Nvidia : Jensen Huang qualifie le lancement de DeepSeek sur les puces Huawei de menace pour les USA

La transition de DeepSeek de l'écosystème Nvidia vers les puces Huawei n'est pas seulement une histoire locale pour les États-Unis au sujet d'un développeur chinois, mais un risque de perdre le levier le plus critique d'influence sur le marché mondial de l'IA. C'est ainsi que le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a décrit la situation : si de puissants modèles chinois commencent à s'optimiser non pas pour la pile américaine, mais pour la pile chinoise, les conséquences seront stratégiques. Dans le podcast Dwarkesh, Huang a déclaré qu'un tel scénario serait un "résultat terrible" pour les États-Unis.

L'occasion était la préparation de DeepSeek à lancer V4 — un nouveau modèle de base multimodal censé être présenté avant la fin avril 2026. Selon les rapports, le modèle devrait fonctionner sur le processeur Ascend 950PR de Huawei. Cependant, il est important de distinguer entre l'entraînement et l'inférence : le modèle aurait pu être entraîné sur un ensemble d'accélérateurs et servir les demandes des utilisateurs sur d'autres.

La deuxième partie semble maintenant être le principal domaine d'expérimentation. La menace clé pour Nvidia et, plus largement, pour la politique technologique américaine est liée non seulement au matériel lui-même, mais à la pile logicielle. DeepSeek a passé plusieurs mois à réécrire le code de base pour CANN — l'environnement logiciel de Huawei — et s'éloignait ainsi du monde CUDA, que Nvidia construit depuis près de deux décennies.

Même à ce jour, les restrictions à l'exportation de puces vers la Chine n'ont pas complètement rompu la dépendance : si les laboratoires écrivaient du code pour CUDA, ils restaient liés à l'écosystème américain. Passer à CANN signifie une tentative de casser ce lien et de construire une infrastructure parallèle sans Nvidia comme couche obligatoire. Pour DeepSeek, c'est une continuation logique de sa stratégie antérieure.

Son modèle V3, lancé fin 2024, a été entraîné sur 2048 accélérateurs Nvidia H800 — des puces créées spécifiquement pour le marché chinois et qui ont également été interdites par la suite. L'entreprise a ensuite montré R1, un modèle de raisonnement qui pouvait rivaliser avec des systèmes américains considérablement plus coûteux. Si V4 s'avère être un succès sur Huawei Ascend, ce sera la démonstration suivante : un laboratoire chinois est capable de construire de puissants modèles non seulement moins cher, mais aussi avec une dépendance moindre envers l'équipement américain.

En termes de performance pure, Huawei est toujours à la traîne. L'Ascend 910C, la génération précédente, offrait environ 60% de la performance du Nvidia H100 dans les tâches d'inférence, et H100 lui-même n'est plus le meilleur accélérateur de la gamme Nvidia. Selon les estimations de l'article, les puces américaines sont actuellement environ cinq fois plus puissantes que les équivalents chinois, et d'ici 2027, l'écart pourrait augmenter à dix-sept fois.

Huawei prévoit de fournir environ 750 000 puces d'IA en 2026, mais au total, cela ne représente que 3–5% de la puissance de calcul globale de Nvidia. Pourtant, ce qui préoccupe Huang n'est pas l'écart actuel, mais la trajectoire : la Chine peut compenser un matériel plus faible par l'ampleur de ses ressources énergétiques, le nombre de chercheurs et la qualité de l'optimisation. Cela s'est déjà manifesté dans le DeepSeek R2.

Le modèle a été reporté plusieurs fois en raison de problèmes lors de l'entraînement sur l'équipement Huawei, et finalement l'entreprise a dû revenir aux accélérateurs Nvidia pour l'entraînement, laissant les puces chinoises principalement pour l'inférence. Cet épisode montre que dans l'entraînement lourd, l'écart reste réel. Mais la valeur commerciale n'émerge pas seulement au stade de l'entraînement.

Si l'inférence sur Huawei s'avère suffisamment stable et économiquement judicieuse, le marché pourrait accepter un schéma dans lequel les accélérateurs américains ne sont plus obligatoires au moins du côté du déploiement. Sur ce fond, le paradoxe des restrictions à l'exportation est particulièrement frappant. Nvidia a repris la production de puces H200 plus puissantes pour le marché chinois, mais selon l'entreprise, le côté chinois bloque leur importation, protégeant son producteur domestique sous la forme de Huawei.

Le CFO de Nvidia a déclaré précédemment que l'entreprise n'a effectivement reçu aucune vente de H200 en Chine. Simultanément, la pression politique s'intensifie aux États-Unis : les législateurs discutent de l'opportunité d'ajouter DeepSeek, Moonshot AI et MiniMax à la liste des restrictions à l'exportation. Il s'avère que les mesures conçues pour ralentir la Chine peuvent accélérer davantage l'assemblage de sa propre pile d'IA.

Pour le marché, cela signifie un changement dans la logique même de la concurrence. La question n'est plus seulement de savoir qui a les puces les plus rapides, mais de qui contrôle l'environnement standard pour développer et déployer des modèles. Si DeepSeek prouve qu'un grand système multimodal peut fonctionner de manière compétitive sur Huawei Ascend et CANN, plusieurs piliers de l'avantage américain seront sous pression : la dépendance du monde envers CUDA, les arguments en faveur du contrôle des exportations et l'habitude de construire une infrastructure d'IA autour de Nvidia par défaut.

C'est apparemment ce que craint Huang — non pas la défaite d'aujourd'hui, mais un scénario dans lequel l'alternative chinoise cesse d'être une expérience et devient un chemin standard pour l'industrie entière.