JPMorgan Chase & Co. constate que le nouveau modèle de langage large V4 de DeepSeek détient un avantage de coût structurel allant jusqu'à 40 fois par rapport à ses rivaux, un écart qui redéfinit le terrain de jeu pour les leaders chinois de l'intelligence artificielle KNOWLEDGE ATLAS et MINIMAX-W. Cet écart de performance provient du fait que DeepSeek exploite son modèle sur sa propre infrastructure, un avantage de type "propriétaire" que les rivaux utilisant des canaux cloud tiers ne peuvent égaler.
« La tarification promotionnelle de DeepSeek V4-Pro définit désormais la frontière du bas coût, tandis que le GLM-5.1 ancre l'extrémité des préférences de qualité », indique un rapport de JPMorgan. « Les poids des modèles peuvent être distribués librement, mais la courbe des coûts ne le peut pas. »
L'analyse par la banque des données incrémentielles depuis le lancement de V4 montre un écart de 40 fois dans la performance d'entrée avec cache (cache-hit) entre l'API officielle de DeepSeek et les services cloud tiers. Cette efficacité dans la réutilisation du cache de préfixe, la densité du trafic et l'allocation de calcul établit un nouveau segment de bas coût sur le marché. Selon les données d'OpenRouter, l'utilisation de V4 est en hausse, tandis que les modèles existants de KNOWLEDGE ATLAS (GLM), MiniMax et même les anciennes versions de DeepSeek n'ont pas connu de baisse généralisée, ce qui suggère que le marché s'étend plutôt qu'il ne se consolide.
Le rapport définit un nouveau défi stratégique pour les deux principaux acteurs de l'IA cotés en bourse. Pour KNOWLEDGE ATLAS, sa monétisation dépend désormais de l'extension de son leadership technologique pour justifier son prix plus élevé. Pour MINIMAX-W, son avantage historique en matière de performance d'infrastructure est maintenant directement contesté. JPMorgan a attribué une note de Surpondérer aux deux sociétés, avec un objectif de cours de 950 HKD pour KNOWLEDGE ATLAS et 1 100 HKD pour MINIMAX-W, signalant sa confiance dans leur capacité d'adaptation tout en soulignant la pression accrue.
Le positionnement Premium de KNOWLEDGE ATLAS
KNOWLEDGE ATLAS doit désormais accroître son avance en termes de performance pour défendre ses tarifs. Son modèle GLM-5.1 devance actuellement le V4 de DeepSeek dans les évaluations, ce qui en fait le choix privilégié pour les utilisateurs sensibles à la qualité. Pour maintenir cela, JPMorgan a déclaré que le prochain cycle GLM doit élargir son avantage dans des tâches complexes liées au workflow, telles que le codage basé sur des agents et le raisonnement à contexte long, où la qualité et la fiabilité sont plus importantes que le coût des jetons. Ne pas étendre cette avance pourrait forcer l'entreprise à céder le marché sensible aux prix à DeepSeek, pour ne conserver qu'une activité plus petite mais à plus forte marge.
Le défi économique de MINIMAX-W
MINIMAX-W, qui rivalisait historiquement sur le débit et la latence, fait face à une pression plus directe. La nouvelle API à bas coût et à un million de contextes de DeepSeek, sur une pile propriétaire hautement efficace, neutralise la proposition de valeur traditionnelle de MiniMax basée sur l'infrastructure. Selon JPMorgan, le successeur du modèle M2.7 de MiniMax devra démontrer une économie de réalisation de tâches nettement meilleure — moins de cycles et de tentatives menant à des coûts globaux inférieurs — pour maintenir sa différenciation face au successeur de V4.
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