La course à l’IA entre la Chine et les États-Unis : qui mène la danse?

Par Jasmine Duan

Les investisseurs se souviennent peut-être du « moment DeepSeek » en janvier 2025, lorsqu’une petite entreprise chinoise d’IA a lancé un modèle de raisonnement à code source ouvert qui égalait la performance des principaux modèles d’IA américains. Depuis, la Chine a resserré en un rien de temps l’écart avec les États-Unis en ce qui concerne le développement de l’IA, ce qui a alimenté les spéculations quant à savoir qui dominera cette course technologique.

Les modèles chinois d’IA atteignent un rendement de premier ordre

Malgré l’augmentation des contraintes matérielles, les capacités de codage et de raisonnement des modèles d’IA chinois font état d’avancées rapides. Le modèle Kimi K3 de Moonshot, une jeune entreprise chinoise, en est un exemple récent; son rendement global égale presque celui des modèles avancés américains, mais à une fraction du coût.

Les sociétés chinoises représentent maintenant la plus grande part des téléchargements de modèles génératifs sur Hugging Face, la principale plateforme d’hébergement pour les modèles d’IA. Les développeurs chinois ne font pas des percées isolées, ils sortent des modèles très performants chaque semaine. Les nouveaux modèles se classent systématiquement parmi les plus téléchargés chaque semaine, ce qui est un signe à la fois de qualité et de productivité des développeurs, selon nous.

Les modèles d’IA chinois n’adoptent pas tous une stratégie à bas prix

Les modèles chinois ont gagné en popularité en partie parce qu’ils sont à code source ouvert, ce qui permet aux développeurs de les personnaliser et de les entraîner sur des données exclusives, mais aussi parce qu’ils sont beaucoup moins chers que les solutions à code source fermé. Par conséquent, de nombreux investisseurs ont supposé que les sociétés chinoises ne pouvaient rivaliser que sur le plan du prix. Or, nous sommes d’avis que cette hypothèse est de plus en plus remise en question.

Les sociétés d’IA chinoises poursuivent maintenant des stratégies différenciées. Kimi de Moonshot offre des modèles plus intelligents à des prix avantageux. Les modèles de langage généralistes de Qwen et de Z.AI adoptent des approches à deux niveaux, en jumelant des modèles avancés et coûteux à des options efficientes et économiques. DeepSeek, par ailleurs, s’en tient à une stratégie à faible coût.

Dans ce contexte, les fournisseurs américains ont réduit leurs prix, en particulier pour les modèles de niveau inférieur et intermédiaire. Nous considérons que cette stratégie de marché est saine pour les sociétés d’IA : les modèles à faible coût élargissent l’accessibilité, tandis que les options haut de gamme répondent aux besoins les plus complexes des entreprises.

La plus grande contrainte de la Chine : les semi-conducteurs

À l’heure où la demande d’IA bondit partout dans le monde, les sociétés chinoises sont aux prises avec des contraintes croissantes d’approvisionnement en semi-conducteurs. Ces entreprises misaient auparavant sur les réserves, les puces de génération antérieure et les achats sur le marché gris pour entraîner leurs modèles, mais ces solutions ne suffisent plus, car les besoins de calcul se sont accélérés.

Nous sommes d’avis que la divergence dans les capacités d’investissement révèle la gravité de la contrainte. Selon Bloomberg, les huit géants américains devraient accroître leurs dépenses en immobilisations de 76 % en 2026 pour atteindre plus de 780 G$ US. En revanche, les trois principales sociétés d’Internet chinoises et les trois entreprises de télécommunications combinées prévoient des dépenses en immobilisations approximatives de seulement 85 G$ US cette année, ce qui représente environ un dixième des dépenses américaines totales. Même ce montant est peut-être exagéré, car le prix des puces mémoire a quintuplé au cours de la dernière demi-année, ce qui a érodé davantage le pouvoir d’achat.

Les dépenses en IA en Chine ne représentent qu’une fraction du total de celles des États-Unis

Dépenses en immobilisations des sociétés chinoises par rapport aux sociétés américaines à très grande échelle (en G$ US)

Ce qui est encore plus préoccupant pour les sociétés chinoises d’IA, selon nous, c’est que les contrôles à l’exportation des États-Unis empêchent la Chine d’accéder à du matériel de fabrication de pointe, en particulier les machines de lithographie à ultraviolets extrêmes (UVE) nécessaires à la production de puces de pointe. Cela crée un possible désavantage structurel. Même si des rapports périodiques font état de percées dans le développement de la lithographie à UVE en Chine, nous doutons qu’elles aient une incidence importante à court terme compte tenu de leur statut de prototype et du défi d’atteindre la production de masse.

Les fabricants chinois de puces misent sur l’empilage de plusieurs puces dans de plus petits espaces, en améliorant les interconnexions, et en visant l’optimisation des systèmes pour réduire l’écart de performance. Selon nous, ces efforts ne compenseront peut-être pas entièrement les contraintes de l’offre, mais ils représentent la voie la plus viable à court terme.

Quelle direction prendra la concurrence dans le domaine de l’IA?

Pour plusieurs, ce qui compte le plus, c’est la façon dont l’IA affectera leurs sources de revenus, et non le pays qui remportera ou mènera la course à l’IA. La perception du public à l’égard de l’IA diverge fortement entre la Chine et les États-Unis. Selon le rapport sur l’indice de l’IA de l’Université Stanford de 2025, 84 % des répondants chinois se disent enthousiastes à l’égard de l’IA, comparativement à seulement 38 % des Américains. Par ailleurs, les préoccupations des Américains portent sur les suppressions d’emplois, tandis que celles des Chinois sont plus variées.

Nous pensons que cette divergence reflète en partie les différences économiques structurelles. Selon le U.S. Bureau of Labor Statistics, plus de 70 % des travailleurs américains exercent dans des secteurs de services, lesquels sont davantage exposés aux perturbations liées à l’IA. En comparaison, cette proportion est d’environ 50 % en Chine, selon des données provenant de sources gouvernementales chinoises. L’incidence immédiate de l’IA sur la main-d’œuvre semble donc moins importante en Chine, ce qui explique pourquoi les Chinois la considèrent comme un outil pratique pour accroître la productivité plutôt que comme une menace existentielle. De plus, une décision récente d’un tribunal chinois protégeant un travailleur dans un conflit de travail lié à l’IA a mis en lumière l’engagement réglementaire du pays à l’égard de la protection des droits des travailleurs.

Au-delà des attitudes culturelles, la divergence témoigne également des degrés de confiance différents envers les décideurs gouvernementaux et les grandes sociétés technologiques, et des convictions quant aux avantages personnels que peut procurer la technologie, l’enthousiasme en Chine étant plus élevé qu’aux États-Unis. Nous sommes d’avis que ces différences de perception pourraient déterminer la trajectoire du développement de l’IA de chaque pays.

L’issue de la course à l’IA entre la Chine et les États-Unis demeure incertaine, car le contexte concurrentiel évolue rapidement à mesure que de nouveaux modèles émergent. Nous pensons que quelques facteurs cruciaux permettront à la Chine de se différencier dans le développement de l’IA à long terme par rapport aux États-Unis, notamment l’abondance de talents en ingénierie, l’offre d’énergie fiable et abordable et la capacité pour les applications industrielles à grande échelle.

Avec la collaboration de Leo Shao.

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