Les espoirs de la Chine en matière d'IA se heurtent à un mur alors que la pénurie de puces élargit l'écart avec l'Amérique

Les principaux chercheurs en intelligence artificielle en Chine disent désormais quelque chose qui va à l'encontre des titres optimistes de l'année dernière. Leur pays ne rattrapera probablement pas les États-Unis de sitôt. Le problème se résume aux puces informatiques.

« La vérité est peut-être que l'écart s'élargit en réalité », a déclaré Tang Jie, fondateur de l'entreprise chinoise d'IA Zhipu, lors d'une conférence à Pékin le week-end dernier. « Bien que nous fassions bien dans certains domaines, nous devons toujours reconnaître les défis et les disparités auxquels nous sommes confrontés. »

Le manque de puces est devenu évident lorsque Nvidia a lancé son nouveau matériel Rubin en janvier. L'entreprise a cité plusieurs sociétés américaines comme clientes, mais a exclu tous les développeurs chinois d'IA. Les règles américaines empêchent Nvidia de vendre directement à la Chine.

Les entreprises chinoises ont commencé à parler de louer de la puissance informatique auprès de centres de données en Asie du Sud-Est et au Moyen-Orient pour obtenir des puces Rubin, ont déclaré des personnes au courant de ces discussions. Cela fait suite aux efforts de l'année dernière pour obtenir des puces de la gamme Blackwell de Nvidia.

Ces solutions de contournement via d'autres pays sont principalement légales. Mais cela signifie que les développeurs d'IA chinois se retrouvent avec moins de puces et plus de maux de tête que leurs rivaux américains qui ont les poches profondes.

Les leaders de l'industrie estiment les chances de rattrapage à 20% ou moins

Lors de cette même conférence, Justin Lin, responsable du développement du modèle d'IA d'Alibaba appelé Qwen, a été interrogé sur la possibilité pour une entreprise chinoise de devancer OpenAI et Anthropic dans les trois à cinq prochaines années. Il a estimé que les chances étaient inférieures ou égales à 20 %.

Les contrôles à l'exportation américains ont effrayé de nombreuses entreprises chinoises qui ont abandonné la construction d'IA de pointe, qui nécessite d'énormes quantités de puissance de calcul. Au lieu de cela, elles se concentrent sur l'utilisation de l'IA dans les produits quotidiens. Pendant ce temps, les entreprises américaines continuent d'acheter les puces les plus récentes pour avancer.

« Une quantité massive de puissance de calcul chez OpenAI et d'autres entreprises américaines est consacrée à la recherche de nouvelle génération, alors que nous sommes étirés au maximum », a déclaré Lin. « Répondre simplement aux demandes de livraison consomme la plupart de nos ressources. »

Les analystes d'UBS estiment que les plus grandes entreprises internet de Chine ont dépensé environ 57 milliards de dollars dans des projets de capitaux l'année dernière, une grande partie allant à l'IA. Cela représente environ un dixième de ce que les entreprises américaines ont dépensé.

Pourtant, personne ne donne pas la Chine pour perdue. Des développeurs comme DeepSeek ont prouvé qu'ils pouvaient faire beaucoup avec peu. Deux autres entreprises d'IA, Zhipu et MiniMax, ont levé plus d'un milliard de dollars ensemble grâce à des offres d'actions à Hong Kong ce mois-ci. Les actions de MiniMax ont plus que doublé par rapport à leur prix initial.

« Malgré un environnement opérationnel plus difficile, les investisseurs continuent de prendre en compte la possibilité d'un rattrapage technologique ou d'une percée », a déclaré Alyssa Lee, une investisseur technologique de longue date travaillant désormais dans une startup d'IA. « Cet optimisme lui-même témoigne du niveau d'innovation démontré par les entreprises chinoises. »

DeepSeek comble l'écart grâce à l'efficacité

DeepSeek a attiré l'attention en Amérique il y a un an avec un modèle d'IA performant. Depuis, il a partagé des méthodes pour rendre le développement de l'IA plus efficace, et certains chercheurs occidentaux les ont adoptées. Ce mois-ci, DeepSeek a publié deux articles décrivant un nouveau setup de formation qui permet aux développeurs de créer des modèles plus volumineux avec moins de puces, ainsi qu'une conception de la mémoire qui aide les modèles à fonctionner mieux.

Les modèles de DeepSeek et d'Alibaba ont réduit l'écart avec les meilleurs modèles américains à seulement quatre mois, contre sept mois en moyenne ces dernières années, selon Epoch AI. De nombreux modèles chinois de premier plan sont open source, ce qui signifie que tout le monde peut les télécharger et les modifier. Cela augmente la visibilité des entreprises chinoises tandis que les meilleurs modèles américains restent fermés.

Mais DeepSeek a rencontré des obstacles. Lors de la construction de son nouveau modèle principal l'année dernière, il a essayé des puces de Huawei et d'autres fabricants chinois. Les résultats étaient insuffisants, il a donc basculé vers des puces Nvidia pour certains travaux, ont déclaré des personnes familiarisées avec le projet. L'entreprise a fait des progrès et prévoit de publier le modèle dans les prochaines semaines.

« Le goulot d'étranglement principal est la capacité de fabrication des puces », a déclaré Yao Shunyu de Tencent lors de l'événement de Pékin. Yao a récemment quitté OpenAI pour diriger les efforts d'IA de Tencent.

L'approbation de la puce H200 est peu susceptible de changer la donne

La récente décision de Washington d'autoriser la vente de la puce H200 de Nvidia à la Chine ne changera probablement pas grand-chose, ont déclaré des spécialistes de l'industrie. La H200 est en retard de deux générations par rapport à la gamme Rubin et est devenue trop faible pour l'entraînement des meilleurs modèles d'IA. Les entreprises attendent toujours l'approbation de Pékin pour acheter les puces, les responsables chinois rédigeant des règles pour réglementer les achats, comme l'a rapporté précédemment Cryptopolitan.

L'activité chinoise de Nvidia continue de faire face à des obstacles politiques. Les revenus provenant de la Chine ont chuté de 45 % par rapport à l'année précédente à environ 3 milliards de dollars au dernier trimestre. Pourtant, dans l'ensemble, Nvidia a atteint 57 milliards de dollars de revenus au troisième trimestre, en hausse de plus de 60 %, et est devenue la première entreprise à valoir 5 billions de dollars l'automne dernier.

L'inquiétude à long terme pour Nvidia est que les entreprises chinoises pourraient développer des logiciels open source compatibles avec de nombreux types de puces, pas seulement ceux de Nvidia. Une grande partie de l'avantage de Nvidia provient de sa plateforme logicielle CUDA, qui verrouille les développeurs pour qu'ils utilisent ses puces.

« C'est le véritable scénario cauchemardesque », a déclaré l'analyste de Seaport Jay Goldberg.

Si les développeurs chinois, contraints d'utiliser des puces nationales, créent des outils logiciels qui gagnent une adoption mondiale, cela pourrait percer un trou dans le fossé concurrentiel de Nvidia.

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, voit les choses différemment. « Comme je l'ai dit depuis longtemps, la Chine est en retard de quelques nanosecondes sur l'Amérique en matière d'IA », a-t-il écrit sur X en novembre. « Il est vital que l'Amérique gagne en devançant et en gagnant des développeurs du monde entier. »