DeepSeek transforme l’IA low cost en casse-tête pour OpenAI et Anthropic

DeepSeek transforme l’IA low cost en casse-tête pour OpenAI et Anthropic

Les modèles d’intelligence artificielle chinois à bas coût gagnent du terrain auprès des jeunes pousses technologiques, faisant émerger une nouvelle menace d’adoption pour Anthropic et OpenAI.

Points clés :

  • Les startups testent des modèles d’IA chinois à mesure que le coût des jetons explose pour le code et l’automatisation des workflows.
  • La part de trafic du modèle de DeepSeek sur Vercel serait montée à 17 %, contre moins de 1 % en mai.
  • Les laboratoires américains restent en tête sur les performances, mais les modèles moins chers pourraient façonner les habitudes des développeurs.

L’IA chinoise s’invite dans la course

Parmy Olson, éditorialiste chez Bloomberg Opinion, explique que la bataille de l’IA ne se jouera peut‑être pas uniquement sur la puissance maximale des modèles, car l’adoption par les développeurs peut, à elle seule, créer un avantage stratégique déterminant.

Elle souligne la montée en puissance de modèles meilleur marché proposés par Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., plus connue sous le nom de DeepSeek, mais aussi par Alibaba Group Holding Ltd. et Moonshot AI Pte Ltd., alors que les startups cherchent à maîtriser leurs dépenses en IA.

Le fondateur d’une startup londonienne, abonnée au plan Claude Max à 200 dollars par mois d’Anthropic, confie à Olson qu’il redoute une hausse des prix des modèles de pointe pouvant aller jusqu’à un facteur cinq – voire davantage.

Cette inquiétude reflète un problème de coûts plus large pour les équipes qui s’appuient massivement sur l’IA pour le développement et consomment énormément de jetons, au point que les ingénieurs peuvent brûler des milliers de dollars de calcul chaque semaine.

Anthropic et OpenAI ont des raisons de relever leurs tarifs : les deux groupes subventionnent encore les usages les plus intensifs tout en basculant vers une tarification à l’usage et en se préparant à d’éventuelles introductions en Bourse, sur des valorisations qui frôleraient chacune les 1 000 milliards de dollars.

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L’adoption de DeepSeek

D’après les chiffres rapportés par Olson, le dernier modèle vedette de DeepSeek est facturé environ 0,87 dollar par million de jetons de sortie, contre près de 30 dollars pour OpenAI et 25 dollars pour Anthropic.

Cet écart de prix est crucial, car de nombreuses tâches opérationnelles courantes ne nécessitent pas les modèles les plus sophistiqués du marché.

Des systèmes plus compacts suffisent à trier des e‑mails, rédiger des réponses simples, résumer des documents, traiter des questions de service client ou nettoyer des jeux de données. Autant de cas d’usage pour lesquels les modèles chinois à bas coût s’avèrent adaptés aux besoins quotidiens des logiciels.

Vercel Inc., plateforme cloud qui mesure l’utilisation des modèles par les développeurs, observe que la part de trafic IA captée par DeepSeek a bondi à 17 %, contre moins de 1 % en mai.

OpenRouter Inc. indique également que l’usage de DeepSeek a doublé entre janvier et juin 2026, tandis que les modèles open source chinois de Xiaomi Corporation, MiniMax Group Inc. et Tencent Holdings Limited ont gagné des parts de jetons au détriment de Google et d’OpenAI.

Le mouvement reste encore circonscrit : OpenRouter ne représenterait qu’environ 3 % du trafic IA mondial et s’adresse surtout aux startups et développeurs indépendants, plus qu’aux grands comptes.

Il n’empêche : Lindy, une startup de San Francisco spécialisée dans les assistants IA, affirme avoir migré de Claude (Anthropic) vers DeepSeek après que ses coûts d’IA, pour une équipe de 25 personnes, ont dépassé sa masse salariale. Son directeur général, Flo Crivello, évoque des économies de « plusieurs millions ».

De grands groupes comme Airbnb Inc. et Anysphere Inc., éditeur de Cursor, ont, eux, intégré des modèles chinois à leur panoplie sans pour autant abandonner leurs fournisseurs américains. La leçon rétrospective est claire : les laboratoires américains continuent de produire les modèles de rupture les plus avancés, mais les marchés logiciels privilégient souvent les outils que les développeurs adoptent tôt, utilisent au quotidien et autour desquels ils bâtissent leurs produits pendant des années.

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