La conférence d’été 2026 sur les technologies de l’IA s’est récemment tenue à Pékin. La conférence s’est concentrée sur la publication d’un certain nombre de réalisations techniques majeures telles que la nouvelle génération de grands modèles et les modèles vidéo de la série Seedance, a divulgué les données opérationnelles de base du secteur des grands modèles et a démontré les pratiques de mise en œuvre de l’IA de clients de référence dans plusieurs secteurs.
Depuis les indicateurs techniques de base classés parmi les meilleurs au monde jusqu’à l’échelle de déploiement industriel réalisant un bond d’un ordre de grandeur, l’industrie chinoise de l’IA progresse dans les deux sens des percées technologiques et de la mise en œuvre de scénarios, accélérant la transformation de l’intelligence artificielle de la vérification technique à l’application à grande échelle au niveau de la production.
Les capacités des grands modèles ont subi des changements qualitatifs et les indicateurs de base se sont classés parmi les premiers au monde
Le nouveau Beanbao Big Model 2.1 se concentre sur les trois principaux scénarios de codage, d’intelligence et de compréhension visuelle au niveau de la production pour réaliser une mise à niveau complète et franchit officiellement le « point de changement qualitatif au niveau de la production ». Dans un certain nombre d’évaluations internationales faisant autorité, le modèle a démontré une force technique de premier ordre : en termes de capacités de codage et d’agent, le score Terminal Bench 2.1 est proche du niveau des meilleurs modèles mondiaux, l’évaluation SciCode a obtenu 59,8 points, surpassant de nombreux modèles leaders internationaux, et l’évaluation NL2Repo-Bench a dominé les produits similaires internationaux avec 47,0 points, se classant parmi les premiers échelons dans le monde dans son ensemble.
Tout en conservant son avance en matière de capacités de compréhension multimodale, ce grand modèle a également permis une réduction significative des coûts d’utilisation : la version professionnelle présente une réduction des coûts de près de 80 % par rapport aux meilleurs produits similaires au monde, et la version légère ne coûte que la moitié du prix de la version professionnelle. La mise à niveau des capacités techniques et l’optimisation des coûts ont ouvert des goulots d’étranglement clés pour la vulgarisation et l’application à grande échelle de grands modèles dans diverses industries.
Cela signifie que les grands modèles nationaux sont officiellement entrés dans la phase d’application au niveau de la production et que leurs capacités ne se reflètent pas dans les effets de démonstration, mais peuvent véritablement prendre en charge les processus commerciaux de base : dans un scénario client réel dans l’industrie des semi-conducteurs, le modèle a subi 18 heures d’itération pour compléter 1 300 lignes de code RTL pouvant être directement mises en ligne ;
Au sein des entreprises technologiques, le codage de l’IA a été mis en œuvre à grande échelle au niveau du système et est devenu un maillon central du processus de R&D.
Dans le domaine multimodal, le modèle vidéo Seedance a également réalisé un bond en avant en termes de capacités de production. Seedance 2.0 a atteint des capacités de génération 4K natives et prend en charge la sortie directe native 4K 10 bits à haute profondeur de bits. Le responsable concerné a révélé une donnée emblématique : avant le lancement de Seedance 2.0, le nombre d’appels vers l’outil de génération vidéo le week-end était bien plus élevé que celui de la semaine. Il s’agit essentiellement d’un outil doté d’attributs de divertissement UGC.
Après le lancement de Seedance 2.0, la charge et l’utilisation en semaine ont dépassé celles du week-end, confirmant qu’elle est entrée sur la scène de la production de bureau et a achevé la transition des attributs de productivité.
À l’heure actuelle, Seedance 2.0 a été mis en œuvre à grande échelle dans les domaines de la création cinématographique et télévisuelle, de la publicité, du marketing e-commerce, etc.
Le cinéma, la télévision et les courts métrages dramatiques ne sont qu’un des scénarios d’application de la technologie de génération vidéo et ne seront pas le scénario central à long terme. À l’heure actuelle, un grand nombre de pratiques de mise en œuvre ont émergé dans les domaines de la fabrication, de la vente au détail, de l’éducation, de la conduite autonome, de l’intelligence incorporée et d’autres domaines : les entreprises manufacturières l’utilisent pour générer des descriptions de produits multilingues et des vidéos de formation après-vente ;
les entreprises de conduite autonome l’utilisent pour synthétiser des données sur les conditions météorologiques extrêmes et sur l’état des routes afin d’optimiser la robustesse des algorithmes ; les sociétés de renseignement incarné l’utilisent pour synthétiser les données de formation afin de briser le goulot d’étranglement de la collecte de données réelles.
La génération vidéo est une voie technique efficace pour créer des modèles mondiaux. S’appuyant sur la puissante base de grands modèles, Seedance pénétrera à l’avenir dans des scénarios industriels plus fondamentaux. Il est rapporté que le nouveau Seedance 2.5 sera officiellement lancé début juillet, réalisant des avancées de premier plan au monde dans trois dimensions : le temps de génération, la saisie multi-matériaux et les capacités d’édition.
La pénétration industrielle s’accélère et la mise en œuvre de la valeur couvre diverses pistes
La technologie a franchi le point de changement qualitatif et a directement favorisé l’accélération à grande échelle de la mise en œuvre industrielle.
Les données divulguées lors de la conférence ont montré que le nombre quotidien moyen d’appels de jetons du modèle Doubao a dépassé 180 000 milliards, soit une augmentation de plus de 10 fois au cours de l’année écoulée ; sur le marché MaaS du cloud public, sa part symbolique a atteint 49,5 % ; le nombre de membres du « Trillion Tokens Club » qui appliquent en profondeur les grands modèles a dépassé les 200, ce qui reflète le fait que les applications d’IA au niveau de l’entreprise passent de l’exploration pilote à une nouvelle étape d’application de production en profondeur.
À l’heure actuelle, il a été vérifié que l’IA crée de la valeur quantifiée dans de nombreux secteurs : le codage est le premier domaine à vérifier la valeur à l’échelle mondiale, et l’effet d’amélioration de l’efficacité de la R&D a été largement reconnu ; des scénarios horizontaux tels que la base de connaissances, les questions-réponses sur les connaissances et l’analyse des données ont également permis d’obtenir des retours de valeur quantifiables dans un grand nombre d’entreprises.
Dans le domaine vertical, de nombreux constructeurs automobiles leaders mondiaux de l’industrie automobile optimisent l’expérience du cockpit à bord de la voiture grâce à des modèles à grande échelle pour améliorer la satisfaction des utilisateurs ; des entreprises leaders dans les domaines de la finance, de l’éducation, de la maison intelligente et d’autres domaines ont atteint une mise en œuvre mature ; Dans le secteur de la vente au détail, certains clients utilisent des outils d’IA pour optimiser les opérations des magasins et les informations sur les consommateurs, et l’efficacité de l’exploitation d’un seul magasin a été considérablement améliorée.
Afin de promouvoir l’intégration profonde de l’IA dans les processus de production de l’entreprise, les parties concernées ont construit un système de produits et de services couvrant tous les niveaux et ont défini une matrice de produits multi-agents allant du code élevé au code zéro : les développeurs professionnels peuvent utiliser des outils de développement professionnel, les développeurs internes de l’entreprise peuvent développer la business intelligence via des plates-formes exclusives, le personnel commercial peut utiliser des outils low-code pour créer des applications et les postes fonctionnels peuvent utiliser des ateliers prêts à l’emploi pour couvrir les besoins d’amélioration de l’efficacité à différents niveaux.
En réponse au problème d’adaptation organisationnelle dans la mise en œuvre en entreprise, une équipe de solutions industrielles a également été créée pour co-créer en profondeur avec des clients de référence et exploiter la valeur des scénarios industriels. Dans le même temps, il a lancé des capacités de gestion numérique des employés et établi un mécanisme d’évaluation, de surveillance et de performance pour les agents intelligents afin d’aider les entreprises à s’adapter à la logique de gestion organisationnelle de l’ère de l’IA.
En ce qui concerne les marchés étrangers, des points d’accès MaaS ont été déployés en Asie du Sud, en Asie du Sud-Est, au Moyen-Orient, en Europe et ailleurs pour prendre en charge l’accès des clients mondiaux. Le responsable concerné a révélé que Seedance représente actuellement près de la moitié de ses appels à l’étranger.
Bon nombre des plus grands groupes de marketing et sociétés multinationales du monde sont devenus des clients. Les capacités du modèle et la rentabilité sont les principales considérations lors de la sélection des clients étrangers.
Construire une base solide à long terme et ancrer l’orientation du développement de l’IA industrielle
Derrière la mise en œuvre à grande échelle se cache la double prise en charge des capacités techniques sous-jacentes et des systèmes de conformité.
Au niveau de la puissance de calcul, nous continuons de promouvoir l’auto-recherche et l’optimisation de l’infrastructure sous-jacente. Les DPU, commutateurs réseau et autres technologies auto-développés ont été itérés pendant de nombreuses années, améliorant l’efficacité informatique globale grâce au déchargement de charge.
En réponse aux exigences de puissance de calcul des différents modèles, les plates-formes concernées ont réalisé une optimisation technique en profondeur : le modèle vidéo adopte une architecture hybride basée sur la diffusion, qui a des exigences moindres en bande passante élevée et peut s’adapter efficacement à plusieurs types de puces informatiques.
Il n’y a aucun conflit de ressources informatiques avec les modèles de codage et d’agent. Dans le même temps, la plate-forme a achevé l’adaptation de plusieurs types de puissance de calcul nationale et peut pleinement mobiliser diverses ressources de puissance de calcul pour soutenir la mise en œuvre commerciale.
La sécurité et la conformité sont les principales conditions préalables à la commercialisation.
Plus la capacité est forte, plus la responsabilité est grande. La construction d’un système de sécurité constitue la base de la commercialisation d’un modèle.
Il est rapporté que Seedance 2.0 a pris plusieurs mois entre l’achèvement de la recherche et du développement et l’ouverture officielle de l’API.
Le travail principal consiste à améliorer la stratégie de sécurité et le système de protection des droits d’auteur de la propriété intellectuelle, y compris les restrictions d’utilisation des visages, l’identification du contenu des droits d’auteur, la construction de mécanismes d’autorisation, etc.
La plateforme commerciale IP (version préliminaire) lancée lors de cette conférence utilise un mécanisme inoffensif d’autorisation formelle, de contrats électroniques et de partage des bénéfices pour ouvrir le lien de coopération entre les parties IP et les utilisateurs, permettant à la création commerciale de suivre les règles.
Un mécanisme complet de sécurité et de protection des droits d’auteur n’est pas seulement une responsabilité de l’industrie, mais il constitue également une base de confiance qui, à son tour, élargira l’imagination des applications commerciales.
En ce qui concerne le développement de l’industrie, le responsable concerné a estimé que le marché chinois des grands modèles en est encore à ses débuts, mais qu’il a dépassé le point de changement qualitatif du niveau de production, ce qui constitue une étape cruciale. Il y aura peut-être place à une croissance des dizaines, voire des centaines de fois dans le futur.
Face à la concurrence industrielle, les principaux obstacles proviennent de deux aspects : l’un est la capacité à itérer continuellement les modèles et l’autre est la capacité à mettre en œuvre des services industriels approfondis. La prévoyance future et la certitude stratégique d’ancrer à l’avance l’orientation du MaaS jettent également les bases de la position actuelle sur le marché.
Actuellement, le secteur de l’intelligence artificielle passe d’une concurrence technologique à un cycle critique de création de valeur.
La série de résultats publiée cette fois démontre non seulement la compétitivité mondiale de la technologie modèle à grande échelle de la Chine dans les indicateurs de base, mais confirme également le vaste espace pour l’intégration de la technologie de l’IA et de l’économie réelle.
Le responsable concerné a déclaré : « L’ensemble du marché en est encore à ses débuts. Les gains et les pertes à court terme ne sont pas particulièrement importants. Le plus important est de savoir si nous pouvons utiliser de meilleures capacités d’IA pour servir davantage d’entreprises. Tant que cela est fait correctement, nous serons en mesure d’obtenir de bons résultats. »
