Il y a huit ans, l'une des périodes les plus douloureuses de l'histoire de l'industrie chinoise s'est produite. En avril 2018, ZTE Communications a soudainement cessé ses activités - une entreprise géante avec 80 000 employés et un chiffre d'affaires dépassant un billion de yuans. Tout cela parce que l'Amérique a décidé de couper les approvisionnements. Sans les puces Qualcomm, sans le système Android de Google - l'entreprise était complètement encerclée. Cette leçon n'a pas été oubliée.

Rapidement en 2026. La situation est maintenant complètement différente. Cette fois, la guerre ne concerne pas seulement les puces - la véritable guerre porte sur quelque chose de beaucoup plus profond appelé CUDA. Peut-être que vous n'en avez pas entendu parler, mais chaque développeur en intelligence artificielle dans le monde en dépend. CUDA est une plateforme de Nvidia qui contrôle tout - de la formation à l'exécution. Et c'est là que réside la véritable pénurie. Plus l'industrie dépend de CUDA, plus le manque d'une alternative indépendante devient évident.

Mais les entreprises chinoises ont choisi une voie différente cette fois. Au lieu d'essayer de copier Nvidia directement, elles se sont concentrées sur les algorithmes. DeepSeek en est un exemple parfait - leur modèle contient 671 milliards de paramètres, mais n'active que 37 milliards d'entre eux pendant le fonctionnement. Cela signifie des coûts bien moindres. Le modèle a été entraîné avec 2048 unités de traitement H800 pendant 58 jours pour seulement 5,6 millions de dollars. Comparez cela au coût d'entraînement de GPT-4, estimé à 78 millions de dollars. La différence est énorme.

Le résultat ? DeepSeek est 25 à 75 fois moins cher que Claude. Et ce prix a changé le marché. En février 2026 seulement, l'utilisation des modèles chinois sur OpenRouter a augmenté de 127 % en seulement trois semaines. Il y a un an, leur part ne dépassait pas 2 %. Maintenant, elle approche les 60 %. Ce n'est pas une coïncidence - c'est une transformation structurelle.

Mais le plus grand défi restait d'obtenir une puissance de calcul suffisante pour l'entraînement. C'est ici que les puces locales entrent en jeu. Loongson 3C6000 et Taichu Yuanqi ont déjà commencé à charger de véritables tâches d'entraînement. En janvier 2026, Zhipu AI a lancé le modèle GLM-Image - le premier modèle de génération d'images entièrement entraîné sur des puces chinoises locales. C'est une transition qualitative, du simple inférence à l'entraînement réel.

Derrière tout cela se trouve le système Ascend de Huawei. Fin 2025, le nombre de développeurs y dépassait 4 millions. La construction d’un écosystème indépendant est précisément ce que le Japon n’a pas fait dans les années 80 face à des pressions américaines similaires. Le Japon a choisi d’être « le meilleur » dans un système dominé par d’autres. La Chine a choisi de construire son propre système.

L’énergie joue également un rôle crucial. Les États-Unis font face à une véritable crise électrique - les centres de données consomment actuellement 4 % de l’électricité américaine, et ce chiffre doublera d’ici 2030. En revanche, la Chine produit 2,5 fois plus d’électricité que les États-Unis. Les prix de l’électricité industrielle dans l’ouest de la Chine sont d’environ 0,03 dollar par kilowattheure - un quart à un cinquième du prix aux États-Unis. C’est un avantage énorme.

Aujourd’hui, DeepSeek sert 37 langues et se répand dans le monde entier. 30,7 % des utilisateurs viennent de Chine, 13,6 % de l’Inde, 6,9 % d’Indonésie. Sur les marchés soumis à des sanctions, sa part varie entre 40 % et 60 %. 58 % des nouvelles entreprises d’intelligence artificielle en Chine l’utilisent maintenant.

Trois entreprises locales de puces ont publié leurs résultats le 27 février 2026. Certaines ont réalisé leurs premiers bénéfices, d’autres ont perdu des milliards. Mais ces pertes ne sont pas un échec - c’est un investissement dans la construction d’un écosystème indépendant. Chaque dollar perdu est un dollar investi dans la recherche et le développement, dans le soutien logiciel, dans la formation des ingénieurs.

La guerre pour la puissance de calcul ne concerne plus « pouvons-nous survivre ? » La question est maintenant « combien allons-nous dépenser pour rester indépendants ? » Et la réponse est claire - n’importe quel prix. Car l’indépendance n’est plus une option.