une telle évolution rendrait plus difficile pour les fournisseurs de modèles de pointe tels qu’OpenAI ou Anthropic de maintenir leurs prix élevés, leurs marges et leurs valorisations. Mais cela ne signifie pas que les utilisateurs abandonneront l’écosystème d'IA américain pour se tourner exclusivement vers les alternatives chinoises. Nous tablons sur une coexistence des deux systèmes, les entreprises utilisant des modèles locaux ou à poids ouverts, qu’ils soient américains ou chinois, pour les charges de travail sensibles ou à fort volume, tout en recourant à des modèles de pointe hébergés lorsque des capacités supérieures ou un fonctionnement plus simple l’emportent sur les risques liés à l’utilisation d’un fournisseur tiers.

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La prochaine étape de la course entre les États-Unis et la Chine

L'écosystème d'IA dominé par les États-Unis bénéficie d’un avantage significatif dans le domaine des accélérateurs avancés, puces spécialisées utilisées pour l’IA, ainsi que de la mémoire à large bande passante qui alimente rapidement ces puces en données, et des liaisons à haut débit permettant à de nombreuses puces de fonctionner comme un seul système. Les contrôles américains à l'exportation visant les puces et les équipements de fabrication de pointe devrait contribuer à préserver ces avantages à court terme. Ces contrôles pourraient se durcir encore si les avancées chinoises en matière d’innovation suscitaient davantage d’inquiétudes à Washington.

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11 août 2026

Dans le domaine de l’IA, la manière dont la Chine contournera ces restrictions sera l’une des questions les plus importantes de ces prochaines années. Sur le court terme, le pays pourrait encore être limité par une pénurie de capacités de calcul avancées. Il continuera à développer ses capacités nationales de fabrication de puces, notamment dans le domaine de la lithographie, tout en encourageant une coopération plus étroite entre ses entreprises technologiques, en explorant des architectures de puces alternatives.

Néanmoins, la Chine possède un atout majeur en matière de production d'électricité. Le pays a généré quelque 10,6 pétawattheures (PWh) en 2025, soit plus de deux fois la production américaine, et développe à un rythme plus soutenu à la fois ses capacités de production et ses réseaux de transport d’électricité sur longue distance. Dans ce contexte, l'enjeu principal est la rapidité d’accès à l’électricité, c’est-à-dire le délai nécessaire pour qu’un nouveau centre de données puisse obtenir un raccordement fiable et de grande capacité. La construction d'un centre de données chinois, accès à l’électricité compris, peut prendre entre un et trois ans, contre cinq à dix ans pour obtenir un raccordement majeur au réseau électrique américain et une modernisation du réseau de transport d’électricité. Ces délais pourraient donc ralentir le déploiement de l'IA aux États-Unis et forcer le recours à de coûteuses capacités de production d'énergie sur site.

Cette course continuera à contribuer à la dynamique économique, avec un impact positif sur la croissance dans les deux pays

Pour l’heure, toutefois, les États-Unis conservent une avance substantielle sur le plan des capacités de calcul d’IA installées, reflet de leur avantage dans le domaine du matériel. Cela compense en partie l’approvisionnement en électricité plus abondant de la Chine, même si certains projets américains sont confrontés à des goulets d’étranglement au niveau du raccordement au réseau. L'avantage énergétique de la Chine demeure donc une source d’opportunités stratégiques, qui pourrait devenir décisive si le pays comble son retard en matière de puces et de talents.

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Le cycle d’IA se poursuivra au sein des deux superpuissances

La grille d’analyse « avance technologique contre adoption » reste pertinente. Les États-Unis conservent leur avance en matière de capacités d'IA de pointe, tandis que la Chine est bien positionnée pour accélérer l'adoption grâce à des modèles à moindre coût et un déploiement à grande échelle. Cependant, la course est loin d'être terminée. Les développeurs américains réagissent en réduisant leurs prix et en proposant des modèles à poids ouverts, tandis que la Chine cherche à combler son retard en matière de capacités de pointe.

Aucun des deux pays n'acceptera la suprématie de l'autre, que ce soit en matière de modèles de pointe ou d'adoption de l'IA. Plutôt que de converger vers un vainqueur unique, les deux écosystèmes devraient évoluer en parallèle, stimulant l'innovation et les investissements à l'échelle mondiale, avec une certaine volatilité, l'un prenant temporairement l'avantage sur l'autre. Cette course continuera à contribuer à la dynamique économique, avec un impact positif sur la croissance dans les deux pays.

Pour les investisseurs, la création de valeur devrait bénéficier aux propriétaires d'infrastructures d'IA, de puces, de données et de réseaux de distribution, plutôt qu'aux seuls développeurs de modèles de pointe. C'est pourquoi nous continuons à privilégier les hyperscalers et les entreprises de semi-conducteurs par rapport aux fournisseurs de modèles spécialisés.