DeepSeek n’effraie plus Wall Street, selon Jim Cramer : ce que cela révèle

L’irruption de DeepSeek a été l’un des chocs les plus commentés du début de l’année 2025 dans la tech. Le laboratoire chinois a fait émerger une question qui dépasse son seul cas : si des modèles de raisonnement puissants peuvent être obtenus avec davantage d’efficacité, que deviennent les avantages des entreprises qui investissent des dizaines de milliards de dollars dans les puces, les centres de données et les modèles propriétaires ? Le 25 juin 2025, Jim Cramer estime toutefois que cette menace ne pèse plus de façon décisive sur les géants américains.

Cette appréciation est un signal de marché, pas un verdict technique sur DeepSeek. Elle traduit l’idée que les grands groupes disposent de ressources, de clients, de canaux de distribution et d’infrastructures qui ne disparaissent pas avec l’arrivée d’un concurrent. Elle invite aussi à regarder plus précisément ce que recouvre l’expression très large d’« actions d’IA ».

Pourquoi l’avis de Jim Cramer est à interpréter avec prudence

Jim Cramer est un commentateur financier américain connu pour ses analyses boursières, notamment sur CNBC. Dans l’analyse relayée à la fin de juin, il juge que DeepSeek n’est plus une menace majeure pour les titans de la technologie. Cette position intervient après plusieurs mois durant lesquels DeepSeek avait cristallisé les interrogations sur le coût de développement des modèles avancés et, par ricochet, sur la valorisation des entreprises les plus exposées à l’IA.

Il faut cependant distinguer trois choses. D’abord, la capacité d’un modèle à résoudre certaines tâches de raisonnement. Ensuite, la capacité d’une entreprise à transformer cette technologie en activité durable : il faut des produits fiables, des infrastructures, une sécurité robuste, une distribution internationale et des clients. Enfin, la réaction des marchés financiers, qui peut être rapide et parfois excessive dans un sens comme dans l’autre.

La publication d’origine ne fournit ni données financières comparables, ni part de marché, ni benchmark permettant d’établir que DeepSeek aurait cessé d’innover. La conclusion de Cramer doit donc être comprise comme une lecture de la hiérarchie concurrentielle à un instant donné, et non comme une preuve que le laboratoire chinois serait devenu sans importance.

De l’effet de surprise à une concurrence plus large

Le lancement public de DeepSeek-R1 en janvier 2025 a attiré une attention considérable, car ce modèle de raisonnement venait alimenter le débat sur l’efficacité des méthodes d’entraînement et d’inférence. L’épisode a remis en cause une idée largement répandue : seuls les groupes disposant des infrastructures les plus coûteuses seraient en mesure de proposer des modèles de premier plan.

Pour les investisseurs, le raisonnement était simple. Si les modèles deviennent moins coûteux à développer et à utiliser, certaines dépenses dans le matériel de calcul pourraient être reconsidérées. Mais le raisonnement inverse est également possible : une IA plus abordable peut multiplier les usages, accroître la demande globale de calcul et élargir le marché des logiciels et des services cloud.

C’est dans ce contexte que l’analyse de Jim Cramer prend sens. Son propos ne revient pas à nier l’existence de DeepSeek ou l’intérêt de ses modèles. Il suggère plutôt que les grands groupes technologiques ne sont pas démunis face à cette concurrence. Ils peuvent améliorer leurs propres modèles, proposer plusieurs options à leurs clients, investir dans les infrastructures et intégrer l’IA dans des produits déjà utilisés à grande échelle.

La comparaison ne signifie pas que la première perception était entièrement erronée ou que la seconde est définitive. Elle montre que le sujet a changé de nature : après le choc initial, le marché évalue davantage la capacité réelle des acteurs à industrialiser leurs promesses.

Les actions liées à l’IA ne forment pas un seul marché

Dire que les actions d’IA « prospèrent » décrit une tendance observée par la publication d’origine, mais cette formule peut masquer des réalités très différentes. Il n’existe pas une seule catégorie homogène d’entreprises de l’IA. Une société qui fabrique des puces, un fournisseur de cloud, un éditeur de logiciels et un laboratoire de modèles ne dépendent pas des mêmes revenus, ni des mêmes risques.

Les grands groupes technologiques conservent plusieurs atouts structurels :

• des budgets de recherche et développement considérables ;
• des infrastructures de calcul déjà déployées ou en expansion ;
• des millions, voire des milliards, d’utilisateurs pour intégrer des fonctionnalités d’IA ;
• des relations commerciales avec les entreprises et les administrations ;
• des capacités à absorber plusieurs modèles, y compris ceux de partenaires externes.

Cette diversité explique pourquoi l’arrivée de DeepSeek ne conduit pas mécaniquement à un même résultat pour toutes les valeurs du secteur. Un modèle plus efficient peut mettre sous pression certains acteurs, tout en créant de nouvelles opportunités pour ceux qui fournissent les serveurs, les services de déploiement, les outils de cybersécurité ou les applications professionnelles.

Nvidia, Baidu et Amazon illustrent plusieurs fronts de la course

L’actualité de 2025 montre que la compétition ne se joue pas uniquement entre DeepSeek et les grands groupes américains. Nvidia reste au cœur de l’écosystème, car ses processeurs graphiques et ses systèmes de calcul sont largement utilisés pour entraîner et faire fonctionner des modèles d’IA. Mais cette position expose l’entreprise aux décisions commerciales et géopolitiques.

En avril 2025, les États-Unis ont imposé une obligation de licence pour les exportations vers la Chine de la puce H20 de Nvidia. L’entreprise a ensuite fait état d’une charge de 4,5 milliards de dollars liée aux stocks et engagements d’achat de H20 au premier trimestre de son exercice 2026. Ce point rappelle que la dynamique de l’IA ne dépend pas seulement de l’innovation : les restrictions à l’exportation peuvent peser directement sur les résultats d’un acteur central du matériel.

En Chine, Baidu a de son côté présenté en mars 2025 les modèles ERNIE 4.5 et ERNIE X1. Leur arrivée souligne l’intensité de la concurrence sur les modèles génératifs et de raisonnement. La comparaison avec OpenAI est souvent évoquée, mais elle ne doit pas faire oublier que les modèles sont développés pour des marchés, des langues, des règles et des écosystèmes différents.

Le cloud est un autre front majeur. Les clients d’entreprises ne choisissent pas nécessairement un unique modèle pour tous leurs besoins. Ils peuvent chercher à comparer les coûts, la vitesse, les capacités de raisonnement, la confidentialité, la localisation des données et la facilité d’intégration. C’est cette multiplication des choix, évoquée dans la publication d’origine à propos d’Amazon et de son directeur technique Werner Vogels, qui transforme la compétition en une course permanente.

Les dates qui ont façonné le débat en 2025

Pourquoi la sécurité de DeepSeek compte autant que ses modèles

La compétition dans l’IA ne porte pas seulement sur les réponses d’un assistant conversationnel. Elle porte aussi sur ce qui arrive aux données qui transitent par le service. En janvier 2025, les chercheurs de Wiz ont indiqué avoir découvert une base de données DeepSeek accessible sans authentification. Ils ont notamment rapporté la présence d’historiques de conversations, de clés d’API et d’informations liées au fonctionnement interne.

Le fait qu’une base ait été exposée ne permet pas, à lui seul, de prouver qu’un tiers malveillant s’en est servi. En revanche, l’incident révèle un risque très concret. Des conversations avec un assistant peuvent contenir des informations professionnelles, du code, des données personnelles, des stratégies commerciales ou des éléments confidentiels. Pour une entreprise qui envisage un déploiement à grande échelle, les garanties de sécurité, les contrôles d’accès et les procédures de réponse aux incidents deviennent donc déterminants.

Cette dimension nuance aussi le débat boursier. Les investisseurs ne jugent pas uniquement les performances techniques : ils évaluent la capacité d’un fournisseur à inspirer confiance. Une faille ou une exposition de données peut ralentir l’adoption d’un service, augmenter ses coûts de conformité et rendre les grandes organisations plus prudentes.

Comment lire les commentaires sur les valeurs de l’IA

Les propos de Jim Cramer peuvent intéresser les personnes qui suivent les marchés, mais ils ne remplacent pas une analyse d’investissement. DeepSeek est par ailleurs une entreprise privée : les particuliers ne peuvent pas acheter directement une « action DeepSeek » sur les marchés boursiers comme ils le feraient pour une société cotée.

Pour évaluer l’impact d’un acteur tel que DeepSeek sur les valeurs cotées, plusieurs questions sont plus utiles que les commentaires à chaud :

• l’entreprise concernée vend-elle du matériel, du cloud, des logiciels ou des services d’IA ?
• ses revenus dépendent-ils fortement de la Chine ou de l’exportation de puces ?
• peut-elle intégrer plusieurs modèles dans ses produits, ou dépend-elle d’un seul fournisseur ?
• la demande pour ses services augmente-t-elle lorsque les modèles deviennent moins coûteux ?
• quels sont ses risques en matière de sécurité, de réglementation et de propriété intellectuelle ?

Une même actualité peut ainsi avoir des effets opposés. Une baisse du coût d’utilisation d’un modèle peut réduire le prix facturé par certains fournisseurs, tout en rendant l’IA accessible à davantage d’entreprises. La volatilité est donc inhérente à un secteur où les annonces de modèles, les résultats financiers et les décisions réglementaires se succèdent rapidement.

Ce qu’il faut surveiller après le 25 juin 2025

L’idée défendue par Jim Cramer, selon laquelle DeepSeek ne menace plus directement les géants de la tech, ne clôt pas le débat. Elle déplace l’attention vers des indicateurs plus tangibles : l’adoption effective des modèles, le coût réel de leur fonctionnement, la qualité des produits commercialisés, les revenus générés et les exigences de sécurité.

Il faudra également suivre les restrictions sur les semi-conducteurs entre les États-Unis et la Chine. Elles peuvent modifier l’accès aux puces, les stratégies des fournisseurs de cloud et les investissements des laboratoires. La concurrence entre Nvidia, les entreprises chinoises comme Baidu, les fournisseurs de plateformes cloud et les créateurs de modèles devrait rester forte.

DeepSeek a déjà eu un effet durable : il a obligé le secteur à discuter plus ouvertement de l’efficacité technique et du coût de l’IA. Que le laboratoire soit ou non considéré comme une menace immédiate par les marchés, cette question restera centrale pour les entreprises comme pour leurs clients.