La Chine vient de jouer une nouvelle pièce stratégique dans la guerre des semi-conducteurs pour l’intelligence artificielle. La startup Zhonghao Xinying, également connue sous le nom de CL Tech, se targue d’avoir mis en production de manière massive son propre processeur spécialisé pour l’IA, une TPU baptisée Chana, qui aspire à devenir une alternative locale aux GPU de Nvidia comme aux TPU de Google.
Basée à Hangzhou, l’entreprise affirme que sa General Purpose Tensor Processing Unit (GPTPU) Chana peut offrir jusqu’à 1,5 fois la performance d’une Nvidia A100, tout en réduisant la consommation énergétique d’environ 30 % et en diminuant le coût computationnel par unité d’environ 42 % par rapport à la GPU américaine pour des charges de travail équivalentes sur de grands modèles.
Bien que la A100 soit déjà considérée comme une génération « ancienne » face aux H100 ou à la nouvelle famille Blackwell, cette initiative revêt une importance significative : dans un contexte de restrictions strictes à l’exportation depuis les États-Unis, disposer d’un accélérateur propre, compétitif et basé sur une propriété intellectuelle entièrement chinoise est devenu une priorité nationale pour Pékin.
De Silicon Valley à Hangzhou : le talent « boomerang » derrière Chana
Zhonghao Xinying a été fondée en 2018 par Yanggong Yifan, ingénieur formé à Stanford et à l’Université du Michigan, ayant une expérience directe dans la conception de plusieurs générations de TPU de Google (v2, v3 et v4). À ses côtés se trouve le cofondateur et CTO, Zheng Hanxun, diplômé de l’Université de Californie du Sud, avec une expérience précédente en conception de chips chez Oracle et au centre de R&D de Samsung à Austin (Texas).
Ces deux profils illustrent l’ingénieur chinois formé et ayant travaillé durant des années dans la Silicon Valley, puis décidant de revenir sous la pression croissante de la tension technologique entre la Chine et les États-Unis afin de construire des champions locaux dans des secteurs critiques comme l’informatique pour l’IA. Yanggong a lui-même déclaré dans des interviews que l’arrivée d’une guerre technologique ouverte lui paraissait « inévitable » et que l’infrastructure de calcul pour l’IA deviendrait « le champ de bataille central ».
Que propose réellement Chana par rapport aux GPU de Nvidia ?
Chana se présente comme une GPTPU : un circuit intégré spécifique (ASIC) conçu de zéro pour les charges de travail de réseaux neuronaux, contrairement aux GPU généralistes que Nvidia a adaptés pour l’entraînement et l’inférence. En pratique, cela signifie faire un compromis sur la polyvalence pour maximiser l’efficacité dans les types de calculs les plus courants pour l’IA.
Selon Zhonghao Xinying, le chip :
- Offre jusqu’à 1,5 fois la performance d’une A100 en charge équivalente.
- Consomme environ 30 % de moins d’énergie dans ces scénarios.
- Réduit le coût computationnel à environ 42 % de celui de la GPU Nvidia.
L’entreprise insiste également sur le fait que Chana a été développé avec des noyaux IP entièrement propriétaires, un ensemble d’instructions personnalisé et une plateforme de calcul bâtie en interne, sans recourir à des licences technologiques étrangères. La promesse est claire : une indépendance sur le plan architectural et donc une moindre exposition à des sanctions ou interdictions liées à la propriété intellectuelle.
Cependant, certains éléments essentiels manquent encore pour comprendre pleinement la capacité de la technologie. Aucun détail clé n’a été publié, comme le processus de fabrication exact, la largeur de bande mémoire ou des résultats issus de benchmarks standard tels que MLPerf. Et surtout, la comparaison se fait avec une GPU de 2020, et non avec les modèles les plus avancés de Nvidia, tels que H100 ou Blackwell.
Taize : un cluster pour modèles de billions de paramètres
Au-delà du processeur lui-même, Zhonghao Xinying a présenté Taize, une plateforme de calcul interconnectant 1 024 unités Chana dans un seul cluster. Selon l’entreprise, cette infrastructure est conçue pour entraîner des modèles fondamentaux de l’envergure du billion de paramètres, secteur dans lequel évoluent des systèmes tels que GPT-4, Claude ou Gemini.
À ce stade, la startup cherche à reproduire le modèle des grands hyperscalaires : pas seulement vendre des puces, mais offrir un écosystème complet comprenant matériel, logiciels et outils d’orchestration. La question est de savoir si elle pourra attirer une masse critique de clients dans un environnement où la majorité des frameworks, librairies et outils sont profondément optimisés pour CUDA et les GPU Nvidia.
Google, Meta, Anthropic… et la pression mondiale sur Nvidia
Le lancement de Chana intervient à un moment où l’hégémonie de Nvidia commence à être remise en question sur plusieurs fronts. Google a adopté une stratégie différente en passant d’une offre uniquement via Google Cloud à la négociation de ventes directes de puces à des clients comme Anthropic et Meta, qui pourraient accueillir ces accélérateurs dans leurs propres centres de données.
Pour la Chine, la situation est encore plus délicate. Les restrictions de Washington ont réduit l’accès aux GPU haut de gamme de Nvidia, forçant entreprises et gouvernement à accélérer le développement de solutions locales. Chana s’ajoute ainsi à une liste croissante d’alternatives chinoises — allant de GPU maison à des ASIC spécialisés — visant à couvrir la demande locale en calcul pour l’IA dans un contexte de « désamericanisation » partielle du matériel critique.
Chiffres concrets : chiffre d’affaires, bénéfices… et premières pertes
Au-delà du discours technologique, Zhonghao Xinying commence déjà à afficher des chiffres significatifs. Les documents préparés pour ses opérations avec Tip Corporation, un fabricant de composants coté à Shanghai, indiquent que l’entreprise a généré 485 millions de yuans (environ 68,4 millions de dollars) en 2023, avec un bénéfice net de 81,3 millions de yuans. En 2024, le chiffre d’affaires a augmenté à 598 millions de yuans et le bénéfice à 85,9 millions.
Mais le premier semestre de cette année montre la face B de la croissance rapide : seulement 102 millions de yuans de revenus et des pertes de 144 millions de yuans, en grande partie dues à un investissement massif en R&D, déploiement commercial et à l’opération d’acquisition de Tip.
La startup a également signé un engagement de performance avec ses investisseurs : elle devra entrer en bourse avant la fin 2026 ou activer une clause de rachat d’actions. Parallèlement, Tip Corporation a vu la valeur de ses actions passer d’environ 30 yuans à près de 140 yuans suite à l’annonce du projet de reprise, reflétant les attentes du marché quant au potentiel du secteur IA de Zhonghao Xinying.
Une avancée concrète, mais encore loin de la première division
Sur le plan technologique, la réussite de Zhonghao Xinying est indéniable : la Chine dispose désormais d’une TPU en production massive, basée sur une architecture et une IP locales, conçue pour de grands modèles et dotée d’un cluster extensible à plus de mille accélérateurs. Cela n’était pas le cas il y a seulement quelques années.
Cependant, l’écart avec la « première division » reste conséquent. La comparaison avec l’A100 indique qu’il s’agit de rivaliser avec la génération 2020 de Nvidia, tandis que le marché de pointe regarde déjà vers Blackwell et les futures générations de Google, AMD ou des hyperscalaires. Le manque d’informations sur le processus de fabrication et les partenaires foundry ne fait qu’accentuer les doutes sur la capacité de production et d’expansion.
De plus, un défi dépasse celui des puces : sans un écosystème logiciel mature—compilateurs, librairies optimisées, support dans frameworks et outils—il est difficile d’attirer de grands clients, lesquels restent souvent dépendants de CUDA et des fournisseurs établis. C’est donc là que Chana et Taize devront faire la démonstration, dans les deux prochaines années, s’ils sont destinés à un marché de niche local ou à concurrencer à l’échelle mondiale.
Questions fréquentes sur Zhonghao Xinying, Chana et la guerre des puces IA
Qu’est-ce exactement que la TPU Chana de Zhonghao Xinying ?
Chana est un processeur de type GPTPU (General Purpose Tensor Processing Unit), un accélérateur ASIC conçu spécifiquement pour les charges de travail de réseaux neuronaux. Contrairement aux GPU généralistes, il est optimisé pour les opérations matricielles et tensoriales typiques de l’entraînement et de l’inférence de modèles d’IA à grande échelle.
En quoi une TPU comme Chana diffère-t-elle d’un GPU Nvidia pour l’IA ?
Les GPU, comme ceux de Nvidia, sont des processeurs parallèles très flexibles, adaptés aussi bien aux graphismes qu’à l’IA, la simulation scientifique ou d’autres tâches de calcul général. Les TPU comme Chana sacrificient une partie de cette polyvalence pour maximiser l’efficacité : plus de performance par watt et un coût inférieur par opération dans les types de calculs répétitifs des modèles d’IA. En contrepartie, ils dépendent beaucoup plus du logiciel et des outils spécifiques pour leur support.
Chana dépasse-t-elle Nvidia ?
La société affirme que Chana peut offrir jusqu’à 1,5 fois la performance d’une Nvidia A100, avec une consommation 30 % inférieure et un coût computationnel environ 42 % inférieur. Cependant, la A100 est un modèle de 2020, et aucune comparaison avec les GPU plus récents comme H100 ou Blackwell n’a été publiée. De plus, aucune donnée indépendante publique ne confirme encore ces chiffres, donc il faut rester prudent.
Pourquoi Chana est-elle stratégique pour la Chine dans le domaine de l’intelligence artificielle ?
Les restrictions à l’exportation américaines limitent l’accès de la Chine aux GPU Nvidia de haut niveau. Disposer d’une TPU locale, basée sur une propriété intellectuelle chinoise et en production de masse, renforce la souveraineté technologique du pays dans un secteur clé : le calcul pour entraîner et exécuter de grands modèles d’IA. Si Zhonghao Xinying parvient à industrialiser sa production, à bâtir un écosystème et à attirer des clients, Chana pourrait devenir un outil essentiel pour réduire la dépendance au matériel étranger dans les centres de données chinois.
Sources : Asia Business Outlook, Xataka, Tom’s Hardware, TrendForce, MachineYearning.io, Reuters, The Information (via Reuters), documentation financière relative à l’acquisition de Tip Corporation.
