Le cofondateur de Real Vision, Raoul Pal, affirme que la compétition d’intelligence artificielle entre les États-Unis et la Chine est sans équivalent dans l’histoire des rivalités géopolitiques : une course non pas pour le territoire ou les armes, mais pour le substrat même de l’intelligence.
L’ancien responsable d’un hedge fund de Goldman Sachs, et cofondateur de la plateforme médiatique financière Real Vision, Raoul Pal, a récemment décrit la concurrence de plus en plus intense entre les États-Unis et la Chine en matière d’intelligence artificielle (IA) en des termes tranchants, en déclarant :
« La course à l’IA entre les États-Unis et la Chine est une course que personne ne peut gagner et que personne ne peut se permettre de perdre. Chaque grande compétition entre puissances dans l’histoire portait sur le territoire, les ressources ou les armes. Celle-ci est la première qui n’en porte aucun. C’est une course pour le substrat de l’intelligence elle-même. »
Ses remarques interviennent alors que la course à l’IA entre les deux plus grandes économies a atteint un tournant critique, les deux nations poursuivant des stratégies radicalement différentes. Si les États-Unis conservent un avantage clair à la frontière technologique, notamment en termes d’échelle de calcul, de performances des modèles et de développement des grands modèles de langage (LLM), la Chine a, elle, pivoté vers un modèle axé sur des gains d’efficacité, la diffusion open-source et une intégration poussée de l’IA dans des systèmes du monde physique.
Une analyse de mai 2026 a soutenu que la Chine gagne désormais des dimensions de la course que les analystes occidentaux avaient sous-estimées, à savoir le déploiement domestique de l’IA à grande échelle, l’intégration à la fabrication, et la capacité à construire des modèles concurrentiels avec nettement moins de calcul que ce dont ont besoin les laboratoires de pointe américains.
Plutôt que de chercher une seule percée AGI, la Chine a fragmenté sa stratégie en plusieurs courses menées simultanément, qu’il s’agisse de l’efficacité des modèles, de l’adoption de l’IA ou de systèmes industriels pilotés par l’IA.
Pour Pal, les enjeux concurrentiels dépassent la technologie pure pour toucher à l’architecture économique. S’exprimant lors de Consensus 2026 à Miami, il a proposé un concept appelé « Universal Basic Equity », qui donne aux citoyens des parts de propriété dans les systèmes d’IA, comme réponse structurelle aux pertes d’emplois attendues lorsque l’IA automatise le travail de connaissance à grande échelle.
Cette proposition semble s’inscrire dans la vision de longue date de Pal selon laquelle des modèles d’ownership natifs de la crypto pourraient être mieux placés que les gouvernements pour redistribuer, à terme, les gains économiques issus de l’IA.
Le contexte géopolitique plus large a aussi des implications pour les marchés crypto, car les tensions technologiques entre les États-Unis et la Chine ont déjà influencé les régimes de contrôle des exportations, l’accès aux puces et l’environnement réglementaire des actifs numériques opérant à travers les deux marchés. Une analyse de la Brookings Institution a noté que la compétition s’étend à plusieurs dimensions simultanément (calcul, modèles, adoption, intégration et déploiement), ce qui rend toute évaluation unidimensionnelle de « qui gagne » incomplète.
Ce que le cadrage de Pal ajoute à ce tableau, c’est une dimension philosophique : les enjeux pourraient être sans précédent dans une compétition géopolitique, dans la mesure où les rivalités précédentes sur le territoire, l’énergie ou les armes étaient, au final, des concours de ressources finies. L’intelligence et les systèmes qui la produisent ne sont pas analogues de la même manière. Cette différence, si Pal a raison, peut rendre l’issue de cette course structurellement différente de tout ce qui l’a précédée.
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