En se basant sur les déclarations de Liu Qingfeng, président de la société chinoise de reconnaissance vocale iFlytek, il a été indiqué que l'utilisation de puces produites localement pourrait rallonger la période de développement des modèles d'IA de trois mois. Ce retard serait lié aux ressources informatiques supplémentaires nécessaires comparativement à l'utilisation des puces Nvidia, qui bénéficient d'un écosystème logiciel plus établi.
Dans un communiqué publié sur WeChat, Liu a souligné que iFlytek se tourne vers des puces locales, notamment l’Ascend 910B de Huawei, afin de réduire les risques associés aux semi-conducteurs importés. L'entreprise n'a pas pu obtenir de puces américaines avancées depuis son inscription sur la liste des entités américaines en 2019.
1️⃣ Le fossé de performance croissant met en lumière les défis de l’autosuffisance dans les semi-conducteurs en Chine
L'admission par Liu d'un retard de trois mois dans le développement des modèles d'IA lors de l'utilisation de puces domestiques souligne le fossé technologique persistant malgré des investissements massifs.
Actuellement, la Chine produit seulement 16 % des semi-conducteurs utilisés localement, bien en deçà de ses objectifs de 40 % d'ici 2020 et de 70 % d'ici 2025, conformément aux initiatives nationales. Le gouvernement chinois a engagé environ 118 milliards de dollars pour le développement de semi-conducteurs sur cinq ans, mais les écarts techniques restent importants dans la production de puces avancées.
Cette réalité se reflète dans les chiffres de ventes de 2024, où Nvidia a vendu plus d’un million de puces H20 en Chine tandis que Huawei n’a vendu que 200 000 puces Ascend, démontrant la domination continue de la technologie américaine malgré les restrictions.
L'expérience de iFlytek avec la puce Ascend 910B de Huawei, dont l'efficacité est passée de 25 % à 73 % par rapport à la Nvidia A800, montre des progrès, mais confirme que les entreprises chinoises rencontrent encore des défis importants pour rattraper leur retard dans un secteur technologique crucial.
2️⃣ Les limitations de l’écosystème logiciel aggravent les défis matériels pour les puces chinoises
L'explication de Liu selon laquelle le temps de développement prolongé découle en partie d’écosystèmes logiciels immatures révèle un deuxième front critique dans la bataille pour l'indépendance des semi-conducteurs en Chine.
Bien que des améliorations matérielles soient en cours, la pile logicielle exhaustive de Nvidia reste fortement privilégiée par les développeurs, créant des obstacles à l'adoption des alternatives locales même lorsque le matériel s’améliore.
Ce déficit logiciel aide à comprendre pourquoi les entreprises chinoises continuent de rechercher des puces Nvidia par divers canaux malgré la pression gouvernementale pour adopter des alternatives locales et malgré les performances croissantes des puces comme l'Ascend 910B.
Le choix stratégique de iFlytek d'accepter des retards de développement en utilisant des puces domestiques représente une position rare dans le secteur de l’IA en Chine, où la plupart des entreprises continuent de dépendre de la technologie étrangère lorsque cela est possible.
3️⃣ L’adaptation stratégique devient essentielle à mesure que le fossé technologique entre les États-Unis et la Chine se creuse
L'engagement de iFlytek envers les puces domestiques malgré les compromis d’efficacité démontre comment les entreprises technologiques chinoises développent des réponses stratégiques face aux contrôles américains persistants sur les exportations.
Les entreprises figurant sur la liste des entités américaines, comme iFlytek depuis 2019, ressentent une pression particulière pour développer une autonomie technologique étant donné qu’elles sont coupées des technologies américaines avancées.
Cette adaptation est le reflet de tendances plus larges où les entreprises chinoises intègrent l’IA dans divers secteurs tout en pivotant vers la production locale après avoir été coupées de fournisseurs clés.
La concurrence croissante a transformé le paysage des semi-conducteurs, avec les autorités chinoises encourageant activement les entreprises locales à privilégier les puces d’IA domestiques par rapport aux produits Nvidia malgré les désavantages de performance.
Le marché noir pour les puces Nvidia a émergé comme une autre stratégie d'adaptation, avec des entreprises exploitant des failles réglementaires pour acquérir une technologie restreinte, soulignant l’ampleur des efforts déployés par les entreprises pour maintenir l’accès à des capacités d’IA de pointe.
