Goldman Sachs : Les laboratoires chinois d’IA vont bientôt faire payer leurs modèles open-weight

À quoi ressemble le modèle « paid weights »

La thèse de Goldman décrit un passage du modèle actuel à un nouveau modèle générateur de revenus :

• Modèle actuel : Les modèles open-weight sont publiés sous des licences permissives comme MIT ou Modified MIT. N'importe qui — y compris les grands fournisseurs de cloud comme AWS, Google Cloud et Alibaba Cloud — peut télécharger, héberger et servir les poids gratuitement .
• Modèle projeté : Une approche « paid weights » où les plateformes cloud et les entreprises de « Model as a Service » (MaaS) à fort chiffre d'affaires doivent payer des frais de licence commerciale au développeur du modèle. Les poids restent téléchargeables, mais une utilisation commerciale à grande échelle déclenche un accord de licence séparé et payant .

L'analyste de Goldman Sachs, Ronald Keung, a présenté ce changement comme un moyen de transformer l'adoption mondiale fulgurante en revenus directs pour la première fois . La banque prévoit que les revenus des API et des abonnements aux modèles d'IA en Chine passeront d'environ 35 milliards de RMB en 2026 à 879 milliards de RMB d'ici 2030, portés par une multiplication par 25 de la consommation quotidienne de tokens — et les licences payantes permettraient aux développeurs de capter une partie de cette croissance .

Pourquoi maintenant : performances de pointe et absence de revenus

Deux facteurs clés expliquent pourquoi ce changement se produit maintenant :

1. Des performances de niveau supérieur. Les modèles chinois open-weight comme le Kimi K3 de Moonshot AI et le GLM-5.2 de Zhipu AI rivalisent désormais avec les meilleurs modèles propriétaires américains en termes de performances standardisées . Le rapport de Goldman a caractérisé cette trajectoire comme un passage « du moment d'efficacité-coût de DeepSeek l'année dernière au moment d'intelligence du GLM de Zhipu cette année » . L'écart de performance qui rendait la distribution gratuite nécessaire comme stratégie d'adoption a été effectivement comblé .

2. Une adoption massive sans aucun revenu pour les développeurs. Comme les modèles sont distribués sous des licences open-source, les plateformes cloud peuvent les héberger et les revendre sans rien verser au développeur d'origine. L'augmentation de l'utilisation ne s'est pas traduite en revenus pour les créateurs des modèles . Comme le dit Goldman, le format open-weight signifie que « n'importe qui peut télécharger et héberger les poids gratuitement. Les laboratoires ne gagnent presque rien de cette utilisation » .

Kimi K3 : la preuve par l'exemple

Le Kimi K3 de Moonshot AI, publié le 27 juillet 2026, est l'exemple le plus concret du changement de licence que Goldman décrit . Kimi K3 est un modèle open-weight de 2,8 billions de paramètres — le plus grand jamais publié . Il est distribué sous une licence Kimi K3 sur mesure, et non sous MIT ou Apache 2.0, et comporte des déclencheurs commerciaux explicites :

• Pour la plupart des utilisateurs : Libre d'utilisation, de modification, de fine-tuning et de redistribution du modèle .
• Pour les grandes entreprises MaaS : Si le licencié ou l'une de ses filiales exploite une activité de « Model as a Service » dont le chiffre d'affaires annuel dépasse 20 millions de dollars américains sur une période de 12 mois consécutifs, il doit conclure un accord commercial séparé avec Moonshot avant toute utilisation commerciale .

Le New York Times a noté que Moonshot « cherche également à tirer profit de l'attrait de son modèle en exigeant des utilisateurs à grande échelle qu'ils concluent des accords de licence commerciale » . Un analyste a résumé la situation ainsi : la licence est « open source, mais finalement payante » .

GLM-5.2 : le contre-exemple

En contraste, le GLM-5.2 de Zhipu AI — publié le 13 juin 2026, un modèle de 744 milliards de paramètres en architecture MoE (Mixture-of-Experts) — utilise une licence MIT standard, sans aucune restriction d'utilisation . Les poids sont entièrement ouverts : libres de téléchargement, d'hébergement, de fine-tuning et d'utilisation commerciale, sans aucun seuil de revenus . Zhipu génère des revenus via son API hébergée et son GLM Coding Plan, non par la licence des poids .

La thèse de Goldman est que d'autres développeurs pourraient suivre l'exemple de Moonshot plutôt que celui de Zhipu, en se dirigeant vers des conditions commerciales différenciées à mesure que leurs modèles atteignent la parité avec les rivaux propriétaires .

Ce que cela signifie pour les développeurs et les entreprises

Ce changement a des implications pratiques immédiates :

• Pour les fournisseurs de cloud : Héberger des modèles chinois open-weight pourrait bientôt entraîner des coûts de licence, modifiant l'économie actuelle du cloud .
• Pour les entreprises MaaS : Des sociétés comme Together AI, Fireworks AI, ou toute plateforme revendant de l'inférence en tant que service devront surveiller attentivement les termes des licences. Le seuil de 20 millions de dollars de revenus du Kimi K3 est un indicateur concret à suivre .
• Pour les utilisateurs finaux et les entreprises : L'utilisation interne et l'accès direct à l'API via le service du développeur du modèle ne devraient pas être affectés. Les nouvelles licences ciblent l'hébergement commercial par des tiers .

Goldman elle-même précise qu'il s'agit d'une description d'une incitation, et non d'un plan signé — aucun développeur ne s'est encore engagé à un modèle généralisé de poids payants . Mais avec Kimi K3 déjà sur le marché sous des conditions liées au chiffre d'affaires, la direction est claire. Comme l'a résumé un analyste, « l'ère des poids ouverts sans restriction et gratuits pour tous, venant de DeepSeek, Qwen et GLM, pourrait être plus courte que ce que les développeurs pensaient » .