Z.ai GLM-5.2 égale Anthropic à 75 % de coût en moins, selon Jefferies

Un modèle d'IA chinois égale désormais les performances corporate d'Anthropic pour un quart du coût, menaçant le pouvoir de fixation des prix des développeurs d'IA occidentaux avant leurs introductions en Bourse prévues.

Le modèle GLM-5.2 de Z.ai offre des performances d'IA de niveau corporate presque équivalentes à celles de Claude d'Anthropic pour un coût par jeton inférieur de 75 %, a déclaré Christopher Wood, stratège chez Jefferies, qualifiant cette avancée de « moment DeepSeek » qui menace le pouvoir de fixation des prix des acteurs établis de l'IA occidentale.

« Le modèle GLM-5.2 de Z.ai, cotée à Hong Kong, est presque à la hauteur d'Anthropic sur le marché corporate pour un quart du coût par jeton », a déclaré Wood, auteur de la note très lue Greed & Fear de Jefferies.

Le chiffre d'affaires annualisé d'Anthropic est passé à 47 milliards de dollars en mai contre 9 milliards de dollars à la fin de 2025, une croissance que Wood s'attend à voir ralentir à mesure que les entreprises réagissent contre la consommation excessive de jetons. Les systèmes d'IA chinois ont traité 21,37 billions de jetons sur la plateforme d'agrégation OpenRouter au cours de la semaine se terminant le 21 juin, contre 4,37 billions fin avril, comparé à 5,76 billions pour les principaux modèles américains. Les principaux systèmes chinois représentent désormais près de 80 % du volume total de jetons de la plateforme, contre environ 43 % deux mois plus tôt.

Ce défi survient alors qu'Anthropic se prépare à une introduction en Bourse et que son rival OpenAI envisage également une entrée sur les marchés publics. Les modèles chinois moins chers gagnent déjà des parts de marché, renforçant l'idée que les grands modèles de langage deviendront des commodités, a déclaré Wood, tout en incitant les entreprises à déplacer des modèles plus petits vers leurs propres serveurs pour protéger leurs données.

Malgré la pression concurrentielle sur les développeurs de modèles, Wood reste positif sur les fournisseurs de « pioches et pelles » qui ont alimenté les gains des actions liées à l'IA. Il a cité le paradoxe de Jevons, selon lequel des jetons moins chers stimulent une demande globale plus forte en puissance de calcul et en puces mémoire. Les fabricants de mémoire sont les principaux bénéficiaires, a-t-il déclaré, arguant que SK Hynix, Samsung Electronics et Micron Technology devraient désormais être évalués sur leurs bénéfices plutôt que sur leur valeur comptable, et qu'ils restent bon marché selon cette mesure. Les puces mémoire à large bande passante utilisées dans les clusters d'entraînement à l'IA sont devenues un goulot d'étranglement clé, SK Hynix détenant environ 50 % du marché.

Wood a déclaré qu'il augmentait son exposition au matériel technologique au sein des portefeuilles Greed & Fear, ajoutant SK Hynix et Kioxia au portefeuille global long-only tout en retirant Alphabet et Alibaba. Le principal risque pour la tendance générale, a-t-il précisé, est une prise de conscience soudaine parmi les investisseurs que les hyperscalers et les principaux développeurs d'IA ne parviennent pas à obtenir un retour sur investissement adéquat, une crainte amplifiée par des dispositifs de financement circulaires, comme Nvidia finançant les achats de puces d'OpenAI. Pour l'instant, a déclaré Wood, ces préoccupations restent théoriques, sans aucun signe de ralentissement de la course aux dépenses en capital dans l'IA. Les hyperscalers, dont Microsoft, Amazon et Google, devraient dépenser plus de 250 milliards de dollars combinés cette année dans les infrastructures d'IA.

L'émergence d'une alternative chinoise compétitive en termes de coûts réduit la prime de valorisation dont bénéficiaient les développeurs d'IA occidentaux avant leurs introductions en Bourse. Le chiffre d'affaires annualisé de 47 milliards de dollars d'Anthropic, bien qu'impressionnant, subit des pressions sur les marges à mesure que les prix des jetons baissent. Les fabricants de mémoire, notamment SK Hynix et Micron, devraient en revanche bénéficier de la hausse de la demande en volume, même si les prix unitaires diminuent, une dynamique qui pourrait soutenir leurs valorisations actuelles basées sur les bénéfices. Oracle et Meta Platforms, en tant que grands dépensiers en infrastructures d'IA, pourraient voir leurs stratégies d'allocation de capital remises en question si des modèles moins chers réduisent l'urgence du développement propriétaire de l'IA.

Cet article est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.