Qwen 3.7 Max va casser le marché de l'IA (6× moins cher)

Le 14 mai dernier, un modèle d'IA anonyme, baptisé plus tard Queen 3.7 Max par Alibaba, a fait une apparition remarquée sur le classement Arena AI, surpassant des modèles établis comme Claude et Dipsic. Cet événement, initialement sans annonce officielle, a révélé une stratégie audacieuse d'Alibaba, marquant un tournant dans son approche de l'IA. Pendant trois ans, Alibaba a joué un rôle de bienfaiteur dans la communauté IA en proposant ses modèles Queen en open source, sous licence permissive. Cette stratégie a rencontré un succès phénoménal, avec plus d'un milliard de téléchargements, dépassant même Meta et ses modèles Llama. Les développeurs, les start-ups et certains gouvernements y ont vu une alternative crédible aux plateformes américaines, et l'open source était même présenté comme un moyen pour les nations de revendiquer leur souveraineté numérique. Cependant, un changement stratégique majeur s'est opéré. Depuis septembre 2025, avec la sortie de Queen 3 Max, Alibaba a commencé à proposer ses modèles phares sous une forme propriétaire et fermée. Queen 3.7 Max, le modèle le plus récent, ne fait pas exception : il n'est pas disponible en téléchargement ni exécutable localement. Son utilisation est désormais conditionnée à l'accès via l'API d'Alibaba Cloud. Ce schéma est clair : les modèles de milieu de gamme restent ouverts pour alimenter l'écosystème, tandis que le haut de gamme est verrouillé pour générer des revenus. Cette décision a suscité une vive déception au sein de la communauté des développeurs, qui supplient Alibaba de revenir à une approche plus ouverte. La méthode de lancement de Queen 3.7 Max a également été révélée comme une stratégie marketing astucieuse. Le modèle a été soumis à des tests sur Arena AI sans annonce préalable, permettant à la communauté de le valider "à l'aveugle" avant même que sa paternité ne soit officiellement revendiquée. Le 20 mai, lors du Cloud Summit de Hangzhou, Alibaba a officiellement présenté Queen 3.7 Max, affichant des scores impressionnants sur divers benchmarks, notamment le Terminal Bench 2.0, SWE Pro et GPQA Diamond, surpassant ainsi Claude Opus 4.6 et Dipsic V4 Pro. Alibaba a également affirmé la capacité du modèle à fonctionner de manière autonome pendant 35 heures et à enchaîner plus de 1000 appels d'outils sans dégradation, bien que ces chiffres n'aient pas été vérifiés indépendamment. Le véritable séisme réside dans le prix et l'écosystème intégré qu'Alibaba a dévoilé. Le coût d'utilisation via API est considérablement inférieur à celui des concurrents américains : 2,50 dollars par million de tokens en entrée et 7,50 dollars en sortie. Un workflow qui coûterait 300 dollars avec Cloud Opus reviendrait à environ 50 dollars avec Queen 3.7 Max, un avantage économique considérable pour les start-ups. Mais ce n'est pas tout. Le même jour, TED, la filiale semi-conducteur d'Alibaba, a présenté la puce IA Zenw M890, conçue en interne, offrant des performances comparables aux GPU Nvidia les plus utilisés. Alibaba a déjà livré plus de 560 000 de ces puces, indiquant une volonté de s'affranchir des fournisseurs américains. Enfin, une annonce passée inaperçue en Europe, mais potentiellement la plus significative, concerne l'intégration directe de Queen aux plateformes de vente en ligne d'Alibaba, connectant l'IA aux plus de 4 milliards de produits du marketplace. Les utilisateurs peuvent désormais déléguer l'intégralité du processus d'achat, de la recherche à la commande et au suivi, à un agent IA. En combinant ces éléments – un modèle d'IA de pointe, une puce IA propriétaire, une infrastructure cloud en croissance et une application grand public connectée au plus grand marketplace du monde – Alibaba déploie une stratégie intégrée et autonome. Chaque composant nourrit les autres, créant une boucle fermée qui ne dépend plus des acteurs extérieurs comme Nvidia, TSMC ou ASML. Cette approche marque la naissance du premier écosystème IA souverain et non américain, posant un défi majeur pour l'Europe. Face à cette réalité, l'Europe semble prise au dépourvu. Malgré des efforts louables comme ceux de Mistral, le continent manque de modèles IA de pointe, de puces, de cloud hyperscale et de plateformes intégrées. La force de l'Europe réside dans sa réglementation, comme le RGPD, mais celle-ci ne suffit pas à construire une infrastructure IA autonome. Le paradoxe européen est de réglementer l'IA mieux que personne, tout en dépendant des autres pour la développer. L'histoire de la dépendance énergétique au gaz russe sert de mise en garde : l'Europe risque de reproduire le même schéma avec l'IA, en changeant simplement de fournisseur, passant d'une dépendance américaine à une dépendance chinoise. La stratégie d'Alibaba, initialement perçue comme de la philanthropie open source, s'avère être une infiltration de marché calculée. En rendant ses modèles accessibles gratuitement pendant trois ans, Alibaba a bâti un vaste écosystème et rendu des milliers de développeurs dépendants de sa technologie, avant de verrouiller son offre haut de gamme. Pour les entreprises européennes, le choix est cornélien : utiliser Queen 3.6 en local, garantissant la confidentialité des données, mais avec un modèle moins performant, ou opter pour Queen 3.7 Max via l'API d'Alibaba Cloud, au risque de voir leurs données transiter par la Chine. La dépendance technologique, initialement prise de conscience post-pandémie