Sous la pression des États-Unis, la Chine accélère le passage à des puces d'IA produites sur son territoire

Les plus grandes entreprises technologiques chinoises travaillent rapidement pour remplacer le silicium américain, mais les avantages immédiats concernent l'exécution de l'IA et non sa formation Les plus grandes entreprises technologiques chinoises s'emploient rapidement à remplacer le silicium américain, mais les avantages immédiats résident dans l'exploitation de l'IA et non dans sa formation. Les restrictions à l'exportation des pièces de pointe de Nvidia ont poussé les concepteurs locaux à fabriquer des puces "suffisantes" qui permettent de maintenir les services en ligne pendant que les investissements à plus long terme dans la fabrication arrivent à maturité.

Alibaba en est le premier exemple. Auparavant client important de Nvidia, il teste actuellement un nouveau processeur interne destiné à un large éventail de tâches d'inférence, et non plus seulement à des tâches étroites et à usage unique. La puce est fabriquée dans une fonderie chinoise plutôt que chez TSMC, un changement imposé par les restrictions américaines. Pour faciliter l'adoption, Alibaba a maintenu la compatibilité avec l'écosystème logiciel de Nvidia, afin que les équipes puissent réutiliser le code existant.

Les concurrents abordent la question sous des angles différents. La startup shanghaïenne MetaX a présenté un GPU doté de plus de mémoire que le H20 de Nvidia, le modèle le plus avancé de Nvidia que Washington a brièvement laissé revenir en Chine avant que Pékin ne demande aux acheteurs de s'abstenir, en échange d'une consommation d'énergie plus élevée pour la capacité de certaines charges de travail. MetaX prévoit de s'adapter en utilisant une technologie de processus plus ancienne et une approche multi-die pour contourner les limites de capacité des usines nationales. Entre-temps, Cambricon a enregistré un chiffre d'affaires trimestriel d'environ 247 millions de dollars grâce à des commandes importantes pour sa puce Siyuan 590 et a mis en garde les investisseurs après une forte hausse de ses actions ; sa valeur de marché reste bien supérieure aux niveaux antérieurs.

Le soutien de l'État prolonge le calendrier. Pékin a lancé un fonds de 8,4 milliards de dollars pour réduire la dépendance à l'égard de l'étranger, et Huawei a présenté un système qui assemble 384 puces Ascend. Certaines évaluations indiquent qu'il peut surpasser le matériel américain de pointe sur certains paramètres, mais le coût de l'énergie est élevé. Malgré cela, les principaux fournisseurs de clouds publics se sont montrés prudents quant à l'achat en masse d'Ascend, en partie parce qu'ils considèrent Huawei comme un concurrent direct du cloud.

L'outillage et les chaînes d'approvisionnement restent des goulets d'étranglement. De nombreux ingénieurs préfèrent encore la pile logicielle mature de Nvidia ; les puces nationales peuvent être plus difficiles à intégrer, et les rapports de surchauffe ou de défaillances du système lors de longs entraînements persistent. Les usines chinoises, limitées par un accès restreint aux équipements de pointe, peinent à ajouter la capacité souhaitée par les concepteurs, ce qui pousse certains fournisseurs à combiner des matrices plus petites ou à s'appuyer sur des nœuds plus anciens. La nouvelle puce d'Alibaba facilite la compatibilité, mais ne résout pas le problème du goulot d'étranglement de la formation.

Ce clivage, inférence fluide contre formation difficile, définit le fossé actuel. Les contrôles américains bloquent les processeurs d'entraînement les plus avancés, et la dernière pièce d'Alibaba se concentre sur l'utilisation de modèles pré-entraînés plutôt que sur leur création. Jusqu'à ce que le matériel local puisse gérer de manière fiable des cycles d'entraînement longs et chauds à l'échelle, les principales avancées de la Chine viseront à maintenir la réactivité des services d'IA plutôt qu'à construire des modèles fondamentaux plus importants.

Néanmoins, les progrès se poursuivent. DeepSeek a laissé entendre que les solutions de contournement logicielles et l'amélioration du silicium local pourraient faire progresser la formation, et certains investisseurs estiment qu'une pile d'IA complète "made in China" pourrait atteindre l'échelle plus tôt que prévu, ce qui mettrait la pression sur Nvidia à l'intérieur du pays et à l'étranger.