Le bar qui sert l’IA ne peut pas générer de bénéfices.

Dans le quartier de Zhongguancun à Pékin – le centre technologique de la ville – un bar dédié à l’IA appelé AGI Bar offre aux développeurs des tokens DeepSeek gratuits en échange de leurs boissons. Le bar est…Perdre de l’argentLe propriétaire dit que la valeur des tokens gratuits donnés est plusieurs fois supérieure à ce qu’il gagne des ventes.

Le bar porte le nom de l’intelligence générale artificielle, mais son nom chinois enregistré joue sur…« Distillation des connaissances » – un terme qui s’applique à la fois au vin et à la technique de l’IA.De la transfert des connaissances des modèles grands vers les modèles plus petits.

Un entreprise qui échoue n’est pas une proposition d’investissement. Mais cet état de choses révèle quelque chose de utile sur le fossé entre la culture de l’IA en Chine et l’économie de l’IA en Chine. L’enthousiasme est réel. La communauté est dense. Le modèle financier qui permet de soutenir ces entreprises n’est pas encore visible.

Les investisseurs en actions évaluent la valeur de Zhipu AI (Z.AI) – officiellement Knowledge Atlas Technology – quiInscrit à Hong Kong en janvier 2026 comme le premier développeur de modèles de langage de grande taille purement spécialisé à entrer en bourse dans le monde entier.L’entreprise a levé 558 millions de dollars lors de son introduction en bourse. Ensuite, elle a levé environ 4 milliards de dollars lors d’une opération accélérée de publication de nouvelles actions en juillet. Au plus fort, la valeur de la action a atteint près de 470 milliards de HK$, soit environ 60 milliards de dollars. Cela dépasse de loin ce que les revenus de l’entreprise pouvaient justifier en utilisant des multiples conventionnels.

Mais voici le chiffre que la société doit présenter : Zhipu a réalisé environ 107 millions de dollars de revenus pour l’exercice 2025, contre une perte nette de près de 500 millions de dollars. La société perd plusieurs dollars pour chaque dollar qu’elle gagne. (2513.HK) – Officiellement, Knowledge Atlas Technology – a été cotée à Hong Kong en janvier 2026, étant la première entreprise spécialisée dans les grands modèles linguistiques à être cotée en bourse dans le monde entier. La société a levé 558 millions de dollars lors de son introduction en bourse. Par la suite, elle a levé environ 4 milliards de dollars lors d’une augmentation accélérée des actions en juillet. À son apogée, la valeur de la action a atteint près de 470 milliards de HKD, soit environ 60 milliards de dollars, bien au-delà de ce que ses revenus pouvaient justifier selon les méthodes traditionnelles de calcul.

Mais voici le chiffre que la présentation doit communiquer : Zhipu a réalisé environ 107 millions de dollars de revenus pour l’exercice 2025, contre une perte nette de près de 500 millions de dollars. L’entreprise perd donc plusieurs dollars pour chaque dollar qu’elle gagne.

C’est là l’économie d’unité d’une entreprise dont la capitalisation boursière est proche de 60 milliards de dollars. Les revenus doivent augmenter de 26 fois pour justifier cette valorisation selon les méthodes conventionnelles. La trajectoire de l’entreprise et les attentes des analystes indiquent qu’il y aura un long chemin à parcourir pour atteindre la rentabilité. La valorisation de l’entreprise suppose donc une croissance des revenus bien plus importante que celle qui a été réalisée jusqu’à présent.

Au début, l’histoire était consacrée à la technologie. Puis elle est devenue une question liée à un mouvement. Maintenant, il s’agit de savoir si un mouvement peut se financer lui-même.

Le modèle de poids ouvert est le cœur de l’écosystème de l’IA en Chine, et aussi le point central des problèmes économiques liés à cet écosystème. Le terme « poids ouvert » signifie que les paramètres du modèle entraîné – c’est-à-dire les poids numériques qui rendent un système d’IA intelligent – peuvent être téléchargés librement. Tout personne disposant de suffisamment de ressources informatiques peut les utiliser. Cela diffère du logiciel open source, où le coût marginal d’un exemplaire supplémentaire se rapproche de zéro. L’exécution d’un modèle d’IA nécessite des puces coûteuses, de l’électricité et des capacités de centres de données. Chaque nouvel utilisateur augmente donc le coût d’infrastructure.

Les entreprises chinoises ont été leaders dans le domaine de la distribution ouverte. Au début de l’année 2026, les modèles chinois…Cela représente 5,3 trillions de tokens sur les 8,7 trillions de tokens fournis par les 10 meilleurs modèles d’OpenRouter – soit environ 61 %.Les modèles chinois facturent une petite fraction du prix occidental : certains services coûtent environ un trentième du prix que les concurrents américains paient pour des services similaires.

La justification stratégique semble être géopolitique : transformer l’IA avancée en une marchandise, exercer une pression sur les laboratoires américains pour qu’ils abaissent les prix, et intégrer les modèles chinois dans les processus de développement mondiaux. Cette stratégie est clairement définie dans les politiques nationales : considérer l’IA avancée comme une marchandise, exercer une pression sur les laboratoires occidentaux pour qu’ils abaissent les prix, et intégrer les modèles chinois dans les processus de développement mondiaux. Les avantages financiers pour les entreprises individuelles sont secondaires par rapport aux objectifs nationaux.

Mais les investisseurs dans Zhipu ne partagent pas de théorie concernant la politique industrielle de la Chine. Ils possèdent des actions de l’entreprise. Or, ces actions exigent que l’entreprise transforme l’influence culturelle en revenus suffisamment rapidement pour justifier son prix.

L’entreprise dispose de deux segments d’activité. Environ 74 % des revenus de Zhipu proviennent de déploiements locaux par les entreprises – des solutions AI personnalisées vendues à des clients du secteur financier, gouvernemental et énergétique. Le reste provient des API en ligne et des outils pour développeurs. Cet accent sur les déploiements locaux semble solide. Mais les données relatives aux marges indiquent autre chose : les marges brutes sur le segment des déploiements locaux sont tombées à -0,4 % au premier semestre 2025, car la réalisation de projets personnalisés nécessite des ressources informatiques coûteuses, que le prix de vente ne couvre pas entièrement.

La stratégie de poids ouvert aggrave encore le problème. Lorsque Zhipu met les paramètres d’un modèle à disposition librement, d’autres entreprises peuvent les télécharger et les utiliser. Les fournisseurs de services cloud comme Alibaba hébergent également ces modèles. Les clients corporatifs les utilisent sur leurs propres serveurs pour assurer la sécurité des données. Le laboratoire qui a investi des centaines de millions de yuans dans l’entraînement du modèle ne reçoit presque aucun revenu continu de la part des utilisateurs qu’il a créés. Seule l’API d’inférence de Zhipu génère des revenus réguliers pour l’entreprise elle-même. Or, cette API concurrence même le modèle qu’elle a mis à disposition.

Les revenus augmentent rapidement en valeur absolue : de 18 millions de dollars en 2023 à 39 millions de dollars en 2024, et jusqu’à 107 millions de dollars en 2025. Mais les pertes augmentent encore plus vite. Chaque génération de modèle nécessite davantage de ressources informatiques. Chaque nouveau concurrent réduit les prix encore davantage. L’écart entre l’étendue culturelle et la rentabilité financière se creuse.

Le marché a récompensé Zhipu, comme s’il s’agissait déjà de l’équivalent chinois d’OpenAI – une plateforme dominante dotée de pouvoir de fixation des prix et susceptible de créer des marges monopolistiques. Le prix de l’IPO indiquait donc que cette situation était possible. La levée de 4 milliards de dollars en juillet, à un prix inférieur de 7 à 13 % par rapport au niveau actuel de la valeur action, a permis d’obtenir de nouvelles ressources pour les activités de formation et d’expansion des capacités de calcul, tout en diluant les actions des actionnaires existants.

Alors, le bail a expiré.

En juillet 2026, les actions des investisseurs fondateurs, qui étaient bloquées pendant six mois, sont entrées sur le marché : 25,6 millions d’actions, soit près de 6 % du capital en circulation. Le 17 juillet, l’action a chuté de 28 % en une seule journée.Goldman Sachs estime qu’une valeur de 274 milliards de dollars en actions bloquées sera libérée sur le marché de Hong Kong au cours des 12 prochains mois. C’est le volume le plus élevé jamais enregistré.Les courtiers ont averti que l’ampleur des déverrouillages a entraîné une pression de liquidité importante.

Une baisse de 28 % en une seule journée n’est pas une correction habituelle. C’est un moment où les investisseurs qui ont acheté les actions au prix de l’IPO – et qui ont obtenu des rendements supérieurs à 1 000 % – ont choisi de transformer la valeur symbolique des actions en argent réel. Les actions ont parfois repris de leur niveau initial depuis then, mais cet événement a révélé quelque chose que le scénario optimiste ne pouvait pas expliquer : ceux qui ont acheté les actions en premier et les ont conservées le plus longtemps vont maintenant vendre.

Le rituel exige la loyauté envers la mission. Le processus de archivage, en revanche, implique une dilution.

C’est là que la couche d’identité prend tout son sens. La communauté chinoise des IA n’est pas une foule anonyme. C’est un écosystème dense et géographiquement concentré de développeurs, chercheurs et ingénieurs, basé dans des villes comme Pékin. Ils travaillent dans des laboratoires qui se comparent entre eux et collaborent par le biais de versions ouvertes. AGI Bar organise des événements pour les laboratoires d’IA, des séminaires pour les développeurs et des rencontres de recherche universitaires. La communauté considère les mises en place des modèles comme des événements importants. Le langage utilisé change alors : on parle plus de “J’ai construit” que de “Nous avons publié”.

Cette identité est en accord avec la philosophie de l’utilisation ouverte des technologies : connaissances partagées, progrès collectif, les technologies comme services publics. Le propriétaire du bar décrit l’IA comme une utilité future, tout comme l’eau ou l’électricité – plus importante que la Révolution industrielle. C’est une croyance réelle, et non un slogan marketing.

Mais cette identité crée également un cycle réflexif. L’enthousiasme des développeurs stimule l’adoption des modèles, ce qui augmente la visibilité de la communauté. Cela attire des investissements, ce qui fait augmenter les valeurs de l’entreprise. En retour, cela permet à l’entreprise d’investir davantage dans la formation des employés, ce qui permet de créer de meilleurs modèles. Tout ce lien dans cette chaîne est réel. Aucun d’eux ne génère de profits.

Le cycle continue tant que la communauté parvient à trouver un projet viable. Le projet arrive en raison de l’expiration des délais de stockage, ou par suite de la dilution des actifs, ou encore à cause de l’écart entre le cours de marché de 60 milliards de dollars et les revenus de 107 millions de dollars. Les développeurs peuvent continuer à construire. Les actionnaires doivent décider s’ils veulent continuer à acheter, continuer à détenir leurs actions, ou vendre – et ces décisions ne sont pas coordonnées.

Une comparaison utile permet de clarifier la structure. Alibaba gagne de l’argent grâce à l’IA, mais pas principalement en entraînant des modèles, plutôt en les hébergeant. Son système Volcano Engine…Contient près de la moitié du marché chinois de services d'apprentissage automatique sur les clouds publics.L’avantage d’Alibaba est que celui-ci prend en charge les coûts liés à l’infrastructure : le calcul, la bande passante, la capacité des centres de données. Les laboratoires de modèles, quant à eux, se chargent de ces coûts.

Les créateurs de modèles font la science. Les fournisseurs de services en nuage collectent les revenus.

Cela ne signifie pas que Zhipu est inutile. Cela signifie que la valeur de l’entreprise dépend d’une des deux options possibles : soit elle devient le modèle dominant, et cette domination lui permet de obtenir des contrats qui couvrent ses coûts de calcul ; soit elle devient tellement performante que les hyperscalers utilisent ses modèles pour leurs propres services, en payant pour cela. La première option nécessite une capacité de tarification qui n’existe pas actuellement. La seconde option dépend du fait que les concurrents soient disposés à payer plutôt que de télécharger les paramètres et de les utiliser eux-mêmes.

Les deux chemins sont possibles. Aucun n’est pris en compte dans la trajectoire actuelle des revenus.

La question falsifiable est simple : peut‑on que Zhipu augmente ses revenus de 10 à 20 fois avant que les fonds ne s’épuisent ? L’entreprise a levé 4 milliards de dollars en juillet, ce qui indique que les investisseurs institutionnels croient qu’il existe un moyen de s’étendre. Mais la valorisation de l’entreprise implique également un résultat très spécifique : les revenus doivent augmenter de manière significative au cours des prochaines années, tandis que les pertes deviennent moins importantes. Cela nécessite que les clients professionnels paient suffisamment pour couvrir les coûts de traitement des données, que les services consommateurs soient monétisés, ce qui dépasse les attentes culturelles concernant les services gratuits, et que des licences de modèles ouverts soient accordées par des tiers, afin de générer des revenus reconnus. Études récentesIl suggère que l’industrie se dirige vers des contrats de partage des revenus et des restrictions liées aux licences commerciales, ce qui pourrait être utile.Mais les mécanismes sont encore en cours de construction.

Les preuves qui soutiennent cette hypothèse optimiste sont les suivantes : une croissance des revenus supérieure à la prévision de 5x, des marges brutes positives sur les contrats avec les entreprises, une rentabilité réussie grâce aux licences open-source, et le fait que l’entreprise atteigne un équilibre des flux de trésorerie d’ici 2028, comme prévu.

Les preuves qui pourraient annuler cette situation sont les suivantes : une autre tentative échouée de levée de fonds, une croissance des revenus qui ralentit en dessous de 3x, un encore plus grand déclin des marges lié aux déploiements sur le marché professionnel, ou encore une concurrence sérieuse provenant d’un opérateur hyperconcurrent très riche en liquidités, capable de faire baisser les prix de Zhipu sur le marché interne. La valorisation de l’action, qui atteint 1 200 %, laisse très peu de place pour ce deuxième scénario.

Le bar continuera à servir des boissons. Les modèles deviendront de plus en plus performants. La question qui se pose est de savoir si les personnes qui développent cette technologie peuvent créer un business autour d’elle avant que l’argent ne se termine.