Measuring the US-China AI Gap
Executive Summary
La Chine a déclaré son ambition de devenir le leader mondial de l’intelligence artificielle d’ici 2030, un objectif qui englobe non seulement les performances des modèles d’IA à usage personnel qui font fréquemment la une des médias, mais aussi l’innovation dans le domaine de l’IA au sens large et l’adoption généralisée de l’IA à des fins économiques et géopolitiques. D’après une analyse des principaux piliers du secteur permettant d’évaluer la concurrence entre les États-Unis et la Chine pour la suprématie de l’IA, notamment le financement par le gouvernement et le capital-risque (VC), la réglementation de l’industrie, les talents, la diffusion de la technologie, les performances des modèles et la capacité de calcul, Insikt Group estime qu’il est peu probable que la Chine dépasse durablement les États-Unis dans les délais qu’elle s’est fixés. Actuellement, la Chine est soit à la traîne, soit ne devance pas clairement les États-Unis dans aucune de ces composantes. La compétition dans le domaine de l’IA entre les États-Unis et la Chine devrait se resserrer, l’industrie chinoise de l’IA étant probablement la deuxième au monde après celle des États-Unis, à l’exception de ses modèles d’IA qui peuvent parfois surpasser ceux des États-Unis dans certains secteurs. Les modèles d’IA générative chinois accusent probablement un retard d’environ trois à six mois par rapport à leurs concurrents américains à la date de rédaction de cet article, selon l’analyse du groupe Insikt Group des benchmarks Elo accessibles au public. Cependant, de nouvelles percées algorithmiques potentielles, ainsi que les systèmes d’IA agentiques et collaboratifs, pourraient rebattre les cartes de la concurrence entre les modèles américains et chinois d’ici 2030.
Le gouvernement chinois cherche à accélérer le développement d’une industrie de l’IA de premier plan et d’influence mondiale depuis 2017, lorsque les autorités ont adopté un plan dédié à la réalisation de cet objectif. La sortie du modèle R1 de DeepSeek en janvier 2025 a été une étape clé dans cette initiative. Les capacités de R1 démontrent les avancées notables réalisées au sein de l’écosystème de l’IA en Chine et les axes des efforts poursuivis. La communauté de recherche en IA en Chine bénéficie très probablement de l’environnement politique favorable voulu par le gouvernement, des initiatives d’investissement menées par le gouvernement, de l’accès à un vivier de talents de plus en plus qualitatif et des liens croissants entre le monde universitaire et l’industrie. Les entreprises chinoises d’IA telles que DeepSeek ont réalisé des gains de performance par l’innovation et l’adoption de l’open source. Ces entreprises sont également devenues expertes dans l’adoption des techniques mises en œuvre par leurs homologues américains et rivaux nationaux, en donnant la priorité à l’efficacité des coûts pour rester compétitives sur les marchés nationaux. Les modèles open source chinois sont adoptés à l’intérieur du pays et à l’étranger, tandis que les inventeurs et les entreprises en Chine déposent un nombre croissant de brevets pour des applications d’IA générative dans de nombreux secteurs clés comme les logiciels, la finance et l’énergie.
Malgré ces progrès, l’industrie chinoise de l’IA fait face à des défis importants. L’investissement total du secteur privé dans l’IA est loin derrière celui des États-Unis, et le financement du gouvernement central est probablement légèrement inférieur à l’investissement fédéral américain. L’accès de la Chine aux talents nationaux compétents en IA s’améliore et l’attractivité de son industrie nationale augmente. Cependant, cela reste insuffisant et les États-Unis conservent probablement leurs avantages historiques. Les réglementations chinoises, bien que pionnières, risquent de freiner l’innovation pour les équipes ayant un intérêt à rendre leurs produits publics. En outre, même si elle a réalisé des progrès notables en dépit des contrôles internationaux à l’exportation de technologies spécialisées, l’industrie chinoise des semi-conducteurs n’est toujours pas en mesure de répondre à la demande en forte croissance des puces d’accélération de l’IA.
Le maintien du leadership dans la course à l’intelligence artificielle générale (AGI) est presque certainement perçu en Chine et aux États-Unis comme crucial pour leur sécurité nationale. À cette fin, il est presque certain que la Chine continuera à utiliser sa panoplie d’outils licites et illicites pour soutenir sa croissance, y compris l’espionnage économique et le recrutement de talents étrangers. Le gouvernement des États-Unis et ses alliés devraient surveiller de près les développements majeurs des entreprises chinoises d’IA générative, de même que les investissements publics et privés dans la recherche et le développement, en plus de surveiller les indicateurs de diffusion de l’IA, tels que les applications et les brevets. Les entreprises d’IA occidentales devraient envisager de se protéger de manière proactive contre la distillation de modèles et le vol de propriété intellectuelle (PI). Les fabricants de matériel informatique occidentaux soumis à des contrôles à l’exportation devraient continuer à améliorer leurs processus de diligence raisonnable envers les clients finaux pour rester en conformité et éviter de vendre à des mandataires d’entités sanctionnées par les États-Unis. Les gouvernements, les universités et les entreprises occidentales devraient adopter des politiques qui facilitent le recrutement et la rétention des talents mondiaux en matière d’IA.
Key Findings
- L’écosystème chinois de l’IA, qui mûrit rapidement, favorise très probablement une collaboration active entre le gouvernement, l’industrie et le milieu universitaire, et bénéficie des progrès constants dans la fabrication de semi-conducteurs.
- Dès le début 2025, le financement par le gouvernement des technologies liées à l’IA est probablement sur une trajectoire ascendante tant aux États-Unis qu’en Chine, et le financement global sous l’égide du gouvernement chinois dépasse probablement l’investissement des gouvernements fédéral et étatiques américains. Cependant, l’investissement total du secteur privé dans les entreprises d’IA aux États-Unis dépasse largement l’investissement du secteur privé en Chine.
- Le système réglementaire de la Chine entrave probablement les capacités d’IA du pays et prolonge les délais de développement et de déploiement, mais uniquement parmi les développeurs visant des produits destinés au public, ce qui ne devrait pas l’empêcher d’avancer dans les technologies de pointe.
- Le vivier international de talents en IA continue probablement de favoriser les États-Unis en raison d’un avantage migratoire continu, bien qu’en déclin, et de la qualité des établissements d’enseignement d’élite, mais les implications pratiques de cet avantage en termes de concurrence dans ce domaine s’érodent probablement.
- La diffusion de l’IA plutôt que l’innovation déterminera très probablement le « vainqueur » de la course aux bénéfices économiques et géopolitiques de la technologie, mais il est difficile de dire lequel de la Chine ou des États-Unis présente des niveaux de diffusion plus élevés. Un indicateur (les brevets) montre néanmoins que la Chine a une longueur d’avance dans de nombreux secteurs.
- Selon l’analyse des benchmarks de modèles (scores Elo) et des évaluations d’experts du secteur par Insikt Group, les modèles d’IA générative chinois ont probablement désormais un écart de performance de trois à six mois par rapport à leurs concurrents américains, bien que ce décalage se réduise.
- La Chine a tout intérêt à combler l’écart de performance tout en maintenant des coûts compétitifs en stimulant l’adoption de modèles d’IA générative chinois tant au niveau national qu’international.
- L’accès à des données d’entraînement de haute qualité et à la propriété intellectuelle est un marché de plus en plus disputé, sur lequel les États-Unis semblent conserver leur position dominante. Les entreprises des deux pays exploitent probablement le contenu généré par les utilisateurs (UGC) pour entraîner des modèles d’AI générative.
- L’adoption de l’open source est plus répandue parmi les entreprises d’IA chinoises, ce qui permet sans doute à la Chine de diffuser ses modèles plus largement que les modèles propriétaires américains.
- Les contrôles à l’exportation américains ont presque certainement incité le gouvernement chinois à accélérer le financement de ses industries d’équipements et de semi-conducteurs liés à l’IA comme de son infrastructure de calcul haute performance pour l’entraînement et l’hébergement des modèles d’IA.
- L’industrie chinoise des semi-conducteurs étant probablement toujours confrontée à un goulot d’étranglement dans la production de puces de moins de 7 nanomètres (nm), elle tente certainement de développer ses propres outils de lithographie par rayonnement ultraviolet extrême (EUV) au moyen de techniques alternatives pour faire progresser la production nationale d’accélérateurs d’IA.
- Bien que l’administration présidentielle américaine actuelle ait signifié que le maintien de la position de leader des États-Unis dans le développement de l’IA était une priorité, les premières mesures visant à réduire le financement public de certaines recherches scientifiques et à cibler les étudiants internationaux en raison d’infractions présumées aux visas risquent de compromettre cet objectif.
Background
La course à l'AGI, qui devrait aboutir d'ici cinq à dix ans selon les estimations des experts de l'AI et des leaders du secteur, revêt une importance considérable pour la sécurité nationale et la croissance économique. La baisse du coût et la disponibilité généralisée des modèles d'AI s de niveau humain, qui permettent à l'AI d'accomplir la plupart des tâches précédemment effectuées par les humains, et ce, mieux que les humains, vont très probablement bouleverser l'avenir du travail tout en entraînant une croissance économique explosive. L'AI devrait ainsi contribuer à hauteur de 15 700 milliards de dollars à l'économie mondiale d'ici 2030. Les chercheurs continuent de débattre des risques existentiels et de l'utilisation malveillante de AI l', qui vont de la facilitation des menaces chimiques, biologiques, radiologiques et nucléaires (CBRN) au ciblage des processus démocratiques et au soutien des cyberopérations offensives. La notion deAI suprématiede l'intelligence artificielle ( ") " résume les enjeux géopolitiques de la course à l'AGI, dans laquelle les États-Unis et la Chine sont considérés par beaucoup comme les précurseurs.
AI Le 20 janvier 2025, la société chinoise de recherche en intelligence artificielle DeepSeek a lancé R1, un modèle de langage large (LLM) open source capable de raisonner, concurrençant ainsi le modèle o1 d'OpenAI, alors à la pointe de la technologie. AI La semaine suivante, la société américaine de matériel informatique Nvidia a perdu 593 milliards de dollars en valeur boursière, ce qui représente la plus importante perte de capitalisation boursière de l'histoire des États-Unis. "Les médias ont comparé la sortie de la version R1 de DeepSeek au moment Spoutnik de la course à l'espace,", en référence au changement rapide et inattendu dans la perception des capacités de l'adversaire après le lancement surprise du satellite Spoutnik par l'Union soviétique le 4 octobre 1957.
"" La théorie de l'écart en matière de missiles entre les États-Unis et l'Union soviétique () est une analogie de la guerre froide qui semble plus précise pour décrire les perceptions actuelles des menaces. À l'instar de la production de missiles, la course à l'AGI ne se mesure pas uniquement à la capacité d'innovation (lancement du Spoutnik), mais également à la capacité de diffusion, c'est-à-dire la capacité des écosystèmes nationaux à aligner les capitaux, les talents et les politiques afin de convertir rapidement les innovations en processus économiquement productifs (victoire de la guerre froide). L'analogie avec le fossé missile est également pertinente dans la mesure où les dirigeants américains ont longtemps disposé de données inexactes sur les capacités balistiques soviétiques ; ce n'est qu'en 1961 que les innovations en matière d'imagerie satellite ont permis aux décideurs d'obtenir des données fiables sur ce fossé dit « fossé des missiles de l'"»." "À la suite du lancement du projet satellite CORONA destiné à surveiller les capacités des missiles balistiques intercontinentaux soviétiques et les essais nucléaires chinois, le président américain Lyndon Johnson a admis en 1967 : « Nous avons dépensé entre 35 et 40 milliards de dollars pour le programme spatial. » [...] Nous faisions des choses inutiles. Nous construisions des choses dont nous n'avions pas besoin. Nous nourrissions des craintes qui n'avaient pas lieu d'être." De même, les progrès (réels ou spéculatifs) réalisés par la Chine dans le développement de l'AI sont très susceptibles d'alimenter le financement de la recherche sur l'AI aux États-Unis, où les dépenses d'investissement dans l'AI devraient atteindre plus de 320 milliards de dollars en 2025, et d'influencer les opinions sur des questions telles que la réglementation de l'AI.
Le maintien d’une perception précise de la menace que représente l’IA chinoise sera certainement essentiel pour les principaux décideurs économiques et de la sécurité nationale aux États-Unis et chez leurs partenaires dans les années à venir. Malgré la perception publique de progrès soudains et opaques à travers le prisme d’un « moment Spoutnik », le développement de l’écosystème de l’IA en Chine résulte sans aucun doute d’investissements à long terme, d’innovations itératives et de la nécessité de gains d’efficacité face aux contrôles renforcés des exportations de puces.
L’industrie et le paysage de l’IA en Chine
En juillet 2017, le Conseil d'État chinois a publié le Plan de développement de l'intelligence artificielle de nouvelle génération ( ")" (AIDP ; 新一代人工智能发展规划), qui trace une voie ambitieuse pour atteindre l' "" AI theories, technologies, and applications et devenir le principal centre mondial d'innovation en matière d'intelligence artificielle " AI innovation center" d'ici 2030. Pour atteindre ces objectifs, l'AIDP préconise (en partie) les activités énumérées ci-dessous. L'AIDP a également souligné les principaux défis auxquels la Chine était confrontée à l'époque — et auxquels elle continue dans une certaine mesure de faire face —, notamment l'absence de percées dans les domaines de la théorie de l'AI, des algorithmes, des puces haut de gamme et d'autres ressources et produits. AI Depuis lors, les universités et les entreprises chinoises se sont de plus en plus impliquées dans des conférences internationales à la pointe de la recherche sur l'AI et ont publié des centaines de modèles d'AI s génératives. Parallèlement, l'industrie chinoise des semi-conducteurs continue de développer ses capacités malgré les restrictions internationales.
Selon l’AIDP, la Chine chercherait — et a commencé à bien des égards, comme le montre ce rapport — à :
- Soutenir un cadre de développement qui permet à l’industrie, au milieu universitaire et à d’autres secteurs de poursuivre des innovations conjointes et transdisciplinaires
- Rechercher des avancées en matière de R&D, d’applications et d’industrie en général, y compris tout au long de la chaîne industrielle liée à l’IA
- Améliorer la formation et le recrutement des talents, en particulier en matière d’IA et de ses applications dans d’autres domaines
- Promouvoir les applications de l’IA et les innovations liées à l’IA dans l’industrie, les entreprises et les services
- Coordonner le soutien de l’IA dans les principaux piliers scientifiques et technologiques (S&T) de la Chine, y compris les programmes clés, les mégaprojets, les bases et les plans de développement des talents
- Adopter un système de législations, de règlements et de normes pour accompagner le développement de l’IA
- Diffuser des informations sur les progrès de l’IA en Chine pour encourager une société enthousiaste et favorable au développement de l’AI
L'appareil chinois d'innovation en matière d'&s et de technologies met très probablement l'accent (même s'il est perçu comme insuffisant)sur la collaboration entre le gouvernement (y compris les laboratoires et les entreprises publiques), l'industrie et le monde universitaire. En conséquence, les entités de chacun de ces secteurs contribuent au développement de l'AI e en Chine. Les entités issues des trois secteurs apportent une contribution de plus en plus importante à l'AI, à l'&, à la diffusion et aux applications. Les contributions à la recherche théorique sont visibles dans les articles scientifiques acceptés depuis 2021 par la prestigieuse conférence NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems), consacrée à l'intelligence artificielle. Le tableau 1 présente des exemples d'entités gouvernementales, industrielles et universitaires parmi les quinze premières institutions mentionnées comme affiliation d'un ou plusieurs coauteurs d'articles acceptés par la conférence (2021-2024). Il convient de noter qu'aucun des quinze principaux contributeurs chinois au NeurIPS n'est une entreprise publique ; deux d'entre eux figurent néanmoins dans le tableau 1 afin d'indiquer que certaines entreprises publiques tentent néanmoins de contribuer à l'avancement de l'AI de pointe et y parviennent parfois.
Table 1: Entités gouvernementales, industrielles et universitaires chinoises ayant obtenu le plus grand nombre de soumissions acceptées à NeurIPS (2021-2024) (Source : PaperCopilot
Le laboratoire d'AI, à Shanghai (SHLAB ; 上海人工智能实验室), illustre parfaitement la manière dont le système chinois de « S&T » favorise la collaboration intersectorielle et intra-sectorielle. Le SHLAB a été créé en 2020 en tant qu'"nstitution de recherche scientifique de type nouveau, presque certainement affiliée à l'État" (新型科研机构). " Décrit comme une base de recherche complète à grande échelle d'", le SHLAB offre des référentiels et des plateformes d'informations open source qui facilitent le développement de l'AI dans des domaines spécifiques. " Par exemple, son OpenMMLab est un systèmed'algorithmes de vision par ordinateur open source "qui vise à faciliter les applications universitaires et industrielles ; il revendique des utilisateurs dans plus de 100 pays et territoires (la figure 1 montre les affiliations des utilisateurs déclarées). Le site Web de SHLAB affirme également avoir conclu des partenariats stratégiques avec au moins treize universités à travers la Chine. "Cet institut de recherche contribue également de manière significative à la recherche technique de la Chine en matière de sécurité de l'AI, et a également commencé à produire des documents d'orientation" afin de promouvoir la sécurité de l'AI. En juillet 2023, le Groupe de travail général sur la normalisation de l'intelligence artificielle en Chine (国家人工智能标准化总体组) a annoncé la création d'un groupe de travail axé sur les grands modèles (大模型专题组) dirigé par SHLAB et composé des entreprises Baidu, Huawei, Qihoo 360, China Mobile, iFlytek et Alibaba.
Selon les informations publiées par l'Administration chinoise du cyberespace, 302 modèles de services d'AI s génératives sont entièrement enregistrés en Chine depuis janvier 2025. Les entreprises pionnières notables qui contribuent aux capacités de la Chine en matière de LLM — issues pour la plupart du secteur privé, certaines figurant dans les données NeurIPS — comprennent DeepSeek, Alibaba, Baidu, 01.AI, Tencent, Stepfun, ByteDance, Infinigence AI et ModelBest. "Soulignant l'importance des liens entre le monde universitaire et l'industrie, les nouveaux « tigres de l'AI » chinois" — Baichuan AI, MiniMax, Moonshot AI et Zhipu AI — ont été fondés par des professeurs et des diplômés de l'université Tsinghua.
L'industrie chinoise des semi-conducteurs joue un rôle essentiel dans le soutien de l'écosystème du pays en matière de développement de l'AI, qui est sans aucun doute crucial pour atteindre les objectifs de l'AIDP. Face aux efforts explicites des États-Unis pour freiner les avancées de la Chine dans les domaines de l'AI s et des semi-conducteurs, le soutien de la Chine, notamment financier, à son industrie nationale des semi-conducteurs s'est très certainement accéléré. Un des vecteurs de l'investissement public, le Fonds d'investissement pour l'industrie intégrée des circuits imprimés en Chine ("Big Fund"; 国家集成电路产业投资基金), détenait une participation minoritaire dans au moins 74 entreprises nationales de semi-conducteurs en février 2023. Huawei est un acteur particulièrement important et en pleine expansion dans l'industrie chinoise des semi-conducteurs, mais plusieurs entreprises chinoises progressent ou expérimentent des méthodes (tableau 2) qui, bien qu'elles soient loin d'être à la pointe de la technologie et probablement insuffisantes pour répondre à la demande intérieure à l'heure actuelle, pourraient permettre à long terme de réduire la dépendance de la Chine vis-à-vis des États-Unis et d'autres pays. En mars 2025, Bloomberg a rapporté (en citant des sources anonymes) que le groupe chinois Ant Group avait trouvé un moyen de former des modèles d'AI s à l'aide de puces produites localement, à un coût moindre mais avec des résultats similaires à ceux obtenus avec des puces américaines.
Table 2: Preuves du développement et étapes importantes de l'industrie nationale des semi-conducteurs en Chine (Source : Insikt Group)
L'espionnage économique, qu'il soit mené par l'État ou non, contribue très probablement aux progrès réalisés par la Chine dans le développement de ses industries de l'AI, et des semi-conducteurs. Il serait inexact d'attribuer tous les progrès à cette activité, mais l'espionnage dirigé par le gouvernement et tacitement autorisé reste très certainement un instrument important dans la boîte à outils de la Chine pour parvenir à la modernisation. En octobre 2023, les responsables des services de renseignement de l'alliance des Cinq Yeux ont identifié l'AI comme l'un des secteurs ciblés par les actions illicites de la Chine. En février 2025, le ministère américain de la Justice a inculpé un ancien ingénieur logiciel de Google pour avoir prétendument tenté, entre mi-2022 et mi-2023, de voler des informations exclusives sur du matériel et des logiciels permettant le calcul intensif à l'appui de grands modèles d'AI. L'ingénieur aurait eu l'intention d'utiliser ces informations pour soutenir sa propre entreprise et une autre entreprise en phase de démarrage dans le domaine de l'IA. En novembre 2024, une ancienne employée de la société sud-coréenne SK Hynix Inc. a été reconnue coupable d'avoir imprimé et tenté de conserver des documents confidentiels sur des solutions de fabrication de semi-conducteurs au milieu de l'année 2022, probablement dans le but de faciliter son intégration à un nouveau poste chez Huawei. Bien qu'il ne s'agisse pas toujours d'une forme d'espionnage, le secteur de l'AI s en Chine bénéficie très probablement des efforts concertés visant à attirer et à recruter des talents étrangers. De plus, il existe des preuves que des entreprises chinoises ont contourné les conditions d'utilisation de plateformes étrangères afin d'améliorer leurs propres modèles grâce à des techniques de distillation de modèles.
Financement gouvernemental et par capital-risque (VC)
Le financement des technologies liées à l'IA devrait connaître une tendance à la hausse aux États-Unis et en Chine à partir de début 2025. Il est difficile d'établir des comparaisons directes en raison de problèmes de définition et, en particulier en ce qui concerne la Chine, du manque de transparence des données, mais le financement fédéral américain de l' AI civile (non militaire) dépasse probablement celui du gouvernement central chinois de plusieurs milliards de dollars par an, surtout si l'on tient compte de la baisse des dépenses de Pékin jusqu'en 2023 environ (probablement due en partie à la COVID-19). Le solde des investissements publics, si l'on tient compte des activités menées au niveau des États et des provinces, semble favorable à la Chine, où des fonds d'orientation combinent des capitaux publics et privés pour investir environ 16 milliards de dollars par an dans des entreprises susceptibles d'être liées à l'IA (au sens large). L'investissement total du secteur privé dans les entreprises de l'AI aux États-Unis dépasse largement celui de la Chine.
Selon Federal Budget IQ, le gouvernement fédéral américain a augmenté ses dépenses consacrées à l'AI, à la recherche et à l'&, dans le domaine des technologies de l'information, de 8,2 milliards de dollars en 2021 à 10,4 milliards de dollars en 2024, soit une augmentation de près de 27%. Le budget de l'exercice 2025 prévoit 11,2 milliards de dollars pour les dépenses liées à l'AI, à la recherche et à l'&. &Si l'on exclut les dépenses du ministère américain de la Défense (DoD ; 2,035 milliards de dollars) et de l'Agence pour les projets de recherche avancée de défense (DARPA ; 1,41 milliard de dollars), les dépenses fédérales américaines consacrées à l'AI, à la R&D en matière de technologies de l'information et de la communication pour des applications civiles s'élèvent à environ 7,33 milliards de dollars. "Dans ce cadre, le budget consacré à l'" AI (1,955 milliard de dollars) représente la part la plus importante, même si les fonds alloués au domaine de l'AI, susceptible d'être lié au calcul haute performance, augmentent également rapidement. "Le budget fédéral américain consacré à l' de base" et à l'" transversale " AI pour l'exercice 2025 s'élève à 2,8 milliards de dollars (hors DoD et DARPA).
En Chine, le financement total de l'AI par le gouvernement central est beaucoup plus opaque. &L es figures 2 et 3 illustrent les investissements probables liés à l'IA dans la R&D fondamentale, appliquée et expérimentale au cours des dernières années pour deux des plus grandes institutions publiques chinoises : la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (NSFC) et l'Académie chinoise des sciences (CAS). Plus précisément, la figure 3 présente les données issues des budgets de trois instituts de la CAS particulièrement axés sur l'AI. La figure 4 montre les fonds théoriquement alloués à la recherche qui sera menée dans le cadre du mégaprojet chinois « "Nouvelle génération d'" artificielle » (科技创新 2030—"新一代人工智能"重大项目). Outre ces données et tendances, les deux organisations qui supervisent près de la moitié des laboratoires clés nationaux (SKL) de Chine, à savoir le ministère de l'Éducation et la CAS, ont alloué un budget cumulé de 2,4 milliards de RMB (327 millions de dollars) à des postes budgétaires liés à la R&. Sur ce montant, environ 29% seraient allés aux SKL dans le domaine des technologies de l'information et de la communication, en supposant que les fonds aient été répartis de manière égale entre tous les SKL supervisés par ces organisations et sans tenir compte d'autres inconnues connues.
Insikt Group AIL'examen des données résumées ci-dessus et des informations provenant d'autres sources de financement du gouvernement central nous amène à estimer, avec un faible degré de confiance, que le gouvernement central chinois consacre chaque année plusieurs milliards de dollars américains à la R&D susceptible d'être liée à l' AI , soit un montant similaire à celui consacré par le gouvernement américain à l'" de base ( ") et à l'" transversale ( ") (à l'exclusion du département américain de la Défense et de la DARPA). " AI Étant donné que les activités de base de l'"(" ) et les activités transversales de l'"( ) ont une définition claire et que l'estimation du financement chinois repose sur une visibilité imparfaite du programme de recherche ciblé, il est probable que le financement fédéral américain de l'AI soit supérieur à celui du gouvernement central chinois. Toutefois, l'investissement total du gouvernement chinois dans l'AI, par le biais de fonds d'orientation, dépasse probablement l'investissement cumulé des gouvernements fédéral et des États américains (voir ci-dessous pour plus de détails).
La tendance à la baisse observée au début des années 2020 est probablement liée à l'impact de la COVID-19 sur l'économie chinoise, mais doit également être considérée avec prudence compte tenu du manque de données provenant d'autres canaux de financement du gouvernement central. Début 2025, les acteurs du gouvernement central ont manifesté un intérêt croissant pour l'AI. En janvier 2025, la Banque de Chine a annoncé un plan quinquennal visant à soutenir financièrement la chaîne de valeur de l'industrie de l'AI, avec un minimum d'un billion de yuans (138 milliards de dollars). En mars 2025, la Commission nationale chinoise pour le développement et la réforme a annoncé la création d'un Fonds national d'orientation pour l'investissement dans l'innovation (国家创业投资引导基金). " Ce nouveau fonds, qualifié de « fonds porte-avions » d'", cherchera à lever un trillion de yuans (138,2 milliards de dollars) tout en concentrant ses investissements sur les start-ups, les entreprises en phase de démarrage, les petites et moyennes entreprises dans des domaines d'"de pointe tels que l'", l'AI, la science quantique et les énergies du futur. Témoignant de l'importance accordée au concept de capital patient « d'"»," la durée du fonds est fixée à vingt ans, soit environ cinq ans de plus que la plupart des autres fonds d'orientation.
Des fonds d'orientation gouvernementaux, tels que celui annoncé en mars 2025, ont été créés à plusieurs niveaux de gouvernement en Chine et combinent des fonds provenant de sources gouvernementales et non gouvernementales (y compris des entreprises). Cela pose un défi lorsqu'on tente d'isoler uniquement le financement du gouvernement central. " AI Cependant, une étude publiée par le Bureau national de recherche économique (NBER) a révélé que, plus largement, au niveau des gouvernements centraux, provinciaux et locaux, ces fonds d'orientation ont été investis de manière efficace dans 9 623 entreprises innovantes uniques par le biais de plus de 20 000 transactions, pour un total de 184 milliards de dollars américains d'" s entre 2000 et 2023, la majorité des transactions ayant eu lieu depuis 2013. En annualisant cette estimation sur la période 2013-2023, on obtient une dépense moyenne de 16,7 milliards de dollars par an, bien que la méthode utilisée par l'étude du NBER pour identifier les entreprises de l'AI soit très large et puisse conduire à une surestimation. Il existe des initiatives au niveau des États américains, telles que le consortium Empire AI de New York, qui a reçu 565 millions de dollars de financement public et privé, mais elles ne sont probablement pas à la hauteur du financement infranational en Chine, qui augmente régulièrement. En janvier 2025, deux sociétés d'investissement chinoises soutenues par l'État ont annoncé la création d'un Fonds national d'investissement dans l'industrie de l'intelligence artificielle (国家人工智能产业投资基金) avec un capital initial de 60 milliards de yuans (8,2 milliards de dollars).
Si l’on compare le léger retard probable des dépenses du gouvernement central à l’avance sans doute plus importante des investissements infranationaux par le biais des fonds d’orientation, le gouvernement chinois est peut-être en avance en termes d’investissement total dans l’IA. Toutefois, l’investissement total du secteur privé dans les entreprises d’IA aux États-Unis dépasse largement les investissements du secteur privé en Chine. Cela est visible dans les données (Figure 5) recueillies par l’Institut d’intelligence artificielle centrée sur l’humain de l’Université de Stanford (Stanford HAI) et l’Observatoire des technologies émergentes (ETO), un projet du Centre pour la sécurité et les technologies émergentes de l’Université de Georgetown (CSET). Notons qu’il existe probablement un chevauchement entre les investissements des fonds d’orientation chinois susmentionnés et les données d’investissement du secteur privé, c’est-à-dire que ces données n’excluent probablement pas les investissements dans les entreprises d’IA provenant de sources gouvernementales. Ces données d’investissement du secteur privé sont toutefois plus restreintes ; les données de l’ETO ne reflètent que les investissements dans 2 100 entreprises chinoises d’IA, contre plus de 9 000 entreprises dans l’étude du NBER.
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