Un mois après un levée de fond record, ce champion chinois de l’IA prépare déjà la suivante

L’appétit vient en levant. Un mois à peine après avoir bouclé le plus gros tour de table jamais réalisé par une entreprise d’intelligence artificielle en Chine, DeepSeek étudie déjà une nouvelle levée de fonds. Le laboratoire de Hangzhou, propulsé à près de 59 milliards de dollars de valorisation à la mi-juin, cherche des capitaux supplémentaires pour financer un chantier titanesque : puces maison, data centers géants et recrutements en rafale.

7,4 milliards de dollars, déjà digérés

DeepSeek a donc entamé cette semaine des discussions préliminaires avec de nouveaux investisseurs en vue de lancer un nouveau tour de table qui valoriserait l’entreprise autour de 71 milliards de dollars avant l’opération, selon deux sources proches du dossier.

Mi-juin, DeepSeek clôturait son tout premier tour de financement externe : 51 milliards de yuans, soit environ 7,4 milliards de dollars, un record absolu pour une société d’IA chinoise. La valorisation post-investissement frôle les 400 milliards de yuans, jusqu’à 59 milliards de dollars ce qui fait du laboratoire la startup d’IA la plus valorisée du pays.

Le casting du précédent tour de table en dit long sur l’importance que lui accorde Pékin. Si c’est le fondateur Liang Wenfeng qui a signé le plus gros chèque, environ 20 milliards de yuans (près de 3 milliards de dollars) sortis de sa propre poche, Tencent aurait également injecté quelque 10 milliards de yuans et le géant des batteries CATL environ 5 milliards. Mais surtout, le fond national d’investissement dans l’IA, véritable le bras financier armé de Pékin dans son offensive IA, a également été de la partie.

Comme souvent en Chine le tout s’est fait dans une structure verrouillée : les capitaux privés transitent par une société en commandite (limited partnership) pilotée par Liang, sans droits de vote et avec un blocage des parts de cinq ans. Seul le fonds d’État a obtenu une participation directe au capital. Le fondateur garde les mains libres mais Pékin veille au grain.

Des puces, des serveurs et des cerveaux à financer

Pourquoi retourner si vite à la table des investisseurs ? Parce que la course à la puissance de calcul dévore tout sur son passage. Début juillet, Reuters révélait que DeepSeek développe sa propre puce d’IA dédiée à l’inférence afin de réduire sa dépendance envers Huawei mais surtout envers l’américain Nvidia. Un pari d’indépendance qui exige des années de développement mais surtout des capitaux considérables.

De fait, les yeux les plus avertis auront remarqués que DeepSeek publie depuis avril des offres d’emploi pour bâtir des data centers à Ulanqab, en Mongolie-Intérieure. Bloomberg rapportait fin juin un objectif de doublement des effectifs dans tous les départements avec 33 postes ouverts dès la fin juin. Car il y a urgence : le modèle V4, présenté en avril comme la nouvelle référence de l’open source, bien qu’impressionnant, reste toutefois distancé par les meilleurs modèles américains selon les évaluations indépendantes. Mais de peu : certaines sources coté américain chiffrent ce retard à environ huit mois.

La course à l’échelle face aux géants américains

Cette course à l’échelle ne doit pas masquer une réalité plus nuancée pour Pékin : l’écart de valorisation et de financement avec les laboratoires américains demeure immense : Anthropic pèse 965 milliards de dollars après une levée de 65 milliards, OpenAI affichait 852 milliards en mars.

Même valorisé à 59 milliards, DeepSeek pèse toujours seize fois moins qu’Anthropic. Mais comparer ces montants comme s’ils correspondaient à une même unité de production serait trompeur : en Chine, un dollar investi ne finance pas nécessairement la même quantité de capacité. Les coûts salariaux et d’exploitation sont plus bas, l’intégration avec les écosystèmes locaux est souvent plus étroite et des architectures conçues pour tirer le maximum d’un matériel moins performant ou plus rare peuvent réduire le coût marginal de l’entraînement et de l’inférence. DeepSeek a notamment misé sur des architectures de type Mixture of Experts et sur une ingénierie destinée à limiter la puissance de calcul mobilisée par requête. Ainsi que sur des techniques un peu moins avouables…

Plus globalement, le choix de l’open source (ou plus exactement des modèles à poids ouverts) change aussi significativement l’équation. Là où les acteurs américains cherchent largement à protéger leurs modèles et à monétiser directement l’accès via API ou abonnements, DeepSeek vise plutôt l’adoption organique de sa solution via une diffusion par les développeurs ainsi que pas l’amélioration rapide de l’écosystème autour de ses modèles.

Ces stratégies abaissent les prix d’usage, favorisent les déploiements locaux et visent a transformer une partie de la communauté technique en relais d’innovation. Revers de la médaille, elles limitent aussi la captation directe de revenus et ne suppriment pas les besoins croissants en calcul. La recherche de capitaux externes signale donc moins l’abandon de la frugalité qu’un changement d’échelle : l’efficacité chinoise peut réduire les coûts jusqu’à un certain niveau, mais des enjeux de puissances brutes persistent toujours. Aujourd’hui plus que jamais dans la course a l’IA, money is power.

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