La Chine vient de se classer deuxième en termes de capacité informatique intelligente. Le chiffre important n’est pas le plus frappant
Il existe un moyen simple de promouvoir l’intelligence artificielle : ne parler que de modèles. Et il existe une manière plus utile de le comprendre : examiner quels pays ont la capacité de les former, de les gérer et de les proposer à des millions d’utilisateurs sans que le système ne se brise en cours de route. Dans cette deuxième course, beaucoup moins spectaculaire mais bien plus révélatrice, la Chine vient de présenter ses chiffres. Le chiffre attire l’attention par le classement, certes, mais l’important est ce qu’il raconte sur les fondements de son déploiement.
Le chiffre. Les informations proviennent du Digital China Development Report 2025, le document avec lequel la National Data Administration résume le développement numérique de la Chine au cours de l’année écoulée. On y affirme que le pays a atteint 1,59 millions de PFLOPS dans le FP16 de capacité de calcul intelligent et que ce volume le placerait au deuxième rang mondial.
Il y a des petits caractères. Le rapport susmentionné place la Chine au deuxième rang mondial dans une catégorie spécifique : la capacité informatique intelligente. Cela ne revient pas à dire que le pays est deuxième dans toute la course à l’IA, où les modèles, les puces, les talents, les investissements, l’adoption, la réglementation et bien d’autres variables entrent en jeu. Ce que nous examinons est quelque chose de plus limité : la capacité de calcul prête à alimenter des charges d’intelligence artificielle à grande échelle.
L’unité compte. FP16 signifie virgule flottante 16 bits, une façon de représenter les nombres avec moins de précision que FP32 ou FP64. Il est largement utilisé en intelligence artificielle car il permet d’effectuer plus d’opérations et d’utiliser moins de mémoire, un équilibre utile lorsque l’on parle d’entraînement ou d’exécution de modèles. Les PFLOPS, quant à eux, servent à exprimer le nombre d’opérations en virgule flottante qu’une infrastructure peut effectuer chaque seconde.
Ce n’est pas seulement une question de pouvoir. Le bilan ne s’arrête pas à 1,59 million de PFLOPS FP16. Il ajoute une couche physique bien spécifique : plus de 13,73 millions de racks standards en fonctionnement, 42 grands clusters de calcul intelligent, décrits dans le document comme des clusters « dix mille cartes », et une plateforme nationale de tests et de vérification qui supervise déjà 1 129 installations. Ce réseau, selon le document, permet de coordonner 110 000 PFLOPS à des fins économiques, scientifiques et gouvernementales.
La distance avec les États-Unis. La Chine arrive en deuxième position et la référence pour la première place est les États-Unis. C’est la lecture qui apparaît dans les sources étatiques chinoises lorsqu’elles parlent d’une position « uniquement derrière les États-Unis », mais aussi celle que tirent les analyses externes sur l’informatique IA haut de gamme. L’avantage américain ne s’explique pas seulement par le nombre croissant de puces : il s’explique également par les centres de données, les grandes entreprises technologiques capables de financer des infrastructures à grande échelle et un réseau très développé.
L’autre moitié des données est en cours d’utilisation. Selon le rapport, la Chine comptait 748 services d’IA générative enregistrés à la fin de 2025, dont 446 avaient été enregistrés au cours de cette année-là. Il parle également de 602 millions d’utilisateurs d’IA générative, avec une croissance annuelle de 141,7 %. Ce sont des chiffres officiels et doivent être traités comme tels, mais ils permettent de comprendre pourquoi la capacité de calcul est importante : nous n’avons pas affaire à une infrastructure conçue uniquement pour les laboratoires, mais pour des services déjà déployés à grande échelle.
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