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La chute de NVIDIA en Chine donne l’opportunité à Huawei de prendre sa place

NVIDIA est l’une des entreprises les plus touchées par les sanctions américaines contre la Chine qui entreront en vigueur le 16 novembre. Initialement, l’administration américaine a interdit à NVIDIA de vendre en Chine ses GPU les plus avancés pour l’intelligence artificielle, les modèles A100 et H100, la société dirigée par Jensen Huang a donc réduit ses fonctionnalités et affiné les puces A800 et H800, qui répondaient aux exigences imposées par le gouvernement américain.

Dans seulement trois semaines, NVIDIA ne pourra pas non plus vendre ses solutions A800 et H800 à ses clients chinois. Pas même son GPU le plus puissant, le GeForce RTX 4090. Perdre une bonne partie du marché chinois nuirait forcément aux affaires de cette entreprise américaine, mais il y a plusieurs entreprises chinoises qui se frottent sûrement déjà les mains. Et ils aspirent à occuper une place sur le marché exigeant des puces d’intelligence artificielle qui était jusqu’à présent presque exclusivement entre les mains de NVIDIA.

Huawei se voit offrir une opportunité qu’il ne peut pas manquer

NVIDIA représente actuellement un peu plus de 90 % du marché chinois des puces d’intelligence artificielle, mais après l’entrée en vigueur du dernier paquet de sanctions américaines, son leadership est selon toute vraisemblance sera compromis. Le gouvernement chinois consacre d’importantes ressources au développement de ses propres équipements de lithographie, utilisés pour fabriquer des circuits intégrés, ainsi qu’au développement de ses propres puces de pointe pour l’intelligence artificielle.

Huawei dispose de ses propres GPU pour l’intelligence artificielle, les puces Ascend AI, prêts depuis plus de quatre ans

Des dizaines d’entreprises chinoises sont impliquées dans le développement de leur propre matériel pour ce scénario d’utilisation. MetaX, Alibaba, Biren Technology, Moore Threads, Innosilicon, Zhaoxin, Iluvatar CoreX, DenglinAI ou Vast AI Tech sont parmi les plus importants, mais l’un brille plus que tous les autres : Huawei. Cette société se porte bien sur le marché chinois (elle réalise un chiffre d’affaires annuel d’environ 7 milliards de dollars rien qu’en Chine), et l’affaiblissement imminent de NVIDIA lui convient parfaitement.

Et Huawei dispose de ses propres GPU pour l’intelligence artificielle, les puces Ascend AI, depuis plus de quatre ans. Durant cette période, elle les a perfectionnés et augmenté ses capacités dans le but d’égaler, voire même surpasser les performances des puces A100 et H100 de NVIDIA. Selon certains analystes, comme ceux de la société chinoise iFly Tek, la puissance brute de leurs GPU est égale à celle des puces NVIDIA, mais ils ont encore un temps de retard si l’on s’en tient à leurs performances dans un scénario d’utilisation réel.

Il est évident que pour Huawei, la situation actuelle représente une opportunité imbattable lorsqu’il s’agit de renforcer sa présence dans son propre pays. Cependant, cette entreprise et d’autres entreprises chinoises sont confrontées à un grand défi qui ne leur permettra pas de conquérir facilement le marché que NVIDIA a dominé jusqu’à présent : la plupart des projets d’intelligence artificielle développés en Chine et à l’étranger sont mis en œuvre au-dessus de CUDA ().

CANN, l’alternative de Huawei à CUDA, est encore très loin des capacités de la technologie NVIDIA

Cette technologie regroupe le compilateur et les outils de développement utilisés par les programmeurs pour développer leurs logiciels. pour les GPU NVIDIAet le remplacer par une autre option dans des projets déjà en cours est un problème.

Huawei possède CANN (), qui est son alternative à CUDA, mais il existe un consensus parmi les analystes sur le fait que cette plate-forme est encore loin des capacités dont dispose la technologie NVIDIA dans le processus de formation de modèles d’intelligence artificielle. Dans ces circonstances, Huawei n’a qu’une seule option s’il veut se renforcer sur le marché chinois des puces d’intelligence artificielle : affiner CANN et offrir aux clients de NVIDIA la possibilité de transférer facilement leurs modèles et données vers leur propre écosystème.