D’un côté, les interdictions de vente ; de l’autre, les livraisons : cette histoire de puces est plus surréaliste qu’une série télévisée.
Reuters a rapporté aujourd’hui que, selon des registres d’achats, l’université polytechnique du Nord-Ouest, inscrite sur la liste américaine des entités soumises à des restrictions à l’exportation, a tout de même réussi à acheter des puces H200 de Nvidia le mois dernier. Un avis d’attribution publié le 21 octobre mentionne deux H200 pour 874 700 yuans, fournies par une entreprise du Shaanxi et non directement par Nvidia. Le 4 septembre, l’université en avait aussi acheté deux autres pour 796 000 yuans. Impossible d’acheter des serveurs complets ? Elle loue de la puissance de calcul : en janvier de cette année, l’établissement a signé deux contrats de location portant sur deux serveurs équipés chacun de huit H200, destinés à l’ajustement fin de modèles et à l’entraînement par apprentissage par renforcement, pour un montant total de plus de 880 000 yuans. Reuters a examiné 26 documents d’achat et registres d’entreprises et constaté que cette pratique ne se limitait pas à cet établissement.
Dans le même temps, les données d’IDC sont encore plus frappantes : au premier semestre de cette année, sur le marché chinois des accélérateurs d’IA, Nvidia a livré 678 000 puces, soit une baisse de 44 % sur un an. Sa part de marché est passée de 55 % l’an dernier à 34 %. Huawei en a livré 572 000, pour une part de marché de 28 %. Il y a un an, l’écart entre les deux entreprises était encore de 31 points ; il n’est plus que de 6 aujourd’hui. Plus important encore, les livraisons d’accélérateurs non GPU ont dépassé celles des GPU pour la première fois. Le marché de l’inférence est en train de changer les règles du jeu.
À mon avis, les interdictions peuvent contrôler les stocks visibles, mais pas les intermédiaires ni les contrats de location, et encore moins la demande. Ce qui décidera vraiment de l’issue, ce n’est pas qui figure sur une liste noire, mais qui parvient à déployer ses capacités de production et son écosystème. Si Huawei rattrape son retard, ce n’est pas grâce à une puce qui rivaliserait seule avec Nvidia, mais à l’explosion de la demande en inférence et aux commandes concrètes liées au remplacement par des solutions nationales. Nvidia se retrouve aussi dans une situation embarrassante : les exportations de H200 vers la Chine n’ont été autorisées sous conditions qu’en janvier de cette année, avec une commission d’environ 25 %, et pourtant les puces ont fini par arriver là où elles n’auraient pas dû. Au Congrès, on a déjà demandé à Jensen Huang de venir présenter un exposé le 18 novembre.
Quel rapport avec le portefeuille des gens ordinaires ? Deux choses. Premièrement, plus la puissance de calcul est rare et soumise à des restrictions, plus les coûts de l’IA peinent à baisser. Le ralentissement de la baisse des prix des grands modèles et de la généralisation des applications d’IA pénalisera au bout du compte tous ceux qui utilisent l’IA dans leur travail. Deuxièmement, plus les contrôles se durcissent, plus le discours sur la décentralisation de la puissance de calcul trouve des adeptes. L’engouement pour les cryptomonnaies liées à l’IA sera régulièrement ravivé, mais l’engouement reste de l’engouement : peu de projets sont réellement capables de répondre aux commandes. Ne vous emballez pas dès que vous entendez les mots « puissance de calcul ».
Alors, la question se pose : selon vous, cette bataille des puces se gagnera-t-elle grâce aux interdictions ou grâce aux capacités de production et à l’écosystème ?
$TAO $RENDER
Ceci ne constitue pas un conseil en investissement. Faites vos propres recherches.
Reuters a rapporté aujourd’hui que, selon des registres d’achats, l’université polytechnique du Nord-Ouest, inscrite sur la liste américaine des entités soumises à des restrictions à l’exportation, a tout de même réussi à acheter des puces H200 de Nvidia le mois dernier. Un avis d’attribution publié le 21 octobre mentionne deux H200 pour 874 700 yuans, fournies par une entreprise du Shaanxi et non directement par Nvidia. Le 4 septembre, l’université en avait aussi acheté deux autres pour 796 000 yuans. Impossible d’acheter des serveurs complets ? Elle loue de la puissance de calcul : en janvier de cette année, l’établissement a signé deux contrats de location portant sur deux serveurs équipés chacun de huit H200, destinés à l’ajustement fin de modèles et à l’entraînement par apprentissage par renforcement, pour un montant total de plus de 880 000 yuans. Reuters a examiné 26 documents d’achat et registres d’entreprises et constaté que cette pratique ne se limitait pas à cet établissement.
Dans le même temps, les données d’IDC sont encore plus frappantes : au premier semestre de cette année, sur le marché chinois des accélérateurs d’IA, Nvidia a livré 678 000 puces, soit une baisse de 44 % sur un an. Sa part de marché est passée de 55 % l’an dernier à 34 %. Huawei en a livré 572 000, pour une part de marché de 28 %. Il y a un an, l’écart entre les deux entreprises était encore de 31 points ; il n’est plus que de 6 aujourd’hui. Plus important encore, les livraisons d’accélérateurs non GPU ont dépassé celles des GPU pour la première fois. Le marché de l’inférence est en train de changer les règles du jeu.
À mon avis, les interdictions peuvent contrôler les stocks visibles, mais pas les intermédiaires ni les contrats de location, et encore moins la demande. Ce qui décidera vraiment de l’issue, ce n’est pas qui figure sur une liste noire, mais qui parvient à déployer ses capacités de production et son écosystème. Si Huawei rattrape son retard, ce n’est pas grâce à une puce qui rivaliserait seule avec Nvidia, mais à l’explosion de la demande en inférence et aux commandes concrètes liées au remplacement par des solutions nationales. Nvidia se retrouve aussi dans une situation embarrassante : les exportations de H200 vers la Chine n’ont été autorisées sous conditions qu’en janvier de cette année, avec une commission d’environ 25 %, et pourtant les puces ont fini par arriver là où elles n’auraient pas dû. Au Congrès, on a déjà demandé à Jensen Huang de venir présenter un exposé le 18 novembre.
Quel rapport avec le portefeuille des gens ordinaires ? Deux choses. Premièrement, plus la puissance de calcul est rare et soumise à des restrictions, plus les coûts de l’IA peinent à baisser. Le ralentissement de la baisse des prix des grands modèles et de la généralisation des applications d’IA pénalisera au bout du compte tous ceux qui utilisent l’IA dans leur travail. Deuxièmement, plus les contrôles se durcissent, plus le discours sur la décentralisation de la puissance de calcul trouve des adeptes. L’engouement pour les cryptomonnaies liées à l’IA sera régulièrement ravivé, mais l’engouement reste de l’engouement : peu de projets sont réellement capables de répondre aux commandes. Ne vous emballez pas dès que vous entendez les mots « puissance de calcul ».
Alors, la question se pose : selon vous, cette bataille des puces se gagnera-t-elle grâce aux interdictions ou grâce aux capacités de production et à l’écosystème ?
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Ceci ne constitue pas un conseil en investissement. Faites vos propres recherches.