selon les analystes. Alors que Nvidia a toujours été le principal fournisseur de puces IA en Chine avec une part de marché supérieure à 90 %, des entreprises chinoises, dont Huawei, ont développé leurs propres versions des puces les plus vendues de Nvidia, notamment les unités de traitement graphique (GPU) A100 et H100..
Les puces Ascend AI de Huawei sont comparables à celles de Nvidia en termes de puissance de calcul brute, affirment les analystes et certaines sociétés d’IA telles que la société chinoise iFlyTek, mais elles sont toujours à la traîne en termes de performances. Jiang Yifan, analyste de marché en chef chez Guotai Junan Securities, a déclaré qu’un autre facteur limitant clé pour les entreprises chinoises était la dépendance de la plupart des projets sur les puces et l’écosystème logiciel de Nvidia, mais cela pourrait changer avec les restrictions américaines. « Cette décision américaine, à mon avis, constitue en fait un énorme cadeau pour les puces Ascend de Huawei », a déclaré Jiang dans un message publié sur son compte Weibo sur les réseaux sociaux.
Cette opportunité s’accompagne cependant de plusieurs défis.
De nombreux projets d’IA de pointe sont construits avec CUDA, une architecture de programmation populaire lancée par Nvidia, qui a à son tour donné naissance à un vaste écosystème mondial devenu capable de former des modèles d’IA très sophistiqués tels que le GPT-4 d’OpenAI. La version propre de Huawei s’appelle CANN, et les analystes affirment qu’elle est beaucoup plus limitée en termes de modèles d’IA qu’elle est capable de former, ce qui signifie que les puces de Huawei sont loin d’être un substitut plug-and-play à Nvidia.
Woz Ahmed, ancien responsable de la conception de puces devenu consultant, a déclaré que pour que Huawei puisse gagner des clients chinois auprès de Nvidia, il doit reproduire l’écosystème créé par Nvidia, notamment en aidant les clients à déplacer leurs données et leurs modèles vers la propre plate-forme de Huawei. Les droits de propriété intellectuelle constituent également un problème, car de nombreuses entreprises américaines détiennent déjà des brevets clés pour les GPU, a déclaré Ahmed. « Pour obtenir quelque chose qui soit à la hauteur, il faut 5 ou 10 ans », a-t-il ajouté.
