Principaux points à retenir :
- L'essor de l'IA en Chine repose de plus en plus sur la distribution et l'économie : une intégration massive et une chute brutale des coûts qui transforme l'IA en un service du quotidien.
- Par rapport aux États-Unis, les atouts de la Chine en matière d'IA résident notamment dans son approche open source, ses initiatives étatiques et une approche judicieuse du financement et du renforcement des capacités.
- Les opportunités de sélection de titres abondent compte tenu de l'accélération systémique plus large de l'IA en Chine, avec un fort virage vers des cas d'utilisation d'agents axés sur un retour sur investissement (ROI) mesurable.
En 2026, l'histoire de l'IA en Chine évolue : elle passe du « rattrapage » à la « compétition », voire, dans certains domaines, au leadership. La publication du modèle R-1 de DeepSeek début 2025 a remis en question la domination américaine en matière d'IA et a servi d'avertissement au monde entier, montrant que la Chine était capable de produire une IA de pointe à un coût bien inférieur à celui des entreprises américaines d'IA comme ChatGPT d'OpenAI. À l'époque , cela avait entraîné une chute de 600 milliards de dollars de la capitalisation boursière de NVIDIA.
Des robots humanoïdes impressionnants, dansant et exécutant des arts martiaux aux côtés d'artistes humains lors du gala du Nouvel An lunaire le plus regardé de Chine, ont émerveillé le monde et ont rappelé le rôle de la Chine en tant que leader dans le domaine de l'IA, rivalisant avec les États-Unis et le Moyen-Orient. Ceux qui avaient assisté au même événement un an plus tôt auraient constaté que les mouvements simples observés alors avaient considérablement progressé un an plus tard.
Par ailleurs, plus récemment, la conférence « Deux Sessions », qui a dévoilé tous les détails du plan quinquennal 2026-2030, a réaffirmé l’importance croissante accordée par la Chine à la technologie et à l’innovation pour stimuler la croissance et la productivité. Ceci repose sur de nouveaux objectifs : la Chine vise à augmenter ses dépenses de recherche et développement (R&D) de plus de 7 % par an, à porter la part de l’économie numérique de 10,5 % à environ 12,5 % du PIB d’ici à 2030, tout en maintenantune croissance de la productivité du travail supérieure à celle du PIB.²
La Chine est à la pointe des efforts visant à généraliser l'adoption de l'IA
Plusieurs modèles d'IA majeurs ont été lancés aux alentours du Nouvel An lunaire (Seedance 2.0 de Bytedance, Qwen 3.5 d'Alibaba, GLM-5 de Knowledge Atlas, Kimi K2.5 de Moonshot, ainsi que MiniMax M2.7 en mars, tandis que DeepSeek V4 est prévu pour avril). Ces célébrations ont été l'occasion pour l'IA d'atteindre un point critique en termes d'adoption massive et de sensibilisation à l'IA. Des centaines de millions d'utilisateurs ont été encouragés à essayer l'IA grâce à des campagnes ludiques de « paquets rouges » (une tradition où des liquidités sont distribuées lors de la célébration) et à des fonctionnalités d'IA intégrées dans des applications et des services de télécommunications du quotidien.
Par exemple, China Telecom a intégré ses grands modèles de langage (LLM) directement dans le réseau téléphonique. Dans les villes de moindre importance, les utilisateurs pourraient générer des « sonneries vidéo IA » pour les vœux du Nouvel An chinois sans aucune compétence particulière. Nous pensons que nous vivons le moment « enveloppe rouge » de l'IA, tout comme WeChat de Tencent a utilisé des enveloppes rouges pour normaliser les paiements mobiles en 2014. La fonctionnalité « enveloppes rouges numériques » de WeChat a été lancée et est rapidement devenue virale, les utilisateurs les envoyant à leurs amis et à leur famille au lieu d'enveloppes rouges physiques. C'était également la première fois que les paiements mobiles étaient adoptés massivement par un plus large éventail d'utilisateurs, y compris dans les zones non urbaines et parmi les groupes d'âge plus âgés.
L'adoption à grande échelle peut rapidement créer une dynamique de « gagnant rafle la mise » dans l'IA grand public – en particulier lorsque les acteurs établis peuvent intégrer l'IA dans des écosystèmes existants tels que les paiements, le commerce, les réseaux sociaux et la création vidéo. La véritable bataille commence après les fêtes. Le gagnant ne sera pas l'entreprise qui distribue le plus de liquidités, mais celle qui parviendra à fidéliser ces nouveaux utilisateurs.
Globalement, ByteDance a été le leader en matière d'engagement des consommateurs grâce à l'IA. Alibaba rattrape rapidement son retard, et Tencent ainsi que d'autres géants d'Internet existants suivent le mouvement pour fidéliser les utilisateurs grâce à leur écosystème actuel.
La Chine fait preuve de plusieurs avancées technologiques majeures avec la publication des derniers modèles d'IA :
leadership en matière de génération vidéo
Suite au lancement discret de Seedance par ByteDance en juin 2025, la société a sorti une version beaucoup plus avancée, Seedance 2.0, en février 2026, qui combine texte, visuels et audio pour générer des vidéos courtes de qualité cinématographique à un coût bien moindre. Seedance 2.0 semble actuellement être un leader dans la génération vidéo, surpassant Sora 2 d'OpenAI et Veo 3 de Google sur plusieurs indicateurs. C’est la première fois qu’un modèle chinois s’empare de la première place dans une filière multimodale primaire, c’est-à-dire les compétences permettant de comprendre et de traiter simultanément différents types d’informations, comme le texte, les images, l’audio et la vidéo.
La révolution des « agents »
L'attention s'est déplacée des chatbots vers les agents – une IA qui fonctionne réellement. Avec l'avènement de l'IA agente, les indicateurs de succès deviennent plus mesurables grâce au retour sur investissement (ROI), à la réduction des coûts et à d'autres gains d'efficacité opérationnelle.
Exemples d'innovations technologiques chinoises en matière d'IA qui rivalisent avec celles des États-Unis :4
- Zhipu (GLM-5) de Knowledge Atlas a atteint des performances de niveau SOTA open-source en matière de codage et de compétences d'agent, et a été reconnu comme ayant des performances équivalentes à celles de Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic.
- MiniMax (M2.5) a lancé le premier modèle au monde natif d'agent (agentic LLM) (10 milliards de paramètres), conçu spécifiquement pour exécuter des tâches complexes avec une grande efficacité.
- Moonshot (Kimi K2.5) a introduit des capacités de raisonnement similaires au modèle o1 d'OpenAI.
Le coût du falaise
Le coût des flux de travail des agents a chuté de façon spectaculaire. Ce qui coûtait 300 dollars américains par mois en appels API (permettant à une application de demander des données ou des services à une autre application) il y a quelques semaines à peine, est désormais disponible via des modèles open source nationaux pour une fraction du prix. Cela permet à l'IA de passer du statut de produit de luxe à celui d'outil du quotidien.
Figure 1 : Comparaison des coûts de l'IA chinoise (Zhipu-GLM) par rapport à son homologue américain (Anthropic-Claude)
Source : JP Morgan ; Intelligence artificielle en Chine, Recherche sur les actions Asie-Pacifique ; 9 février 2026.
IA chinoise contre IA américaine : des stratégies différentes, des avantages différents
Si l'événement « DeepSeek » début 2025 a entraîné unerating de nombreuses actions d'IA chinoises, les craintes généralisées d'une bulle IA ont exercé une pression sur le cours des actions de certaines sociétés tout au long de l'année. Cependant, depuis le début de l'année 2026, nous avons constaté une forte reprise de certaines entreprises d'IA, soutenues par la confiance croissante des investisseurs dans les compétences en IA des jeunes entreprises chinoises du secteur et dans leur potentiel de croissance. La politique « IA » du gouvernement, annoncée en août 2025, constitue également un atout. Elle vise à promouvoir une intégration étendue et approfondie de l'IA dans divers domaines, notamment les sciences et technologies, le développement industriel, la consommation, le bien-être et la gouvernance.
Nous pensons que la Chine possède quatre avantages concurrentiels dans la course à l'IA :
1. Modèles open source
Le marché américain est dominé par des modèles à code source fermé, où les utilisateurs ne peuvent ni consulter, ni modifier, ni redistribuer le code source LLM et sont généralement soumis à une licence. La Chine, en revanche, a adopté de manière proactive l'open source comme stratégie concurrentielle. En rendant accessibles en open source des modèles performants, comme Qwen et DeepSeek d'Alibaba, les entreprises chinoises constituent une vaste communauté mondiale d'utilisateurs. Cela crée un cercle vertueux d'itération : des milliers de développeurs à travers le monde testent, corrigent et peaufinent ces modèles plus rapidement que n'importe quel laboratoire fermé ne pourrait le faire. Étant donné que les prix des jetons en Chine ne représentent qu'une fraction de ceux pratiqués aux États-Unis, cela signifie que l'inférence haute performance est disponible pour une adoption rapide par les entreprises et les particuliers.
Des données récentes d'OpenRouter5 ont montré que la consommation de jetons en février 2026 avait augmenté de manière significative en raison d'une forte augmentation de l'adoption de l'opérateur open source OpenClaw. Cet agent d'IA autonome open source gratuit permet aux utilisateurs d'aller au-delà du chat IA pour « faire du travail » (par exemple, gestion de calendrier, envoi d'e-mails, vérification des vols, etc.) en se connectant à des applications comme WhatsApp, WeChat, Microsoft Teams, Telegram et les navigateurs Web.
Les trois meilleurs modèles d'IA utilisant OpenClaw provenaient tous de Chine et leur sortie coïncidait avec celle de plusieurs modèles performants et économiques, notamment le Kimi K2.5 de Moonshot (janvier 2026), le M2.5 de Minimax (février 2026) et le GLM-5 de Zhipu (février 2026). Bien que le logiciel Gemini 3 de Google ait été classé premier en termes de taux de réussite, le MiniMax M2.1 a été mis en avant par Peter Stringer, fondateur d'OpenClaw, comme étant le LLM recommandé en termes de taux de réussite, de rapidité et decoût.
Figure 2 : Les dix meilleurs modèles LLM au niveau mondial par taux de réussite (8 mars 2026)
Source : Jeffries Equity Research : Internet en Chine ; données PinchBench et Jeffries ; 12 mars 2026.
2. Se concentrer sur la monétisation
Avec des sources de financement comparativement moins nombreuses (et en moindre quantité) et un approvisionnement plus limité en puces avancées par rapport à leurs concurrents américains, les entreprises chinoises d'IA ont eu tendance à se concentrer davantage sur la monétisation. L’écosystème chinois est impitoyablement pragmatique – nous assistons à un passage de l’indice de référence théorique à l’application commerciale immédiate.
Outre les chatbots destinés aux consommateurs, la Chine intègre également plus largement l'IA dans tous ses secteurs et industries. Appliquer l'IA aux processus industriels – tels que le contrôle qualité ou l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement – est plus difficile que de créer une application de messagerie instantanée. Sa mise en œuvre prend du temps et nécessite une intégration poussée avec le matériel et les données du monde réel. Cependant, une fois établie, la création de valeur est immense et souvent durable. C’est là que le statut de la Chine en tant qu’« usine du monde » lui permet de bénéficier d’un avantage considérable en matière de données par rapport aux autres pays.
3. Infrastructure pilotée par l'État
La Chine fait ce qu'elle a toujours fait de mieux : construire des infrastructures plus rapidement et à moindre coût : production d'électricité, puces électroniques, centres de données et systèmes de refroidissement avancés. Les gouvernements centraux et locaux mettent en place les infrastructures nécessaires, notamment des centres de données dans l'ouest de la Chine, où l'énergie solaire et éolienne est abondante. Une approche pilotée par l'État peut accélérer la mise en place d'infrastructures lourdes, par exemple la modernisation du réseau électrique et l'allocation de puissance nécessaires aux clusters d'IA.
4. Risque de surcapacité limité
Les marchés de capitaux chinois étant plus restrictifs (coûts du capital plus élevés qu'en Occident), il n'y a pas d'exubérance irrationnelle autour du financement des projets à long terme. Les capitaux ont circulé de manière plus judicieuse, ce qui réduit considérablement le risque de surcapacité par rapport aux États-Unis.
Opportunités d'investissement : Au-delà des « gagnants évidents de l'IA »
Outre les géants chinois d'Internet et les entreprises de semi-conducteurs et de matériel informatique, les investisseurs pourraient envisager de se tourner vers l'écosystème plus large de l'IA en Chine afin de diversifier leur exposition à l'IA. Par exemple, en ce qui concerne l'infrastructure d'IA, la construction de centres de données en Chine nécessite de se familiariser avec des réglementations étatiques complexes relatives à la consommation d'énergie et à l'utilisation des terres. Des entreprises comme GDS et VNET disposent des permis, des quotas de puissance et des relations gouvernementales nécessaires pour faciliter cela. Les entreprises spécialisées dans l'IA pure, telles que MiniMax et Zhipu IA, semblent bien parties pour étendre leur activité d'interface de programmation d'applications (API permettant aux logiciels de communiquer entre eux) aux développeurs du monde entier. La composition des revenus et les marges des activités connexes ont le potentiel de croître rapidement dans les chaînes d'approvisionnement de la mémoire et des semi-conducteurs, la conduite autonome et les technologies et applications liées aux humanoïdes.
Conclusion : L’essor de l’IA en Chine est motivé par l’adoption et le déploiement à grande échelle, et non uniquement par la modélisation.
Selon nous, la Chine connaît actuellement une accélération systémique plus large en matière d'IA : une intégration massive via les plateformes grand public, une itération rapide grâce à des écosystèmes ouverts et un fort virage vers des cas d'utilisation d'agents axés sur un retour sur investissement (ROI) mesurable. Cela a son importance pour les investisseurs, car l'adoption de l'IA – et pas seulement les compétences brutes en modélisation – tend à déterminer qui capte les profits.
Les investisseurs nationaux et internationaux adoptent désormais une vision plus constructive des perspectives à long terme de la Chine, malgré les défis à court terme auxquels l'économie est confrontée, notamment une plus grande incertitude macroéconomique mondiale, un secteur immobilier faible et une consommation intérieure atone. Malgré la persistance de risques, nous pensons que la convergence des priorités gouvernementales visant à stimuler la productivité grâce à l'IA, à une politique monétaire plus souple, à une détente entre les États-Unis et la Chine et à une dynamique monétaire favorable offre un terrain fertile pour la sélection de titres.
1 BBC News ; Le marché a été secoué, mais DeepSeek, la société chinoise, a-t-elle changé l’IA ? 10 août 2025.
2 Morgan Stanley Research ; Réflexions sur la Chine ; 10 mars 2026.
3 https://aitoolsreview.co.uk; Évaluation de LantaAI ; 17 février 2026.
4 Étude JP Morgan, Intelligence artificielle en Chine ; 9 février 2026.
5 Jeffries Equity Research : Internet en Chine ; données d'OpenRouter, Jeffries ; 12 mars 2026.
LLM natif de l'agent (ou LLM agentique) : désigne un modèle de langage de grande taille spécifiquement conçu pour fonctionner comme le cerveau d'un agent autonome, plutôt que comme un simple outil passif de génération de texte. Contrairement aux LLM standard, ces modèles sont optimisés pour le raisonnement, la planification, l'utilisation d'outils et l'interaction avec des environnements externes afin de réaliser des tâches en plusieurs étapes.
API (Interface de programmation d'applications) : Une interface permettant aux développeurs d'intégrer l'IA dans les produits logiciels.
Capex (dépenses d'investissement) : argent investi pour acquérir ou moderniser des immobilisations telles que des bâtiments, des machines, des équipements ou des véhicules afin de maintenir ou d'améliorer les opérations et de favoriser la croissance future.
Modèle à code source fermé : un modèle dont la propriété reste la propriété exclusive des utilisateurs ; ces derniers y accèdent via une API ou un produit contrôlé.
Inférence : Se réfère au traitement par intelligence artificielle. Alors que l’apprentissage automatisé (« machine learning ») et l’apprentissage approfondi (« deep learning ») font référence à l'entraînement de réseaux neuronaux, l’inférence de l'IA applique les connaissances d’un modèle de réseaux neuronaux entraîné et les utilise pour obtenir un résultat.
Grand modèle linguistique : un type spécialisé d'intelligence artificielle qui a été formé sur de grandes quantités de texte pour comprendre le contenu existant et générer du contenu original.
Modèle en tant que service (MaaS) : Vente d'accès à l'IA via des API, généralement tarifé en fonction de l'utilisation.
IA multimodale : IA capable de fonctionner avec plusieurs types d'entrée/sortie (texte, images, audio, vidéo).
Modèle open source : un modèle dont les poids (paramètres principaux) sont publiés afin que d’autres puissent l’exécuter et le modifier.
ROI (retour sur investissement) : Un ratio financier utilisé pour mesurer la performance d'un investissement, calculé en divisant le bénéfice/la perte net(te) par le coût initial de l'investissement.
Jeton ou token : Les jetons d'IA sont les composantes fondamentales des données d'entrée et de sortie qu'utilisent les grands modèles de langage (LLM). Il s'agit des plus petites unités de données utilisées par un LLM pour traiter et générer du texte/des données de sortie utiles.
Taux d'utilisation : pourcentage de la capacité d'un centre de données activement utilisé par les clients.
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