Alibaba et Tencent investissent des milliards dans l’IA — mais avec deux stratégies opposées

La course mondiale à l’intelligence artificielle se joue désormais aussi dans les centres de données. En Chine, Alibaba et Tencent, les deux géants historiques de la tech, investissent des milliards pour augmenter leur puissance de calcul — mais leurs stratégies diffèrent nettement.

En 2026, les deux entreprises ont fortement augmenté leurs dépenses d’investissement (capex) liées à l’IA, même après avoir publié des résultats financiers inférieurs aux attentes. Leur raisonnement est simple : dans l’économie de l’IA, la ressource la plus rare n’est plus l’idée ou l’algorithme, mais la puissance de calcul disponible.

Dans le même temps, l’écosystème technologique chinois s’appuie de plus en plus sur des puces développées localement, notamment par Huawei et par les équipes internes d’Alibaba, afin d’élargir les capacités informatiques malgré l’accès incertain aux GPU Nvidia les plus avancés.

Alibaba : construire l’infrastructure avant tout

Parmi les grandes entreprises technologiques chinoises, Alibaba adopte l’approche la plus agressive sur l’infrastructure.

Le groupe s’est engagé dans un plan d’investissement d’environ 380 milliards de yuans (près de 56 milliards de dollars) sur trois ans, principalement consacré à la construction de centres de données, à l’augmentation des capacités cloud et à l’entraînement de modèles d’IA.

Le PDG Eddie Wu a même indiqué que l’entreprise pourrait dépasser ce montant si la demande pour les services d’IA continue de croître rapidement.

Dans cette vision, l’infrastructure IA est considérée comme un actif stratégique à long terme, comparable à ce qu’Amazon Web Services ou Microsoft Azure ont construit aux États‑Unis. L’objectif est clair : faire d’Alibaba l’un des principaux fournisseurs de puissance de calcul et de cloud pour l’IA en Chine.

Cette stratégie commence déjà à se refléter dans les performances du cloud d’Alibaba, dont les services liés à l’IA contribuent fortement à la croissance de l’activité.

Mais le coût est élevé à court terme : les investissements massifs dans les centres de données et les infrastructures ont pesé sur la rentabilité, contribuant à la baisse du profit et à des résultats inférieurs aux attentes.

Tencent : l’IA intégrée dans l’écosystème

Tencent suit une stratégie plus prudente et davantage orientée vers les usages.

Au lieu de construire immédiatement une infrastructure gigantesque, l’entreprise intègre progressivement l’IA dans ses plateformes existantes : publicité, jeux vidéo, contenus numériques et services cloud pour les entreprises.

Les résultats du premier trimestre 2026 illustrent cette approche :

• 196,46 milliards de yuans de chiffre d’affaires, en hausse de 9 % sur un an
• 31,94 milliards de yuans de capex, soit une augmentation de 16 % liée en partie aux besoins en IA.

La direction a indiqué que ces investissements devraient s’accélérer dans la seconde moitié de 2026, à mesure que la demande pour les services cloud liés à l’IA augmente.

Contrairement à Alibaba, Tencent lie plus directement ses dépenses à des applications concrètes et des sources de revenus au sein de son vaste écosystème numérique.

Pourquoi dépenser plus malgré des résultats décevants ?

À première vue, l’augmentation des dépenses peut sembler paradoxale : les deux entreprises ont récemment publié des revenus en dessous des attentes, et la rentabilité d’Alibaba a nettement reculé.

Mais pour leurs dirigeants, la puissance de calcul n’est pas une dépense optionnelle : c’est une contrainte stratégique.

La demande pour l’IA — entraînement de modèles, inférence, services cloud pour les entreprises — progresse plus vite que la capacité des infrastructures disponibles. Sans investissements massifs dans les centres de données et les processeurs spécialisés, il devient impossible de répondre à cette demande.

En d’autres termes, la bataille de l’IA ressemble aujourd’hui à une course aux infrastructures : les entreprises qui manquent de puissance de calcul risquent de perdre durablement leur position dans le cloud et les services d’IA.

Le rôle croissant des puces chinoises

Un autre facteur accélère cette dynamique : le développement rapide de semi‑conducteurs conçus en Chine.

L’accès des entreprises chinoises aux GPU Nvidia les plus avancés reste incertain. En réponse, des alternatives locales — notamment celles de Huawei et de la division de puces d’Alibaba — commencent à être produites à plus grande échelle.

Ces processeurs ne rivalisent pas toujours avec les systèmes internationaux les plus performants, surtout pour l’entraînement de très grands modèles. Mais ils peuvent augmenter considérablement l’offre de puissance de calcul pour :

• l’inférence des modèles d’IA
• les services cloud pour les entreprises
• l’exploitation des centres de données

Cette évolution permet aux fournisseurs de cloud chinois de continuer à développer leurs infrastructures, même sans accès complet aux technologies étrangères les plus avancées.

Deux chemins vers l’économie de l’IA

La rivalité entre Alibaba et Tencent illustre deux visions différentes de la prochaine phase du numérique :

• Alibaba : stratégie infrastructurelle — investir massivement dans les centres de données et la puissance de calcul pour devenir la base technologique de l’IA en Chine.
• Tencent : stratégie orientée produits — intégrer l’IA dans un écosystème d’applications existant et augmenter les investissements au rythme de la demande.

Malgré leurs différences, les deux entreprises partagent la même conviction : la croissance de l’IA dépend d’abord de la capacité de calcul disponible. À mesure que les puces chinoises gagnent en production et que les centres de données se multiplient, la construction de l’infrastructure IA du pays pourrait encore s’accélérer dans les prochaines années.

La question clé reste la même pour les investisseurs comme pour l’industrie : à quelle vitesse ces investissements massifs pourront‑ils se transformer en revenus durables ?