Huawei s'efforce de conquérir une grande partie du marché de l'IA en Chine, actuellement dirigé par Nvidia. Il offre aux entreprises locales la possibilité d’utiliser leurs puces d’IA pour des tâches « d’inférence ».
Pour « former » les LLM, les grandes entreprises d’IA en Chine dépendent des GPU développés par Nvidia. L’entreprise compte 3 400 milliards d’actifs et est considérée comme un élément essentiel de l’amélioration de la technologie de l’IA.
Selon un rapport , Huawei fait la promotion de ses nouveaux processeurs Ascend AI auprès des groupes chinois qui envisagent « l'inférence » comme option. L'inférence est la fonction que les LLM utilisent pour créer des réponses rapides.
Georgios Zacharopoulos, chercheur principal en IA en accélération d'inférence au laboratoire de Huawei à Zurich, déclare : « La formation est importante, mais elle n'a lieu que quelques fois. » Il a déclaré que l'entreprise peut servir davantage de clients en se concentrant sur l'inférence.
Huawei est considéré comme un concurrenttronde Nvidia en Chine
Le principal rival de Nvidia sur le marché local utilise des modèles d'IA formés sur les produits Nvidia sur les puces Ascend. Selon les employés et les clients, la direction de Huawei présente moins de défis techniques et peut générer des bénéfices élevés.
La société a également fourni un outil pour combler le fossé entre les différents logiciels utilisés par les GPU Nvidia et Ascend.
Le gouvernement chinois soutient également pleinement les promotions de Huawei. Les autorités demandent aux entreprises technologiques locales d'utiliser les puces Huawei AI au lieu de Nvidia.
Une source associée aux opérations de Nvidia en Chine a déclaré que la société est également considérée en interne comme le rival le plus sérieux du pays, car la conception de ses puces est plus « avancée ».
Contrairement aux géants américains de la technologie OpenAI et Google, les entreprises chinoises sont confrontées au défi d’accéder aux GPU de la meilleure qualité. En raison des limitations américaines en matière d'exportation, Nvidia ne fournit à la Chine que des puces H20 de moindre qualité. Néanmoins, ces puces restent très demandées en Chine et elles sont toujours meilleures que celles fabriquées localement.
Les puces Huawei ne sont pas prêtes pour la connectivité inter-puces
Lin Qingyuan, analyste chez China Semiconductor de Bernstein, a déclaré que même si les performances des puces Huawei sont remarquables par puce, elles sont toujours confrontées à un défi en matière de connectivité inter-puces. Il a déclaré : « Lorsque vous entraînez un grand modèle, vous devez le diviser en tâches plus petites. Si une puce tombe en panne, le logiciel doit trouver un moyen pour que les autres puces prennent le relais sans délai.
D'un autre côté, les développeurs ont encore besoin d'être convaincus par Huawei pour abandonner le logiciel « sauce secrète » convivial de Nvidia, Cuda, qui a le pouvoir d'exécuter de grandes quantités de traitement de données. En réfléchissant au défi, un employé incognito de Huawei a déclaré que la société attendait l'Ascend 910C mis à jour " avec un logiciel amélioré qui le rend plus accessible aux développeurs".
L'entreprise accélère sa capacité de fabrication
Le Financial Times a également rapporté les données de SemiAnalysis, qui indiquent qu'en 2024, Nvidia a réalisé 12 milliards de dollars en Chine, dont 1 million de ventes de puces H20 dans la région. C'est le double du montant réalisé par l'Ascend 910B de Huawei.
Dylan Pater, analyste en chef de la société de recherche, a déclaré : « Les GPU H20 de Nvidia spécifiques à la Chine constituent la majorité des puces IA vendues en Chine. » Cependant, la différence diminue à mesure que Huawei accélère sa fabrication.
Lin de Bernstein estime également que les entreprises chinoises peuvent atteindre la commercialisation plus rapidement grâce à leur « attention portée à l’inférence » plus que les États-Unis. Par conséquent, « il est possible de réaliser d’importants gains d’efficacité même avec des puces moins puissantes ».
Il a déclaré que les entreprises chinoises s'appuient sur des coûts d'inférence moins élevés pour rester compétitives dans le domaine de l'IA et réduire le coût d'exécution des applications d'IA.
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