Alibaba montre pourquoi la course à l’IA dépasse la bataille des microprocesseurs

L’image d’une course mondiale à l’intelligence artificielle se résume souvent à une question : qui fabriquera ou achètera les processeurs les plus puissants ? Cette lecture est indispensable, mais incomplète. À Hangzhou, Alibaba a choisi de mettre en avant une autre équation : une puce ne crée de valeur que lorsqu’elle s’insère dans un ensemble associant modèles, centres de données, logiciels, données, outils pour développeurs et applications concrètes.

Au 11 octobre 2025, le message porté par le groupe chinois dépasse donc son seul cas. Lors de la conférence Apsara, son directeur général Eddie Wu a présenté l’ambition de faire d’Alibaba un leader mondial des services d’intelligence artificielle. La trajectoire qu’il décrit repose sur deux actifs que l’entreprise possède déjà : la famille de modèles Qwen, présentée comme open source, et les infrastructures d’Alibaba Cloud.

Cette stratégie ne signifie pas que les microprocesseurs auraient perdu leur importance. Ils restent le socle matériel de l’entraînement et du déploiement des grands modèles. Elle rappelle plutôt que l’avantage dans l’IA se construit à plusieurs étages. Celui qui maîtrise un seul étage, aussi stratégique soit-il, ne maîtrise pas nécessairement l’ensemble de la chaîne de valeur.

À Hangzhou, Alibaba affiche une ambition de plateforme mondiale

La conférence Apsara est le rendez-vous technologique où Alibaba expose notamment sa vision du cloud et de l’IA. Cette fois, le discours d’Eddie Wu a donné une cohérence particulière aux différents métiers du groupe : les modèles Qwen doivent fournir l’intelligence logicielle, tandis que le cloud doit apporter la puissance de calcul, le stockage et les services nécessaires pour les faire fonctionner à grande échelle.

L’objectif évoqué est celui de l’intelligence superintelligente artificielle, souvent désignée par le sigle anglais ASI. Le terme renvoie, dans les débats sur l’IA, à une intelligence hypothétique qui dépasserait largement les capacités humaines dans la plupart des domaines cognitifs. Il ne décrit pas une technologie aujourd’hui disponible. En l’employant, Alibaba fixe surtout un horizon très ambitieux pour ses recherches, ses infrastructures et ses produits.

Ce choix de vocabulaire importe. Il signale qu’Alibaba ne veut pas être seulement un utilisateur d’outils d’IA conçus ailleurs, ni un simple fournisseur de capacité informatique. Le groupe cherche à relier les deux : développer les modèles, les proposer aux entreprises et aux développeurs, puis les exécuter sur ses propres services cloud.

Les puces, une condition nécessaire mais pas suffisante

Les processeurs spécialisés, notamment les GPU, sont devenus une ressource centrale pour entraîner les grands modèles de langage et générer leurs réponses. Ils réalisent à très grande vitesse les calculs nécessaires à ces systèmes. Sans eux, impossible de faire fonctionner les infrastructures d’IA générative aux dimensions mondiales.

Mais une puce, aussi performante soit-elle, ne répond ni à un client ni à un développeur. Entre le matériel et l’usage final, il faut tout un environnement technique. Cela comprend les logiciels qui répartissent les calculs entre les serveurs, les outils qui permettent d’appeler un modèle, les mécanismes de sécurité, les jeux de données, le stockage et les interfaces qui rendent ces services utilisables.

C’est ce que la démarche d’Alibaba cherche à illustrer. En misant simultanément sur Qwen et Alibaba Cloud, l’entreprise vise une forme d’intégration : un modèle peut être adapté à un besoin, déployé sur une infrastructure cloud et incorporé dans les processus d’une organisation sans que celle-ci ait à bâtir seule tous les composants sous-jacents.

La distinction est importante dans la rivalité entre la Chine et les États-Unis. Les restrictions américaines sur l’accès à certaines technologies avancées rendent la question des composants particulièrement sensible pour les entreprises chinoises. Toutefois, réduire leur stratégie à la seule recherche de puces alternatives masquerait les autres leviers de compétitivité : efficacité logicielle, diffusion des modèles, infrastructures de cloud et adoption dans les entreprises.

Pourquoi Qwen et le cloud forment un duo stratégique

Les modèles Qwen constituent la brique logicielle du projet. Un grand modèle de langage est entraîné à repérer des régularités dans de vastes ensembles de contenus afin de produire ou de traiter du texte, du code et, selon ses capacités, d’autres formats. Mais un modèle isolé reste difficile à exploiter dans une entreprise : il doit être hébergé, paramétré, mis à jour, surveillé et relié aux outils existants.

Le cloud apporte cette couche opérationnelle. Il donne accès, à distance, à des ressources de calcul et de stockage mutualisées. Pour une entreprise qui souhaite expérimenter l’IA, le cloud évite en principe de devoir acheter, installer et administrer immédiatement ses propres serveurs. Pour le fournisseur, il permet de commercialiser non seulement de la puissance informatique, mais aussi des services prêts à l’emploi autour des modèles.

Le caractère open source mis en avant pour Qwen joue aussi un rôle dans cette approche. L’ouverture d’un modèle peut favoriser l’expérimentation, les contributions techniques et son adaptation à des contextes variés, dans les conditions prévues par sa licence. C’est une manière de chercher une large diffusion auprès des développeurs, puis de faire du cloud le lieu naturel où ces usages passent à l’échelle.

Ce mécanisme est connu dans le logiciel : un outil largement adopté peut renforcer l’attractivité des services qui l’entourent. Dans l’IA, il prend une dimension particulière, car faire fonctionner un modèle performant exige des infrastructures coûteuses et complexes. Le modèle peut circuler, mais l’exécution industrielle reste un métier à part entière.

Une rivalité sino-américaine qui ne se limite pas à un classement de puces

Opposer schématiquement une Chine tournée vers les applications à des États-Unis concentrés sur les puces serait trompeur. Les groupes américains investissent eux aussi massivement dans les modèles, les services cloud, les logiciels et les produits destinés au grand public ou aux entreprises. De leur côté, les acteurs chinois ne peuvent pas ignorer les contraintes du matériel et des semi-conducteurs.

La différence se situe plutôt dans les positions de départ, les écosystèmes et les priorités. Aux États-Unis, des entreprises telles que Nvidia occupent une place déterminante dans les composants et les plateformes de calcul qui alimentent une grande partie du marché mondial de l’IA. Les grands fournisseurs de cloud américains disposent également d’une forte présence internationale. En Chine, Alibaba entend faire valoir un assemblage différent, construit autour de ses modèles et de son infrastructure de services.

La compétition n’est donc pas un duel unique. Elle comporte au moins quatre fronts :

• la disponibilité et l’efficacité des composants de calcul ;
• la qualité et le coût des modèles ;
• la capacité des clouds à servir des millions d’utilisateurs ou de clients ;
• l’intégration de l’IA dans les entreprises, les plateformes et les services du quotidien.

C’est cette dernière dimension qui peut faire basculer un marché. Un modèle très performant sur un test technique n’apporte pas automatiquement un avantage économique. Il doit répondre à une tâche précise, s’intégrer aux données de l’organisation, respecter ses règles d’accès et produire un résultat suffisamment fiable pour être adopté.

Les investisseurs ont entendu le virage vers l’IA

Le marché a réagi rapidement au discours d’Eddie Wu. Selon la publication d’origine, l’action d’Alibaba a atteint à Hong Kong son plus haut niveau en quatre ans. Plusieurs établissements bancaires ont par la suite relevé leurs objectifs de cours, signe que les investisseurs voient dans l’IA un relais de croissance potentiel pour le groupe.

Cette réaction ne constitue pas une garantie de réussite technologique ou commerciale. Les promesses liées à l’IA se traduisent rarement instantanément en revenus récurrents. Il faut convaincre des clients, maîtriser les coûts de calcul, assurer la disponibilité des services et faire face à une concurrence intense. Mais elle montre que les marchés attribuent désormais une valeur stratégique à la capacité d’une plateforme numérique à proposer son propre écosystème d’IA.

Pour Alibaba, l’enjeu est double. Il s’agit de renforcer l’attrait d’Alibaba Cloud face à ses concurrents et de prouver que ses modèles peuvent servir de socle à des applications variées. Cette articulation entre modèle et infrastructure est précisément ce qui donne du poids à son ambition internationale.

Les données, la sécurité et la confiance restent déterminantes

Le matériel et les modèles ne règlent pas à eux seuls les questions les plus concrètes posées par l’IA. Dans une organisation, un système n’est utile que s’il peut accéder aux bonnes données sans exposer des informations sensibles, respecter les droits des utilisateurs et limiter les erreurs. La gouvernance des données devient donc une composante à part entière de la performance.

La qualité compte autant que le volume. Des données incomplètes, obsolètes ou manipulées peuvent produire de mauvaises réponses, même avec un modèle et des processeurs de haut niveau. Il faut aussi s’assurer que les informations n’ont pas été modifiées sans autorisation, suivre qui accède à quoi et conserver une supervision humaine pour les décisions sensibles.

Cette réalité nuance les annonces sur la superintelligence. La perspective d’une IA beaucoup plus capable ne fait pas disparaître les enjeux actuels : confidentialité, cybersécurité, transparence, responsabilité en cas d’erreur et contrôle des usages. Au contraire, plus l’IA est intégrée dans les processus économiques et administratifs, plus ces garde-fous deviennent essentiels.

Ce qu’il faut surveiller dans la stratégie d’Alibaba

La feuille de route présentée à Hangzhou sera jugée sur des éléments très concrets. Le premier sera l’adoption : les développeurs et les entreprises choisissent-ils Qwen et les services associés pour bâtir des produits réels ? Le deuxième concerne l’économie du cloud : Alibaba peut-il proposer des capacités d’IA suffisamment performantes et compétitives pour attirer durablement des clients ?

Le troisième point sera la capacité à concilier ouverture des modèles, sécurité et gouvernance. Diffuser largement une technologie peut accélérer l’innovation, mais exige aussi des règles claires sur les usages, les données et la responsabilité des fournisseurs. Enfin, la disponibilité des infrastructures de calcul restera un facteur structurel pour tous les acteurs, chinois comme américains.

La leçon ne consiste donc pas à déclarer les puces secondaires. Elles demeurent au cœur du système. Elle est plus nuancée : dans l’intelligence artificielle, la puissance industrielle se construit lorsque le matériel, les logiciels, le cloud, les données et les usages avancent ensemble. C’est sur cette capacité à former un écosystème cohérent qu’Alibaba entend être jugé.