Lorsque Jensen Huang a fait l’éloge d’OpenClaw la semaine dernière, les répercussions ont atteint Hong Kong en quelques heures. Les actions de MiniMax et Zhipu AI ont augmenté de plus de 20 % après que le PDG de Nvidia a déclaré dans une interview à CNBC que le cadre d’agent open source rapidement populaire est « définitivement le prochain ChatGPT ».
Les investisseurs étrangers ont déjà rejeté les efforts de la Chine en matière d’IA, les qualifiant d’efforts limités de second rang. Mais les stratèges affirment désormais que le pays pourrait être bien placé pour l’IA grâce aux faibles prix de l’électricité, à l’augmentation des dépenses en capital et à une nuée de développeurs open source. Des analystes similaires se demandent également si le boom américain de l’IA ne perd pas de son élan après des années de flambée des valorisations et des dépenses dans les centres de données.
« Nous avons en fait réduit notre exposition à la technologie américaine », a déclaré Mohit Kumar, stratège macroéconomique mondial chez Jefferies, à Fortune la semaine dernière lors du Forum asiatique de la banque d’investissement à Hong Kong. « Nous pensons que la Chine est le grand gagnant de cette guerre technologique pour diverses raisons, notamment la valorisation, l’adoption croissante de l’IA et la supériorité en matière de production d’électricité. »
« La Chine a un accès pratiquement illimité à une énergie bon marché, mais les États-Unis ont un énorme goulot d’étranglement énergétique », a déclaré Chris Wood, responsable mondial de la recherche sur les actions chez Jefferies, à Fortune.
Selon Goldman Sachs, le pays disposera d’une capacité électrique excédentaire d’environ 400 gigawatts d’ici 2030, soit trois fois la capacité dont le monde aura besoin pour répondre à la demande des centres de données. En revanche, les États-Unis souffrent d’infrastructures vieillissantes et d’un manque de capacité de production d’électricité, ce qui entraîne une flambée des prix de l’électricité dans les États dotés de centres de données comme la Virginie.
Dans les provinces occidentales de la Chine, comme le Ningxia et le Gansu, l’électricité ne coûte que 5 cents le kilowattheure, contre 25 cents le kilowattheure à Pékin et Shanghai et 40 cents dans certaines régions des États-Unis, a déclaré Henry He, directeur financier de Baidu. Il a rappelé aux participants que les coûts de l’électricité peuvent représenter environ 35 % des coûts d’inférence.
Le secteur manufacturier chinois soutient également le secteur de l’IA, en particulier dans les applications qui interagissent avec le monde physique. Par exemple, le robot taxi Apollo de Baidu coûte 1 yuan (0,15 $) par mile, mais il fonctionne toujours au seuil de rentabilité à Wuhan, a-t-il noté.
Aux États-Unis, les fabricants de robots-taxi ont dû choisir entre des capteurs LiDAR et des caméras visuelles en raison du coût. Mais il a fait valoir qu’« il n’est pas nécessaire de faire des choix aussi difficiles » en Chine, où les deux sont abordables grâce à la fabrication chinoise.
La même logique s’applique au vol autonome. Par exemple, EHang s’appuie sur une chaîne d’approvisionnement nationale capable de fournir des batteries et des composants électroniques abordables pour fabriquer ses avions. « Nous avons des coûts de composants très compétitifs que nous pouvons traduire en prix de vente très compétitifs », a expliqué le directeur financier Conor Yang à Fortune.
Le cycle de l’IA aux États-Unis a-t-il atteint son apogée ?
L’optimisme de Wood à l’égard de la Chine contraste avec les interrogations sur les États-Unis. Les stratèges de Jefferies estiment que les investisseurs commencent à s’interroger sur le montant d’argent dépensé dans les infrastructures d’IA aux États-Unis et s’attendent à ce que les dépenses en capital américaines culminent cette année.
Dans une interview accordée au magazine Fortune, Wood a déclaré que le marché américain du capital-investissement souffre d’une « énorme constipation financière », avec des dizaines de milliers de sociétés en portefeuille en attente d’introduction en bourse. De plus, le capital-investissement a récemment investi de l’argent dans le secteur du logiciel alors que l’IA menace d’éroder les modèles commerciaux.
La confiance du secteur privé a été mise à rude épreuve depuis la faillite l’année dernière du fournisseur de pièces automobiles First Brands Group, effrayant les investisseurs particuliers et obligeant certains gestionnaires d’actifs comme Blue Owl à limiter leurs retraits. Le « trading de peur de l’IA » de cette année n’a fait qu’empirer les choses alors que les investisseurs particuliers tentent d’extraire de l’argent des gestionnaires de fonds, d’autres gestionnaires de fonds tels que BlackRock et Morgan Stanley imposant également des limites aux retraits.
La monétisation est encore difficile
Néanmoins, les entreprises chinoises d’IA pourraient avoir du mal à facturer des prix élevés pour leurs produits dans l’environnement extrêmement concurrentiel du pays, où les instituts de recherche rivalisent à la fois sur les prix et les performances.
« Il est très difficile pour une seule entreprise de maintenir systématiquement le meilleur modèle à l’échelle mondiale », a déclaré He de Baidu. (Baidu a été le premier à entrer dans cet espace avec son modèle ERNIE, mais a depuis perdu du terrain face à des concurrents chinois tels qu’Alibaba et DeepSeek.)
Par exemple, la startup MiniMax a généré 79 millions de dollars de revenus l’année dernière, mais a déclaré une perte nette de 1,8 milliard de dollars. (Les investisseurs ne semblent pas s’en soucier, le cours de l’action ayant plus que sextuplé depuis l’introduction en bourse de la startup début janvier.)
Le problème pour les laboratoires d’IA, que ce soit aux États-Unis ou en Chine, est que leur avance en termes de performances peut disparaître en quelques mois à mesure que d’autres laboratoires rattrapent leur retard en proposant des modèles aux performances proches de la frontière, souvent sur une base open source.
Jefferies’ Wood estime que les fournisseurs de modèles linguistiques à grande échelle finiront par devenir comme des services publics, à forte intensité de capital, banalisés et peu susceptibles de générer des bénéfices durables. Au contraire, a-t-il soutenu, le boom de l’IA en Chine « sera dirigé vers des applications rendues possibles par des modèles open source et une électricité très bon marché – des applications bon marché ».
L’IA agentique pourrait être le prochain champ de bataille. Les entreprises chinoises, grandes et petites, déploient rapidement leurs propres frameworks OpenClaw, et les gouvernements locaux offrent des subventions aux « entreprises privées » qui créent leurs propres startups d’agents d’IA.
Les entreprises technologiques chinoises disposent déjà de puissantes plates-formes destinées aux consommateurs pour mettre les agents d’IA devant les utilisateurs. Par exemple, WeChat de Tencent compte plus de 1,3 milliard d’utilisateurs actifs par mois et héberge des millions de mini-programmes couvrant le commerce, les transports, le style de vie et la finance.
« Nous allons voir des innovations intéressantes en Chine. C’est le seul domaine dans lequel les États-Unis et les pays occidentaux sont à la traîne », a déclaré Michael Brook, associé fondateur de 71 Capital, à Fortune.
« Est-ce un effort d’imagination de penser que la prochaine version du mini-programme sera un agent intégré à WeChat ? »
