Les startups et les entreprises transfèrent une part croissante de leurs charges de travail IA vers des modèles ouverts moins coûteux développés par des laboratoires chinois, rapporte Bloomberg, alors que la pression sur les prix exercée par les fournisseurs américains pèse sur les budgets des entreprises. La course aux armements de l'IA a ouvert un nouveau front : la facture.

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Cette évolution est clairement visible sur OpenRouter, une plateforme que les développeurs utilisent pour accéder à un large éventail de modèles d'IA. Les modèles chinois captent plus de 30 % des tokens hebdomadaires sur la plateforme chaque semaine depuis le 8 février 2026.

Les tokens sont les petits segments de texte que les modèles d'IA lisent et écrivent, et les fournisseurs facturent au token. La part de tokens constitue donc un indicateur raisonnable de la destination réelle du travail — et des dépenses.

Cette part ne s'est pas stabilisée à 30 %. Elle a atteint un pic de 67 % à la mi-septembre 2026, ce qui signifie que les modèles chinois ont brièvement traité environ deux tiers des tokens transitant par la plateforme.

Le prix est le moteur le plus évident. Les modèles d'IA chinois coûteraient 10 à 50 fois moins cher par token que les offres américaines, et dans certains cas, les prix sont inférieurs de 90 %. Pendant ce temps, le côté américain du bilan s'alourdit : la tarification à l'usage d'OpenAI et d'Anthropic a entraîné de fortes hausses des coûts de l'IA en entreprise, certaines factures ayant grimpé jusqu'à 100 fois selon les rapports. La tarification à l'usage lie directement les coûts au volume : plus une entreprise traite de tokens, plus la facture est élevée.

Lindy passe entièrement au chinois, les plus grands noms diversifient

L'exemple le plus frappant est Lindy, une startup IA qui est passée entièrement des modèles Claude d'Anthropic au modèle V4 de DeepSeek en juin 2026. Ce changement a permis à l'entreprise d'économiser des millions de dollars et de réduire ses coûts dinférence d'environ 90 %. L'inférence — l'étape au cours de laquelle un modèle entraîné génère chaque réponse — est un coût récurrent associé à chaque requête traitée par un modèle.

La migration complète de Lindy est la version spectaculaire. Les grandes entreprises adoptent une approche plus mesurée, répartissant le travail entre plusieurs modèles au lieu d'en choisir un seul. DoorDash utilise Kimi de Moonshot AI. Airbnb travaille avec Qwen d'Alibaba. Coinbase, l'une des plus grandes plateformes d'échange de cryptomonnaies américaines, utilise notamment des modèles GLM-5.2.

Comment les restrictions de puces ont façonné une guerre des prix

Le contexte, ce sont les contrôles à l'exportation américains sur les puces avancées, qui ont restreint l'accès des développeurs chinois au matériel haut de gamme. Plutôt que de ralentir, les laboratoires chinois ont réagi en construisant des modèles plus efficaces et en les proposant à des prix agressifs.

Des laboratoires comme DeepSeek, Moonshot AI et Alibaba ont publié des modèles ouverts, ce qui permet aux entreprises de les télécharger et de les exécuter directement plutôt que de se contenter de louer un accès via une API.

Ce que cela signifie pour les fournisseurs d'IA américains et leurs clients

Pour les clients professionnels, la leçon est déjà claire : éviter l'enfermement. Des entreprises comme DoorDash, Airbnb et Coinbase construisent des systèmes capables de basculer entre les modèles, ce qui leur donne un levier la prochaine fois qu'un fournisseur modifie sa tarification.

Les risques se situent de l'autre côté du bilan. Le recours à des modèles chinois soulève des questions pour certaines entreprises concernant la géopolitique et l'exposition réglementaire, d'autant plus que les tensions technologiques entre les États-Unis et la Chine restent un sujet d'actualité. Les entreprises devront peser ces préoccupations face aux économies réalisées qui, dans le cas de Lindy, ont atteint environ 90 %.

Pour l'instant, l'indicateur à surveiller est la part de tokens d'OpenRouter. Elle reste supérieure à 30 % depuis février et a atteint 67 % à la mi-septembre.

Source : CryptoBriefing