Token à l'international, vendre l'électricité chinoise au monde entier

Auteur : Black Lobster, Deep Tide TechFlow

En été 1858, un câble en cuivre traversant l’Atlantique sous-marin reliait Londres à New York.

L’importance de cet événement n’a jamais été la vitesse de transmission, mais la structure de pouvoir : celui qui pose le câble sous-marin peut siphonner le flux d’informations. L’Empire britannique, grâce à ce réseau mondial de télégraphe, tenait dans ses mains le renseignement colonial, le prix du coton, les nouvelles de guerre.

La puissance de l’Empire ne reposait pas seulement sur sa flotte, mais aussi sur ce câble.

Plus de cent soixante ans plus tard, cette logique se répète de manière inattendue.

En 2026, le grand modèle chinois commence à dominer discrètement le marché mondial des développeurs. Selon les dernières données d’OpenRouter, 61 % de la consommation de tokens des dix principaux modèles provient de modèles chinois, dont les trois premiers sont entièrement chinois. Les requêtes API quotidiennes des développeurs de San Francisco, Berlin, Singapour traversent le câble sous-marin du Pacifique pour atteindre les centres de données en Chine, où la puissance de calcul est consommée, l’électricité circule, et le retour des résultats s’effectue.

L’électricité n’a jamais quitté le réseau électrique chinois, mais sa valeur est transférée transfrontalièrement via les tokens.

Migration massive des modèles d’IA

Le 24 février 2026, OpenRouter publie une donnée hebdomadaire : environ 8,7 trillions de tokens consommés par les dix principaux modèles, dont 5,3 trillions par des modèles chinois, soit 61 %. MiniMax M2.5 domine avec 2,45 trillions de tokens, Kimi K2.5 et GLM-5 suivent, tous deux chinois.

Données du 26 février

Ce n’est pas une coïncidence, un déclencheur a tout mis en marche.

Au début de l’année, OpenClaw apparaît soudainement, un outil open source permettant à l’IA de réellement “travailler” : contrôler directement un ordinateur, exécuter des commandes, réaliser en parallèle des workflows complexes. En quelques semaines, ses étoiles sur GitHub dépassent 210 000.

Un professionnel de la finance, John, installe immédiatement OpenClaw, connecte l’API d’Anthropic, et commence à surveiller automatiquement le marché boursier, envoyant des signaux de trading. Quelques heures plus tard, il regarde son solde : quelques dizaines de dollars, tout disparu.

C’est la nouvelle réalité apportée par OpenClaw. Avant, converser avec une IA coûtait quelques tokens, presque rien. Après l’intégration d’OpenClaw, l’IA exécute simultanément plusieurs sous-tâches en boucle, réutilise le contexte, et consomme des tokens de façon exponentielle. La facture s’accélère comme une voiture sous le capot, le niveau d’essence baisse sans fin.

Une astuce circule dans la communauté de développeurs : utiliser un jeton OAuth pour relier directement le compte d’abonnement d’Anthropic ou Google à OpenClaw, transformant la limite mensuelle “illimitée” en carburant gratuit pour l’agent IA, méthode adoptée par beaucoup.

Les mesures de rétorsion officielles suivent.

Le 19 février, Anthropic met à jour ses conditions d’utilisation, interdisant explicitement l’utilisation des abonnements Claude pour des outils tiers comme OpenClaw, et exigeant le passage par une facturation API. Google, de son côté, bloque massivement les comptes d’abonnement via OpenClaw pour accéder à Antigravity et Gemini AI Ultra.

“Le peuple souffre depuis longtemps,” dit Jhon, qui se tourne alors vers les grands modèles nationaux.

Sur OpenRouter, le modèle chinois MiniMax M2.5 obtient un score de 80,2 % en tâches d’ingénierie logicielle, contre 80,8 % pour Claude Opus, la différence est minime. Mais le prix est radicalement différent : 0,3 dollar par million de tokens pour le premier, 5 dollars pour le second, soit un écart d’environ 17 fois.

Jhon change de modèle, le workflow continue, la facture diminue d’un ordre de grandeur, cette migration se produit partout dans le monde.

Chris Clark, COO d’OpenRouter, explique simplement : la part élevée des modèles open source chinois sur le marché s’explique par leur forte présence dans les workflows d’agents déployés par des développeurs américains.

L’exportation d’électricité

Pour comprendre la véritable nature de l’exportation de tokens, il faut d’abord analyser la structure de coût d’un token.

Il paraît léger, un token équivaut à environ 0,75 mot anglais. Une conversation ordinaire avec une IA consomme quelques milliers de tokens. Mais quand ces tokens s’accumulent en trillions, la réalité physique devient lourde.

Les coûts de chaque token se décomposent en deux éléments : la puissance de calcul et l’électricité.

La puissance de calcul correspond à l’amortissement des GPU. Acheter une H100 Nvidia coûte environ 30 000 dollars. Sa durée de vie, répartie par inférence, représente le coût d’amortissement. L’électricité est le carburant du centre de données : en pleine charge, chaque GPU consomme environ 700 watts, plus le refroidissement. La facture électrique annuelle d’un grand centre d’IA peut facilement dépasser plusieurs centaines de millions de dollars.

Visualisons cela sur une carte.

Un développeur américain envoie une requête API depuis San Francisco. Les données traversent le câble sous-marin du Pacifique, atteignent un centre de données en Chine. Le cluster GPU commence à travailler, l’électricité circule du réseau chinois vers les puces, l’inférence se termine, et le résultat revient. Tout cela en une ou deux secondes.

L’électricité n’a jamais quitté le réseau chinois, mais sa valeur, via le token, est transférée à l’échelle transfrontalière.

Ce qui est extraordinaire, c’est que le token n’a pas de forme physique, ne passe pas par la douane, n’est pas soumis à des taxes, et n’est même pas comptabilisé dans les statistiques commerciales officielles. La Chine exporte massivement des services de puissance de calcul et d’électricité, mais dans les données commerciales officielles, c’est presque invisible.

Le token devient un dérivé de l’électricité, l’exportation de tokens est en réalité une exportation d’électricité.

Cela est facilité par le faible coût de l’électricité en Chine, dont le prix global est inférieur d’environ 40 % à celui des États-Unis, une différence physique facilement réplicable par la concurrence.

De plus, les grands modèles chinois disposent aussi d’avantages en termes d’algorithmes et de “course à l’intérieur”.

DeepSeek V3, avec son architecture MoE, n’active qu’une partie des paramètres lors de l’inférence. Des tests indépendants montrent que ses coûts sont environ 36 fois inférieurs à ceux de GPT-4o. MiniMax M2.5, avec ses 229 milliards de paramètres, n’active que 10 milliards.

Au sommet, la “course à l’intérieur” : Alibaba, ByteDance, Baidu, Tencent, Yue’s Shadow, Zhipu, MiniMax… une dizaine d’entreprises se livrent une compétition féroce, les prix ont déjà plongé sous le seuil du profit raisonnable, faire du moins-disant est devenu la norme.

En somme, comme pour l’exportation de la fabrication chinoise, cette stratégie repose sur la maîtrise de la chaîne d’approvisionnement et la “course à l’intérieur”, pour faire baisser drastiquement le prix du token.

De Bitcoin à Token

Avant le token, il y eut une autre forme d’exportation d’électricité.

Vers 2015, les gestionnaires de centrales électriques du Sichuan, du Yunnan et du Xinjiang ont commencé à accueillir des visiteurs étranges.

Ces personnes louaient des usines abandonnées, y installaient des machines, et faisaient fonctionner 24h/24. Ces machines ne produisaient rien, sauf une seule chose : résoudre un problème mathématique infini, pour en tirer un bitcoin.

C’était la première forme d’exportation d’électricité : utiliser l’électricité bon marché — hydroélectrique et éolienne — via des machines de minage pour convertir cette énergie en actifs numériques mondiaux, puis les échanger contre des dollars.

L’électricité ne franchissait aucune frontière, mais sa valeur, via le bitcoin, circulait dans le marché mondial.

Pendant plusieurs années, la puissance de calcul chinoise représentait plus de 70 % du total mondial de minage de bitcoin. L’hydroélectricité et le charbon chinois, par cette voie détournée, participaient à une redistribution mondiale du capital.

En 2021, tout s’est arrêté brutalement. La régulation s’est durcie, les mineurs se sont dispersés, et la puissance de calcul a migré vers le Kazakhstan, le Texas et le Canada.

Mais cette logique n’a jamais disparu, elle attendait simplement un nouveau support. Jusqu’à l’émergence de ChatGPT, avec ses grands modèles concurrents, et la transformation des anciennes mines de bitcoin en centres de données IA. Les machines de minage sont devenues des GPU de puissance, les bitcoins produits se sont transformés en tokens, mais l’électricité reste inchangée.

L’exportation de bitcoin et celle des tokens sont en réalité structurées de façon similaire, mais aujourd’hui, la valeur commerciale du token est bien plus grande.

Le minage de bitcoin est une simple opération mathématique, la valeur du bitcoin est une valeur financière, basée sur la rareté et la confiance du marché, sans lien avec “ce qu’on calcule”. La puissance de calcul n’a pas de productivité intrinsèque, c’est plutôt un sous-produit d’un mécanisme de confiance.

Les grands modèles d’IA, eux, produisent une véritable valeur : des services cognitifs concrets — code, analyses, traduction, créativité. La valeur du token provient directement de son utilité pour l’utilisateur. C’est une intégration plus profonde : si le workflow d’un développeur dépend d’un modèle, le coût de changement augmente avec le temps.

Et il y a une différence clé : le minage de bitcoin a été expulsé de Chine, tandis que l’exportation de tokens est une décision volontaire des développeurs mondiaux.

Guerre des tokens

La première ligne de l’Empire britannique, posée en 1858, symbolise la souveraineté sur l’autoroute de l’information : celui qui possède l’infrastructure peut définir les règles du jeu.

L’exportation de tokens est aussi une guerre sans déclaration officielle, avec de nombreux obstacles.

La souveraineté des données est le premier mur : lorsqu’un développeur américain envoie une requête API traitée par un centre de données chinois, les données traversent physiquement la frontière. Pour un petit développeur ou une application, ce n’est pas un problème. Mais pour des données sensibles d’entreprise, financières ou gouvernementales, c’est une faiblesse. C’est pourquoi la pénétration des modèles chinois dans les outils de développement et applications personnelles est forte, mais leur présence dans les systèmes critiques d’entreprise est quasi inexistante.

L’interdiction des puces est le second mur : la Chine fait face à des restrictions à l’exportation de ses GPU haut de gamme Nvidia. Les architectures MoE et les optimisations algorithmiques ne peuvent qu’atténuer partiellement cette faiblesse, mais le plafond existe toujours.

Mais ces obstacles ne sont que le début. Un plus grand champ de bataille se dessine.

Les tokens et les modèles d’IA sont devenus un nouveau terrain stratégique entre la Chine et les États-Unis, comparable à la guerre des semi-conducteurs ou d’Internet du XXe siècle, voire à une métaphore plus ancienne : la course à l’espace.

En 1957, l’URSS lance Spoutnik, provoquant la choc aux États-Unis. Rapidement, le programme Apollo est lancé, mobilisant des milliards de dollars actuels, pour ne pas laisser la suprématie spatiale à l’adversaire.

La logique de la compétition IA est étonnamment similaire, mais en beaucoup plus intense. L’espace est une dimension physique, invisible pour le grand public. L’IA, elle, infiltre les capillaires de l’économie : chaque ligne de code, chaque contrat, chaque système décisionnel gouvernemental peut contenir un modèle national. Celui dont le modèle devient l’infrastructure par défaut pour les développeurs mondiaux détient une influence structurelle sur l’économie numérique globale.

C’est précisément ce qui inquiète Washington avec l’exportation chinoise de tokens.

Quand un développeur construit sa bibliothèque de code, son workflow d’agent, ou sa logique produit autour d’un API chinois, le coût de migration croît exponentiellement avec le temps. Même si les lois américaines limitent cette dépendance, les développeurs résisteront en utilisant leurs pieds, comme ils ne peuvent aujourd’hui abandonner GitHub.

L’exportation de tokens n’est peut-être que le début de cette longue compétition. La Chine ne prétend pas renverser le système, elle offre simplement, à moindre coût, un service accessible à tous via API.

Cette fois, ce sont les équipes de développeurs à Hangzhou, Pékin, Shanghai, et les clusters GPU tournant jour et nuit dans un sud de la Chine, qui ont posé la première pierre de cette bataille.

Il n’y a pas de compte à rebours, cette guerre se joue 24h/24, en tokens, sur chaque terminal de chaque développeur.