Aperçu des principaux points de l'analyse
Cet article peut être considéré comme une sorte de « prévention par les données » pour tous ceux qui suivent l'industrie de l'IA : le troisième trimestre sera bientôt l'occasion pour les autorités de publier de nouveaux chiffres sur le nombre moyen quotidien d'appels aux tokens IA à l'échelle nationale. Les données publiées à la fin du mois de juin s'élevaient à 500 billions, soit une augmentation de cinq fois par rapport à la fin de l'année précédente, ce qui amène certains à prévoir que l'échelle de l'IA en Chine dépassera complètement celle des États-Unis. Cependant, le token, en tant que nouvelle unité de mesure dans l'industrie de l'IA, ne dispose pas encore de règles statistiques unifiées à l'échelle de l'ensemble du secteur. Le paradoxe observé précédemment – où le nombre d'appels aux tokens en Chine semble plus élevé que celui des États-Unis, mais où le chiffre d'affaires total des entreprises IA chinoises est inférieur d'un ordre de grandeur – est en réalité le résultat de plusieurs facteurs cachés : des méthodes de comptage confuses, des valeurs très différentes des tokens, le remplacement de la puissance de calcul par des solutions nationales, et l'exportation de services IA. Lorsque les nouveaux chiffres du troisième trimestre seront disponibles, il ne suffira pas de se concentrer uniquement sur les nombres ; il sera nécessaire d'analyser en profondeur les véritables changements qui se produisent dans l'industrie.
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Analyse détaillée
1. Les 500 billions de tokens que vous voyez ne représentent pas la même « unité de mesure »
Beaucoup pensent que les tokens sont une unité de comptage uniforme, comme les kilowatt-heures ou les livraisons de colis, où le nombre compté correspond directement à la réalité. En réalité, les règles de comptage varient largement d'une entreprise à l'autre :
- Certaines entreprises ne prennent en compte que les appels des utilisateurs payants externes ; par exemple, lorsqu'Engine Volcano a publié les parts de son grand modèle dans le cloud public, elle a exclu tous les tokens utilisés pour les tests internes.
- D'autres incluent dans leurs calculs les appels des utilisateurs de leurs applications, les tests internes de leur personnel et ceux des partenaires externes ; par exemple, le nombre de tokens annoncé par DouBao comprend tous ces scénarios.
- Les entreprises de cloud peuvent également compter les mêmes appels plusieurs fois : si une entreprise vend à la fois des modèles développés en interne et des modèles open source de tiers, une même demande peut être comptée à deux reprises, une fois dans le compte de l'entreprise et une fois dans celui du tiers.
- De nombreux tokens ne sont tout simplement pas inclus dans les statistiques : par exemple, les entreprises qui déplacent leurs modèles IA sur leurs propres serveurs ou utilisent de l'IA sur les appareils mobiles ne fournissent pas de données aux entreprises de cloud ou aux développeurs de modèles.
Cela est similaire à la comptabilité des commandes de livraison à domicile : certaines plateformes ne prennent en compte que les commandes payées par les utilisateurs, d'autres incluent les repas des employés des commerçants, et d'autres ajoutent même les commandes de test. Les chiffres ainsi obtenus ont donc une valeur très différente. Les 500 billions publiés par les autorités ne sont qu'une estimation approximative de la supply side, et non un comptage précis du marché entier.
2. L'affirmation selon laquelle le nombre d'appels aux tokens en Chine dépasse celui des États-Unis est encore infondée
De nombreux internautes tirent la conclusion que l'échelle de l'IA en Chine est dix fois supérieure à celle des États-Unis en se basant sur les données publiées par OpenAI (22 billions de tokens par jour) et Google (32 billions de tokens par jour) et en comparant ces chiffres avec les 500 billions en Chine. Cependant, cette conclusion est erronée :
- Les États-Unis n'ont pas de règles de comptage unifiées pour l'ensemble du marché des tokens ; les chiffres publiés par OpenAI et Google ne concernent que les tokens générés par leurs API, et non les appels internes au sein de leur écosystème (par exemple, les tokens générés par la recherche Google ou les fonctionnalités IA intégrées à Office).
- Un comparaison basée sur la puissance de calcul est plus fiable : la consommation totale d'énergie de l'IA aux États-Unis est d'environ 13,7 GW, tandis que celle de la Chine est d'environ 4,4 GW, soit une différence de plus de deux fois. Avec une telle différence de puissance, il est impossible que le nombre de tokens produits en Chine soit dix fois supérieur à celui des États-Unis.
De plus, la plateforme OpenRouter, utilisée pour les comparaisons, s'adresse principalement aux développeurs de petite et moyenne taille et ne couvre pas plus de 90 % des grandes entreprises américaines qui achètent directement les services d'OpenAI et d'Anthropic. Cela équivaut à comparer le nombre de commandes de petits commerçants sur Pinduoduo au total des ventes de tous les canaux de vente aux États-Unis, ce qui conduit à des conclusions inexactes.
3. Le même token n'a pas la même valeur en Chine et aux États-Unis
Beaucoup se demandent pourquoi le chiffre d'affaires annuel combiné d'OpenAI et d'Anthropic dépasse de plusieurs ordres de grandeur celui de toutes les entreprises IA chinoises, même si le nombre de tokens est similaire. En réalité, la valeur d'un token dépend de plusieurs facteurs :
- La qualité : de nombreux tokens en Chine étaient obtenus gratuitement par les utilisateurs, par exemple pour écrire des blagues ou générer des émoticons, tandis que les tokens utilisés par les grandes entreprises américaines sont largement utilisés pour des tâches complexes telles que la rédaction de documents juridiques ou l'optimisation du code des entreprises internet, créant ainsi une valeur bien plus élevée.
- Les scénarios d'utilisation : les entreprises américaines sont établies dans des domaines à faible latence et haute stabilité, et sont prêtes à sacrifier une partie de la vitesse de production de tokens pour obtenir des prix plus élevés par commande. En Chine, de nombreux modèles étaient initialement conçus pour augmenter le nombre d'appels aux tokens, ce qui se traduit par des services de faible valeur et donc par des prix plus bas.
- Les coûts de base : le coût horaire des programmeurs, avocats et consultants aux États-Unis est plusieurs centaines de dollars, tandis qu'il ne représente que quelques centaines de yuans en Chine. La différence de coûts a un impact significatif sur la valeur des tokens.
4. Derrière les 500 billions de tokens se cachent deux tendances majeures pour l'avenir
Ce chiffre cache deux signaux industriels importants :
- La puissance de calcul nationale se détache rapidement de la dépendance aux GPU d'NVIDIA : avant 2023, 95 % de la puissance de calcul IA en Chine provenait de NVIDIA ; en 2025, la part de NVIDIA est tombée à 55 %, tandis que les fabricants de puces locaux ont pris 41 % de la part du marché. D'ici 2030, la part de la puissance de calcul nationale devrait dépasser 90 %. Cela signifie que nous serons moins dépendants des importations et que le coût de production des tokens diminuera, nous donnant ainsi un plus grand contrôle sur leurs prix.
- Les tokens sont devenus une nouvelle marchandise d'exportation : plus de 10 % des appels aux tokens des principales entreprises chinoises proviennent d'utilisateurs étrangers. Par exemple, MiniMax a reçu 60 % de ses revenus de l'étranger au premier semestre, et Engine Volcano a près de la moitié de ses revenus de l'étranger. Cela montre que la croissance des tokens en Chine ne dépend pas uniquement du marché intérieur ; une part croissante de cette croissance proviendra probablement des utilisateurs étrangers.