499 millions d'utilisateurs actifs par mois, 1 milliard d'utilisateurs actifs par semaine : L'intelligence artificielle chinoise et américaine partagent le même marché, mais les bénéfices ne sont pas répartis de manière égale.

Résumé en une phrase :

Une situation particulièrement paradoxale règne actuellement dans l’industrie de l’IA en Chine et aux États-Unis : les volumes d’utilisateurs des deux côtés sont similaires – les applications IA natives en Chine comptent près de 500 millions d’utilisateurs actifs par mois, tandis que ChatGPT compte 1 milliard d’utilisateurs actifs par semaine aux États-Unis – mais la capacité à générer des revenus est très différente. La raison fondamentale ne réside pas dans une différence de technologie, mais dans la manière dont l’IA a été conçue dès le début : en Chine, elle est intégrée comme une fonctionnalité supplémentaire dans diverses applications, tandis qu’aux États-Unis, elle est présentée comme un service payant directement utilisable par les utilisateurs. En 2026, l’industrie sera à un carrefour ; le défi ne sera plus de savoir quel modèle est le plus performant, mais de savoir qui parviendra à transformer l’IA en une activité rentable et durable, sans avoir recours à des subventions financières.

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Analyse détaillée :

1. La principale divergence : les produits vendus par les acteurs de l’IA en Chine et aux États-Unis sont fondamentalement différents

Même si les deux côtés utilisent le terme “chatbot”, les offres sont très distinctes. Il existe quatre principales approches commerciales dans le monde de l’IA :

• La première approche : “Vendre des capacités” : C’est comme acheter une abonnement à un site vidéo : vous payez plus pour des contenus de meilleure qualité et pour éviter les publicités, mais vous ne pouvez pas garantir à l’avance que chaque contenu vous conviendra. Des exemples incluent ChatGPT et DouBao. Vous payez pour obtenir un accès à des modèles plus performants, mais il est difficile de déterminer précisément en quoi ces modèles sont supérieurs, ce qui rend les utilisateurs sensibles aux comparaisons. Par exemple, l’abonnement de DouBao à 68 yuans a suscité des critiques, car les utilisateurs estimaient que leur argent n’était pas réellement récompensé par une amélioration significative des performances de l’IA.
• La deuxième approche : “Vendre des résultats” : C’est comme faire appel à un chauffeur : vous n’avez pas besoin de vous soucier de son expérience ou de ses compétences de conduite, tant qu’il vous amène en sécurité à destination. Des exemples incluent des outils de programmation basés sur l’IA comme Claude. Les utilisateurs ne se soucient pas des paramètres du modèle, mais plutôt de la qualité du résultat obtenu (le code fonctionne-t-il, le rapport est-il utilisable immédiatement ?). Ces produits sont donc plus chers ; Claude génère en moyenne 211 dollars de revenus par utilisateur par mois, soit plus de huit fois le montant payé par les utilisateurs de ChatGPT.
• La troisième approche : “Vendre des transactions” : L’IA elle-même ne coûte rien ; elle sert simplement de aide gratuite avant que vous ne passiez une commande. Le coût est intégré au produit que vous achetez. Un exemple typique est AliQianwen, qui utilise l’IA pour vous aider à choisir des vêtements sur Taobao ou à réserver des billets d’avion sur FeiPu. L’IA ne vous coûte rien, car Alibaba percevra une commission sur votre achat, donc le coût de l’IA est déjà inclus dans le prix du produit.
• La quatrième approche : “Vendre de la puissance de calcul” : L’IA est gratuite, mais les serveurs sur lesquels elle fonctionne sont payés. Par exemple, près de 60 % des revenus de l’activité AI de Baidu proviennent de la location de serveurs cloud équipés de puissance de calcul ; les revenus réels des applications AI ne représentent que 20 %. C’est comme si un cybercafé vous permettait de jouer gratuitement, mais que les frais d’accès constituaient la principale source de revenus pour le propriétaire du cybercafé.

2. Une réalité contrastée : les sources d’utilisateurs de l’IA en Chine et aux États-Unis sont très différentes

Ce qui influence davantage la structure de l’industrie, ce n’est pas la technologie des modèles, mais la manière dont les utilisateurs sont acquis. Les stratégies de recrutement des deux côtés sont complètement différentes :

Aux États-Unis, les utilisateurs d’IA proviennent de trois catégories principales :

1. Les utilisateurs de services populaires comme ChatGPT, qui sont attirés par la notoriété du produit ; ils représentaient 80 % du trafic il y a quelques temps, mais cette proportion a diminué à 50 % aujourd’hui.

2. Les utilisateurs d’outils préinstallés dans les appareils (comme Gemini), qui sont intégrés aux systèmes d’exploitation (Android, Google) et atteignent facilement des volumes importants (1 milliard d’utilisateurs actifs par mois).

3. Les utilisateurs d’applis basés sur les réseaux sociaux (comme Grok), qui sont accessibles directement depuis ces réseaux et ont connu une croissance rapide.

En Chine, il n’existe presque pas d’entrées indépendantes pour l’IA ; tous les produits IA sont intégrés à des applications majeures (comme DouBao dans Douyin ou AliQianwen dans Taobao et Alipay). L’IA n’a pas pour but de remplacer ces applications majeures, mais plutôt de devenir une fonctionnalité intégrée à elles.

3. Un tournant inattendu : la compétition dans l’IA a changé de nature

Il y a deux ans, la compétition se concentrait sur la taille des paramètres des modèles et les performances des applications. En 2026, les entreprises se battent maintenant pour savoir qui peut réduire ses coûts et fournir des résultats efficaces. L’utilisation de l’IA ne se limite plus à des tâches simples (comme additionner des nombres) ; elle implique des tâches complexes (écriture de code, création de rapports, etc.), ce qui entraîne des consommations de ressources considérables. Les entreprises qui utilisent beaucoup d’IA subissent des pertes importantes, et la plupart des offres gratuites ont été remplacées par des services payants.

4. Le principal défi : trouver des clients prêts à payer pour l’IA

Les deux côtés ont atteint des volumes d’utilisateurs importants, mais les revenus ne suivent pas le rythme des dépenses. Le problème est que peu de gens sont prêts à payer pour des services basés sur l’IA. Aux États-Unis, l’approche consiste à fournir des résultats concrets, ce qui semble plus prometteur. En Chine, les entreprises tentent de faire de l’IA une fonctionnalité intégrée à leurs produits, mais les utilisateurs n’ont pas encore l’habitude de payer pour cela. Les entreprises indépendantes, comme DeepSeek, ont réussi à se développer grâce au bouche-à-oreille, sans recourir à des campagnes de promotion.

5. Le véritable défi : trouver des clients prêts à payer pour l’IA

Les deux côtés sont confrontés au même problème : ils ont atteint un niveau de popularité élevé, mais les revenus ne couvrent pas les dépenses. La clé pour réussir dans l’industrie de l’IA est de trouver des clients disposés à payer pour les services offerts. Aux États-Unis, l’approche basée sur la fourniture de résultats semble prometteuse, mais il reste à démontrer si elle peut s’étendre à un public plus large. En Chine, les entreprises tentent de faire de l’IA une fonctionnalité intégrée à leurs produits, mais les utilisateurs n’ont pas encore développé cette habitude.