Qui vaut vraiment plus entre Kimi et DeepSeek ?

（Cet article est écrit par Singularity Research Society, publié avec l’autorisation de Titanium Media）

Texte | Singularity Research Society, Auteur｜Yán Xù, Éditeur｜Mèng Wén

Récemment, ce qui est appelé les « Jumeaux Open Source de l’IA chinoise » Kimi (l’ombre de la lune) et DeepSeek (Recherche Approfondie) font intensément parler d’eux.

D’abord, de nouveaux modèles sont continuellement lancés. Kimi vient de sortir K2.6, et DeepSeek a rapidement publié V4.

Ensuite, il y a eu un changement radical dans la tendance du marché financier.

Il y a deux jours, Kimi a annoncé avoir réalisé environ 2 milliards de dollars de financement, avec Meituan Longzhu en tête, valorisant l’entreprise à environ 20 milliards de dollars après l’investissement. Après trois cycles de financement et près d’un an de commercialisation, le ARR de Kimi a dépassé 200 millions de dollars, avec une croissance accélérée des revenus par abonnement payant et API.

Presque en même temps, DeepSeek, qui avait longtemps refusé de se financer et dépendait presque entièrement de l’autofinancement par la quantification de Fantom, a officiellement ouvert ses portes à des financements externes.

La dernière information divulguée indique que DeepSeek prévoit de lever 50 milliards de yuans, son fondateur Liang Wenfeng envisageant d’investir en priorité 20 milliards de yuans, représentant 40 % de cette ronde. La valorisation post-investissement, passant d’un niveau initial de plusieurs milliards de dollars à plus de 51,5 milliards de dollars, soit environ 2,5 fois celle de Kimi.

Une fois concrétisé, ce sera non seulement le plus grand record de financement unique dans l’histoire de l’IA chinoise, mais aussi le plafond de valorisation lors de la première levée de fonds pour toutes les startups chinoises.

Étant toutes deux des modèles open source, défiant également le trillion de paramètres, pourquoi la différence de mise sur la table entre ces deux entreprises est-elle si grande ?

Deux saveurs d’argent

Si l’on ne regarde que le montant du financement, Kimi est actuellement la startup de grands modèles la plus réussie en Chine.

Depuis sa création en 2023, le financement total de Yue Zhi An Mian a dépassé 37,6 milliards de yuans.

Ce chiffre paraît impressionnant. Mais en le décomposant, on découvre que ce que Kimi a obtenu n’est pas seulement de « l’argent », mais tout un système de ressources profondément liées aux capitaux, aux fournisseurs de cloud et aux géants de l’Internet.

Au début de 2024, Alibaba a investi environ 800 millions de dollars dans Kimi, devenant son actionnaire majoritaire avec environ 36 % des parts. Ce financement marque un véritable tournant pour Kimi.

Cependant, ces 800 millions de dollars ne sont pas entièrement en cash. Une partie importante a été sous forme de crédit de capacité de calcul via Alibaba Cloud, la contribution réelle étant inférieure à 600 millions de dollars.

En d’autres termes, ce que Kimi a reçu comme « munitions » est essentiellement une avance sur des ressources cloud ; la consommation diminue la limite de crédit, et Alibaba enregistre cette partie comme revenu cloud.

Entre fournisseurs de cloud et startups de grands modèles, « vous m’avez dans votre poche, je vous ai dans la mienne » prend ici une nouvelle signification.

Plus tard, Tencent a souscrit en excès lors d’une ronde de financement, devenant ainsi, avec Alibaba, un concurrent direct, tous deux devenant des actionnaires importants de Kimi.

Dans cette dernière levée de 2 milliards de dollars, des investisseurs comme Meituan Longzhu, China Mobile, CPE Yuanfeng ont rejoint la liste, Alibaba et Tencent ayant également souscrit en excès lors des précédentes rondes.

Il se murmure que Tencent est aussi en contact avec DeepSeek. Il investit à la fois dans Kimi et dans DeepSeek.

Pour Tencent, cela ressemble à une « stratégie d’assurance dans l’ère de l’IA » ; mais pour Kimi, Tencent joue à la fois un rôle de contrepoids à Alibaba et pourrait aussi devenir une force financière derrière un concurrent.

C’est la réalité des startups d’IA sur le marché. Plus d’argent, mais chaque somme porte aussi ses propres revendications.

Derrière DeepSeek, il y a Fantom Quantitative. Depuis longtemps, le développement de DeepSeek est presque entièrement financé par les fonds propres de Fantom, sans VC externe, sans calendrier de financement, ni lien avec un fournisseur de cloud.

Ainsi, ces dernières années, Liang Wenfeng pouvait ne rien précipiter. Tandis que d’autres se battaient pour la commercialisation, il se concentrait sur l’efficacité de l’entraînement ; d’autres s’arrachaient les portes, lui continuait à faire de l’open source.

Aujourd’hui, DeepSeek se prépare à introduire pour la première fois des capitaux externes. Mais même dans ce cas, Liang Wenfeng conserve fermement le contrôle, planifiant d’investir lui-même 200 millions de yuans, représentant 40 % de cette ronde. On murmure que le Fonds d’Investissement de l’Industrie des Circuits Intégrés National aurait négocié pour en prendre la tête, la présence de l’État pourrait changer la nature de DeepSeek.

Ces deux types de financement correspondent en fait à deux formes d’entreprises : si Kimi est l’exemple typique d’une startup d’IA sur le marché, DeepSeek ressemble davantage à une « capacité stratégique nationale ».

Plus intéressant encore, alors que le public compare encore la puissance des modèles des deux entreprises, leurs bases technologiques ont en réalité commencé à « fusionner » discrètement.

Dans le rapport technique de DeepSeek V4, on trouve l’optimiseur Muon proposé par Kimi ; dans l’architecture sous-jacente de Kimi K2, on retrouve MLA de DeepSeek.

Leurs papiers se citent mutuellement, leurs stacks technologiques s’entrelacent, comme deux engrenages qui s’engrènent, se concurrencent tout en se donnant mutuellement de la puissance.

Source de l’image : APPSO, iFanr

OpenAI a même mentionné dans un article que : Kimi et DeepSeek sont « les deux premières entreprises à reproduire OpenAI-o1 Long-CoT ».

Mais aujourd’hui, elles ne sont plus des « poursuivantes » d’OpenAI. K2.6 a apporté la capacité de programmation en cluster d’agents SWE-Bench Pro à 58,6 % ; V4 a intégré la gestion de contextes d’environ un million de tokens en standard, avec une longueur de sortie portée à 384K tokens.

De plus, les deux entreprises avancent simultanément dans l’adaptation aux puces nationales.

DeepSeek V4 supportera Huawei Ascend 950 dans la seconde moitié de l’année, Cambrian a déjà terminé l’adaptation Day 0 ; Kimi K2.6 commence aussi à supporter l’inférence hybride sur puces nationales. Capacité d’agent, plafond de programmation, contexte d’un million de tokens, adaptation aux puces nationales, écosystème open source… plusieurs axes se croisent presque en même temps.

De « apprendre à penser » à « apprendre à agir », de « modifier Transformer » à « modifier la base de calcul », cette évolution technologique, qui semble se faire en compétition, montre que l’IA chinoise commence à s’éloigner de la simple référence à OpenAI, à réduire sa dépendance à Nvidia, et à tracer sa propre voie dans l’écosystème open source.

Pourquoi faire de l’argent, mais avoir une valorisation plus faible ?

Kimi possède déjà une forme de « startup d’IA mature ».

Elle dispose de produits pour le marché grand public, de clients payants, et d’une trajectoire de commercialisation d’agents de plus en plus claire. Que ce soit par abonnements ou revenus API, la croissance s’accélère.

Le ARR de Kimi, c’est-à-dire ses revenus récurrents annuels, a dépassé 200 millions de dollars. Ce chiffre a été volontairement divulgué par Meituan Longzhu.

Dans le marché primaire, insister sur l’ARR par les investisseurs revient à donner une garantie pour la valorisation. En effet, peu de startups d’IA en Chine ont un modèle de revenus stable.

La logique de DeepSeek est totalement différente : sa stratégie centrale est d’abord de couvrir l’écosystème, puis de parler de commercialisation.

Le prix de l’API de DeepSeek est maintenu à environ un dixième de celui d’OpenAI depuis longtemps. Elle privilégie la pénétration du modèle, l’écosystème de développeurs et l’impact open source, plutôt que les revenus à court terme.

Par conséquent, à ce jour, le chiffre d’affaires réel de DeepSeek n’a toujours pas été rendu public. En revanche, sa base d’utilisateurs s’étend rapidement. Actuellement, DeepSeek compte 127 millions d’utilisateurs actifs mensuels, soit 14 fois plus que Kimi (9 millions).

Ainsi, une situation très subtile apparaît : Kimi, avec un ARR dépassant 200 millions de dollars et une commercialisation plus mature, est valorisée à environ 20 milliards de dollars ; alors que DeepSeek, dont le chiffre d’affaires n’est pas encore public et qui continue à privilégier une ouverture à bas prix, a déjà une valorisation atteignant 51,5 milliards de dollars, soit 2,5 fois celle de Kimi.

Ce qui se cache derrière, c’est en réalité une évolution de la logique d’évaluation du marché du capital.

Aujourd’hui, l’investissement dans l’IA ne récompense plus seulement « combien vous pouvez gagner maintenant », mais aussi « ce que vous pourriez devenir à l’avenir ».

Une fois que le capital national entre en jeu, la narration de DeepSeek pourrait devenir « infrastructure IA nationale », et la logique de valorisation ne se limite plus à un simple ratio cours/bénéfice d’une entreprise commerciale traditionnelle.

Dans le contexte des investissements IA de 2026, le fait que Kimi « fasse de l’argent » pourrait en réalité signifier une limite plus claire, avec moins d’espace pour l’imagination.

Mais cette paradoxe de valorisation ne durera pas longtemps.

The Information mentionne dans un article qu’après cette ronde de financement, DeepSeek « accélérera la planification de ses revenus et la concrétisation commerciale », tout en accélérant le rythme de lancement de ses modèles, « pour se rapprocher des acteurs principaux du secteur ». Selon des sources, la version V4.1, lancée en juin, comprendra également des outils spécifiquement destinés aux entreprises.

Cela signifie que DeepSeek commence aussi à être poussée à raconter une histoire commerciale.

Autrefois, Liang Wenfeng pouvait ne pas se presser. Parce que l’argent de Fantom n’avait pas d’investisseurs externes, ni de cycle de sortie. Mais une fois que des capitaux externes entrent, le compte à rebours commence.

Les défis auxquels Kimi est confrontée aujourd’hui — revenus, croissance, efficacité commerciale, attentes du capital — DeepSeek y sera probablement aussi confronté à l’avenir.

Dans une certaine mesure, le ARR de 200 millions de dollars de Kimi ressemble à une « carte de pionnier ».

Le bilan de Yang Zhilin et Liang Wenfeng

Yang Zhilin et Liang Wenfeng sont tous deux originaires du Guangdong. L’un de Shantou, l’autre de Zhanjiang.

Kimi et DeepSeek sont parmi les premières entreprises chinoises à développer des modèles open source de paramètres atteignant le trillion, et ils partagent une foi technologique très similaire : tous deux croient aux lois de l’échelle (Scaling Law), et défient la limite des modèles de trillion de paramètres.

DeepSeek est plus spécialisé dans les modèles de raisonnement, Kimi met davantage l’accent sur la capacité Agent.

Malgré des trajectoires techniques différentes, leurs objectifs fondamentaux sont très proches. Surtout dans l’innovation architecturale de base, les deux entreprises se croisent presque toujours dans la même direction.

Kimi a publié un article sur la « résidualité de l’attention », DeepSeek a travaillé sur la connexion residuale mHC ;

Kimi explore la « Kimi Linear » dans l’attention linéaire, DeepSeek avance dans l’attention sparse avec DSA. Bien que leurs routes semblent différentes, en réalité, ils remettent en question l’infrastructure « ancienne » du Transformer.

Mais en ce qui concerne la « protection de leur idéal technologique », ils ont choisi des chemins totalement opposés.

La méthode de Yang Zhilin repose sur la conception institutionnelle : actions A et B, structure à double vote, l’équipe technique détient le pouvoir de vote absolu. En plus, Yang Zhilin a introduit Zhang Yutong. Elle est initialement apparue comme associée de GSR Ventures lors des négociations de financement de Kimi, étant la clé pour obtenir à Kimi le financement de près de 1 milliard de dollars d’Alibaba.

Plus tard, en raison de différends d’intérêts avec GSR, elle a quitté le fonds, traversant une période de controverse publique. Fin 2025, elle a officiellement réapparu en tant que « Présidente de Yue Zhi An Mian », responsable de la stratégie, du financement et de la commercialisation.

Or, ces aspects-là ne sont pas la spécialité de Yang Zhilin, ou du moins, il ne souhaite pas y consacrer longtemps son énergie. Yang Zhilin est un fondateur technologique. Lors de la conférence GTC 2026 de Nvidia, il a passé beaucoup de temps à parler de Muon, d’efficacité d’entraînement, de stabilité à l’échelle du trillion de paramètres.

Liang Wenfeng est aussi un technophile, mais il contrôle la société de façon plus directe : avec de l’argent.

Lors de la première levée de fonds externe, il a investi personnellement 200 millions de yuans, représentant 40 % de cette ronde, sans dépendre d’un système institutionnel complexe ni d’arrangements de droits de vote spéciaux, en misant sur une stratégie de « battre le capital avec le capital ».

Il est difficile de dire si cette méthode est meilleure. La conception institutionnelle offre un fort levier avec peu de parts, mais elle est aussi sujette à des frictions, des controverses, voire des coûts inattendus.

Selon des rapports, lors de la création initiale de Kimi, Yang Zhilin a emporté l’équipe clé de Circul Intelligent, mais la décharge d’accords d’exonération des anciens actionnaires n’a pas été entièrement signée. À cette époque, dans un contexte de forte fièvre pour le financement des grands modèles, beaucoup de questions étaient acceptées « pour monter à bord d’abord ».

Avec l’arrivée du financement d’Alibaba, proche de 1 milliard de dollars, les controverses ont commencé à émerger.

Pour Zhang Yutong, qui a négocié cette ronde pour Kimi et était alors gestionnaire associé chez GSR Ventures, son mari Wang Zhen, également co-fondateur de Kimi, a été impliqué. Plus tard, Tiger Zhu a publié un message nocturne sur WeChat évoquant que « la duty fiduciary (devoir fiduciaire) est une ligne rouge », et des actions en arbitrage ont été lancées par d’anciens actionnaires de Circul Intelligent.

Ainsi, une structure d’actionnariat à actions préférentielles bien conçue ne peut pas totalement résoudre les relations personnelles et les questions procédurales laissées lors de la création initiale.

L’argent liquide a l’avantage d’être clair, sans ambiguïté, mais à condition d’en avoir beaucoup, et d’être prêt à l’investir. Liang Wenfeng, avec Fantom derrière lui, peut se le permettre.

Ce choix reflète aussi les différences de ressources entre les deux entreprises. Kimi, dès le départ, est une startup de marché, elle doit apprendre à coexister avec le capital à long terme ; DeepSeek, ayant traversé la phase la plus difficile avec ses fonds propres, peut aborder la question du contrôle de façon plus ferme.

Chacune a sa propre voie.

Techniquement, ils sont mutuellement « infrastructures » l’un pour l’autre. Sur le plan commercial, ils ont évolué sur deux trajectoires différentes. Mais avec DeepSeek qui commence à introduire des capitaux externes, ces trajectoires se rapprochent peu à peu.

L’argent a du poids, et une fois que le capital externe entre, toutes les entreprises devront finalement faire face à la même facture.

Kimi a déjà pris une longueur d’avance, DeepSeek vient juste de commencer.