Le regard des investisseurs en capital-risque de la Silicon Valley sur l'IA en Chine : les sanctions n'ont pas paralysé, mais ont plutôt engendré des "monstres"

Auteur : David, Shenchao TechFlow

Introduction de Shenchao : Avec l'essor puissant des grands modèles chinois, de plus en plus de VC occidentaux tournent leur regard vers l'Est, traversant l'océan pour évaluer le véritable niveau de l'IA en Chine.

Auparavant, nous avions publié un autre article intitulé "L'observation de l'IA chinoise par les VC occidentaux : matériel invincible, logiciel plein de bulles", écrit par un partenaire de la célèbre institution de cryptographie Delphi Digital. Et aujourd'hui, un tout autre carnet d'exploration en Chine a fait le tour des réseaux sociaux anglophones et de X (Twitter).

Cette fois, la perspective est plus hardcore, et l'auteur est le capital-risque de pointe en technologie et biotechnologie de la Silicon Valley, Dimension.

En tant que capital de poids lourd ayant une grande influence dans le domaine des technologies avancées, les partenaires de Dimension, Nan, Adam et Zavain, ont dirigé une équipe en août de cette année pour explorer intensément les villes de Pékin, Shanghai et Hong Kong, afin d'évaluer les meilleurs laboratoires d'IA et l'écosystème d'infrastructure en Chine pendant une semaine.

Contrairement à la discussion précédente d'un VC sur "les logiciels et matériels grand public", cette longue lettre interne adressée aux LP (partenaires limités) de Dimension se concentre sur le cœur du jeu d'IA entre les États-Unis et la Chine : la puissance de calcul de base, l'open source des modèles et le découplage technologique.

Alors que les médias occidentaux et les politiciens continuent de dramatiser le récit grandiose du "découplage total de l'IA entre les États-Unis et la Chine", ces experts de la Silicon Valley ont vu une réalité magique complètement différente sur le terrain :

Les restrictions à l'exportation de puces américaines n'ont pas paralysé le processus d'IA en Chine, mais ont plutôt agi comme une cocotte-minute, engendrant une "machine d'extraction de performance de base" extrêmement terrifiante. Les industries d'IA des deux pays ne se sont pas rompues, mais sont plutôt soudées ensemble à la base par la distillation, l'open source et les données.

Étant donné que cette lettre est assez longue, nous avons compilé et extrait les points clés, rassemblant certaines observations intéressantes sur l'industrie de l'IA en Chine du point de vue occidental comme suit.

La rareté engendre l'évolution, les sanctions poussent à l'extrême {#article-toc-33631-2}

L'intention des restrictions à l'exportation américaines était de ralentir le processus d'IA en Chine, mais le résultat a été l'inverse. Cela a créé une pression évolutive énorme, engendrant une forme d'IA de laboratoire complètement différente.

En raison d'un manque sévère de puissance de calcul avancée, les équipes chinoises ont été contraintes d'optimiser l'ingénierie à des niveaux de code que les laboratoires américains méprisent complètement.

Un exemple extrême est le modèle V3 de DeepSeek, qui a été entraîné sur 2048 puces H800 dont les performances ont été délibérément "castrées". Pour compenser les lacunes de performance d'interconnexion des puces, leurs ingénieurs ont contourné le cadre CUDA mainstream, écrivant du code au niveau PTX plus bas, et ont réaffecté 20 (sur un total de 132) multiprocesseurs de flux pour la communication inter-nœuds.

Ce n'est pas parce que les États-Unis manquent d'ingénieurs talentueux, mais parce que les mécanismes d'incitation des deux côtés sont complètement différents.

Dans les laboratoires américains, dépenser un dollar supplémentaire signifie acheter plus de puissance de calcul à usage unique ; tandis que dans les laboratoires chinois, embaucher un ingénieur supplémentaire vise à réduire la demande de puissance de calcul dès la conception de l'architecture.

Cette extrême rareté a engendré une culture d'efficacité unique en Chine, allant du noyau, de l'optimiseur, du système de service aux puces, où ils extraient la performance du système à son maximum.

Une arène de compétition extrême, non seulement à l'extérieur, mais aussi à l'intérieur {#article-toc-33631-3}

De la perspective de la Silicon Valley, l'IA chinoise semble simplement rivaliser avec les États-Unis. Cependant, après une enquête sur le terrain, il a été découvert que la concurrence interne dans le domaine de l'IA de pointe en Chine est beaucoup plus féroce que ce que l'Occident imagine.

Les cinq principaux laboratoires, DeepSeek, Alibaba (Qwen), Moonshot (Kimi), ByteDance (Doubao) et Zhiyu (GLM), se battent si intensément que leur classement est presque renouvelé chaque trimestre.

Ces cinq laboratoires doivent non seulement se battre à mort sur les capacités des modèles et le rythme d'itération, mais ils sont également en train d'open sourcer de manière frénétique.

Cet environnement de "combat" interne sous pression est complètement différent de l'écosystème dominé par seulement deux géants fermés (OpenAI et Anthropic) aux États-Unis, et la dynamique d'innovation qu'il engendre n'est pas inférieure à la concurrence transnationale entre les États-Unis et la Chine.

Émergence d'un nouveau "dark horse" dans l'évaluation des données IA {#article-toc-33631-4}

Les fournisseurs de données américains, tels que Mercor, AfterQuery, Turing, ont déjà enregistré des relations commerciales avec Ant Financial, Alibaba et ByteDance. Sur le terrain, ils ont vu un groupe de nouveaux riches chinois émergents construisant des infrastructures d'évaluation et de validation, plutôt que des services d'annotation de données.

Plus précisément à Pékin et Shanghai, ils s'attendaient à voir de nombreuses "usines d'annotation de données" bon marché, mais ont découvert une série de jeunes startups dynamiques axées sur d'autres aspects de l'IA.

Par exemple, une entreprise d'évaluation et de prévision IA fondée par un docteur de l'Université de Pékin, UniPat, a été créée il y a moins de 24 mois et, grâce à une qualité de supervision humaine extrêmement élevée pour compenser son désavantage en puissance de calcul, ses revenus ont rapidement dépassé 100 millions de dollars.

Pas assez de puissance de calcul, compensée par la main-d'œuvre {#article-toc-33631-5}

Ce qui a le plus surpris les investisseurs de la Silicon Valley, c'est qu'ils ont découvert un groupe de chercheurs chinois de premier plan utilisant une méthode très primitive mais efficace pour réaliser une "auto-amélioration faible (RSI)".

En raison d'un manque extrême de puissance de calcul, les chercheurs interviennent personnellement pour accélérer l'entraînement des modèles par des interventions manuelles et de l'assistance.

Les investisseurs ont fait remarquer que c'était comme les premiers "chess engines" (combinaison humaine + machine battant des machines pures), comblant le fossé de puissance de calcul avec de la main-d'œuvre et du temps.

Monétisation commerciale sans fardeau et pragmatisme {#article-toc-33631-6}

Il existe encore un énorme fossé de près de deux ordres de grandeur entre les revenus de l'IA en Chine et aux États-Unis. D'ici août 2026, l'ARR (revenu récurrent annuel) d'Anthropic aura dépassé 6,5 milliards de dollars, tandis qu'OpenAI atteindra 40 milliards de dollars ;

Alors que le modèle d'affaires le plus fort en Chine (le modèle vidéo de ByteDance) a un revenu annuel d'environ 2 à 3 milliards de dollars, les revenus des laboratoires de grands modèles sont généralement de l'ordre de plusieurs centaines de millions de dollars.

Cependant, le pragmatisme et la capacité d'adaptation des entreprises chinoises sont impressionnants.

Lorsque les investisseurs de Dimension marchaient dans les rues bondées et bruyantes de Hong Kong, écoutant un podcast célèbre de la Silicon Valley analysant pourquoi les laboratoires américains résistent avec arrogance à la monétisation par la publicité et le commerce électronique, la réalité chinoise devant eux formait un contraste frappant.

Le Doubao de ByteDance a déjà 345 millions d'utilisateurs actifs mensuels, dépassant la somme de Qwen et DeepSeek.

Bien que ses revenus quotidiens soient actuellement inférieurs à 1 million de RMB, presque tout provient des commissions de vente en ligne. Les entrepreneurs chinois affichent un pragmatisme sans réserve, ne se souciant pas du tout de savoir si "la méthode de monétisation est basse ou non".

Un "flux de données transpacifique" extrêmement magique, un cycle d'IA sino-américain {#article-toc-33631-7}

Bien que le matériel soit découplé aux niveaux des semi-conducteurs et en dessous, la vitesse de fusion des logiciels et des données est plus rapide que celle de n'importe quel gouvernement. Ils estiment que la véritable chaîne de cycle technologique de l'IA actuelle est en fait un "flux technologique transocéanique" extrêmement magique :

Les laboratoires de pointe américains entraînent des modèles de premier plan ---> Les équipes chinoises distillent et open sourcent les poids ---> Les entreprises d'IA verticales américaines ajustent les modèles open source chinois ---> Emballent et vendent aux entreprises américaines.

Ainsi, les soi-disant applications d'IA verticales américaines fonctionnent de plus en plus sur des poids open source chinois, cachant l'intelligence des modèles de pointe américains.

Par exemple, l'outil de code à la mode Cursor's Composer 2 est en fait basé sur le K2.5 de Kimi ; tandis que le nouvel acteur de l'IA juridique, Harvey, a publié le Harvey Tenet, qui est basé sur le modèle open source K3 de Kimi pour un entraînement ultérieur.

Bien que la Chine n'ait pas directement gagné d'argent de l'Occident, elle occupe de manière frénétique le "flux de travail" de l'ère de l'IA occidentale. Les modèles open source contournent directement les murs d'examen d'achat stricts en Europe et aux États-Unis ; lorsque le logiciel est libre et ouvert, il n'y a absolument aucune raison de refuser un fournisseur.

Une bulle d'évaluation encore plus folle {#article-toc-33631-8}

Les marchés de capitaux occidentaux parlent souvent de la bulle de l'IA, mais en Chine, le degré d'effervescence de cette bulle dépasse de loin celui de la Silicon Valley.

Compte tenu de l'énorme écart de revenus entre les entreprises de modèles sino-américaines, les multiples d'évaluation des principaux laboratoires chinois sont souvent de 5 à 10 fois ceux de leurs homologues américains. Par exemple, Moonshot a réalisé un tour de financement de 3,5 milliards de dollars à la fin juillet avec une évaluation de 35 milliards de dollars, ce qui représente environ 115 fois ses 300 millions de dollars d'ARR, et elle est actuellement en train de lever des fonds pour une évaluation de 50 milliards de dollars avant l'IPO (en comparaison, Anthropic n'a qu'un multiple de 20).

Le marché secondaire est encore plus fou et volatile, avec des valeurs boursières de Zhiyu AI et MiniMax ayant connu des montagnes russes avant et après leur introduction en bourse.

Enfin, lorsque cette longue lettre a été publiée sur les réseaux sociaux étrangers, un commentaire mémorable dans la section des commentaires a, selon l'auteur, mis en lumière l'ensemble de l'écosystème industriel sous la compétition IA sino-américaine :

"Les puces se découpent, mais l'intelligence peut encore circuler".

Dans ce cycle extrêmement compétitif, le soi-disant "découplage technologique" est complètement un faux problème.

Comme le dit Dimension à la fin de la lettre, forcer la rupture des liens par des décrets administratifs ne fera probablement que freiner la vitesse d'innovation des entreprises américaines elles-mêmes. Les États-Unis et la Chine sont déjà profondément entrelacés au niveau de la distillation, de l'open source, des données et du raisonnement.

Plutôt que de se réjouir aveuglément, comprendre le véritable flux de capitaux et les cartes technologiques sur la table est ce que les capitaux de premier plan et les praticiens devraient vraiment faire.

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