Le pari du supermarché de modèles de LiblibAI : un tour de table de série B de 130 M$ et 4 M d'utilisateurs actifs quotidiens — la plus grosse levée de fonds d'une application d'IA en Chine en 2025

LiblibAI est une plateforme chinoise de création par IA : un « supermarché de modèles » en ligne où les utilisateurs génèrent des images et des vidéos avec des modèles ouverts et fermés, entraînent leurs propres LoRA et publient ou vendent des œuvres et des workflows, monétisés par des crédits de calcul et des abonnements.

Que les créateurs chinois se rassembleraient autour d'un hub de modèles ouverts — modèles agrégés, entraînement de LoRA, workflows partagés — en payant pour du calcul, et non autour d'applications fermées comme Midjourney.

Série B d'octobre 2025 de 130 M$ menée par Sequoia China, CMC Capital et un investisseur stratégique ; quatre tours clôturés lors de sa première année (2024-2025), dont un tour mené par Giant Network rapporté en février 2025.

Fondée en mai 2023 (Beijing Qidian Xingyu Tech) par Chen Mian, ancien responsable commercial chez Mobike, MissFresh et ByteDance. L'intuition : l'essor de l'IA open source de génération d'images en Chine n'avait pas de foyer intégré — les utilisateurs jonglaient entre des installations de Stable Diffusion sur ordinateur, des sites de modèles dispersés, et l'absence de place de marché, de moyens de paiement ou d'outils professionnels.

LiblibAI a clôturé quatre tours de financement lors de sa première année. En février 2025, elle revendiquait plus de 20 M de créateurs, plus de 500 000 modèles et workflows entraînés par les utilisateurs et plus de 500 M d'images générées, avec des clients entreprises comme Luckin Coffee et l'université Tsinghua. En octobre 2025, elle a levé 130 M$ en série B — la plus grosse levée de fonds d'une application d'IA en Chine en 2025 — et a lancé LiblibAI 2.0 avec des modèles vidéo agrégés (Kling, Hailuo, Vidu, WAN) et des workflows professionnels ; l'agent de design à l'étranger Lovart a atteint environ 200 000 utilisateurs actifs quotidiens avec une estimation de revenus annualisés d'environ 30 M$.

Toujours en phase de croissance et toujours déficitaire (selon First Financial), mais devenue la plus grande communauté chinoise de création multimodale : 4 M d'utilisateurs actifs quotidiens, environ 25 M d'utilisateurs et un tour de série B record — signe que les capitaux sont passés des modèles de fondation de pointe aux plateformes d'IA de la couche applicative (le tour a été plus important que la levée de 75 M$ de Manus en avril 2025).

La génération d'images open source a explosé en Chine, mais les créateurs n'avaient pas de plateforme intégrée pour générer, entraîner et monétiser.

Une communauté de créateurs constitue un avantage défensif : plus de 20 M de créateurs et plus de 500 000 LoRA entraînés ont fait de LiblibAI le foyer par défaut des artistes de Stable Diffusion.

L'agrégation de modèles ouverts et fermés a permis à LiblibAI de profiter de chaque amélioration de modèle (Midjourney, Qwen, Kling, WAN) sans construire son propre modèle de fondation.

Le tour record de 130 M$ a montré une rotation des capitaux des modèles de fondation vers la couche applicative sur le marché chinois de l'IA.

Le modèle est une marchandise, la communauté est l'avantage défensif : permettre aux créateurs d'entraîner, de partager et de vendre des LoRA a transformé la scène chinoise de Stable Diffusion en une plateforme de 25 M d'utilisateurs et en la plus grosse levée de fonds d'une application d'IA en 2025.

Au 2 septembre 2026, LiblibAI reste détenue par des capitaux privés et déficitaire tout en poursuivant sa croissance : 4 M d'utilisateurs actifs quotidiens et environ 25 M d'utilisateurs au total en octobre 2025, la série B de 130 M$ étant destinée à l'expansion mondiale et au maintien des incitations pour les créateurs. Son agent de design à l'étranger Lovart comptait environ 200 000 utilisateurs actifs quotidiens avec un chiffre d'affaires annualisé estimé à environ 30 M$ (First Financial). Aucun financement, introduction en bourse ou arrêt d'activité ultérieur n'a été vérifié pour ce cas.