Les modèles ouverts chinois majoritaires sur OpenRouter et Vercel, Washington ouvre des enquêtes

Sur Vercel, la part des modèles chinois est passée à 55 % en août, contre 11 % en janvier, rapporte CNBC le 26 septembre. Aucun de ces deux chiffres n'est un score de benchmark. Tous deux mesurent ce que les développeurs et les entreprises ont réellement fait passer par ces plateformes. Voilà pourquoi ils ont pesé plus lourd à Washington qu'une nouvelle mise à jour de classement.

Deux commissions de la Chambre des représentants enquêtent sur les effets de cette poussée d'adoption, indique CNBC. Les préoccupations affichées portent sur la concurrence technologique, la sécurité et l'influence mondiale de Pékin. L'IA figurait aussi à l'ordre du jour de la rencontre, cette semaine, entre le président américain Donald Trump et le président chinois Xi Jinping.

Les modèles américains les plus avancés gardent la tête sur la plupart des benchmarks, note CNBC, et les modèles de frontière américains attirent toujours plus de dépenses globales sur les mêmes plateformes. L'écart entre part d'usage et part de dépenses est le point intéressant : des modèles bon marché peuvent gagner du volume bien avant de gagner du revenu.

Le prix, puis la capacité

Peter Walker, responsable des analyses chez OpenRouter, a déclaré à CNBC que les modèles ouverts chinois sortis cette année « peuvent réellement fonctionner dans des cas d'usage agentiques avancés, en particulier pour le code, ce qui n'était tout simplement pas vrai fin 2025 ». Il ajoute qu'ils sont « extrêmement rentables par rapport à la plupart des modèles des laboratoires américains ».

Harpreet Arora, responsable de l'infrastructure agentique chez Vercel, décrit le mécanisme sans détour : « Les modèles chinois deviennent assez capables pour davantage de tâches, à un coût bien plus bas. Dès qu'un modèle atteint le seuil de qualité pour le travail demandé, cet écart de prix devient décisif. » Arora précise aussi que les entreprises veulent toujours des modèles américains de frontière pour les tâches plus complexes. Une réserve utile : elle invite à ne pas lire ces chiffres de tokens comme un basculement total.

Les données d'OpenRouter couvrent des entreprises aux États-Unis, en Europe et dans ce qu'il définit comme le « Sud global », 82 pays d'Amérique centrale et du Sud, d'Afrique et d'Asie. Vercel n'a pas précisé la répartition géographique de ses données.

« Partout, de Lagos à São Paulo en passant par Jakarta, où des entrepreneurs et des gouvernements cherchent des modèles ouverts et bon marché, on se tournera d'abord vers l'IA chinoise. »

Cette phrase est de Daniel Remler, chercheur senior au programme technologie et sécurité nationale du Center for a New American Security, un think tank. Remler a déclaré à CNBC que l'IA chinoise représente « de vrais risques économiques et de sécurité pour les États-Unis » et que « la préoccupation ultime est que l'intégration des modèles d'IA chinois entraîne des pays dans une sphère d'influence technologique chinoise qui se durcit en alignement géopolitique ».

Les chiffres derrière cette inquiétude sont concentrés. Plus des deux tiers, 67 %, des tokens utilisés par les entreprises qu'OpenRouter classe dans le Sud global vont à des modèles chinois. Environ la moitié de tous les tokens sur OpenRouter sont consommés par des entreprises aux États-Unis. Remler cite l'Asie du Sud-Est comme zone d'adoption probable, en raison de liens économiques et culturels étroits avec la Chine et d'une infrastructure numérique en croissance.

Les deux axes d'attaque de Washington

Les États-Unis ont tenté de conserver leur avance en interdisant aux entreprises chinoises d'IA d'acheter les puces les plus avancées via des contrôles à l'exportation. CNBC rapporte que Washington s'inquiète de l'accès de ces entreprises aux puces Nvidia à distance, via des centres de données à l'étranger, et de la « distillation », où de nouveaux modèles imitent des modèles plus anciens et plus établis.

La distillation est difficile à surveiller. Dans un journal d'entraînement, un modèle qui apprend des sorties d'un autre modèle ressemble à un modèle qui a appris de n'importe quoi d'autre. Les contrôles à l'exportation sont difficiles à faire respecter pour une raison voisine : des puces dans un centre de données d'un pays tiers restent des puces, et l'acheteur est un contrat, pas une adresse de livraison.

Les laboratoires américains ont répondu par des baisses de prix plutôt que par des annonces de souveraineté. Plus tôt cette semaine, OpenAI et Anthropic ont tous deux annoncé de nouveaux modèles moins chers. Dianne Penn, responsable de la gestion produit, de la recherche et des laboratoires chez Anthropic, a déclaré à CNBC que l'entreprise cherchait à rendre les réponses de ses modèles « plus efficaces, afin qu'elles consomment moins de tokens selon votre réglage d'effort ».

Lire l'article de CNBC fait apparaître un fil conducteur : le coût par tâche, pas la capacité brute. Des laboratoires chinois, dont DeepSeek, Z.ai et Alibaba, ont livré des modèles avec des gains importants sur le code et d'autres travaux agentiques. C'est le type de travail que les entreprises paient au token, et donc remarquent. Les benchmarks qui dominent la couverture des sorties mesurent autre chose.

Rien de tout cela ne tranche si le basculement tient. La semaine du 14 septembre d'OpenRouter est un instantané, et le chiffre d'août de Vercel est un autre instantané, provenant d'une plateforme qui n'a pas divulgué sa géographie. Ce que les deux montrent, c'est que les décisions d'adoption se prennent sur le prix, à un point de la courbe de qualité qui n'existait pas il y a un an. Les enquêtes de la Chambre diront si la politique peut aller plus vite que cela.