Comment la Chine navigue dans le paysage mondial des puces d'IA
Pendant des années, les observateurs mondiaux ont suivi les ambitions technologiques de la Chine, en rapide expansion, souvent caractérisées par un mélange d'initiatives dirigées par l'État et d'ingéniosité du secteur privé. Aujourd'hui, alors que l'Intelligence Artificielle remodèle les industries du monde entier, la Chine a intensifié sa quête d'autosuffisance, traçant une voie qui privilégie l'innovation nationale sur l'ensemble de sa pile technologique d'IA. Ce pivot stratégique, motivé par des préoccupations de sécurité nationale et des dynamiques géopolitiques, remodèle son paysage technologique et met au défi les leaders mondiaux établis.
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Résumé rapide
- Impératif stratégique: La Chine vise le leadership en matière d'IA et l'autosuffisance, motivée par des préoccupations de sécurité nationale et économique.
- Contrôles à l'exportation américains: Les restrictions sur les puces d'IA avancées ont accéléré le développement national en Chine.
- Développement de la pile d'IA: La Chine développe ses propres solutions en matière de puces, de cadres d'apprentissage automatique et de grands modèles linguistiques (LLM).
- Défis matériels: Les puces d'IA fabriquées en Chine sont encore en retard par rapport aux performances de Nvidia, mais la part de marché nationale est en croissance.
- Logiciels et Open Source: La Chine contribue activement aux cadres mondiaux d'apprentissage automatique open source et développe ses propres alternatives.
- Avancées des LLM: Progrès significatifs dans les LLM comme DeepSeek, alimentés par le financement privé et les modèles open source.
- Talents et Financement: La Chine attire et retient rapidement les meilleurs talents en IA, avec un investissement national croissant.
- Perspectives d'avenir: Malgré les défis, l'orientation stratégique de la Chine vise un écosystème d'IA de plus en plus indépendant.
L'impératif stratégique d'autosuffisance en matière d'IA
La Chine vise un rôle de premier plan dans l'Intelligence Artificielle (IA), la technologie quantique et d'autres domaines de pointe, comme indiqué dans son
15e Plan quinquennal. Ce plan impose une augmentation de la recherche scientifique originale pour favoriser l'autosuffisance de la nation. La Chine considère l'IA comme essentielle à sa sécurité nationale et économique, ce qui motive une campagne complète pour l'autosuffisance sur l'ensemble de la pile technologique.Les États-Unis ont mis en place des contrôles à l'exportation sur les puces d'IA avancées, les logiciels de conception de puces et les équipements de fabrication en octobre 2022, intensifiant ces restrictions en 2023 et 2024. Ces mesures visaient directement les efforts de développement de l'IA en Chine. En réponse, Pékin a déclaré qu'un écosystème d'IA "autonome et contrôlable" était un objectif primordial. Xi Jinping a en outre souligné cet engagement en avril 2025, appelant à une mobilisation nationale pour atteindre "l'autosuffisance et le renforcement de soi" dans la technologie.
❝ autosuffisance et renforcement de soi ❞
Président de la Chine
Source: en.wikipedia.org
Xi Jinping a appelé à une mobilisation nationale pour atteindre "l'autosuffisance et le renforcement de soi" dans la technologie.
La pile d'IA de la Chine : construire à partir de zéro
Une pile d'IA simplifiée se compose de trois couches : les puces pour le calcul, les cadres d'apprentissage automatique pour la création de modèles et les applications comme les grands modèles linguistiques (LLM). La Chine a fait des progrès substantiels dans le développement de ses propres solutions sur toutes ces couches, des LLM comme DeepSeek aux semi-conducteurs fondamentaux qui alimentent les charges de travail d'IA.
Puces d'IA : la couche fondamentale
À la couche de base, les puces restent un défi important. Alors que la Chine compte plusieurs entreprises de conception de puces d'IA comme Cambricon, Moore Threads et Kunlun, ces entreprises dépendent encore de l'architecture micro ARM et des logiciels occidentaux d'automatisation de la conception électronique (EDA). Huawei, cependant, mène les efforts d'indigénisation des logiciels EDA et sert d'acteur principal coordonnant la production de puces, travaillant en étroite collaboration avec Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC). SMIC est la seule entreprise chinoise capable de produire des puces avancées de 7 nanomètres aujourd'hui.
Le "Big Fund", créé en 2014, injecte des capitaux importants dans le développement et la fabrication de puces nationales. Sa troisième phase, annoncée en 2024, a alloué 340 milliards de CNY à cette fin. Hubble, la branche d'investissement de Huawei, investit stratégiquement dans la chaîne d'approvisionnement, co-investissant souvent avec des fonds soutenus par l'État comme le
Shenzhen Major Industry Investment Group.Malgré ces efforts, les performances des puces d'IA fabriquées en Chine n'ont pas encore égalé celles du leader du marché Nvidia. En 2024, Nvidia a vendu plus d'un million de puces H20 en Chine, tandis que Huawei n'a vendu que 200 000 puces d'IA pendant la même période, malgré des prix plus bas. DeepSeek, par exemple, a trouvé l'Ascend 910C de Huawei insuffisant pour l'entraînement de LLM à grande échelle. Néanmoins, la part de marché de la Chine pour les serveurs d'accélérateurs d'IA nationaux a atteint près de 41 % d'ici 2025, indiquant un changement structurel significatif sur le marché. Huawei vise à sécuriser 50 % du marché chinois des puces d'IA d'ici 2026.
Source: webpronews.com
La puce Ascend 910C de Huawei s'est avérée insuffisante pour l'entraînement de LLM à grande échelle, démontrant le défi persistant pour égaler les performances de Nvidia.
Voici une comparaison de la part de marché des puces d'IA en Chine (estimations 2025) :
| Fournisseur | Expéditions estimées (unités) | Part de marché (%) |
|---|---|---|
| Nvidia | 2,200,000 | 55% |
| Huawei | 812,000 | ~20% |
| Alibaba T-Head | 265,000 | ~7% |
| Baidu Kunlunxin | 116,000 | ~3% |
| Cambricon | 116,000 | ~3% |
| Autres fournisseurs chinois | ~457,000 | ~12% |
| AMD | 160,000 | ~4% |
| Marché total estimé | ~4,126,000 | 100% |
Cadres d'apprentissage automatique et contributions open source
Les cadres d'apprentissage automatique, tels que PyTorch et TensorFlow, deux plateformes open source initialement développées par des entreprises américaines, forment la couche intermédiaire de la pile d'IA. Les développeurs chinois contribuent à ces cadres, intégrant la prise en charge des GPU nationaux, et développent également leurs propres alternatives. PaddlePaddle de Baidu, lancé en 2016, bénéficie d'une large adoption industrielle en Chine. MindSpore de Huawei, rendu open source en 2020, fonctionne comme un cadre de calcul d'IA à scénario complet. Reconnaissant l'importance de la collaboration mondiale, Huawei a rejoint la Fondation PyTorch en tant que membre Premier en 2023.
La Chine favorise depuis longtemps le mouvement open source pour réduire sa dépendance à l'égard des entreprises technologiques étrangères. La Fondation Open Atom, créée en 2020, promeut le développement open source dans les projets de technologie avancée. Les développeurs chinois représentaient environ 9 % de tous les développeurs sur GitHub en 2024. Le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information (MIIT) a également soutenu Gitee, une plateforme d'hébergement locale, comme alternative à GitHub en 2020. Alibaba Cloud (Aliyun) dirige les initiatives chinoises d'IA open source ; sa série Qwen domine constamment les classements open source, et elle exploite ModelScope, une plateforme de modèles d'IA open source similaire à Hugging Face.
Grands modèles linguistiques et applications
Le paysage des LLM en Chine prospère avec de nombreuses initiatives académiques et privées développant des modèles de pointe. L'abondance de financements privés et l'accès aux modèles open source mondiaux ont alimenté des progrès rapides. Les modèles DeepSeek, sortis fin 2024, ont placé la Chine à l'avant-garde du développement mondial des LLM. Le modèle R1 de DeepSeek, sorti en janvier de cette année, a démontré une efficacité remarquable en matière d'utilisation des ressources informatiques en combinant des solutions techniques existantes pour réduire considérablement les besoins de calcul. De nombreux LLM chinois leaders s'appuient sur l'architecture sous-jacente de la série LLaMA de Meta, y compris la série Baichuan de Baichuan et la série Yi de 01.AI.
Bien que le gouvernement fournisse moins de financement direct pour les LLM et les applications, il cultive un écosystème de soutien. Les gouvernements provinciaux, comme celui de Shenzhen, offrent des bons d'achat allant jusqu'à 500 millions de CNY par an aux startups pour la puissance de calcul. Hangzhou, un nouveau pôle d'innovation en IA, accueille six startups d'IA, dont DeepSeek, qui animent cette nouvelle vague d'innovation. Les limitations matérielles, en particulier la rareté des puces d'IA avancées résultant des contrôles à l'exportation américains, obligent l'industrie de l'IA en Chine à se concentrer de plus en plus sur des applications spécialisées. Le PDG de Qihoo 360, Zhou Hongyi, suggère une approche verticale, prônant des modèles plus petits et des données propriétaires pour les entreprises chinoises contraintes par les ressources. L'initiative "AI+ " du gouvernement, mise en avant lors des "Deux Sessions" de 2024 et 2025, promeut l'intégration de l'IA dans la fabrication, les véhicules électriques, la robotique, l'éducation et la médecine. Cette initiative promeut également des centres de données intelligents, souvent avec des exigences implicites d'achat de technologies chinoises.
Talents, Financement et Collaboration mondiale
La Chine a rapidement progressé dans l'attraction et la rétention des meilleurs talents en IA. En 2022, un quart des meilleurs scientifiques mondiaux en IA ont obtenu leur licence dans des universités chinoises. Vingt-huit pour cent de ces meilleurs talents vivent et travaillent en Chine, une augmentation substantielle par rapport aux 11 % d'il y a trois ans. La Chine représentait également environ 40 % des articles d'IA les plus cités en 2021, dépassant la part des États-Unis dès 2016. Cependant, une part importante de ces recherches est issue de collaborations avec des collègues américains, et la coopération en matière de recherche sur l'IA entre la Chine et les États-Unis est restée largement stable malgré les tensions géopolitiques.
Les investissements américains dans l'écosystème d'IA en Chine ont considérablement diminué, atteignant un plus bas de dix ans avec 1,3 milliard USD en 2022. Les entreprises chinoises d'IA recherchent désormais d'autres sources de capitaux, notamment des fonds en CNY et des investissements des États du Golfe. En 2024, la Chine a enregistré 715 transactions dans le secteur de l'IA pour un total de 7,3 milliards USD, dépassant tout autre pays asiatique. En janvier, la Chine a lancé un nouveau fonds d'investissement en IA d'une valeur de 60 milliards CNY (8,2 milliards USD).
Défis et la voie à suivre
Malgré des avancées rapides, des défis persistent. Les puces de Huawei, par exemple, sont encore en retard par rapport à celles de Nvidia en matière de prise en charge FP8 et d'échelle de fabrication. De plus, les taux de rendement plus faibles de SMIC dans la fabrication posent un risque. Les analystes d'UBS prévoient que l'autosuffisance globale de la Chine en matière de puces, y compris la DRAM, les puces analogiques et les équipements, atteindra 27 % d'ici la fin de 2025, contre un niveau inférieur à 20 % pendant la pandémie. Morgan Stanley prévoit que l'autosuffisance de la Chine en matière de puces d'IA atteindra 82 % d'ici 2027, un bond important par rapport aux 34 % de l'année dernière.
L'accès limité aux puces avancées et l'avenir de la participation de la Chine à la communauté mondiale de l'open source restent des vulnérabilités clés. La session d'étude du Politburo sur l'IA en mars 2026 a souligné l'autosuffisance, réduisant le discours sur l'ouverture et l'intégration mondiale. La qualité et la disponibilité des données pour l'entraînement des modèles présentent également des problèmes persistants, incitant l'Administration nationale des données à lancer une initiative pour mieux intégrer le marché des données en Chine.
Source: dreamstime.com
La qualité et la disponibilité des données sont des problèmes persistants, incitant l'Administration nationale des données à intégrer le marché des données en Chine.
Quel est l'objectif principal de la Chine en matière d'IA ?
La Chine vise à atteindre un rôle de premier plan dans l'IA et une autosuffisance technologique complète, motivée par des préoccupations de sécurité nationale et économique. Cela inclut le développement de solutions nationales sur l'ensemble de la pile technologique d'IA.
Comment les contrôles à l'exportation américains ont-ils eu un impact sur le développement de l'IA en Chine ?
Les contrôles à l'exportation américains sur les puces d'IA avancées et les équipements de fabrication ont accéléré les efforts de la Chine pour développer ses propres alternatives nationales et favoriser un écosystème d'IA "autonome et contrôlable".
Quels progrès la Chine a-t-elle réalisés en matière de puces d'IA ?
Bien que les puces d'IA chinoises, comme la série Ascend de Huawei, s'améliorent et gagnent des parts de marché, elles sont encore loin des performances de pointe de Nvidia, en particulier pour l'entraînement de LLM à grande échelle. Cependant, la part de marché nationale croît de manière significative.
La Chine est-elle impliquée dans la communauté mondiale de l'IA open source ?
Oui, la Chine contribue activement aux cadres mondiaux d'apprentissage automatique open source comme PyTorch et TensorFlow. Elle développe également ses propres alternatives et plateformes open source, comme PaddlePaddle de Baidu et ModelScope d'Alibaba.
Qu'est-ce que l'initiative "AI+ " ?
L'initiative "AI+ " est une stratégie gouvernementale visant à intégrer l'IA dans divers secteurs, notamment la fabrication, les véhicules électriques, la robotique, l'éducation et la médecine, promouvant ainsi l'application généralisée des modèles d'IA et des appareils intelligents.
Conclusion
La quête de la Chine pour l'autosuffisance en matière d'IA est une entreprise complexe et multidimensionnelle, motivée à la fois par l'ambition économique et la nécessité géopolitique. Soutenue par des investissements étatiques substantiels, une communauté open source florissante et un bassin croissant de talents en IA, la Chine a démontré des progrès remarquables sur l'ensemble de la pile d'IA, des puces fondamentales aux grands modèles linguistiques sophistiqués. Bien que les limitations matérielles et les tensions géopolitiques présentent des obstacles notables, en particulier en ce qui concerne la fabrication de puces avancées, l'orientation stratégique de la Chine sur l'innovation nationale et le développement axé sur les applications souligne sa détermination à devenir un leader mondial de l'intelligence artificielle. La trajectoire suggère un écosystème d'IA de plus en plus indépendant en Chine, potentiellement remodelant les dynamiques de pouvoir technologique mondiales pour les décennies à venir.