Cet article est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement. L’auteur ne détient aucune action des sociétés mentionnées.
Défis auxquels sont confrontés les centres de données d’IA chinois lors de la transition vers les puces nationales
Selon un récent rapport du South China Morning Post, les centres de données d’IA chinois rencontrent des obstacles importants dans leur transition des GPU d’IA de NVIDIA vers les alternatives proposées par Huawei. Une directive du gouvernement chinois stipule que les centres de données d’IA financés par des fonds publics doivent utiliser au moins 50 % de puces nationales, afin de réduire la dépendance aux technologies étrangères de semi-conducteurs.
Ces réglementations trouvent leur origine dans les directives établies l’année dernière par la municipalité de Shanghai, exigeant que les installations informatiques de la ville intègrent au moins la moitié de leurs puces provenant de Chine. Depuis cette année, ces directives sont devenues des obligations nationales qui concernent tous les centres de données d’IA du pays.
Préoccupations concernant les GPU NVIDIA et la transition vers des alternatives à Huawei
La controverse entourant les GPU H20 de NVIDIA a influencé cette évolution. Suite à la décision de l’administration Trump d’autoriser NVIDIA à vendre ses GPU à la Chine, des inquiétudes sont apparues quant à de potentielles portes dérobées et vulnérabilités au sein de ces puces, allégations que NVIDIA a démenties. Néanmoins, des rapports indiquent que le gouvernement chinois se montre prudent vis-à-vis du matériel étranger en raison de ces craintes de sécurité. Parallèlement, la Chine semble de plus en plus consciente de la nécessité de réduire sa dépendance aux puces internationales pour soutenir ses ambitions en matière d’IA.
Le dernier article du SCMP met en lumière les nouvelles obligations imposant aux infrastructures informatiques publiques de dépendre des puces nationales pour au moins 50 % de leurs besoins – une règle issue de la révision des réglementations municipales.À partir de 2024, ces directives façonneront le fonctionnement des installations de données, reflétant une évolution stratégique plus large vers l’autosuffisance technologique.
Les principales alternatives nationales aux GPU de NVIDIA sont celles fabriquées par Huawei, en collaboration avec SMIC, qui est limité à l’utilisation de l’ancienne technologie de 7 nanomètres en raison des sanctions américaines qui limitent l’accès aux techniques et équipements avancés de fabrication de semi-conducteurs.
Si les puces NVIDIA sont essentielles à la formation de modèles d’IA avancés, les processeurs Huawei peuvent gérer le déploiement. Cependant, la transition imposée par le gouvernement n’est pas sans complications. De nombreux opérateurs de clusters se trouvent dans une situation délicate, car leurs solutions d’IA ont été initialement développées autour de la technologie NVIDIA.
Un facteur important contribuant à ces défis opérationnels est la différence entre les écosystèmes logiciels. Les GPU de NVIDIA utilisent la plateforme CUDA, tandis que les puces de Huawei s’appuient sur le framework CANN. Cette disparité fondamentale constitue un obstacle pour les centres de données, qui doivent désormais intégrer le matériel Huawei tout en conservant les fonctionnalités des modèles d’IA initialement conçus sur l’infrastructure de NVIDIA.
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