Nvidia : Jensen Huang voit dans le lancement de DeepSeek sur puces Huawei une menace pour les États-Unis

Le passage de DeepSeek de l'écosystème Nvidia aux puces Huawei n'est pas, pour les États-Unis, une affaire locale concernant un développeur chinois, mais le risque de perdre un levier d'influence essentiel sur le marché mondial de l'IA. C'est ainsi que le PDG de Nvidia, Jensen Huang, décrit la situation : si de puissants modèles chinois se mettent à être optimisés non pour la pile américaine, mais pour la pile chinoise, les conséquences seront stratégiques. Dans le podcast de Dwarkesh, Huang a déclaré qu'un tel scénario serait un « résultat terrible » pour les États-Unis.

L'élément déclencheur est la préparation par DeepSeek du lancement de V4, un nouveau modèle de base multimodal qui doit, selon les attentes, être présenté avant la fin d'avril 2026. D'après les publications, le modèle doit tourner sur le processeur Huawei Ascend 950PR. Il faut distinguer l'entraînement de l'inférence : le modèle a pu être entraîné sur certains accélérateurs et traiter les requêtes des utilisateurs sur d'autres. Cette seconde partie est aujourd'hui le principal terrain d'expérimentation.

La menace centrale pour Nvidia, et plus largement pour la politique technologique américaine, ne tient pas seulement au matériel, mais à la pile logicielle. DeepSeek a passé plusieurs mois à réécrire son code de base pour CANN, l'environnement logiciel de Huawei, quittant ainsi l'univers CUDA, que Nvidia a bâti pendant près de deux décennies. Jusqu'ici, même les restrictions sur les livraisons de puces vers la Chine ne brisaient pas totalement la dépendance : si les laboratoires écrivaient du code pour CUDA, ils restaient liés à l'écosystème américain. Migrer vers CANN revient à tenter de rompre ce lien et de monter une infrastructure parallèle où Nvidia n'est plus une couche obligatoire.

Pour DeepSeek, c'est la suite logique de sa stratégie. Son modèle V3, sorti fin 2024, a été entraîné sur 2 048 accélérateurs Nvidia H800, des puces conçues spécialement pour le marché chinois et interdites elles aussi par la suite. L'entreprise a ensuite dévoilé R1, un modèle de raisonnement capable de rivaliser avec des systèmes américains nettement plus coûteux. Si V4 réussit sur Huawei Ascend, ce sera une nouvelle démonstration : un laboratoire chinois peut produire de puissants modèles non seulement à moindre coût, mais aussi avec moins de dépendance au matériel américain.

En performance brute, Huawei reste en retrait. L'Ascend 910C, la génération précédente, offrait environ 60 % des performances de la Nvidia H100 en inférence, et la H100 n'est elle-même 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 leurs équivalents chinois, et l'écart pourrait atteindre dix-sept fois d'ici 2027. Huawei prévoit de livrer environ 750 000 puces d'IA en 2026, mais cela ne représente au total que 3–5 % de la puissance de calcul cumulée de Nvidia.

Pourtant, ce qui inquiète Huang n'est pas l'écart actuel, mais la trajectoire : la Chine peut compenser un matériel moins performant par l'ampleur de ses ressources énergétiques, le nombre de ses chercheurs et la qualité de l'optimisation. C'est déjà apparu avec DeepSeek R2. Le modèle a été repoussé plusieurs fois à cause de problèmes d'entraînement sur du matériel Huawei et l'entreprise a finalement dû revenir aux accélérateurs Nvidia pour l'entraînement, ne laissant aux puces chinoises que l'inférence pour l'essentiel. L'épisode montre que, pour l'entraînement lourd, l'écart est bien réel.

Mais la valeur commerciale n'apparaît pas seulement au stade de l'entraînement. Si l'inférence sur Huawei s'avère assez stable et économiquement raisonnable, le marché peut adopter un schéma où les accélérateurs américains ne sont plus obligatoires, au moins côté exploitation.

Dans ce contexte, le paradoxe des restrictions à l'exportation saute aux yeux. Nvidia a repris la production des H200, plus puissantes, pour le marché chinois, mais, selon l'entreprise, la partie chinoise bloque leur importation pour protéger le producteur national, Huawei. Le directeur financier de Nvidia a déclaré précédemment que l'entreprise n'avait en pratique enregistré aucune vente de H200 en Chine. Parallèlement, la pression politique monte aux États-Unis : des parlementaires débattent d'ajouter DeepSeek, Moonshot AI et MiniMax à la liste des restrictions à l'exportation. Il apparaît ainsi que des mesures conçues pour freiner la Chine peuvent accélérer la construction de sa propre pile d'IA.

Pour le marché, cela déplace la logique même de la concurrence. La question n'est plus seulement de savoir qui a les puces les plus rapides, mais qui contrôle l'environnement standard de développement et de déploiement des modèles. Si DeepSeek prouve qu'un grand système multimodal peut fonctionner de façon compétitive sur Huawei Ascend et CANN, plusieurs piliers de l'avantage américain seront mis sous pression à la fois : la dépendance mondiale à CUDA, les arguments en faveur du contrôle des exportations et l'habitude de bâtir l'infrastructure d'IA autour de Nvidia par défaut.

C'est précisément ce que craint Huang, semble-t-il : non pas la défaite d'aujourd'hui, mais un scénario où l'alternative chinoise cesse d'être une expérience et devient une voie de travail pour toute l'industrie.