Récemment, un post publié par Wang Huiwen sur Jike a involontairement révélé un phénomène intrigant : les entreprises d’IA les plus compétitives de Chine se concentrent rapidement dans un même quartier.
Après avoir passé en revue son propre portefeuille, Wang a constaté que si l’on trace un rectangle sur la carte de Pékin — au sud de l’université Tsinghua, à l’est de l’université de Pékin, à l’ouest de Xueyuan Road et au nord de Dazhongsi — les projets situés à l’intérieur de ce périmètre ont généré des rendements d’investissement nettement supérieurs à ceux qui se trouvent à l’extérieur. Plus intéressant encore, ce schéma ne s’applique pas seulement aux projets d’IA dans lesquels il a investi, mais aussi à des entreprises qu’il a manquées, comme DeepSeek, Zhipu, Lovart et Emochi, toutes implantées dans la même zone.
Cette forme de « mysticisme géographique » l’a amené à déclarer qu’à l’avenir, il conseillerait à toutes les entreprises de son portefeuille de déménager vers le « centre de l’univers ».
L’histoire des startups Internet en Chine a déjà connu des centres géographiques. Mais après la pandémie, la logique du travail à distance porté par le SaaS avait un temps pris le dessus. Aujourd’hui, alors que les fondateurs de l’IA font face à des itérations de modèles hebdomadaires et à une demi-vie extrêmement courte de l’avantage informationnel, le travail « dos à dos » — où une conversation n’est qu’à un demi-tour de chaise — redevient le mode dominant. C’est particulièrement vrai pour les modèles de fondation, l’optimisation de l’inférence, l’infrastructure et les domaines connexes, qui exigent naturellement que fondateurs, chercheurs, ingénieurs et responsables produit travaillent dans un environnement de confrontation intellectuelle constante et à haute fréquence.
L’IA est, par essence, une industrie de productivité cognitive.
Dans la « boîte de forte croissance IA » de Wang Huiwen, au-delà des universités de Pékin et de Tsinghua qui en bordent les limites, se trouvent des institutions comme l’université Renmin de Chine, l’université Beihang, l’université des langues et cultures de Pékin et l’université chinoise des géosciences. La zone rassemble plus de 15 laboratoires nationaux clés, sept instituts de recherche de niveau national, ainsi que des entreprises telles que Google, Microsoft, IBM, Intel, AMD, ByteDance, Cambricon, Lenovo et Xiaomi — ce qui en fait sans doute l’un des terreaux de talents les plus denses du pays.
À l’ère Internet, les équipes R&D pouvaient être réparties entre Pékin, Shenzhen, Hangzhou, voire plusieurs villes, et réussir malgré tout à livrer des produits. La plupart des projets Internet se jouaient sur le rythme produit, l’acquisition d’utilisateurs et l’efficacité opérationnelle. L’IA est différente : l’itération des modèles dépend d’une collaboration plus dense entre talents ; l’entraînement et l’inférence exigent des ressources de calcul plus lourdes ; le déploiement produit repose sur des boucles de données plus rapides ; et le jugement technique est étroitement lié aux derniers articles de recherche, aux communautés open source et aux avancées de laboratoire.
C’est pourquoi, pour les startups IA d’aujourd’hui, la ressource réellement coûteuse est la proximité avec les meilleurs talents — ou, plus précisément, la proximité avec le prochain consensus technique émergent et avec une collaboration cognitive à haute intensité.
Lorsque DeepSeek a transféré son département R&D à Pékin au début de 2023, l’entreprise aurait examiné plusieurs immeubles de bureaux de premier plan près de Tsinghua et de l’université de Pékin avant de s’installer finalement au Raycom InfoTech Park, à Haidian. AHS, une entreprise d’AGI pour les entreprises, a choisi un site sur Beisihuan Middle Road, à Haidian, à côté de l’ancien lieu de démarrage de Yu Minhong, ancien élève de l’université de Pékin. « C’est à 15 minutes de vélo de PKU, ce qui facilite le recrutement. »
Si l’on prend un peu de recul, la zone accueille également 30 à 40 sociétés de capital-risque chinoises, plus de 10 fonds guidés par les pouvoirs publics et sept ou huit bureaux chinois de fonds étrangers. Autrement dit, en faisant abstraction de tout biais initial, la « boîte de forte croissance IA » de Wang Huiwen indique aussi une probabilité de réussite plus élevée. Cela ne signifie pas qu’il n’existe pas d’entreprises d’IA en dehors de cette zone ; mais cette zone augmente de manière croissante et constante les chances qu’une jeune entreprise d’IA puisse obtenir talents, consensus, financement et ressources.
« Pour investir dans ces entreprises, nous avons nous-mêmes déménagé près de Tsinghua », a déclaré le dirigeant d’une société d’investissement.
Selon les données de Ruishou Analysis d’IT Juzi, les entreprises d’IA ont représenté 67 % des financements early-stage — amorçage, angel et séries A — en 2025, révélant un net « effet siphon » du capital. Les séries A se transforment aussi de plus en plus souvent en tours « A++ » : les VC ne voulant pas attendre le tour suivant, les levées des entreprises d’IA sont découpées en tranches successives, les investisseurs se précipitant pour sécuriser allocation et timing. « Ne pas investir dans l’IA revient à sortir de la compétition pour l’avenir de la technologie. »
« Quand des entrepreneurs construisent quelque chose en dehors de l’IA, nous demandons toujours : pourquoi cela ne pourrait-il pas être refait avec l’IA ? », a déclaré le même investisseur.
Des équipes denses composées de talents de premier plan, des boucles de rétroaction de données très courtes, des organisations AI-native et des fondateurs à forte intensité cognitive — les critères utilisés pour juger si une entreprise d’IA a réellement pris forme — sont des caractéristiques typiques des entreprises situées dans la « boîte de forte croissance IA » de Wang Huiwen.
Ce qui est intéressant, c’est que presque chaque grande direction — des grands modèles à l’infrastructure IA, des agents aux applications multimodales, de l’intelligence incarnée à l’IA d’entreprise et aux équipes tournées vers la mondialisation — compte des exemples représentatifs dans cette zone relativement restreinte.
Le jour même où Zhipu se rendait à Hong Kong pour sa cotation, juste de l’autre côté de la rue, à l’Académie de Pékin pour l’intelligence artificielle, se tenait dans l’auditorium du premier étage une session consacrée aux « 10 grandes tendances technologiques de l’IA pour 2026 ».
Le « moment Silicon Valley » de l’IA chinoise commence à se doter de véritables coordonnées propres — celles que l’on associe à Palo Alto et Mountain View.
Republié depuis Chuangye Bang
