Les groupes technologiques chinois se préparent à un avenir de l’IA sans Nvidia.

La Transition des Entreprises Technologiques Chinoises vers des Puces Nationales

En raison de la tension croissante entre les États-Unis et la Chine, les plus grandes entreprises technologiques chinoises, telles qu’Alibaba, Tencent et Baidu, doivent désormais envisager de développer des puces d’intelligence artificielle (IA) made in China. Cette décision fait suite à un approvisionnement limité en processeurs Nvidia et à des contrôles d’exportation américains de plus en plus stricts.

Les Défis de l’Approvisionnement en Processeurs

Les entreprises chinoises qui se tournent vers Nvidia pour le développement de l’IA constatent que leur stock de puces est sur le point de s’épuiser. En effet, selon des sources industrielles, cette réserve ne devrait être suffisante que jusqu’au début de l’année prochaine. Les nouvelles commandes de puces nécessitent généralement entre trois et six mois pour être livrées, ce qui rend la situation d’autant plus urgente.

L’administration Trump, en cherchant à restreindre les ventes de technologies avancées à la Chine, a intensifié les contrôles sur les ventes de la puce H20 de Nvidia, une version aménagée pour se conformer aux nouvelles règles. Ce contexte a poussé les entreprises à explorer des alternatives nationales et à planifier des solutions de contingence.

Vers une Autonomie Technologique

Le dirigeant du groupe AI Cloud de Baidu, Shen Dou, a récemment affirmé que l’entreprise avait plusieurs options de puces à sa disposition pour le traitement d’inférences. "Nous croyons qu’avec le temps, les puces développées localement et des logiciels de plus en plus efficaces formeront une base solide pour l’innovation à long terme dans l’écosystème de l’IA en Chine", a-t-il déclaré. Ce sentiment de responsabilité partagée est audacieux à une époque où les tensions géopolitiques façonnent le paysage technologique global.

Lors d’un appel sur les résultats financiers, le président d’Alibaba, Eddie Wu, a évoqué l’importance d’explorer des solutions diversifiées pour répondre à la demande croissante des clients. De la même manière, Martin Lau, président de Tencent, a exprimé son engagement à optimiser l’utilisation des puces et à envisager des produits alternatifs.

L’Innovation Indépendante en Réponse aux Restrictions

Un groupe de réflexion lié au ministère chinois de la Sécurité a affirmé que bien que les contrôles d’exportation américains sont douloureux, ils ont « suscité une montée de l’innovation indépendante dans le développement de puces IA nationales » comme les séries de puces Ascend de Huawei. De fait, de plus en plus de sociétés d’État et d’autres entreprises technologiques se tournent vers ces puces pour satisfaire leurs besoins croissants.

Pourtant, les entreprises restent prudentes. Bien que certaines d’entre elles envisagent l’intégration de l’architecture de Huawei, les craintes d’encourir des pénalités criminelles si les puces sont utilisées au niveau international se font sentir. Cela pousse à une réflexion plus approfondie sur la viabilité des alternatives locales.

Les Défis du Changement Technologique

La migration des systèmes vers des alternatives nationales pose de nombreux défis. Les entreprises doivent ajuster leur code d’entraînement, initialement développé avec le cadre logiciel CUDA de Nvidia, pour le faire fonctionner sur CANN de Huawei. Cette transition peut être non seulement chronophage, mais nécessite aussi un soutien technique intense de la part des ingénieurs de Huawei pour assurer un débogage et une optimisation adéquats.

Pour beaucoup, cette transition ne sera pas immédiate. Un dirigeant d’une grande entreprise technologique a évoqué une période de disruption d’environ trois mois dans le développement lié à l’IA si elles choisissent de passer à Huawei.

La Stratégie Hybride en Expansion

Face à l’incertitude, de nombreuses entreprises adoptent une approche hybride. Elles continuent d’utiliser les puces Nvidia pour l’entraînement de l’IA tout en intégrant des processeurs locaux pour les applications d’inférence. Ce modèle permet de répondre à la demande croissante d’IA en Chine tout en minimisant les pertes potentielles associées à un changement technologique radical.

Les puces d’autres fabricants chinois, comme Cambricon et Hygon, sont également à l’étude, avec Baidu et Alibaba développant leurs propres processeurs pour faire face à l’augmentation exponentielle de la demande.

En somme, la hausse des tensions géopolitiques et les défis liés aux fournisseurs internationaux mettent la technologie chinoise à l’épreuve. Mais cette situation pourrait également catalyser une ère d’innovation nationale où le pays se tourne vers ses propres talents pour construire une infrastructure technologique robuste et indépendante.

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