fr.wedoany.com Rapport : Le 2 juillet, Kunlun Wanwei a annoncé que son activité Tiangong AI avait réalisé au deuxième trimestre 2026 un chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) de plus de 800 millions de dollars pour ses modèles et produits IA natifs. Parmi ceux-ci, l'ARR de la plateforme de mini-séries IA dépasse les 700 millions de dollars, tandis que celui des outils IA franchit le cap des 100 millions de dollars, l'activité des mini-séries devenant le principal moteur des revenus.
L'importance de ces données ne réside pas seulement dans la « croissance des revenus », mais aussi dans le fait que Tiangong AI a intégré les capacités des grands modèles dans la chaîne commerciale de la production de contenu, des outils et des plateformes de divertissement à l'étranger. L'ARR est généralement utilisé pour mesurer les revenus des abonnements, des services de plateforme et des produits récurrents, ce qui permet d'évaluer si un produit IA a établi une base de paiement stable. Dans la structure de revenus divulguée par Tiangong AI, la plateforme de mini-séries IA contribue à hauteur de plus de 700 millions de dollars, indiquant que son centre de commercialisation s'est clairement orienté vers la production et la distribution de contenu vidéo. Le chiffre d'affaires des outils IA, dépassant les 100 millions de dollars, reflète la capacité de paiement pour les outils de création, de productivité, de génération musicale, de génération vidéo et les applications IA connexes.
La plateforme de mini-séries DramaWave de Tiangong AI a achevé sa transformation vers une IA native, et plus de 80 % des nouvelles publications sur la plateforme sont désormais générées par l'IA. Cela signifie que l'IA ne se limite plus à l'assistance à l'écriture de scénarios, à la génération de sous-titres ou à la création d'affiches, mais qu'elle intervient dans les étapes clés de la production de contenu des mini-séries, y compris la génération d'idées créatives, la conception de scénarios, la production d'images, la création de matériel, les tests de distribution et l'adaptation multilingue.
La croissance des revenus de la plateforme de mini-séries IA repose sur un changement dans la méthode de production industrielle. La production traditionnelle de mini-séries dépend d'équipes de tournage, d'acteurs, de prises de vue, de post-production et de promotion, avec des cycles courts mais des coûts de main-d'œuvre et de diffusion élevés. Les mini-séries IA natives mettent davantage l'accent sur la génération par modèle, le montage automatisé, les tests de versions multiples et la distribution mondiale. Lorsque Tiangong AI intègre des produits comme DramaWave, Skywork et Mureka dans un même système d'activité IA native, les sources de revenus ne se limitent plus à un seul abonnement à un outil, mais couvrent les plateformes de contenu, les outils de création, les plateformes de divertissement et les services de modèles génératifs. La page de Sina Tech mentionne également que les grands modèles de génération vidéo SkyReels, de génération musicale Mureka et le modèle de monde de jeu MatrixGame de Tiangong AI ont formé une matrice de produits couvrant la production de contenu, les outils de création, les plateformes de divertissement et la construction de mondes de jeu.
Pour l'industrie de l'IA, Tiangong AI semble tester si « les capacités des modèles peuvent se traduire en revenus réels ». De nombreuses entreprises de grands modèles sont encore dans une phase de forts investissements et de faible monétisation, avec des coûts élevés de calcul, d'entraînement, d'inférence et d'acquisition de clients. En revanche, les scénarios des mini-séries, de la musique, de la vidéo et des outils IA sont plus proches des paiements des utilisateurs et de la consommation de contenu, ce qui facilite la génération de flux de trésorerie continus.
Si la plateforme de mini-séries IA continue d'augmenter la proportion de contenu généré par l'IA dans les nouvelles publications, la concurrence future se concentrera sur trois axes. Le premier est la qualité du contenu : les mini-séries générées par l'IA ne doivent pas seulement compter sur des coûts bas pour accumuler du volume, mais aussi résoudre les problèmes de rythme narratif, de cohérence des personnages, de fluidité visuelle et de rétention des utilisateurs. Le deuxième est l'efficacité de la production : les modèles doivent soutenir de manière stable la génération de scénarios, de storyboards, d'audio, d'images, de montage et de versions multilingues pour réduire réellement les coûts des équipes de contenu. Le troisième est la distribution mondiale : les revenus des mini-séries dépendent fortement des paiements des utilisateurs à l'étranger, de la monétisation publicitaire et de l'efficacité des recommandations des plateformes. La capacité du contenu généré par l'IA à se traduire en rétention et en réachat des utilisateurs déterminera si la croissance de l'ARR peut se poursuivre. Du côté des équipements et des infrastructures, l'expansion de la plateforme de mini-séries IA continuera également de stimuler la demande en matière d'inférence de génération vidéo, de stockage, de modération de contenu, de distribution cloud et de services de modèles multimodaux.
