La manière de mesurer la domination dans l’IA open source n’est pas via les téléchargements.

La manière de mesurer la domination dans les IA open source n’est pas basée sur le nombre de téléchargements. C’est plutôt en fonction du temps que le projet doit mettre à trouver des moyens de facturer pour ses services.

La famille Qwen d’Alibaba a accumuléPlus de 3 milliards de téléchargements au cours des six derniers moisLe nombre semble impressionnant, jusqu’à ce qu’on réalise que c’était le résultat attendu d’une stratégie simple : présenter des modèles qui sont vraiment bons, puis laisser l’écosystème s’occuper du marketing. Dès le milieu de 2024, Qwen surpassait déjà Llama de Meta. Au début de 2026, il avait déjà réussi à…Plus de 50 % des téléchargements de modèles open-source mondiauxSelon les données de Hugging Face compilées par Interconnects AI. En un seul mois – février 2026 – Qwen a généré 153,6 millions de téléchargements, soit plus que le double du total des huit principaux concurrents combinés.

Les téléchargements eux-mêmes ne sont pas l’histoire. L’histoire, c’est ce qui se passe lorsque le modèle open source le plus utilisé au monde cesse d’être gratuit.

Deux jours après le lancement de Qwen3.8-Max – le plus grand modèle d’Alibaba à ce jour.2,4 billions de paramètresEn utilisant une architecture de type “mélange d’experts”, où seulement 95 milliards sont consacrés à chaque demande… Il est rapporté que l’entreprise prévoit de exiger une part des revenus des principaux utilisateurs commerciaux. Les grandes entreprises qui offrent Qwen en tant que service devront signer un accord commercial et donner une partie de leurs revenus. Les développeurs et chercheurs plus petits peuvent continuer à l’utiliser gratuitement. Le pourcentage exact n’a pas encore été déterminé, mais le modèle existe déjà : le modèle concurrent de Moonshot AI, Kimi K3, exige…Jusqu’à 30 % des revenus d’une entité commerciale dont les ventes annuelles dépassent 20 millions de dollars..

C’est le modèle freemium appliqué à l’intelligence artificielle. Donnez l’outil gratuitement aux gens. Laissez les gens construire leurs entreprises en utilisant cet outil. Ensuite, demandez un paiement une fois que les coûts de transition deviennent trop élevés pour continuer à utiliser l’outil gratuitement.

En fait, c’était probablement toujours le plan.

Le modèle open-source n’a jamais été une forme de charité. C’est plutôt un problème de distribution. Meta a donné Llama pour créer un écosystème de développeurs. Hugging Face a donné son hébergement pour constituer la couche d’infrastructure. Et Alibaba a donné Qwen, car aucun budget de marketing ne peut garantir une adoption aussi importante que celle qui se produit lorsque votre modèle est intégré dans des applications concrètes.90 000 déploiements d’entreprisesEt plus de 300 000 modèles dérivés ont été créés. Les téléchargements sont l’indicateur principal. La part des revenus est un indicateur tardif.

Mais il y a une contradiction au cœur de cette stratégie, et ce n’est pas une contradiction mineure.

L’équipe qui a créé Qwen est vraiment de niveau mondial – non seulement gratuite, mais aussi suffisamment bonne pour que les gens choisissent Qwen plutôt que Llama et Gemini. Elle part. En mars, l’architecte technique Lin Junyang a publié sa démission sur les réseaux sociaux :Je me retire. Au revoir, mon cher Qwen.Le responsable de la phase de formation a quitté l’entreprise en quelques heures. Le responsable de la programmation a rejoint Meta en silence au mois de janvier. Les actions d’Alibaba ont chuté de 5,3 % le lendemain. Le PDG, Eddie Wu, a tenu une réunion d’urgence avec tous les employés.

Ces départements se sont produits au cours d’une restructuration organisationnelle : le modèle de recherche autonome du groupe a été remplacé par une structure gérée horizontalement, sous la direction d’Alibaba Cloud. Le nouveau chef de Qwen, Hao Zhou, venait de l’équipe Gemini de Google DeepMind. Les observateurs du secteur ont commencé à parler de cette transformation comme étant une « gemini-fication » – un changement de culture, où les chercheurs ne déterminent plus les décisions, mais les utilisateurs actifs quotidiennement et les objectifs de revenus.

Je suppose que l’équipe n’a pas quitté en raison de restructuration. Ils ont quitté parce que la restructuration indiquait bien ce que le plan de partage des revenus confirme : la mission n’est plus une application d’IA open source. La mission est plutôt un moyen de générer des revenus grâce à l’IA open source.

Ce n’est pas une condamnation. C’est plutôt une tension. Les personnes qui développent de bons modèles open source ne sont rarement les mêmes personnes qui en tirent des profits économiques. Les chercheurs veulent que les modèles soient disponibles pour l’utilisation publique. Les entreprises, quant à elles, veulent extraire de la valeur. Ce ne sont pas des objectifs incompatibles – c’est plutôt une série d’objectifs successifs. Construire le meilleur modèle possible. Faire en sorte que les gens l’utilisent. Trouver comment percevoir des frais pour cela.

Mais la séquence est importante. Et Alibaba pourrait révéler le problème de timing auquel toute stratégie open-source est confrontée à terme.

Qwen n’est pas encore une infrastructure capable de pratiquer des prix monopolistiques. C’est la famille de modèles la plus téléchargée, mais sur Arena.AI, son modèle phare reste en retard par rapport aux variantes Claude d’Anthropic en matière de raisonnement textuel. Il occupe la deuxième position mondiale pour les tâches visuelles. Les 3 milliards de téléchargements représentent l’enthousiasme des utilisateurs, mais pas une véritable dépendance. Les développeurs adoptent Qwen parce qu’il est gratuit et bon. Ils partiront demain si un meilleur modèle apparaît… Le même principe de partage des revenus se propage désormais dans les laboratoires d’IA en Chine. Moonshot a déjà établi ses conditions commerciales. DeepSeek est probablement loin derrière.

Ce que Alibaba teste, c’est si l’écosystème qu’il a construit – 300 000 modèles dérivés, plus de 460 modèles open source, des déploiements dans les pays d’Asie du Sud-Est et en Afrique – peut créer suffisamment de obstacles pour retenir les utilisateurs même après que les modèles ne soient plus gratuits. La licence Apache 2.0, qui permettait auparavant une utilisation et modification commerciales sans restrictions, est remplacée par un accès conditionné pour les utilisateurs commerciaux importants. La question est de savoir si les modèles sont suffisamment bons pour justifier le coût, ou si ce coût lui-même poussera les nouveaux constructeurs vers de nouveaux projets open source.

Le détail le plus intéressant est peut-être celui que personne ne mentionne : 3 milliards de téléchargements ne signifient pas 3 milliards de personnes. Ce n’est même pas 30 millions. Le même développeur peut télécharger des dizaines de variantes de modèles au cours d’un seul projet. Une entreprise peut également rétélécharger les mêmes poids de modèle dans plusieurs déploiements. Les chiffres de téléchargement mesurent l’enthousiasme et l’activité technique, mais pas la nombre de utilisateurs. Ils indiquent combien de personnes sont prêtes à essayer quelque chose gratuitement. Ils ne mesurent pas combien de personnes paieront pour cela.

Alibaba le sait. C’est pourquoi le modèle de partage des revenus ne s’applique qu’au-delà d’un certain seuil commercial. Les petits développeurs restent libres. Les grands devants payer. La stratégie est de maintenir l’écosystème en état de fonctionnement, tout en récupérant de la valeur auprès des utilisateurs qui ont déjà créé des entreprises sur cette plateforme.

L’impact pour les investisseurs est simple : Alibaba, bien que classée dans la catégorie des détaillants, et bien qu’elle dispose de l’une des plus grandes infrastructures de calcul en nuage au monde, a réussi à transformer sa stratégie en matière d’IA en un problème de monétisation. La trajectoire des bénéfices montre que l’entreprise subit de lourdes pertes liées aux investissements en IA – le bénéfice par action du deuxième trimestre 2026 est de 0,62, contre 2,06 au premier trimestre. Les revenus liés aux services cloud augmentent, mais le chemin vers des profits grâce aux modèles d’IA reste incertain. Le plan de partage des revenus est la première tentative pour y remédier.

Mais la question plus profonde n’est pas de savoir si Alibaba peut transformer Qwen en activité économique. C’est plutôt si la stratégie open source était la bonne façon de créer une barrière de protection dès le début.

Si la réponse est oui, alors les 3 milliards de téléchargements de Qwen se transformeront en contrats pour les entreprises et en dépenses liées au cloud, tout comme Linux s’est transformé en contrat pour les centres de données de Red Hat et Canonical. Si la réponse est non, alors Qwen deviendra le projet le plus téléchargé, mais pour lequel personne ne paie… La prochaine vague de développeurs cherchera donc un modèle ouvert qui ne demande pas de commission.

La façon de tester cela est simple. Observer ce qui se passe après la mise en ligne des conditions commerciales de Qwen3.8-Max. Si le nombre de modèles dérivés cesse de croître, ou si les chiffres de téléchargement trimestriel diminuent malgré les nouvelles versions, cela signifie que l’écosystème s’affaiblit. Si les accords commerciaux commencent à être appliqués…DigitalOcean et Chinasoft ont confirmé des accords avec Moonshot.— Alors, le modèle freemium fonctionne.

Jusqu’à présent, les téléchargements ne sont que de l’enthousiasme. Or, l’enthousiasme est la chose la plus facile à créer en matière de technologies… mais aussi la chose la plus difficile à maintenir.