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Yang Zhilin, fondateur de Moonshot AI, lors d'une conférence du forum Zhongguancun 2026, à Pékin.
/FW1FP/Shri Navaratnam - REUTERS - REUTERS - Tingshu Wang
Au moment où la Conférence mondiale sur l’IA (WAIC) s’ouvre à Shanghai, deux noms reviennent en boucle : DeepSeek et Moonshot AI. DeepSeek s’est imposé en quelques mois comme le rival chinois qui concurrence les modèles américains. Il propose une série de modèles dits « open source » dont la recette mathématique est publiée et réutilisable, à commencer par R1 puis V4. Moonshot AI, lui, s’est fait connaître avec sa famille de modèles Kimi et K2. Ces derniers sont conçus pour lire des textes très longs, résoudre du code complexe et exécuter des tâches en mode « agent », c'est-à-dire en étant capable d’enchaîner plusieurs actions de façon autonome.
Là où DeepSeek joue la rupture de coûts en cassant les prix, Moonshot se positionne comme un constructeur de gammes complètes de services d'IA. Il propose une panoplie cohérente de modèles, d’outils pour les développeurs et d’interfaces. Cette logique se rapproche de celle d’Anthropic ou d’OpenAI plutôt que d’une simple brique technique isolée.
DeepSeek naît en 2023 et se fait remarquer dès 2024-2025 avec sa série de modèles R1, V3 et V4. Leurs « poids » – les paramètres numériques qui déterminent leur comportement – sont publics et modifiables. Ainsi, n’importe quelle équipe peut-elle télécharger ces modèles et les adapter à ses besoins. Elle peut aussi les réentraîner et les héberger sur ses propres serveurs. Cela va à rebours du modèle propriétaire des grands laboratoires américains, qui gardent leurs systèmes fermés. La promesse est simple : offrir des performances de pointe tout en coûtant environ 85 % de moins qu’un GPT‑5.5, que ce soit pour l’API ou l’hébergement local. Cette stratégie attire rapidement des développeurs et des entreprises, y compris aux États-Unis, pour la programmation et l’analyse de données.
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