Les modèles d’IA chinois ont remporté la guerre des tokens. L’argent est resté entre les mains des GPU.

Le 25 mai, DeepSeek a coupéLe prix de son modèle phare a été réduit de 75%.Les tokens de sortie, ceux qui coûtent cher, sont passés de 3,48 dollars par million à 0,87 dollars par million. Il s’agissait d’un modèle qui n’était en service que depuis un mois. C’est le signe le plus clair que les laboratoires chinois ne cherchent pas à gagner sur les critères de performance. Ils gagnent plutôt en termes de prix… et ils gagnent vraiment.

Sur OpenRouter, le plus grand routeur neutre où les développeurs dirigent leurs instructions vers des modèles concurrents, les modèles chinois ont été traités.28,1 billions de tokens pendant la semaine du 28 juillet au 3 août.Les modèles américains ont traité 4,4 billions. Neuf des dix modèles les plus utilisés au monde étaient chinois. Le V4-Flash de DeepSeek était le modèle le plus utilisé sur la plateforme. Selon une estimation largement répandue, les modèles chinois gèrent actuellement…environ 60 % des tokensLes entreprises américaines utilisent ce système pour passer des commandes – moins de 10 % l’an dernier.

Donc, la réponse à la question « Les modèles d’IA chinois sont-ils les nouvelles stars mondiales ? » est : oui. Mais de manière inconfortable.

C’est aussi une mauvaise question à poser pour un investisseur américain. Le tableau de bord répond à une autre question : où sont allés les fonds ? La réponse est clairement indiquée dans le tableau des revenus.

La étoile est une histoire de prix.

L’histoire d’adoption est en réalité une histoire de tarification. Un « token » représente la unité de texte que le modèle IA traite ; donc, tout le monde facture en fonction du nombre de tokens par million. DeepSeek V4-Pro est maintenant vendu à 0,87 dollar par million de tokens produits. Le modèle phare d’OpenAI, GPT-5.6 Sol…Listes à 30 $.Exécuter la même charge de travail standardisée – 30 millions de tokens d’entrée et 30 millions de tokens de sortie par mois – permet à le modèle DeepSeek de générer environ 13 dollars de revenu. Le modèle Pro génère environ 39 dollars. Le modèle phare d’OpenAI, quant à lui, génère environ 1 050 dollars. Une start-up d’assistant IA appelée Lindy a réussi à réduire ses coûts d’inférence de 90 % après avoir transféré certaines parties de sa charge de travail de l’entreprise Anthropic vers DeepSeek. Le PDG d’Airbnb a qualifié Qwen d’Alibaba de « très bon », et a dit qu’il était « rapide et bon marché ».

Le coin est codé. Programmation maintenant.représente plus de la moitié de l’utilisation d’OpenRouter.Ce taux est passé de environ 11 % au début de l’année 2025. Les modèles chinois sont particulièrement performants et bon marché pour cette tâche. Selon une étude menée par Andreessen Horowitz, environ 80 % des développeurs dans le monde utilisent des modèles chinois pour leurs projets.

Les laboratoires américains ne restent pas immobiles. OpenAIRéduire de 80 % le prix du modèle GPT-5.6 Luna, le plus bon marché de ses modèles.Anthropic a introduit un niveau de Claude Opus 5 à prix plus bas : 5 dollars par million de tokens d’entrée et 25 dollars par million de tokens de sortie. Cependant, les deux entreprises ont enregistré des chiffres record en termes de revenus pour l’entreprise : le business pour les entreprises chez OpenAI devrait atteindre environ 40 milliards de dollars par an, tandis que les revenus préliminaires d’Anthropic pour le deuxième trimestre ont dépassé 11,5 milliards de dollars. Le volume d’activité augmente suffisamment rapidement pour permettre de supporter les prix plus bas par token.

Deux précautions avant de tirer une conclusion. OpenRouter est un seul routeur, et un routeur conçu pour les développeurs – la part des tokens ne correspond pas au montant total des dépenses en IA pour les entreprises. De plus, l’utilisation du service n’est pas synonyme de profit : une étude largement citée du MIT a montré que…95 % des organisations n’ont constaté aucun impact mesurable sur les résultats financiers.Des dizaines de milliards ont été dépensés dans le domaine de l’IA générative. Considérez que « la Chine a gagné le marché de l’IA » comme un fait de usage, et non comme un fait lié aux revenus. C’est dans la couche de modèle que les marges sont concédées. C’est ce qui est important, pas la conclusion.

Les jetons bon marché constituent un facteur de multiplication de la demande.

C’est le mécanisme qui compte. Lorsque le prix d’un token diminue, le nombre de tokens que les gens utilisent ne diminue pas proportionnellement – il augmente plutôt. Le volume de transactions hebdomadaires d’OpenRouter a presque quadruplé au cours de l’année dernière, passant de environ 5 billions de tokens à plus de 20 billions de tokens. Cette croissance se concentre sur les niveaux de tokens bon marché, fournis par les laboratoires chinois. C’est le phénomène de Jevons : la règle économique selon laquelle les gains d’efficacité augmentent la consommation plutôt que de la réduire. Lorsqu’une entrée est moins chère, on utilise plus d’elle, jusqu’à ce que des cas d’utilisation qui ne étaient pas économiques deviennent économiques.

L’élément qui impose le plus de contraintes dans le centre de données n’est pas le modèle lui-même. C’est le silicium. Lorsqu’une entreprise américaine décide que Qwen ou DeepSeek sont “ suffisants” et qu’elle héberge ces modèles dans son propre centre de données, les poids du modèle sont libres – mais l’inférence ne l’est pas. Cette inférence se fait toujours avec des GPU de type Nvidia, situés dans des bâtiments américains. Les modèles chinois sont donc les moins chers de toute la série. C’est justement ce qui rend le reste de la série plus valable.

Le rapport financier de Nvidia en est la preuve. Le trimestre se terminant le 26 juillet : chiffre d’affaires de96,2 milliards de dollars, soit une augmentation de 106%.Un an plus tôt. Les revenus des centres de données s’élevaient à 89 milliards de dollars. Le bénéfice net, c’est-à-dire la part restante après paiement des produits vendus, était de 75 %. Pour le prochain trimestre, les prévisions sont de 108 milliards de dollars, avec un bénéfice net de 74 %, en supposant que les revenus liés aux centres de données en Chine soient nuls. La Chine représentait déjà une erreur de calcul : les livraisons de puces Hopper vers la Chine étaient…moins de 1 % des revenus du centre de donnéesLa phrase de Jensen Huang lors de la conférence de présentation des résultats : « Le calcul représente les revenus » – décrit tout le mécanisme en question. Plus les inférences sont moins coûteuses, plus de calculs sont nécessaires pour les effectuer.

Remarquez ce que représente la séparation structurelle entre les deux marchés. Certains modèles chinois de frontière sont entraînés sur le matériel Intel dans la Chine, et les contrôles d’exportation empêchent la communication entre ces deux marchés. L’affirmation « La Chine contrôle le marché de l’IA » ne figure pas dans les comptes annuels américains. Les activités américaines se poursuivent comme si cette affirmation n’existait pas. Nvidia a recruté plus de 500 milliards de dollars de capitaux de tiers pour financer les infrastructures liées à l’IA. Ses partenaires neo-cloud auront une capacité installée de 8 gigawatts à l’horizon 2026, contre environ 3 gigawatts il y a un an.

Le marché ne prend pas en compte tout cela. Nvidia a une valeur de marché d’environ 5,3 billions de dollars, soit environ 27 fois ses bénéfices de l’année dernière. La valeur de l’action a augmenté de environ 3 % au cours des 20 derniers jours, malgré un nouveau trimestre où les résultats ont dépassé les attentes. Ce n’est pas le marché qui doute du résultat du dernier trimestre. C’est plutôt le marché qui évalue la prochaine évolution de la situation. La question est de savoir si les résultats actuels justifient encore l’investissement, et non si la demande est réelle.

La différence de génération qui compte, c’est celle entre Américains et Américains.

La part contestée du marché des puces AI n’est pas perdue par la Chine. Elle est en compétition aux États-Unis, entre l’entreprise qui offre la meilleure solution économique pour les systèmes d’IA : AMD.

L’inference récompense la mémoire, le coût par token et le temps de production – pas le prestige du benchmark. Le Helios rack d’AMD, conçu autour de la GPU MI455X, offre…432 Go de mémoire à haut débitContrairement à 288 gigaoctets sur le disque de stockage Nvidia Vera Rubin NVL72. Cela représente une avantage en mémoire d’environ 50 %, dans le même problème de goulot d’étranglement auquel se heurte l’inference des grands modèles. Les investissements sont à l’échelle gigawatt.6 gigawatts avec OpenAI et 6 gigawatts avec Meta.Les déploiements commenceront dans la seconde moitié de cette année, et Anthropic prévoit une capacité de 2 gigawatts. Le chiffre d’affaires lié aux centres de données représenta 58 % des revenus d’AMD au dernier trimestre, contre environ 42 % l’année précédente. Ce chiffre a augmenté de 107 % par rapport à l’année dernière. La direction anticipe que les revenus liés aux centres de données doubleront en 2027.

C’est un signal double, et il peut avoir des effets binaires. Les engagements montrent que la demande est réelle : aucun fournisseur ne peut obtenir de commandes à l’échelle gigawatta auprès des deux principaux clients d’IA au monde, à moins que le produit ne réussisse à passer les tests requis. Mais ces engagements constituent également une forme de levier : ils supposent que AMD peut fabriquer, déployer et soutenir le Helios dans les délais prévus. Le marché a déjà payé pour cette hypothèse. Avec une valeur de marché d’environ 840 milliards de dollars – soit environ 30 fois les bénéfices attendus en 2027 selon les estimations actuelles –, la situation pour 2027 est prise en compte dans les prix des actions. Une baisse significative dans les livraisons du Helios entraînerait une variation dans les prévisions d’une année, et une action dont le prix est fixé à la perfection ne possède pas de capacité de résistance face à cela.

Donc : les modèles d’IA chinois sont-ils les nouvelles stars mondiales ? En réalité, ils le sont déjà. Et c’est précisément ce statut de “star” qui rend la guerre des prix des tokens déflationnaire pour le niveau des modèles, où les marges sont nulles, et inflationniste pour le niveau de calcul, où l’argent est en jeu. Le token chinois bon marché est donc un facteur de multiplication de la demande pour les GPU qui y sont associés.

Pour votre capital, il ne s’agit pas de débat entre « Chine et Nvidia ». Il s’agit plutôt de la question de l’allocation des fonds dans le marché actuel : maintenir l’entreprise qui propose un taux de marge de 75 % à un ratio de valorisation de 27 fois les revenus récents et à un taux de croissance de 106 %. Ou bien acheter l’entreprise concurrente à un ratio de 30 fois les revenus en 2027, avec une augmentation de valeur déjà prise en compte. Je crois toujours que la thèse à long terme concernant les calculatrices est valable – mais une grande partie du rendement restant est probablement due aux facteurs de risque. Le marché est très compétitif, et c’est justement ce qui exige discipline. Les vendeurs ne voient pas que les modèles chinois remplaceront les centres de données. Ils décident donc si la prochaine étape est suffisamment rentable pour le prix qu’ils paient.