Les doutes sur les choix américains en faveur de l’échelle et du gigantisme en matière d’IA s’insinuent.
De plus en plus de spécialistes pensent que ce n’est pas la bonne voie et que l’on se dirige vers un énorme gaspillage avec défaillances financières.
L’adoption de l’IA est décevante, la productivité n’est pas au rendez vous;
Selon certains théoriciens la bonne voie consiste non pas à augmenter l’échelle et la taille des investissements mais à remettre en chantier la question de la nature, la question de la compréhension de l’intelligence humaine ; je reviendrai sur cette question sous peu.
Et puis il y a les succès chinois, ils sont autant de marqueurs des défaites de l’exceptionnalisme américain.
Le modèle chinois Kimi K2 Thinking est aussi fort que ChatGPT-5,
mais il a coûté seulement 5 millions $ à entraîner (vs >1 milliard pour GPT-5)
et l’entreprise vaut 3 milliards $ (vs 500 milliards pour OpenAI).
La Chine avance beaucoup plus vite et moins cher que les États-Unis.
Ces « moments » chinois montrent que l’open-source gagne : plus d’innovation collaborative, moins de gatekeepers. OpenAI à 500milliards ? C’est Impressionnant, mais si Moonshot à 3milliards sort des modèles équivalents pour 1/200e du coût, cela forcera tout le monde à innover plus vite et moins cher.
Et puis il y a la question de l’énergie : la Chine excelle en déploiement massif . Les data centers US pourraient x10 d’ici 2028, pendant ce temps que la Chine optimise mieux (moins de CapEx) et plus d’accès a lénergie abondante et bon marché..
Si rien ne change, la course à l’IA est en train d’être perdue par l’Occident.
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