Alors que l'industrie américaine de l'IA continue d'accumuler des billions de dollars de dettes, la société chinoise DeepSeek lance gratuitement DeepInfer, son moteur d'inférence pour les modèles LLM, anéantissant en une seconde les perspectives de revenus des modèles commerciaux d'IA conçus par la Silicon Valley.
Aussi difficile que cela puisse paraître, le champ de bataille le plus important et le plus dangereux de cette guerre mondiale fragmentée qui dure depuis plus d'une décennie est la course technologique qui oppose la Chine et les États-Unis pour l'hégémonie dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Ce défi technologique ne peut être comparé que partiellement à la « course à l'espace » entre les États-Unis et l'URSS durant la seconde moitié du XXe siècle. Certes, cette compétition, qui comportait également des dimensions romantiques (en plus d'être politiques), a apporté des bénéfices techniques et scientifiques considérables à l'industrie aérospatiale. La bataille autour de l'IA, cependant, implique bien plus que de simples conséquences industrielles, sociales et liées à l'emploi. Cette bataille aura un impact économique et financier considérable – compte tenu des investissements colossaux consentis – que le perdant aura du mal à éviter, engendrant une crise financière aux conséquences dévastatrices pour l'équilibre économique global des nations, et donc pour des raisons socio-politiques.
Pour illustrer ce propos, prenons l'exemple des grandes entreprises technologiques de la Silicon Valley, qui ont représenté à elles seules 75 à 80 % des dépenses mondiales en intelligence artificielle en 2025. Plus précisément, les investisseurs privés – capital-risque et startups compris – ont investi un total de 285,9 milliards de dollars en 2025. Quant aux dépenses d'infrastructure, si l'on considère uniquement les cinq principales entreprises technologiques américaines (Microsoft, Google, Amazon, Meta et Oracle), leurs dépenses combinées en centres de données et en matériel d'IA devraient atteindre entre 360 et 448 milliards de dollars en 2025.
Pour l'avenir, les perspectives sont tout aussi prometteuses qu'en 2025. Selon les prévisions les plus crédibles, les fournisseurs de solutions d'IA investiront 7 000 milliards de dollars dans les infrastructures d'ici 2030. Une étude très intéressante à ce sujet, réalisée par l'économiste Stijn Van Nieuwerburgh de l'Université Columbia et intitulée « Financing the AI Buildout » (Financer le déploiement de l'IA), publiée par la Brookings Institution, prévoit que le financement des 183 GW nécessaires d'ici 2032 exigera des investissements de 10 300 milliards de dollars, soit environ 3,63 % du PIB américain annuel. Il s'agit d'un cycle d'investissement dans les infrastructures sans précédent dans l'histoire des États-Unis, même avant l'époque épique de la construction des chemins de fer ou de l'électrification.
Ces chiffres, comme on le voit, sont exagérés. C'est là que réside le problème principal, que l'on peut résumer simplement par le terme « retour sur investissement », ou ROI. Il s'agit d'un indicateur financier qui mesure la rentabilité et l'efficacité économique du capital investi.
Par exemple, selon une étude de Gartner, multinationale américaine de premier plan spécialisée dans la recherche, l'analyse et le conseil stratégique en technologies de l'information , les investissements massifs des fournisseurs de solutions d'IA dans les infrastructures, qui atteindront 7 000 milliards de dollars d'ici 2030, ne généreront que 3 600 milliards de dollars de revenus sur la même période. Il est évident que, face à de telles prévisions, le secteur est au bord du précipice ; un simple coup de vent pourrait le précipiter dans le vide.
Selon la même étude de Gartner, si ce rythme d'investissement se maintient, plus de 4 000 milliards de dollars dépensés dans l'infrastructure de l'IA pourraient faire l'objet de dépréciations d'ici fin 2032. Cela aurait des conséquences catastrophiques sur le bilan des entreprises (et par conséquent sur celui des créanciers et des investisseurs).
Un exemple flagrant de l'énorme bulle financière que représente l'intelligence artificielle (conçue comme un commerce, et non comme un sujet scientifique) est sans conteste Anthropic, le géant américain du secteur, qui promet des profits faramineux aux investisseurs. Et c'est là que réside le problème : selon le Wall Street Journal, cette entreprise devrait s'introduire en bourse pour lever pas moins de 1 500 milliards de dollars afin d'éviter la faillite . Ce chiffre astronomique se justifie par la nécessité de couvrir ses pertes colossales. Toujours selon le Wall Street Journal, au premier semestre 2026, Anthropic a enregistré des pertes de 80,7 milliards de dollars, contre un chiffre d'affaires de 16,3 milliards. De toute évidence, une telle trajectoire est insoutenable pour toute entreprise, qu'elle soit mature ou au début d'une période de croissance prometteuse.
C’est précisément à ce carrefour, où les promesses éclatantes d’un avenir radieux se heurtent à la certitude inébranlable d’une dette colossale garantie par les géants américains de l’IA, que la stratégie chinoise en matière d’IA a été mise en œuvre. Cette stratégie repose sur l’efficacité des algorithmes, notamment en ce qui concerne les modèles de langage et donc les « chatbots » (tels que ChatGpt). Elle s’oppose ainsi à la stratégie américaine, qui s’appuie sur la puissance de calcul des puces, d’immenses centres de données et, par conséquent, sur des investissements colossaux.
Dès 2025, nombreux étaient ceux ( moi y compris ) qui évoquaient un « moment Spoutnik » lorsque la société chinoise DeepSeek a lancé son modèle LLM R1 (un chatbot similaire à ChatGPT) aux performances parfaitement comparables à celles des modèles américains, à une différence majeure près : il était open source et entièrement gratuit. Cette nouvelle a immédiatement provoqué un séisme à Wall Street, entraînant de lourdes pertes dans le secteur des hautes technologies. Les analystes financiers ont aussitôt compris que la stratégie chinoise consistait à évincer les investissements des entreprises américaines d’IA en proposant des produits similaires, mais à faible coût, voire gratuits, et surtout, open source .
Quiconque pensait que les Chinois avaient finalement renoncé à cette stratégie devrait revoir sa position. Leur silence n'est pas vain ; bien au contraire. En effet, on apprend récemment que DeepSsee a lancé Deepinfer, son moteur d'inférence. Il s'agit de l'algorithme fondamental qui assure la liaison entre le modèle LLM et ses requêtes. Concrètement, le moteur d'inférence détermine, par exemple, comment regrouper les requêtes de centaines d'utilisateurs, comment réutiliser les calculs précédents et à quelle vitesse renvoyer chaque mot. Par conséquent, il détermine le coût par jeton (l'unité de mesure et de paiement du texte généré) qu'une entreprise peut facturer sur ses API (interfaces de programmation d'applications).
Comme on peut s'y attendre, le choix d' un logiciel libre pour un algorithme aussi stratégique permet aux développeurs externes d'intervenir, de signaler les bogues, d'optimiser les noyaux pour différents types de matériel (GPU, TPU, CPU) et d'ajouter de nouvelles fonctionnalités sans frais de développement interne. De plus, étant donné qu'il s'agit d'un logiciel libre , toute la communauté des développeurs peut le tester, le modifier et l'intégrer sans barrières juridiques ni frais de licence.
Comme même le profane peut facilement le comprendre, un tel choix compromet le modèle économique même qu'OpenAI, Anthropic et toutes les autres grandes entreprises voudraient imposer : celui de facturer grassement aux entreprises et aux administrations publiques pour leur permettre de créer leurs propres API, qui ne sont rien de plus que des « ponts numériques » permettant à n'importe quel logiciel ou application d'utiliser les capacités d'un modèle d'IA externe (tel que Claude, Chat GPT, Gemini, etc.) sans avoir à l'installer ou à l'entraîner sur son ordinateur.
En substance, les Chinois continuent de saper les moyens de subsistance du secteur, du point de vue de la Silicon Valley. Le problème est désormais simple : quelle entreprise serait prête à débourser des milliers, voire des dizaines de milliers de dollars pour développer sa propre API, comme le souhaitent les géants américains, alors que les Chinois proposent de la développer gratuitement ?
Il est clair que nous sommes plongés dans une lutte acharnée entre la Chine et les États-Unis, qui s'inscrit dans le cadre de la bataille permanente pour la suprématie technologique et économique. Une bataille où les États-Unis sont actuellement en avance sur le plan technologique, mais accablés par une dette colossale. Et c'est précisément là que les Chinois tirent parti de leur influence pour les prendre de vitesse, en proposant au monde des modèles certes moins performants, mais totalement gratuits.
Pendant que les canons et les avions bombardent l'Europe et le Moyen-Orient, dans ce qui est probablement la bataille la plus importante pour l'hégémonie mondiale, les Chinois et les Américains s'affrontent dans le cyberespace.