Le dernier modèle de Moonshot AI était devenu l’un des lancements les plus suivis du secteur de l’IA avant même son annonce.

À la mi-juillet, des chercheurs en ligne qui traquent les signes de nouveaux modèles d’IA ont commencé à faire circuler des attentes autour d’un lancement majeur de Moonshot AI, la start-up d’intelligence artificielle basée à Pékin à l’origine du grand modèle de langage Kimi. La prochaine sortie de l’entreprise était largement considérée comme potentiellement importante.

Le 16 juillet, Moonshot a présenté Kimi K3, décrit comme le plus grand modèle open source jamais publié. L’entreprise a déclaré que le modèle pouvait atteindre un niveau proche de celui de Fable 5 d’Anthropic, largement considéré comme l’un des modèles accessibles au public les plus puissants, tout en coûtant beaucoup moins cher à utiliser. Les benchmarks officiels de Moonshot ont régulièrement placé K3 parmi les trois meilleurs modèles d’IA, et un benchmark indépendant d’Arena.AI a classé K3 comme le meilleur modèle alors disponible, devant Anthropic. Ces classements comptent, car les acheteurs en entreprise et les développeurs combinent souvent performance dans les benchmarks, prix et flexibilité de déploiement pour décider quels modèles tester en production.

Cette sortie a marqué un moment majeur pour Moonshot et son fondateur, Yang Zhilin, un ancien étudiant de 34 ans de l’Université Tsinghua et de Carnegie Mellon University. Yang, fan de Pink Floyd, a basé le nom chinois de la start-up sur son album préféré, The Dark Side of the Moon.

Le lancement a également déstabilisé les investisseurs, car il a remis en cause l’hypothèse selon laquelle les entreprises américaines pourraient conserver un avantage important dans la course mondiale à l’IA principalement en dépensant davantage que leurs concurrentes chinoises en puissance de calcul. Les marchés asiatiques ont reculé après cette sortie. Le Philadelphia Semiconductor Index, fortement pondéré en entreprises de puces, a baissé de 1.6%. Nvidia a perdu près de $600 billion de capitalisation boursière et a brièvement cédé à Apple sa place d’entreprise la plus valorisée au monde.

De nombreux observateurs, dont Dario Amodei, CEO d’Anthropic, ne s’attendaient pas à ce qu’un laboratoire chinois d’IA publie un modèle approchant les meilleures offres américaines avant au moins six mois supplémentaires. Elon Musk, CEO de Tesla, avait suggéré qu’une telle évolution pourrait survenir d’ici le premier trimestre de l’année prochaine. Kimi K3 a modifié ce calendrier. Les modèles d’IA chinois sont devenus suffisamment performants et peu coûteux pour que certaines start-up américaines et entreprises du Fortune 500 les intègrent discrètement à leurs opérations afin de maîtriser la hausse des coûts liés à l’IA.

Ces progrès sont intervenus malgré les contrôles américains à l’exportation destinés à restreindre l’accès de la Chine aux puces les plus avancées au monde. « The AI ecosystem in China is probably much better than people thought », a déclaré Paul Triolo, associé chez DGA–Albright Stonebridge Group.

Les développeurs chinois évoluent depuis des années sous de fortes contraintes. Les États-Unis ont commencé à priver la Chine d’accès aux processeurs d’IA de premier plan, y compris les puces Nvidia, en 2022. En limitant les ventes de puces avancées utilisées pour entraîner et faire fonctionner les modèles d’IA, ainsi que les outils pouvant servir à les fabriquer, Washington cherchait à affaiblir le secteur technologique chinois et à préserver l’avance américaine dans l’IA.

DeepSeek, un laboratoire basé à Hangzhou lié à un hedge fund chinois, a contesté cette stratégie au début de 2025. Il a attiré une large attention dans l’industrie de l’IA en lançant ses modèles V3 et R1, qui ont égalé les performances de leurs homologues américains. DeepSeek a déclaré avoir entraîné ces modèles avec un budget très réduit grâce à une ingénierie efficace, des techniques de programmation et des optimisations mathématiques. Ces modèles ont montré que les développeurs chinois d’IA pouvaient continuer à progresser même avec du matériel moins performant.

DeepSeek s’est imposé comme l’un des premiers leaders de la course chinoise à l’IA, mais une succession rapide de lancements de modèles a rapidement déplacé l’attention vers d’autres entreprises. En juin, la start-up d’IA Z.ai s’est distinguée avec la sortie de son modèle GLM-5.2, particulièrement solide en codage et en conception créative. Son action récemment cotée avait progressé de plus de 1,100% jusqu’à la mi-juillet. Par moments, la capitalisation boursière de Z.ai a dépassé 1 trillion de dollars de Hong Kong, soit $127.6 billion, valorisant une entreprise qui avait généré $106 million de revenus l’an dernier à un niveau à peu près équivalent à BYD et Starbucks. Le lancement de Kimi K3 par Moonshot a ensuite contribué à une baisse de 40% de l’action Z.ai en deux jours.

Les géants chinois de l’internet grand public entrent eux aussi dans la compétition des modèles de pointe. Le modèle LongCat-2.0 de Meituan a utilisé autant de données que DeepSeek V4 et affiché des performances comparables aux versions d’OpenAI et d’Anthropic de février. Meituan, surtout connue comme plateforme de livraison de repas, a également déclaré avoir entraîné le système entièrement sur des processeurs fabriqués en Chine plutôt que sur des puces américaines.

« The idea that Meituan could train a 1.6 trillion-parameter model on domestic hardware would have been inconceivable in October 2022 », a déclaré Triolo, en référence au mois où les États-Unis ont introduit leurs contrôles à l’exportation sur l’IA.

Les utilisateurs d’IA dans le monde s’adaptent à un environnement où les modèles chinois rivalisent avec les modèles américains en termes de capacités et sont souvent beaucoup moins chers. Les modèles chinois représentent désormais une grande partie de l’activité sur OpenRouter, une place de marché qui permet aux développeurs d’accéder à plusieurs modèles et fournisseurs d’IA via une seule interface. À un moment donné à la mi-juillet, six des 10 premiers modèles sur OpenRouter — et l’ensemble du top cinq — provenaient d’entreprises chinoises : Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, Moonshot et Z.ai.

Ces classements reflètent principalement l’usage des développeurs, mais l’adoption apparaît aussi dans des entreprises grand public. L’an dernier, Brian Chesky, CEO d’Airbnb, a déclaré que l’entreprise utilisait Qwen d’Alibaba pour le service client. Cursor, la start-up de codage par IA, a indiqué que Kimi de Moonshot AI avait servi de base à Composer 2, son modèle de codage. Dans une publication sur les réseaux sociaux en juin, Brian Armstrong, CEO de Coinbase, a déclaré que la plateforme crypto avait réduit de moitié ses dépenses d’IA en encourageant davantage d’employés à utiliser Kimi et les modèles GLM de Z.ai.

L’écart de coût est considérable. Un million de tokens de sortie, soit environ 750,000 mots, coûte $50 avec le modèle Fable d’Anthropic. Le même nombre de tokens de sortie coûte environ $0.87 sur DeepSeek-V4-Pro et $4.40 sur Z.ai GLM-5.2. Kimi K3 est relativement coûteux selon les standards chinois, à $15 par million de tokens de sortie, mais reste inférieur au tarif de $50 de Fable. Selon Moonshot AI et OpenRouter, les modèles d’IA chinois ont représenté 57% des tokens utilisés par les entreprises américaines sur OpenRouter pendant une semaine en juillet. Pour les entreprises qui utilisent l’IA dans le support client, le codage, la recherche ou l’automatisation interne, le prix des tokens peut devenir un coût opérationnel significatif, car chaque requête et chaque réponse consomment de la capacité de modèle facturable.

DoorDash envoie également des travaux de codage à des modèles chinois. Andy Fang, chief technology officer, a déclaré que l’entreprise délègue du « lower-level work » à Kimi, produisant une « better quality [at] cheaper cost ».

Plusieurs facteurs aident à expliquer ces prix plus bas. L’électricité est moins chère en Chine que dans de nombreuses régions des États-Unis, en partie parce que la Chine a investi dans la production et la transmission d’électricité, ce qui facilite l’expansion des capacités de centres de données. Les nouveaux centres de données aux États-Unis, à l’inverse, se heurtent souvent à une résistance politique en raison des inquiétudes concernant la pression sur les réseaux électriques et l’utilisation de l’eau.

Les entreprises chinoises d’IA sont aussi prêtes à accepter des marges bénéficiaires plus faibles alors qu’elles se disputent des parts de marché et tentent d’imposer leurs modèles comme des standards de facto. Les contrôles américains à l’exportation ont peut-être également contribué à cette dynamique de prix. Comme les laboratoires chinois n’ont pas accès aux processeurs d’IA les plus avancés, ils ont dû extraire davantage de performance de matériel moins puissant.

« Labs are so compute-constrained, capital-constrained, and talent-constrained that a lot of them are being cautious in how they use their resources », a déclaré Grace Shao, analyste IA et autrice de la newsletter AI Proem.

Les modèles d’IA chinois récents sont de plus en plus compatibles avec des processeurs nationaux moins chers. « For the money [a Chinese AI company would] spend on an Nvidia chip, they can buy 10 local chips from Huawei or other local chipmakers », a déclaré George Chen, associé chez the Asia Group.

Les entreprises chinoises ont également adopté l’open source. Presque toutes publient leurs modèles sous des licences permissives, permettant aux utilisateurs de les télécharger et de les affiner gratuitement, puis de les exécuter sur du matériel local, y compris aux États-Unis. Dans ce scénario, les coûts pertinents sont les « GPUs and energy », a déclaré Ameya Kanitkar, cofondateur de Larridin, une plateforme de mesure de l’IA. Quand Anthropic vend ses modèles, l’entreprise intègre aussi le coût de la recherche et développement, a-t-il ajouté. L’accès open source donne également aux entreprises davantage de contrôle sur l’endroit où les modèles fonctionnent et sur la manière dont ils sont adaptés, même s’il n’élimine pas la nécessité de gérer la sécurité, la conformité et les tests de performance.

Les préoccupations géopolitiques demeurent. Les responsables américains s’inquiètent de plus en plus de l’utilisation de modèles d’IA chinois par des entreprises américaines, invoquant des considérations de sécurité et la crainte que les développeurs chinois continuent de casser les prix face aux développeurs américains. Le Congrès examine l’utilisation de modèles d’IA chinois par des entreprises américaines, dont Airbnb et Cursor. Dans un communiqué, Airbnb a déclaré n’utiliser qu’un « limited number » de modèles chinois, tous open source et exécutés via des « approved U.S.-based service providers ». Cursor n’a pas répondu à la demande de commentaire de Fortune. Les législateurs étudient également si les États-Unis devraient faire davantage pour soutenir leurs propres modèles open source.

Les développeurs chinois utilisent ces préoccupations pour renforcer leur propre position. Z.ai a annoncé son modèle GLM-5.2 quelques jours seulement après que des responsables américains ont temporairement coupé l’accès aux modèles Fable et Mythos d’Anthropic pour certains utilisateurs hors des États-Unis et pour des ressortissants étrangers. « Frontier intelligence should not belong to only a few people, nor be subject to withdrawal by a handful of rules at any moment », a écrit Z.ai dans une publication accompagnant l’annonce sur les réseaux sociaux.

Z.ai courtise les gouvernements à la recherche de systèmes d’IA souverains ou de modèles pouvant fonctionner sur du matériel national, avec un contrôle local des données et des mises à niveau. La demande a augmenté à mesure que la politique américaine est devenue plus protectionniste et moins prévisible. « The decision to restrict the latest models really backfired », a déclaré Chen. « If you think about Singapore or India, there’s growing uncertainty around U.S. AI policy. One day, you’re told you can use the latest model; the next day, no foreign citizens can use it. How can any country deal with that kind of uncertainty? »

Pékin voit également un avantage de soft power dans une utilisation mondiale plus large de l’IA chinoise. Lors d’une conférence sur l’IA en juillet, le président Xi Jinping s’est engagé à « uphold openness and win-win cooperation » dans cette technologie. L’IA « should not be a solo performance by any one country », a-t-il déclaré, « but a symphony of global cooperation ».

L’article paraît dans le numéro Asie d’août/septembre 2026 de Fortune sous le titre « China’s AI firms are catching up to U.S. labs—and beating them on cost ». Il a été initialement publié sur Fortune.com : https://fortune.com/2026/07/26/china-moonshot-deepseek-zai-kimi-challenging-us-ai-cost/