Par AlphabetAI
Selon certaines informations, le modèle de génération vidéo Seedance 2.1 de ByteDance devrait être lancé prochainement, avec une amélioration attendue de 20% par rapport à la version 2.0. ByteDance a déclaré à AlphabetAI que cette information était fausse.
Bien que Seedance 2.1 ne soit pas nécessairement publié prochainement, la popularité grandissante de Seedance 2.0 à l'étranger est un fait.
La raison en est qu'au cours du week-end, un article intitulé "Chinese AI groups pull ahead of US rivals in video generation race" (Les groupes d'IA chinois prennent de l'avance sur leurs rivaux américains dans la course à la génération vidéo) a été largement partagé à l'étranger.
Se basant principalement sur Seedance 2.0 et Kling 3.0, l'article tire une conclusion surprenante : "La Chine est non seulement en avance sur les États-Unis dans le domaine de la génération de vidéos par IA, mais cet avantage se maintiendra pour toujours."
Ce jugement semble quelque peu contre-intuitif, ressemblant davantage à un éloge de l'IA chinoise. Après tout, ces dernières années, l'industrie de l'IA a toujours vu la Silicon Valley lancer un produit en premier, suivi par des produits similaires en Chine, comme nous l'avons tous constaté.
Mais après avoir lu le point de vue des médias étrangers, je me suis rendu compte que j'avais effectivement été trop limité dans ma réflexion : dans le domaine de la génération de vidéos par IA, la Chine est bel et bien en avance sur les États-Unis.
L'article a spécifiquement interviewé plusieurs entrepreneurs américains en IA, ainsi que des réalisateurs de films utilisant la technologie de génération vidéo IA. Le résultat est un consensus : les outils d'IA vidéo chinois ont déjà surpassé leurs homologues américains dans tous les domaines.
Plus crucial encore, cette avance n'est pas une avance technologique ponctuelle, mais une avance globale, à chaque étape, des données à la mise en œuvre.
Non seulement cela, mais cette avance est du type "impossible à rattraper". En d'autres termes, cette position de leader se maintiendra indéfiniment.
"Bien en avance" devient réalité ?
Pourquoi l'IA chinoise sera-t-elle toujours en avance sur l'IA américaine ?
Un des arguments de l'article est que, dans le domaine de la génération vidéo IA, l'écart au niveau algorithmique se réduit rapidement.
Actuellement, les différences entre les architectures technologiques des entreprises sont minimes. Des approches techniques fondamentales comme le Transformer, les modèles de diffusion et les mécanismes d'attention spatio-temporelle sont relativement transparentes.
La question clé est donc de savoir qui dispose de données d'entraînement de meilleure qualité et en plus grande quantité.
C'est là que ByteDance et Kuaishou excellent. Douyin et Kuaishou sont déjà parmi les plus grandes machines de production vidéo au monde.
Plus important encore, ces données sont annotées avec un comportement utilisateur complet.
Les vidéos qui reçoivent des likes, des favoris, des partages, celles qui ont un taux de lecture élevé, toutes ces données sont clairement visibles en arrière-plan.
De plus, ces annotations ne nécessitent pas d'étiquetage manuel ; elles sont générées naturellement par le comportement réel des utilisateurs. Ce type de données de haute qualité annotées est difficile à acheter sur le marché.
En comparaison, OpenAI et Anthropic n'ont pas d'accumulation de données vidéo.
Lors du lancement de Sora, OpenAI s'est principalement appuyé sur des données vidéo publiques collectées sur Internet, ainsi que sur du contenu audiovisuel sous licence.
Le problème est que les vidéos publiques sur Internet sont souvent de qualité inégale, avec beaucoup de contenu répétitif, de faible qualité, voire retravaillé avec des filigranes ou des publicités.
Par conséquent, le processus d'entraînement rencontre souvent des difficultés.
Sur la plateforme mondiale d'évaluation Artificial Analysis, Seedance 2.0 de ByteDance, Kling 3.0 de Kuaishou et HappyHorse d'Alibaba ont occupé les premières places des classements de génération vidéo à partir de texte et d'image.
Ce classement est généré par les votes d'utilisateurs réels, ce qui signifie que les gens trouvent le contenu généré par ces trois IA vidéo plus attrayant.
Bien que Google dispose à la fois de YouTube comme source de données et du modèle de génération vidéo Veo 3.
Le problème de Google réside dans ses contraintes excessives. De plus, les vidéos sur YouTube dépassent souvent 5 minutes, et les GPU actuels ne peuvent pas encore traiter des vidéos aussi longues et haute définition comme données d'entraînement, ce qui provoquerait des pannes lors de l'entraînement du modèle.
Cela explique pourquoi l'accueil de Veo 3 sur le marché n'a pas été très bon, inférieur à celui des modèles chinois de génération vidéo IA comme Seedance 2.0 et Kling 3.0.
Ben Chiang, fondateur de Director AI, déclare : "Nous avons testé la plupart des modèles américains, mais leurs performances en génération vidéo n'étaient pas suffisamment bonnes." C'est pourquoi il utilise principalement des outils chinois comme Kling, Seedance 2.0 et Haicang pour la création.
Le réalisateur de films IA indépendant George Won ajoute : "Seedance 2.0 est un outil qui change la donne. Il peut gérer des angles de caméra et des vitesses agressifs sans perdre les détails du visage des personnages ou le contraste lumière/ombre. La plupart des modèles d'IA commencent à trembler ou à dériver lors de mouvements rapides."
De plus, cet avantage en termes de données permet aux produits de se "renforcer eux-mêmes".
ByteDance a intégré Seedance 2.0 dans des outils de création comme Jianying, lui permettant ainsi de recevoir quotidiennement les données de retour de plus de 50 millions de vidéos générées.
Ainsi, ByteDance peut savoir quelles vidéos satisfont les utilisateurs et lesquelles ne les satisfont pas.
Chaque retour reçu oriente un peu plus clairement le développement de la prochaine génération de produits Seedance.
Cette boucle de retours continue, à grande échelle et dans des scénarios réels, est également incomparable avec l'environnement de laboratoire d'OpenAI et Anthropic.
Même avec d'énormes investissements, il est difficile d'établir un tel effet d'engrenage de données à court terme.
La technologie peut être rattrapée, les algorithmes peuvent être imités, mais l'accumulation d'écosystème et de données prend du temps, nécessite une base d'utilisateurs et un cycle de produit complet.
Scénarios de mise en œuvre
Les entreprises qui développent l'IA vidéo doivent avoir un "objectif".
L'avantage des données n'est qu'un point de départ. Ce qui transforme vraiment la technologie en avantage concurrentiel, c'est de trouver des scénarios d'application rentables. Avec des scénarios de mise en œuvre, les entreprises ont la motivation de développer la génération vidéo IA.
Sur cette dimension également, ByteDance et Kuaishou surpassent l'IA américaine.
Le premier scénario de mise en œuvre à grande échelle est la vidéo e-commerce.
Par le passé, le coût de production d'une vidéo professionnelle pour un produit pouvait atteindre plusieurs milliers de yuans, incluant photographe, éclairagiste, location de lieu, mannequin, montage, etc.
Pour la plupart des petites et moyennes entreprises, une boutique Taobao typique ayant des centaines de produits impliquait un coût d'au moins plusieurs centaines de milliers de yuans pour tout filmer.
La technologie de génération vidéo IA change cette situation.
Vincent Yang, PDG de l'entreprise d'infrastructure vidéo Firework, déclare : "Un détaillant nous a demandé de créer 100 000 vidéos pour ses pages produits. Sans l'IA, cela était totalement impossible financièrement. Maintenant, chaque produit peut avoir sa propre vidéo, voire même plusieurs versions personnalisées pour différents clients."
Les données montrent que les pages produit avec vidéo ont un taux de conversion de 30% à 80% plus élevé que les pages avec seulement des images et du texte. De plus, Douyin et Kuaishou sont parmi les plus grandes plateformes chinoises de commerce en direct et de vente via courtes vidéos.
Une fois la vidéo générée par IA, il suffit de la diffuser directement.
Le modèle HappyHorse d'Alibaba positionne également explicitement la vidéo e-commerce comme un scénario clé de mise en œuvre. Il prend en charge la génération en masse de courtes vidéos de présentation produit et de vidéos de présentation par des animateurs virtuels. Un commerçant peut télécharger des images de produits et une simple description textuelle, et le système génère automatiquement plusieurs versions de vidéos de vente, chacune ciblant une audience différente avec des argumentaires et des présentations variés.
Le deuxième scénario est la publicité.
Le cycle de production d'une publicité télévisée traditionnelle (TVC) est trop long.
Un spot publicitaire de marque de 30 secondes, de la conception créative au tournage et à la production, prend souvent plusieurs semaines.
Avec un modèle de génération vidéo, des dizaines de versions différentes de concepts publicitaires peuvent être générées en quelques minutes.
Le troisième scénario est le micro-drame.
Les micro-drames générés par IA ont connu une croissance explosive en 2026. Les données montrent qu'en mars 2026, le nombre de micro-drames IA diffusés a augmenté de 138% par rapport à janvier, dépassant largement la vitesse de production du contenu audiovisuel traditionnel.
Grâce à la génération vidéo IA, une petite équipe, voire un créateur individuel, peut produire un micro-drame en quelques jours.
Ce n'est pas tout : la plateforme de micro-drames Hongguo de ByteDance a intégré une fonctionnalité de "recherche de produits similaires par image".
Cette fonction est facile à comprendre : en regardant un micro-drame, si vous êtes intéressé par la tenue d'un personnage, les meubles d'une scène ou une voiture garée, vous pouvez cliquer directement pour identifier l'image, et le système recommande des produits similaires, permettant un achat direct.
Cela transforme essentiellement le micro-drame en un scénario commercial pouvant générer des conversions.
En revanche, sur le marché américain, bien qu'il existe des plateformes de contenu comme Netflix et YouTube, il n'y a aucune mise en œuvre ou conversion similaire.
Les outils vidéo IA américains restent davantage au stade expérimental créatif, leur seul scénario commercial étant l'abonnement.
De plus, en termes de fonctionnalités produit, les modèles de génération vidéo chinois sont également plus adaptés à la mise en œuvre commerciale.
Seedance 2.0 peut intégrer plusieurs photos, vidéos et sons dans une même vidéo IA, ce que Sora ne peut pas faire ; Sora ne peut générer une vidéo qu'en spécifiant une image et du texte au modèle.
Ce n'est pas parce que la technologie de Sora est insuffisante, mais parce qu'il lui manque un écosystème commercial complet pour exploiter ces capacités.
Le fossé en matière de puissance de calcul
Mais l'IA vidéo chinoise fait également face à un obstacle inévitable : la puissance de calcul.
Les grandes entreprises d'IA américaines considèrent la puissance de calcul comme de l'or, et accaparent toute la capacité disponible sur le marché.
Les accords récents d'Anthropic en matière de puissance de calcul totalisent plus de 10 gigawatts.
Ce chiffre inclut la location de toute la capacité du centre de données SpaceX Colossus 1, couvrant 220 000 GPU Nvidia ; un accord de 5 GW avec Amazon ; et des accords de 3,5 GW avec Google et Broadcom.
OpenAI fait de même.
Grâce à sa coopération approfondie avec Microsoft, OpenAI a accès à des centaines de milliers de GPU haut de gamme, et Microsoft a construit plusieurs centres de données à très grande échelle spécialement pour OpenAI.
En comparaison, bien que les entreprises chinoises aient réalisé des progrès significatifs dans l'optimisation de l'efficacité algorithmique, un écart subsiste en termes d'échelle absolue de puissance de calcul.
Selon les statistiques des médias étrangers, l'écart de puissance de calcul IA entre la Chine et les États-Unis était d'environ 3 fois en 2023, et s'est élargi à environ 8 fois début 2026.
Outre la puissance de calcul, l'IA chinoise rencontre d'autres défis.
Le premier est le droit d'auteur.
Prenez l'exemple de Seedance 2.0 : environ un mois après son lancement, six géants d'Hollywood (Disney, Warner Bros., Paramount, Skydance, Netflix) ont conjointement envoyé une mise en demeure à ByteDance, affirmant que Seedance 2.0 avait utilisé massivement, sans autorisation, des contenus audiovisuels protégés par le droit d'auteur pendant sa phase d'entraînement.
Par la suite, ByteDance a suspendu d'urgence son plan de lancement mondial de Seedance 2.0 initialement prévu pour mi-mars.
Si vous utilisez Seedance 2.0 depuis février, vous remarquerez que les personnages sous IP autrefois générables ne le sont plus, remplacés par des personnages "lambda".
Le second est le relèvement du seuil de commercialisation.
Les IA de génération vidéo américaines comme Sora refusent souvent des requêtes en raison de leurs conditions d'utilisation, tandis que les outils chinois sont plus permissifs et moins chers.
Mais cela apporte également un "dilemme heureux" aux entreprises d'IA chinoises.
La demande pour Seedance 2.0 a explosé depuis février, et certains utilisateurs rencontrent déjà des limitations de quota et des temps d'attente plus longs.
Selon les médias étrangers, ByteDance a adopté une approche commerciale plus lourde envers certains clients entreprises américains, exigeant un paiement anticipé d'environ 2 millions de dollars en échange d'un accès au modèle et de quotas d'utilisation.
La situation est similaire chez Kuaishou, qui est en train de séparer son activité Kling, avec pour objectif potentiel une introduction en bourse indépendante.
Cela indique que Kling est une activité autonome, avec une histoire de croissance potentiellement plus forte que celle de Kuaishou lui-même.
Plus l'histoire de croissance est ambitieuse, plus la comptabilité doit être rigoureuse.
Cependant, le coût de l'IA vidéo est plus élevé. La génération d'une vidéo de quelques secondes par un utilisateur consomme beaucoup plus de puissance de calcul que la génération d'un texte.
Plus la qualité de la vidéo générée est élevée et plus sa durée est longue, plus le coût d'inférence est élevé.
C'est le cas de nombreux modèles de génération vidéo : au départ très bon marché, voire gratuits, une fois les utilisateurs arrivés en masse, les limitations, files d'attente et hausses de prix arrivent rapidement.
Ce n'est pas que les entreprises ne veulent pas augmenter la capacité, mais les ressources sont limitées.
Ainsi, le défi pour l'IA vidéo chinoise n'est pas seulement de "pouvoir créer un bon modèle", mais de "pouvoir transformer un bon modèle en une bonne affaire".
Si le prix est trop bas, plus la croissance des utilisateurs est rapide, plus les pertes sont importantes ; si le prix est trop élevé, il n'y a pas d'utilisateurs, ce qui serait contre-productif.
Le troisième est le décalage générationnel des capacités des modèles.
En fin de compte, la capacité de génération vidéo est construite sur des modèles de langage.
Un modèle de génération vidéo, aussi performant soit-il, a besoin de capacités de compréhension du langage comme base pour comprendre les instructions de l'utilisateur. Ensuite, il utilise des capacités de raisonnement pour comprendre la logique des scènes et des personnages, et maintenir la cohérence du contenu généré.
Selon l'évaluation des médias étrangers, ChatGPT 5.5 d'OpenAI et Mythos d'Anthropic ont pris une avance de 9 mois à 1 an sur les entreprises d'IA chinoises.
Ce décalage se manifeste à plusieurs niveaux : capacité de raisonnement, compréhension contextuelle, dialogue multi-tours, traitement de tâches complexes, etc.
Bien que la Chine soit en avance sur l'IA américaine dans des domaines verticaux comme l'IA vidéo, un écart assez net se fait sentir dans les modèles généraux de grande taille.
En résumé, l'avance de l'IA chinoise dans le domaine de la génération vidéo est bien réelle, mais elle n'est pas garantie pour toujours. Les écarts en matière de puissance de calcul et de modèles de base restent une épée de Damoclès. Mais au moins pour le moment, nous n'avons plus à regarder le dos de la Silicon Valley avec admiration.
