Ce qui s’est passé dans la course à l’IA ces dernières années est vraiment intéressant. En 2018, ZTE a failli faire un arrêt cardiaque à cause de l’interdiction d’exportation des États-Unis. Mais aujourd’hui, l’histoire est complètement différente.

Le véritable goulot d’étranglement n’est pas seulement le matériel des puces. La vraie contrainte est l’écosystème CUDA de NVIDIA. Savez-vous que plus de 90 % des développeurs d’IA dans le monde dépendent de CUDA ? Ce n’est pas seulement un outil, c’est une roue motrice presque impossible à remplacer. Dix ans de développement, des millions de développeurs, des milliers d’applications — tous construits sur CUDA. Comme un écosystème sans alternative.

Mais en Chine, l’approche est différente. Au lieu d’une confrontation directe, ils ont pivoté vers l’optimisation des algorithmes. Le DeepSeek V3 en est un exemple parfait — 671 milliards de paramètres mais utilisant seulement 5,5 % par inférence. Le coût de formation est de seulement 5,6 millions de dollars, contre $78 millions pour GPT-4. Et le prix de l’API est 25 à 75 fois moins cher. Voilà la puissance d’un ingénierie intelligente.

Aujourd’hui, la production d’infrastructures informatiques locales s’accélère. De nouvelles lignes de production de serveurs apparaissent, utilisant des puces locales comme Loongson et TaiChu Yuanqi. La étape clé est celle-ci — les puces locales ont évolué de l’inférence uniquement à une capacité complète de formation. C’est un saut qualitatif. L’écosystème Huawei Ascend compte maintenant 4 millions de développeurs, et 43 modèles majeurs ont été pré-entraînés avec des puces Ascend.

La situation énergétique est un autre facteur énorme souvent négligé. La Chine produit 2,5 fois plus d’électricité que les États-Unis, et le coût industriel de l’électricité est de 0,03 $ par kWh contre 0,12-0,15 $ aux États-Unis. C’est un avantage massif. Pendant ce temps, des États américains comme la Virginie, la Géorgie, l’Illinois ont suspendu les nouvelles autorisations de centres de données en raison des contraintes du réseau électrique.

Alors, qu’est-ce qui s’est passé ? Les tokens — l’unité de base de la sortie de l’IA — sont devenus une nouvelle marchandise. Produits dans les usines informatiques de Chine, distribués mondialement. La répartition des utilisateurs de DeepSeek est de 30,7 % en Chine, 13,6 % en Inde, 6,9 % en Indonésie, 4,3 % aux États-Unis. Ce n’est pas seulement une question de technologie, c’est un changement de marché.

Il y a une parallèle historique ici. L’industrie des semi-conducteurs japonaise dans les années 1980 était similaire — ils dominaient mais dépendaient d’un écosystème contrôlé par les États-Unis. Après l’accord sur les semi-conducteurs entre les États-Unis et le Japon, tout a changé. Le Japon a perdu sa domination du marché parce qu’il n’a pas construit d’écosystème indépendant.

En Chine, l’approche est plus stratégique. L’optimisation des algorithmes, le développement de puces locales, la construction de l’écosystème Ascend, et la distribution mondiale des tokens sont tous coordonnés. Chaque composant renforce l’autre. Ce n’est pas un succès du jour au lendemain — il y a des pertes, des défis, mais une construction systématique d’un écosystème industriel indépendant.

Les derniers rapports de bénéfices des fabricants locaux de puces sont révélateurs — le chiffre d’affaires de Cambrian a augmenté de 453 %, celui de Moore Threads de 243 %, et Muxi de 121 %. La performance est à moitié feu, à moitié eau, mais la demande du marché est claire. Le monde a besoin d’une alternative au monopole de NVIDIA.

Le vrai coût ne réside pas dans la technologie, mais dans la construction de l’écosystème — subventions logicielles, soutien aux développeurs, ingénierie sur site. Des dépenses nécessaires pour l’indépendance. Mais c’est le prix à payer pour avoir des options.

Il y a huit ans, l’incident ZTE. À l’époque, la question était la survie. Aujourd’hui, la question est différente — quel est le prix de l’indépendance et de la compétitivité à long terme ? La réponse est plus claire maintenant — il faut un écosystème complet, pas seulement des puces. Il faut des algorithmes, de l’énergie, des développeurs, et un accès au marché mondial. La Chine construit tout cela en parallèle, et cela change fondamentalement la donne.