Cette année, les grands modèles open source chinois ont été intensivement itérés : à commencer par DeepSeek/R1 en janvier, suivi par les versions successives d'Alibaba Qwen, Moonshot, Z.ai, MiniMax, etc. Les modèles ci-dessus fournissent généralement des versions open source/open-weighted qui peuvent être téléchargées et modifiées gratuitement, favorisant le développement de modèles open source mondiaux. Aux États-Unis, les fabricants qui adhèrent depuis longtemps à une stratégie de source fermée ressentent une pression, et OpenAI a répondu en lançant son premier modèle open source, gpt-oss, en août.
L'histoire de la science et de la technologie montre que la bataille pour les normes n'est pas toujours décidée par « la technologie la plus performante », mais que la disponibilité et la flexibilité en sont souvent la clé. C’est pourquoi les progrès de la Chine dans le domaine de l’IA open source ont attiré l’attention du gouvernement et des entreprises américaines. Le plan d'action américain sur l'IA publié en juillet propose également que les modèles open source devraient devenir des normes mondiales dans certains scénarios commerciaux et universitaires, et appelle les États-Unis à créer un « modèle open source basé sur les valeurs américaines ».
En termes de modèle économique, les gagnants de l’open source ont des retours directs limités à court terme, mais ils peuvent monétiser les services de support (applications, cloud et chaînes d’outils) via la partie gratuite, tout comme l’écosystème Android/Linux. La communauté des chercheurs adopte depuis longtemps l’open source pour accélérer l’évolution des technologies de pointe ; La Chine encourage également la R&D open source dans des domaines tels que l’IA, les systèmes d’exploitation, l’architecture des semi-conducteurs et les logiciels d’ingénierie.
L’adoption par les entreprises se développe. L'Overseas Chinese Bank of Singapore (OCBC) a auto-développé une trentaine d'outils internes basés sur des modèles open source : Gemma pour la synthèse de documents, Qwen pour l'aide à l'écriture de code et DeepSeek pour l'analyse de marché. Sa stratégie est d'éviter de s'enfermer dans un modèle unique, de passer à tout moment à de nouvelles versions et de préférer les modèles familiers à la plupart des développeurs et faciles à obtenir un support technique.
En termes d'expérience en matière de performances, l'organisme d'évaluation tiers Artificial Analysis a souligné que depuis novembre de l'année dernière, dans les scores complets des évaluations faisant autorité, les scores globaux des grands modèles chinois avec une pondération publique sont supérieurs à ceux des modèles open source les plus puissants actuels aux États-Unis ; dans l'une de ses comparaisons, la version Qwen3 est meilleure que gpt-oss. De nombreux ingénieurs asiatiques ont également rapporté que dans le contexte culturel chinois et régional, certains modèles chinois comprennent mieux les intentions implicites et les expressions polies. Lorsque Shinichi Usami, ingénieur à Yokohama, au Japon, a construit un robot de service client pour les clients de détail, il a choisi Qwen en raison de sa meilleure compréhension des expressions délicates.
La concurrence industrielle s'étend des guerres de prix des sources fermées à la concurrence pour les utilisateurs dans l'écosystème open source. Les chercheurs affirment que les entreprises chinoises donnent souvent la priorité à l’augmentation de la fidélité des utilisateurs, puis entreprennent la commercialisation avec des services de support. Pendant la période fenêtre, les start-ups ont la possibilité d’accumuler rapidement des utilisateurs, mais les grandes plateformes disposent de plus de liquidités. Andrew Ng, directeur de la startup DeepLearning.AI de la Silicon Valley, a affirmé dans un blog récent qu'une concurrence féroce éliminerait un groupe d'acteurs, mais créerait également des entreprises plus fortes.