Wei Shaojun, vice-président de l’Association chinoise de l’industrie des semi-conducteurs et conseiller académique du gouvernement, a exhorté la Chine et d’autres pays asiatiques à ne plus dépendre des GPU de Nvidia pour entraîner et exécuter des modèles d’intelligence artificielle.
Lors d’un forum organisé à Singapour, Wei a mis en garde contre le fait que la dépendance aux matériels d’origine américaine représente un risque stratégique à long terme et a qualifié la stratégie actuelle de reproduction du modèle américain de développement de l’IA — basé sur des GPU à usage général de Nvidia ou AMD — de « mortelle ».
Critiques du modèle actuel
Wei a souligné que la voie adoptée en Asie imite trop fidèlement la feuille de route des États-Unis, où les entreprises et centres de recherche utilisent massivement des GPU conçus pour accélérer l’entraînement de modèles tels que ChatGPT ou DeepSeek. Selon lui, cette stratégie limite l’autonomie régionale et freine la création d’un écosystème propre, tant en algorithmes qu’en infrastructure de calcul.
Selon ce responsable, la région devrait privilégier un modèle divergent, basé sur des ASICs dédiés et sur l’innovation locale en architectures, plutôt que de suivre l’hégémonie imposée par Nvidia.
La domination de Nvidia dans l’IA
Au fil des années, Nvidia a solidement affirmé une position de leader dans le domaine de l’intelligence artificielle :
- Tensor Cores et formats de précision mixte optimisés pour l’IA.
- Écosystème logiciel (CUDA, bibliothèques de deep learning) profondément intégré.
- Large compatibilité avec les fournisseurs cloud et les fabricants OEM.
Ses architectures modernes, comme Blackwell dans le segment des centres de données, sont presque exclusivement conçues pour les charges de travail en IA, laissant derrière elles leur rôle initial de traitement graphique.
En revanche, les ASICs spécifiques à l’IA, qui pourraient offrir une meilleure efficacité dans certains cas d’usage, n’ont pas encore permis une adoption massive, ni pour l’entraînement ni pour l’inférence.
Un appel à la souveraineté technologique
Le discours de Wei s’inscrit dans le cadre de la stratégie chinoise visant à renforcer son autonomie technologique dans des secteurs clés comme les semi-conducteurs et l’intelligence artificielle, dans un contexte marqué par les restrictions à l’exportation imposées par les États-Unis.
Pour l’Asie, le défi consiste à réduire la dépendance au matériel américain, encourager l’investissement dans des chips locaux spécialisés et développer un modèle d’IA qui ne soit pas une copie de l’occidental, mais une voie propre et souveraine.
Questions fréquemment posées (FAQ)
Pourquoi la Chine souhaite-t-elle abandonner l’utilisation des GPU de Nvidia ?
Parce qu’elle considère que la dépendance à l’égard du matériel américain limite son autonomie technologique et représente un risque stratégique dans un contexte de tensions géopolitiques.
Quelles alternatives propose l’industrie chinoise ?
Wei Shaojun plaide en faveur de ASICs dédiés et d’infrastructures de calcul conçues localement, afin de réduire la dépendance aux GPU de Nvidia et AMD.
Quels avantages offrent les GPU de Nvidia face à d’autres processeurs ?
Les GPU de Nvidia disposent d’un hardware optimisé pour l’IA, d’un écosystème logiciel mature et d’un support étendu dans le cloud, ce qui en fait la norme pour entraîner et déployer des modèles d’IA.
Les chipsets alternatifs sont-ils prêts à remplacer Nvidia ?
Pas encore. Bien que des développements en ASICs et accélérateurs spécialisés soient en cours, ces solutions n’ont pas encore atteint la maturité ni une adoption globale comparable à celle des GPU Nvidia.
Source : tomshardware et Bloomberg
