Le 20 juillet 2026 (heure de Pékin), Zhipu (02513.HK), reconnue comme la « première action de modèle fondationnel d’IA » à Hong Kong, a subi une nouvelle forte baisse en séance. Le titre a clôturé à 890,50 HKD, en recul de 19,56 % sur la journée. Sur les cinq dernières séances, la perte cumulée s’est creusée à 46,23 %. Après une chute de 28,49 % le vendredi 17 juillet, Zhipu a poursuivi sa tendance baissière, atteignant un plus bas intraday de 920 HKD et passant officiellement sous le seuil clé des 1 000 HKD.
Il ne s’agit pas d’un cas isolé. Depuis son record historique de 2 980 HKD le 22 juin, le cours de Zhipu a reculé de plus de 66 % en à peine un mois, effaçant plus de 800 milliards de HKD de capitalisation boursière. Sur la même période, MiniMax (00100.HK), autre acteur majeur chinois des modèles fondationnels d’IA, a vu son cours chuter de plus de 85 % par rapport à son pic, frôlant son prix d’introduction. L’effondrement simultané de ces deux géants nationaux de l’IA traduit un changement fondamental dans la valorisation du secteur : on passe de la course aux capacités des modèles à la vérification des retours commerciaux.
Financements, déblocages d’actions et excès d’offre : un brusque changement de dynamique de marché
L’une des causes de la récente correction de Zhipu réside dans un afflux soudain d’offre.
Le 8 juillet, Zhipu a connu son premier déblocage massif d’actions post-IPO : 25 681 600 actions restreintes (soit 5,76 % du capital total) sont devenues négociables, détenues principalement par 11 investisseurs de référence. Avant cet événement, la société ne comptait que 11,74 millions d’actions librement négociables. Ce déblocage a plus que doublé le flottant, générant une pression d’offre significative à court terme et pesant lourdement sur le cours.
Peu après, le 13 juillet, Zhipu a procédé à un placement de 19,78 millions de nouvelles actions H. Cela a encore accru le nombre d’actions disponibles sur le marché, et le prix du placement était inférieur au cours en vigueur, accentuant la pression vendeuse alors que les investisseurs subissaient des moins-values latentes. Les données de marché montrent que la majorité des participants au placement sont actuellement en perte.
Mais c’est surtout la pression à long terme qui inquiète le marché. En janvier 2027, un déblocage bien plus important est prévu, avec environ 40 % des actions initiales qui deviendront négociables. Pour les sociétés de modèles d’IA qui n’ont pas encore établi de modèle de rentabilité stable, la poursuite des financements et l’expansion de marché sont souvent perçues comme un signe de forte dépendance au capital, indiquant qu’elles restent éloignées d’un flux de trésorerie positif et autonome.
L’entraînement des modèles d’IA est intrinsèquement capitalistique : achat de GPU, construction de centres de données, location de puissance de calcul, rémunération de talents de haut niveau… tout cela requiert des dépenses massives et continues. Tant que les revenus n’atteignent pas l’échelle, toute dilution du capital est interprétée par le marché comme un signal de pression sur la valorisation.
Le choc Kimi K3 : un nouveau paysage concurrentiel pour les modèles fondationnels d’IA chinois
Si les déblocages d’actions et les placements créent une pression de « quantité » sur l’offre, le lancement de Kimi K3 a entraîné une revalorisation de « prix » côté demande.
Aux premières heures du 17 juillet, Moonshot AI a annoncé la sortie de son modèle fondationnel de nouvelle génération, Kimi K3, doté de 2,8 trillions de paramètres—ce qui en fait le plus grand modèle open source au monde en nombre de paramètres. Kimi K3 a pris la tête du classement de référence Frontend Code Arena avec un score de 1 679, devant Fable 5 (1 631) et GPT-5.6 Sol (1 618), devenant ainsi le premier modèle open source à surpasser tous les modèles propriétaires étrangers sur un benchmark majeur de programmation.
Cet événement a une portée sectorielle bien au-delà d’un simple lancement de produit. La génération de code est l’une des applications commerciales les plus prometteuses de l’IA. En dépassant les géants propriétaires sur les capacités clés via l’open source, Kimi K3 remet en cause le modèle économique à prix élevé que les modèles propriétaires étrangers ont maintenu grâce à leur avance technologique. À la suite de cette annonce, l’indice des semi-conducteurs de Philadelphie a perdu 12,5 % en une semaine, entrant en marché baissier technique, tandis que le secteur américain de l’IA a vu sa capitalisation boursière diminuer d’environ 470 milliards de dollars en 72 heures.
La secousse a rapidement atteint les acteurs chinois de l’IA. Le jour de la sortie de K3, Zhipu a chuté de 28,49 % et MiniMax de 15,62 %. Dans une note de recherche du 18 juillet, Goldman Sachs a souligné que cela reflète les inquiétudes du marché quant au paysage concurrentiel et aux futurs leaders du secteur chinois des modèles d’IA, notant que « la position de leader et la pérennité des entreprises de modèles restent très volatiles ».
La matrice concurrentielle des modèles fondationnels d’IA chinois est en pleine recomposition. Zhipu est reconnue pour sa série GLM et sa présence sur le marché entreprise, mais le marché s’intéresse de plus en plus à son rythme de commercialisation. Moonshot AI monte en puissance avec l’écosystème Kimi et ses capacités de contexte étendu, faisant de la croissance utilisateur un indicateur clé. DeepSeek construit une différenciation par son influence open source et ses avantages de coût, tandis que Wenxin de Baidu s’appuie sur son écosystème entreprise pour des déploiements concrets. À mesure que l’écart technologique se réduit entre ces acteurs, la durée de vie des avantages techniques se raccourcit, et les seules capacités des modèles ne suffisent plus à justifier la valorisation.
CICC précise que Kimi K3 repose sur des mécanismes hybrides d’attention linéaire et sur la technologie d’attention résiduelle, avec prise en charge native de la compréhension visuelle et de fenêtres contextuelles de plusieurs millions de tokens. Cela signifie que les modèles chinois ne se contentent plus d’accroître la taille des paramètres : ils accélèrent aussi l’innovation architecturale. Alors que la « fenêtre d’avance technologique » se réduit de plusieurs années à quelques mois, le marché remet naturellement en question les primes de valorisation individuelles.
Les valorisations de l’IA entrent dans la « phase de validation des revenus » : un basculement systémique de la logique d’investissement mondiale
La chute de Zhipu n’est pas un simple événement boursier chinois, mais le reflet d’une transformation systémique de la logique d’investissement mondiale dans l’IA.
En 2026, la Scaling Law qui prévalait dans le secteur atteint ses limites : accumuler puissance de calcul et données pour améliorer les performances des modèles produit des rendements décroissants. Dépenser des milliards pour entraîner la prochaine génération de modèles géants n’apporte plus de percées proportionnelles. Les marchés publics comme privés déplacent leur ancrage de valorisation de la prouesse technique vers la viabilité commerciale.
Le constat est clair : le marché passe du « trading de l’histoire de l’IA » au « trading du cash flow de l’IA ». Les investisseurs, qui payaient autrefois des multiples élevés pour les entreprises d’IA, s’intéressent désormais à l’efficacité des investissements, à la résilience des marges et à la qualité de la croissance bénéficiaire. Comme le résume un analyste, le trading IA passe de « l’achat d’une narration d’avenir » à « la preuve du retour sur investissement ».
L’investissement mondial en IA s’organise désormais en étapes. La première était celle de l’infrastructure—déploiement de GPU, cloud computing, centres de données, avec pour principaux bénéficiaires Nvidia et les géants du cloud comme Amazon, Microsoft et Google. La deuxième est celle de la validation commerciale : les applications SaaS d’IA, les solutions entreprise et les agents IA peuvent-ils transformer cet investissement en chiffre d’affaires et en profits réels ?
Cette évolution sera mise à l’épreuve lors de la prochaine saison de résultats. Alphabet (Google) et Microsoft devraient publier leurs résultats du deuxième trimestre 2026 le 29 juillet, suivis d’Amazon le 31 juillet. L’attention du marché s’est déplacée de « l’ampleur des investissements IA » à « ces dépenses massives peuvent-elles générer des retours concrets ». Certains analystes notent qu’en 2026, les cinq plus grands groupes technologiques mondiaux devraient investir plus de 690 milliards de dollars en capex IA, tandis que le chiffre d’affaires direct des services IA pourrait n’atteindre qu’environ 25 milliards de dollars. Ce contraste oblige les investisseurs à reconsidérer toute la logique de valorisation de la chaîne de valeur IA.
Dans ce contexte, les sociétés de modèles subissent une pression de valorisation particulièrement forte. Contrairement aux fournisseurs d’infrastructure, elles doivent répondre à la question : « L’investissement technologique peut-il se traduire en chiffre d’affaires ? » La plateforme API de Zhipu a annoncé un chiffre d’affaires récurrent annuel (ARR) d’environ 1,7 milliard RMB en mars 2026—soit une multiplication par 60 sur 12 mois. En juillet, l’ARR aurait atteint 1 milliard de dollars. Toutefois, pour une société qui valait plus de 1 000 milliards de HKD, le marché exige clairement des résultats commerciaux plus rapides et plus tangibles.
Non pas la disparition de la demande en IA, mais une restructuration de la logique de valorisation
La récente chute de Zhipu ne traduit ni un effondrement de la demande en IA, ni un retournement des perspectives du secteur chinois des modèles fondationnels.
Les fondamentaux du secteur chinois de l’IA continuent d’évoluer rapidement. Goldman Sachs prévoit que le chiffre d’affaires des API et abonnements pour les modèles chinois passera de 35 milliards RMB en 2026 à 879 milliards RMB en 2030—soit une multiplication par 25. Les modèles fondationnels ont déjà franchi le « point d’inflexion industriel », passant des laboratoires aux environnements de production réels. Ces tendances de fond demeurent, malgré la volatilité des cours.
Ce qui change, c’est la façon dont le marché évalue ces entreprises. À mesure que le secteur IA passe du « brûler du cash pour raconter une histoire » à « faire parler les chiffres », les investisseurs scrutent la rentabilité, l’amélioration des flux de trésorerie et le retour sur investissement. Comme le souligne un observateur du marché, dès qu’une entreprise tarde à concrétiser ses profits ou que la commercialisation de l’IA ralentit, les actifs très valorisés peuvent subir des corrections—« C’est ainsi que fonctionnent les marchés, pas un signe de faiblesse structurelle du secteur IA ».
Pour les sociétés de modèles, les valorisations futures dépendront de plus en plus d’indicateurs commerciaux vérifiables : croissance du chiffre d’affaires API IA, nombre et qualité des clients entreprises, trajectoire de baisse des coûts d’inférence, amélioration de la marge brute, et ampleur réelle des déploiements commerciaux. L’importance de la taille du modèle s’efface au profit de la question : « Combien de chiffre d’affaires ces modèles génèrent-ils réellement ? »
La chute de Zhipu de 2 980 HKD à 890 HKD en un mois illustre le passage du marché du « trading de l’histoire IA » au « trading du cash flow IA ». Pour l’ensemble du secteur, il ne s’agit peut-être pas de la fin d’une bulle, mais du début d’un système de valorisation plus sain et durable.
FAQ
Q : Quelles sont les principales raisons de la chute du cours de Zhipu ?
Un ensemble de facteurs : le déblocage d’actions du 8 juillet et le placement de nouvelles actions H du 13 juillet ont nettement accru l’offre sur le marché ; le 17 juillet, Moonshot AI a lancé le modèle open source Kimi K3 à 2,8 trillions de paramètres, entraînant une revalorisation de la concurrence entre modèles fondationnels chinois ; enfin, à l’échelle mondiale, la logique d’investissement dans l’IA évolue d’une approche « story-driven » vers une validation par les revenus.
Q : Quel a été précisément l’impact de Kimi K3 sur Zhipu ?
Kimi K3, avec ses 2,8 trillions de paramètres, est devenu le plus grand modèle open source au monde et a dépassé tous les modèles propriétaires étrangers sur des benchmarks clés de programmation. Cela a brisé les attentes d’un leadership technique durable pour les pionniers comme Zhipu, montrant que l’écart technologique entre modèles chinois se réduit rapidement et que la seule capacité technique ne suffit plus à justifier la valorisation.
Q : Comment la logique de valorisation du secteur IA évolue-t-elle ?
Le marché passe de « taille du modèle → forte valorisation » à « croissance des revenus → forte valorisation ». Les investisseurs déplacent leur attention du nombre de paramètres et des capacités techniques vers des indicateurs commerciaux vérifiables tels que le chiffre d’affaires API IA, le nombre de clients entreprises, les coûts d’inférence, la marge brute et l’ampleur des applications commerciales.
Q : La chute de Zhipu signifie-t-elle que les perspectives du secteur IA chinois sont sombres ?
Absolument pas. Goldman Sachs prévoit que le chiffre d’affaires des modèles IA chinois passera de 35 milliards RMB en 2026 à 879 milliards RMB en 2030. Cette chute reflète une correction des excès de valorisation et un ajustement de la logique de prix, non une disparition de la demande sectorielle.
Q : À quel stade se situe actuellement l’investissement dans l’IA ?
L’investissement mondial en IA passe de la première phase (infrastructures : GPU, cloud, centres de données) à la seconde phase (validation commerciale : SaaS IA, applications entreprises, agents IA). Les sociétés de modèles subissent une pression accrue sur leur valorisation, tandis que les entreprises de l’application capables de prouver leurs retours commerciaux seront revalorisées par le marché.
