L'entrepreneuriat autour des modèles de langage à grande échelle n'a jamais été une opportunité où chacun pouvait obtenir sa part, mais un champ de bataille où les plus forts survivent et les plus faibles sont éliminés.
Au cours des deux dernières années, le marché de l'entrepreneuriat des modèles de langage à grande échelle (LLM) en Chine a connu un remaniement impitoyable. Les « six dragons de l'IA » qui s'étaient distingués lors de la bataille des cent modèles en 2023 ont rapidement été ramenés à quatre acteurs majeurs plus robustes. Début 2026, Zhipu AI et MiniMax ont devancé les autres pour s'introduire sur le marché boursier de Hong Kong, devenant ainsi les premières entreprises de LLM véritablement cotées en bourse en Chine. En l'espace de seulement deux ans, le paysage de toute l'industrie indépendante des LLM a été bouleversé : certains se sont battus de toutes leurs forces pour accéder aux marchés financiers, d'autres ont pris du retard et perdu en compétitivité, certains ont connu une ascension fulgurante grâce à une technologie solide, et d'autres encore ont été contraints de se reconvertir et luttent pour survivre dans des niches spécialisées.
Le cœur de ce bouleversement sectoriel réside dans la transition d'un récit axé sur la technologie vers une focalisation sur la puissance commerciale ; d'un capital affluant frénétiquement vers un retour à une valorisation rationnelle ; et d'une concentration générale sur les modèles génériques vers un positionnement précis dans des domaines verticaux spécialisés. Et l'introduction en bourse n'a jamais été le point final pour ces entreprises d'IA, mais plutôt un point critique déterminant leur survie – les entreprises qui réussissent leur IPO semblent obtenir un laissez-passer capitalistique, tandis que celles qui n'y parviennent pas font face à des pressions existentielles, l'ensemble du secteur entrant dans une phase finale où seuls les plus forts restent.
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Des six dragons à la double introduction en Bourse :
Un remaniement sectoriel ultra-rapide dicté par le capital et la puissance de calcul
Les sociétés surnommées les six dragons de l'IA entre 2023 et 2024 ont un temps incarné l'espoir chinois de rivaliser avec les meilleurs modèles internationaux. Leurs fondateurs étaient des talents d'élite du secteur, levant des fonds avec facilité, voyant leur valorisation s'envoler, tous concentrés sur la course aux modèles génériques, ambitionnant de créer des produits capables de rivaliser avec les meilleurs standards internationaux. Mais cette bulle ardente a éclaté au bout d'un an seulement, l'élimination des acteurs étant bien plus rapide que prévu.
Les premiers à être éliminés furent ceux qui ne purent suivre le rythme, les six dragons perdant directement deux membres, Baichuan AI et 01.AYI (ZERO1) tombant les premiers. Développer des LLM n'a jamais été une affaire à petit budget, nécessitant des investissements financiers constants, une puissance de calcul massive et des talents technologiques de premier ordre. Chaque mise à niveau de modèle coûte des centaines de millions, et sans des dizaines de milliards de RMB en R&D annuelle, il est impossible de maintenir une compétitivité technologique. Lorsque DeepSeek a surgi grâce à sa solidité technologique et son modèle économique plus pragmatique, les entreprises aux fondations plus fragiles ont instantanément perdu leur place.
Incapable de rivaliser sur les modèles génériques, Baichuan AI s'est entièrement tourné vers le domaine vertical de la santé, se concentrant sur des modèles spécialisés pour ce secteur. Bien qu'ayant obtenu certains succès dans ce domaine, il a complètement quitté la compétition de premier plan des LLM. 01.AYI (ZERO1) a, quant à lui, réduit ses activités, abandonnant la course au développement de LLM pour se tourner vers des modèles légers sur mesure pour l'industrie, perdant continuellement ses talents clés et peinant à lever des fonds, disparaissant progressivement du paysage. Ainsi, les six dragons se sont réduits à quatre : Zhipu AI, MiniMax, Kimi et StepFun (阶跃星辰), formant ce que l'on a appelé les « quatre puissants », mais la compétition ne s'est pas arrêtée là.
Ensuite, la Bourse de Hong Kong a assoupli ses règles d'introduction en bourse pour les entreprises technologiques non rentables, offrant une nouvelle issue à ces sociétés d'IA voraces en capital. Zhipu AI et MiniMax ont pris les devants en s'introduisant à Hong Kong, devenant les premières entreprises de LLM cotées. Ce qui semble être une percée sectorielle est en réalité un choix inévitable sous la pression du capital et de la survie : les investisseurs initiaux ont besoin de voies de sortie, les énormes pertes annuelles des entreprises ne peuvent être comblées que par le financement, l'IPO devient la seule planche de salut.
Mais une fois cotées, tous les problèmes sont exposés au grand jour, deux rapports financiers ont directement fait éclater la bulle de l'IA. Les revenus de Zhipu AI en 2025 ont certes considérablement augmenté, mais les pertes se sont approchées des 5 milliards de RMB, les revenus représentant à peine le quart des investissements en R&D, une grande partie provenant de projets sur mesure, rendant difficile une rentabilité à l'échelle. MiniMax affiche également des pertes importantes, sa valorisation boursière a été poussée très haut, ses revenus dépendent principalement de produits grand public à l'étranger, la croissance des utilisateurs atteint progressivement un plafond, les coûts élevés de calcul grignotent constamment le chiffre d'affaires, et l'entreprise n'arrive pas à devenir rentable.
Pour ces deux entreprises, l'introduction en bourse n'est en aucun cas une victoire, mais simplement avancer avec une pression accrue. Une valorisation excessive, des pertes qui continuent de se creuser, une énorme pression pour la croissance des résultats – telles sont les trois montagnes qui pèsent sur elles. Apparemment sauvées, elles marchent en réalité sur des œufs, une simple déception sur les résultats pouvant entraîner un effondrement immédiat de leur valorisation.
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L'IPO comme point critique :
Les trois destins divergents des entreprises d'IA indépendantes
L'introduction en bourse de Zhipu AI et MiniMax a directement établi les règles du jeu. 2026 est devenue l'année de vérité pour les entreprises indépendantes de LLM : être cotée ou non détermine des destins radicalement différents.
Les deux entreprises déjà cotées semblent avoir acquis un canal de financement continu, mais sont enchaînées par leur haute valorisation. Zhipu AI s'appuie sur des partenariats public-privé et des commandes sur mesure pour entreprises pour stabiliser son activité de base, ses modèles open source jouissant d'une certaine reconnaissance du marché, mais son activité dépend trop de la livraison de projets, rendant une croissance rapide et à l'échelle difficile. La rentabilité prendra encore plusieurs années, et l'avenir nécessitera des investissements continus. MiniMax mise sur des produits multimodaux, avec une part non négligeable d'utilisateurs à l'étranger, ses produits grand public bénéficient d'une certaine fidélité, mais son modèle de rentabilité est très fragile : faible taux de paiement des utilisateurs, marché concurrentiel, coûts de calcul toujours plus élevés. La croissance des revenus ne rattrape jamais la hausse des coûts, et digérer sa survalorisation semble une mission quasi impossible.
En revanche, DeepSeek et Kimi, qui ne sont pas encore cotées, ont suivi une voie différente et ascendante, devenant des références parmi les entreprises d'IA indépendantes. DeepSeek, arrivé plus tardivement, voit les performances de ses modèles rivaliser avec les meilleurs standards internationaux, tout en contrôlant remarquablement bien ses coûts de R&D et d'exploitation. En ciblant principalement les marchés étrangers pour éviter la concurrence des géants nationaux, sa croissance utilisateur est rapide et sa trésorerie saine. N'étant pas pressée de s'introduire en bourse, elle peut se concentrer sur l'amélioration de sa technologie, l'optimisation de ses produits et la construction progressive de barrières à l'entrée.
Kimi, quant à elle, a identifié le créneau spécifique du traitement de textes longs, poussant une fonction unique à l'extrême, capturant avec précision les besoins des professionnels du milieu du travail, de la recherche, du droit, etc. La fidélité des utilisateurs est très forte et leur volonté de payer élevée. Un temps critiquée, elle a effectué un retour en force grâce à des itérations technologiques, levant des fonds avec succès et affichant une croissance rapide de ses revenus. Ne se précipitant pas vers l'IPO, elle préserve le contrôle de l'équipe sur l'entreprise et peut se concentrer sur la R&D, bénéficiant ainsi d'un espace de développement plus serein.
En revanche, les entreprises à la traîne ont une vie bien moins facile. Des sociétés comme Baichuan AI et 01.AYI (ZERO1), dont les finances, la technologie et les talents n'ont pas suivi, ont été contraintes de quitter la course aux LLM génériques pour se plonger dans le domaine de l'IA verticale. Mais les domaines verticaux ne sont en aucun cas un refuge. Sans barrières technologiques fondamentales, elles ne peuvent réaliser que des projets sur mesure pour l'industrie, avec des clients dispersés, des coûts de livraison élevés, des marges minces, tout en subissant la pression de grands groupes comme Baidu, Alibaba ou Huawei. Elles luttent pour survivre dans l'interstice, ayant perdu toute possibilité de revenir sur le devant de la scène.
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Vérités du secteur : Trois lois implacables
déterminent l'issue finale des entreprises de LLM
Le bouleversement sectoriel des deux dernières années n'est autre que la correction par les lois du marché de la bulle une fois l'engouement capitalistique retombé. Trois lois sectorielles implacables ont depuis longtemps scellé le sort de la plupart des entreprises de LLM.
Première loi : Les modèles génériques ont toujours été le jeu de quelques acteurs, très peu d'entreprises indépendantes y subsisteront. Développer des LLM génériques nécessite des masses de capitaux, de puissance de calcul, de données et de talents. Plus l'échelle est grande et plus le nombre d'utilisateurs est élevé, plus les coûts peuvent être bas et la compétitivité forte. Des géants de l'internet comme ByteDance, Alibaba, Baidu disposent d'avantages naturels en termes de données, de capitaux et d'écosystème. Les entreprises d'IA indépendantes ne peuvent rivaliser sur tous les fronts. À l'avenir, seuls quelques grands groupes et deux ou trois entreprises indépendantes d'élite resteront sur la piste des LLM génériques. Les autres seront soit éliminées, soit contraintes de se reconvertir.
Deuxième loi : L'introduction en bourse est une épée à double tranchant ; les entreprises d'IA non rentables finiront par voir leur valorisation revenir à la raison. Les valorisations élevées de Zhipu AI et MiniMax n'étaient qu'un décompte anticipé par le marché financier de l'avenir de l'IA. Mais les marchés financiers ne regardent que les performances réelles, pas les récits éthérés. Si les pertes persistent et que la rentabilité reste un horizon lointain, la valorisation chutera inévitablement. Pour les entreprises déjà cotées, les deux ou trois prochaines années seront un examen crucial de rentabilité ; échouer signifiera être rejeté par le marché. Pour celles non cotées, l'impossibilité d'accéder rapidement aux marchés financiers entraînera une forte dépréciation, les condamnant à être rachetées par des grands groupes ou à faire faillite purement et simplement.
Troisième loi : L'IA verticale n'est pas une échappatoire, mais un bourbier encore plus compétitif. Beaucoup pensent qu'en cas d'échec sur le segment générique, il suffit de se tourner vers les domaines verticaux. C'est en réalité la plus grande erreur. Les domaines verticaux n'ont pas de barrières technologiques élevées, permettant aux grands groupes de lancer rapidement des produits similaires à bas prix pour capturer le marché. De plus, les clients des industries verticales sont dispersés, leurs besoins fortement personnalisés, les cycles de livraison longs, les marges faibles et les délais de paiement longs. Sans avantage technologique fondamental ou d'échelle, il est impossible de survivre durablement, on s'enfonce simplement dans une situation de plus en plus difficile et moins rentable.
Les entreprises d'IA qui pourront vraiment aller loin ne sont pas celles qui abandonnent le marché principal pour se précipiter dans des niches verticales, mais celles qui, s'appuyant sur une technologie centrale de LLM, creusent des scénarios spécifiques, utilisant leur avantage technologique pour réduire les coûts de déploiement, préservant ainsi leurs barrières technologiques tout en réalisant une implantation commerciale. Voilà la voie correcte pour une entreprise d'IA indépendante.
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Projection future :
D'ici un à deux ans, le paysage sectoriel sera définitivement figé
À ce stade, dans un à deux ans, le paysage de l'industrie chinoise des LLM sera définitivement fixé.
Les entreprises déjà cotées, Zhipu AI et MiniMax, connaîtront une divergence marquée. Zhipu AI, grâce à son activité stable côté entreprise (B2B), pourra survivre, mais sa croissance ralentira progressivement et sa valorisation reviendra à un niveau raisonnable. Si MiniMax ne parvient pas à résoudre le problème de rentabilité de son segment grand public (B2C), sa valorisation diminuera très probablement de manière significative, et elle pourrait même être rachetée par un grand groupe.
Les entreprises de tête non cotées comme DeepSeek et Kimi continueront de mener la course grâce à leurs avantages technologiques et produits, verront leur trésorerie se stabiliser progressivement et leur valorisation augmenter régulièrement. Une fois leur modèle économique parfaitement rodé et rentable, elles s'introduiront en bourse et bénéficieront d'une plus grande reconnaissance du marché, devenant des références pour les entreprises d'IA indépendantes.
Quant aux entreprises à la traîne comme Baichuan AI et 01.AYI (ZERO1), elles seront soit rachetées à bas prix par des géants de secteurs connexes, soit contraintes de quitter le marché en raison de la rupture de leur chaîne d'approvisionnement financière, sans aucune chance de revenir au premier plan.
L'ensemble du secteur finira par former une structure stable : domination des grands groupes, coexistence avec quelques entreprises indépendantes d'élite, et approfondissement de niches par de petites sociétés verticales. La porte du segment des LLM génériques se fermera définitivement, les nouveaux venus n'auront plus aucune chance d'entrer, les domaines verticaux seront également répartis entre les grands groupes et les entreprises indépendantes leaders, et le secteur dira adieu à sa croissance sauvage.
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Conclusion :
L'IPO n'est pas le salut,
c'est le rite de passage des entreprises d'IA
Au cours des deux dernières années, l'industrie des LLM est passée de la frénésie capitalistique à la rationalité du marché, de la floraison de centaines d'acteurs à un remaniement impitoyable, tournant définitivement le dos à l'ère de la bulle où des récits et de l'argent brûlé suffisaient à exister, pour entrer dans une phase opérationnelle où se comptent la technologie, le produit et la capacité à être rentable.
L'introduction en bourse n'a jamais été la ligne d'arrivée pour les entreprises d'IA indépendantes, mais un rite de passage incontournable. Soit elles résistent à la pression, opérant la transition d'une entreprise technologique à une entreprise commerciale, trouvant véritablement un modèle économique viable ; soit elles échouent face à l'épreuve du marché et deviennent les victimes du remaniement sectoriel.
Pour des entreprises comme DeepSeek et Kimi, ne pas se précipiter vers l'IPO est même devenu leur plus grand avantage, leur laissant le temps nécessaire pour perfectionner leur technologie, fidéliser leurs utilisateurs et affiner leur modèle économique. Pour Zhipu AI et MiniMax, déjà cotées, l'IPO n'est qu'un début, chaque rapport financier étant une épreuve existentielle.
Ce remaniement sectoriel sert également d'avertissement à tous les entrepreneurs de l'IA : l'entrepreneuriat autour des modèles de langage à grande échelle n'a jamais été une opportunité où chacun pouvait obtenir sa part, mais un champ de bataille où les plus forts survivent et les plus faibles sont éliminés. Compter sur le capital et les récits ne mène pas loin. Seules une technologie tangible et un modèle économique sain permettent de s'installer durablement dans le secteur, c'est la loi de la survie finale dans l'industrie des LLM.
Cet article provient du compte WeChat "Jing AI", auteur : Jing He (竞合)
