Les revenus de l’IA chinoise restent loin derrière les leaders américains malgré une adoption rapide

Les modèles chinois d’intelligence artificielle gagnent rapidement des utilisateurs, mais cette adoption ne se traduit pas encore par des revenus comparables à ceux générés par leurs principaux concurrents américains. Selon des estimations publiées par Rhodium Group, l’ensemble des modèles d’IA chinois ne générerait qu’environ 10 % des revenus combinés attribués à OpenAI et Anthropic. Cet écart soulève des questions sur les valorisations accordées à plusieurs développeurs chinois importants, notamment ceux dont la valeur estimée a progressé beaucoup plus rapidement que leurs revenus récurrents.

La comparaison de Rhodium repose sur le revenu annuel récurrent, ou ARR, une mesure utilisée dans le secteur pour annualiser un niveau de revenus mensuel récent et refléter la croissance rapide d’une entreprise. Les chercheurs ont estimé l’ARR de DeepSeek à 500 millions de dollars, celui de MiniMax à 800 millions et celui de Moonshot à 1 milliard. Z.ai a indiqué séparément aux investisseurs que son ARR le plus récent atteignait 1,8 milliard de dollars, tandis que Rhodium estime les revenus liés à l’IA de ByteDance à 4 milliards et ceux d’Alibaba à 2,4 milliards. Même réunis, ces montants restent très inférieurs aux niveaux attribués à OpenAI et Anthropic.

OpenAI et Anthropic évoluent à une autre échelle de revenus

Selon Rhodium, OpenAI génère à elle seule environ 40 milliards de dollars de revenus annuels récurrents, tandis qu’Anthropic aurait atteint approximativement 65 milliards. Ces chiffres accentuent fortement le contraste avec les développeurs chinois. Même les entreprises chinoises disposant des revenus estimés les plus élevés restent plusieurs fois en dessous du niveau atteint individuellement par les deux principaux développeurs américains de modèles de pointe.

Cette comparaison ne signifie pas que les modèles chinois manquent d’utilisateurs ou de pertinence technologique. Leur adoption a au contraire progressé rapidement depuis des niveaux relativement faibles au début de l’année. Le problème réside davantage dans le fait que l’utilisation et les revenus n’ont pas augmenté au même rythme. Les laboratoires chinois ont attiré l’attention avec des modèles performants, des prix plus faibles et une distribution souvent ouverte, mais la part des revenus qu’ils captent directement reste limitée face à leurs homologues américains.

DeepSeek affiche le plus faible ARR parmi les grands acteurs chinois

DeepSeek, devenu l’un des noms chinois les plus visibles à l’international, affichait selon Rhodium le plus faible ARR parmi les grandes entreprises étudiées, avec environ 500 millions de dollars. MiniMax suivait avec 800 millions, tandis que Moonshot était estimé à 1 milliard. Ces montants restent importants en valeur absolue, mais ils apparaissent modestes lorsqu’ils sont comparés aux revenus attribués aux leaders américains.

L’écart devient encore plus significatif lorsque la valorisation entre en jeu. Rhodium estime que le rapport entre valorisation et revenu paraît particulièrement élevé pour Moonshot et DeepSeek. Le groupe avance un ratio d’environ 50 fois les revenus pour Moonshot et de 163 fois pour DeepSeek. À titre de comparaison, OpenAI serait valorisée à environ 34 fois ses revenus et Anthropic à environ 21 fois.

Les valorisations deviennent un enjeu central pour les startups chinoises

La critique du rapport ne repose donc pas uniquement sur le fait que les entreprises chinoises génèrent moins de revenus. Le problème soulevé est que certaines valorisations semblent particulièrement élevées par rapport au niveau de revenus récurrents effectivement généré aujourd’hui. Une entreprise à forte valorisation mais à faible revenu doit démontrer une croissance future beaucoup plus importante pour justifier cet écart.

Moonshot et DeepSeek sont les exemples les plus évidents dans l’analyse de Rhodium. Le ratio estimé de 163 fois les revenus pour DeepSeek dépasse largement celui attribué à OpenAI ou Anthropic. Moonshot, avec environ 50 fois les revenus, se situe également au-dessus des deux acteurs américains. Rhodium a ainsi estimé que les valorisations de ces deux sociétés paraissaient actuellement excessives par rapport à leurs revenus.

Ces chiffres restent des estimations et ne constituent pas des comparaisons auditées reposant sur des méthodes financières parfaitement identiques. Le rapport s’appuie également sur les données les plus récentes disponibles durant l’été, ce qui signifie que des revenus en croissance rapide peuvent avoir évolué depuis.

Z.ai relève déjà ses propres perspectives

La situation de Z.ai montre à quelle vitesse ces données peuvent changer. L’entreprise a indiqué aux investisseurs que son revenu annuel récurrent avait atteint 1,8 milliard de dollars. Elle a également relevé sa prévision d’ARR pour la fin de l’année à 3 milliards, contre une estimation précédente de 2,4 milliards.

Cette révision montre que les revenus des entreprises chinoises d’IA continuent de progresser, même si l’écart actuel avec les leaders américains reste considérable. L’utilisation des modèles chinois s’est fortement accélérée au cours de l’année et les entreprises développent encore leurs stratégies de monétisation.

La hausse des prévisions de Z.ai ne remet donc pas en cause le constat général de Rhodium, mais elle souligne que ces comparaisons doivent être considérées comme des photographies d’un marché en évolution rapide plutôt que comme une hiérarchie définitive.

ByteDance et Alibaba ajoutent de l’échelle sans combler l’écart

Rhodium estime les revenus IA de ByteDance à environ 4 milliards de dollars et ceux d’Alibaba à 2,4 milliards. Ces montants placent les deux grandes entreprises technologiques devant plusieurs startups spécialisées, mais leur contribution ne suffit toujours pas à rapprocher le total chinois des niveaux attribués à OpenAI et Anthropic.

Cette différence est notable parce que ByteDance et Alibaba disposent déjà d’écosystèmes technologiques importants, de larges bases de clients et de réseaux de distribution établis. Malgré ces avantages, les revenus estimés de leurs activités liées aux modèles d’IA restent beaucoup plus faibles que les revenus récurrents des principaux développeurs américains.

La comparaison soutient ainsi l’idée de Rhodium selon laquelle l’adoption rapide de l’intelligence artificielle en Chine ne s’est pas encore transformée en un marché commercial de taille équivalente à celui développé autour des principaux modèles américains.

L’open source modifie profondément l’équation de revenus

L’une des explications essentielles tient au modèle économique différent adopté par de nombreux laboratoires chinois. Une partie importante de leurs technologies est distribuée sous une forme ouverte, ce qui permet aux entreprises et utilisateurs disposant d’un matériel suffisamment puissant de télécharger les modèles et de les exécuter indépendamment du développeur original.

Cette structure peut accélérer fortement l’adoption parce qu’elle réduit les restrictions et offre davantage de liberté aux utilisateurs. En revanche, elle rend également la monétisation plus difficile. Une utilisation élevée ne produit pas automatiquement des revenus pour l’entreprise qui a développé le modèle.

Rhodium indique que les laboratoires chinois étudient actuellement des moyens de capter une part plus importante des revenus générés par les tiers qui commercialisent l’accès à leurs modèles. La réussite de ces stratégies pourrait devenir essentielle pour transformer l’adoption en revenus récurrents plus durables.

Les principaux modèles américains coûtent davantage par tâche

L’économie de l’accès aux modèles diffère également entre les deux marchés. Selon Artificial Analysis, le coût par tâche des principaux modèles d’OpenAI et d’Anthropic est nettement supérieur à celui des alternatives chinoises.

La plupart des grands modèles américains restent fermés, ce qui signifie que les clients doivent généralement passer par les services contrôlés par les développeurs au lieu de télécharger les modèles et de les exploiter indépendamment. Ce système donne davantage de contrôle aux entreprises sur les conditions d’accès et sur la tarification.

Les modèles chinois ouverts peuvent donc se diffuser plus rapidement, mais cette flexibilité peut réduire la part de valeur captée directement par les développeurs d’origine. Le résultat est un marché dans lequel l’adoption technologique peut croître bien plus vite que les revenus des entreprises.

Le financement pourrait devenir un défi plus important que l’adoption

Logan Wright, associé chez Rhodium Group et coauteur du rapport avec l’analyste Endeavour Tian, estime que l’écart de revenus crée un problème de financement potentiellement important pour les laboratoires chinois de modèles de pointe. Selon lui, il sera beaucoup plus difficile pour ces entreprises de croître durablement si leurs revenus commerciaux restent très inférieurs à ceux générés par les leaders américains.

Le développement de modèles d’IA avancés exige des ressources considérables. Une entreprise disposant d’un revenu récurrent limité peut devenir davantage dépendante du financement externe par capitaux propres. Wright estime que les sociétés chinoises devront donc compter fortement sur des conditions favorables sur les marchés financiers, ce qui n’a historiquement pas toujours été simple en Chine.

La question ne concerne donc pas uniquement la capacité à lever un nouveau tour de financement. Elle porte sur la possibilité de construire un modèle financier capable de soutenir durablement le développement technologique.

Les capitaux publics se concentrent davantage sur le matériel

Les financements liés à l’État jouent déjà un rôle important dans le développement de l’infrastructure chinoise d’intelligence artificielle. Rhodium estime que plus de 60 % des investissements en actions dans les puces et serveurs d’IA chinois proviennent de sources affiliées à l’État.

Ce soutien contribue au financement du matériel et des capacités de calcul nécessaires pour entraîner et exploiter les modèles. Wright doute cependant que les autorités financent directement les laboratoires de modèles avancés avec la même intensité.

Selon lui, les financements publics ont été utiles pour développer la capacité informatique, mais les autorités pourraient être plus réticentes à financer directement les laboratoires de pointe. Si cette analyse se confirme, les développeurs disposant de revenus commerciaux plus faibles resteraient très dépendants des investisseurs privés.

Les projets d’introduction en Bourse renforcent les questions de valorisation

Plusieurs entreprises mentionnées dans le rapport se rapprochent potentiellement des marchés publics, ce qui augmente l’attention portée à la relation entre revenus et valorisation. Anthropic devrait, selon certaines informations, être introduite en Bourse aux États-Unis le mois prochain, tandis qu’OpenAI a repoussé ses propres projets d’IPO à l’année prochaine.

En Chine, Moonshot aurait déposé confidentiellement un dossier pour une introduction en Bourse à Hong Kong, tandis que DeepSeek préparerait également une cotation. Interrogée sur le dépôt confidentiel, Moonshot a déclaré ne pas commenter les rumeurs ou spéculations de marché. DeepSeek et Anthropic n’ont pas répondu aux demandes de commentaire.

Une introduction en Bourse peut accroître l’examen des performances financières, car les investisseurs doivent comparer plus directement la croissance, les revenus et la valorisation. Les multiples estimés par Rhodium suggèrent que certaines entreprises chinoises pourraient faire face à des attentes particulièrement élevées si elles cherchent à entrer sur les marchés publics à leurs niveaux actuels de valorisation.

Les entreprises chinoises déjà cotées ont connu une forte volatilité

Les performances des entreprises chinoises d’IA déjà présentes en Bourse montrent à quel point l’enthousiasme des investisseurs peut évoluer rapidement. Les actions de Z.ai ont progressé de plus de 5 % jeudi matin, récupérant une partie de leur baisse du début de semaine après l’annonce de sa deuxième importante levée de fonds en deux mois.

Malgré ce rebond, le titre coté à Hong Kong était revenu vers des niveaux observés au printemps après avoir brièvement plus que triplé durant l’été. MiniMax a également éprouvé des difficultés ces derniers mois à rester au-dessus des gains enregistrés lors de son premier jour de cotation, après une forte hausse au printemps.

Ces mouvements illustrent le défi des sociétés dont les valorisations reposent en partie sur des attentes de croissance future très élevées. L’adoption peut soutenir l’enthousiasme, mais les investisseurs peuvent ensuite demander des preuves plus solides que cette utilisation se transforme en revenus.

Les entreprises américaines font face à une autre forme de pression

Les groupes américains d’intelligence artificielle sont eux aussi confrontés à des incertitudes, mais d’une nature différente. Les valeurs technologiques américaines ont récemment reculé après que des dirigeants de grandes entreprises d’IA ont averti des risques associés à un développement trop rapide de la technologie.

Les dirigeants des principaux laboratoires chinois n’avaient pas encore fait de déclarations similaires dans les informations disponibles. Le contraste est donc notable : les entreprises chinoises sont davantage confrontées à des questions de monétisation et de financement, tandis que le secteur américain débat plus fortement du rythme et de la sécurité du développement technologique.

Les données de revenus montrent néanmoins qu’OpenAI et Anthropic disposent actuellement de bases commerciales beaucoup plus importantes, ce qui leur donne une position financière différente de celle des startups chinoises spécialisées dans les modèles de pointe.

L’adoption rapide laisse encore une marge de progression aux groupes chinois

Les estimations de Rhodium ne constituent pas une conclusion définitive sur le marché chinois. Le groupe reconnaît que son analyse dépend des données disponibles durant l’été alors que l’utilisation des modèles chinois a fortement progressé depuis le début de l’année.

La révision à la hausse des prévisions de Z.ai montre à quelle vitesse les chiffres peuvent évoluer. Les développeurs chinois cherchent également de nouvelles méthodes pour capter davantage de revenus auprès des fournisseurs tiers utilisant leurs technologies.

La question centrale est désormais de savoir si ces méthodes de monétisation permettront de réduire l’écart entre adoption technique et revenus commerciaux. La Chine a déjà démontré que ses modèles pouvaient attirer de nombreux utilisateurs. Le défi consiste maintenant à transformer cette portée en revenus suffisamment importants pour financer durablement le développement des technologies les plus avancées.

Les revenus deviennent aussi importants que les performances des modèles

La compétition entre les entreprises américaines et chinoises d’intelligence artificielle dépasse désormais les performances techniques ou le nombre d’utilisateurs. L’analyse de Rhodium met en évidence une dimension financière capable d’influencer la vitesse à laquelle les laboratoires pourront continuer d’investir, de développer leurs modèles et de financer leur croissance.

OpenAI et Anthropic génèrent actuellement des revenus récurrents estimés très supérieurs à ceux de l’ensemble des développeurs chinois. Les sociétés chinoises construisent parallèlement leur adoption grâce à des modèles souvent moins chers et plus ouverts, acceptant potentiellement une monétisation directe plus faible en échange d’une diffusion plus large.

La viabilité de cet arbitrage reste à démontrer. Une accélération des revenus chez Z.ai ou d’autres développeurs pourrait progressivement réduire l’écart, tandis que de nouvelles méthodes de monétisation de l’open source pourraient améliorer l’économie du secteur. Pour l’instant, toutefois, les estimations de Rhodium indiquent que l’écart commercial reste considérable et que la valorisation, le financement et la capacité à convertir l’usage en revenus pourraient devenir aussi importants que les performances technologiques elles-mêmes.