Des universités chinoises inscrites sur liste noire auraient acheté des puces d’IA NVIDIA H200 malgré les restrictions américaines !

Une avancée majeure suscite des interrogations quant à l’efficacité des mesures américaines de contrôle des exportations de semi-conducteurs.

D’après des documents d’achat examinés par Reuters, l’Université polytechnique du Nord-Ouest, un établissement chinois lié à la recherche militaire, aurait acheté deux accélérateurs d’IA NVIDIA H200 pour un montant total de 874 700 yuans (environ 123 000 dollars).

Fait intéressant, cette université figure sur la liste des entités du département américain du Commerce, ce qui signifie généralement que ses acquisitions de technologies américaines de pointe sont soumises à des restrictions à l’exportation.

🔹 Comment cela s’est-il produit ? Selon les informations rapportées, l’achat n’a pas été effectué directement auprès de NVIDIA, mais par l’intermédiaire d’une entreprise chinoise, Shaanxi Bosuan Network Technology Co., Ltd.

🔹 Accès à davantage de ressources de calcul : L’université aurait également obtenu, par le biais de contrats de location, l’accès à des serveurs équipés de puces NVIDIA H200, A100 et A800.

🔹 Pourquoi est-ce important ? Cette affaire suscite des inquiétudes : les fournisseurs nationaux et la location d’infrastructures de calcul pourraient constituer d’autres moyens d’accéder à du matériel d’IA soumis à des restrictions.

Mon point de vue : cette affaire ne se résume pas à deux puces d’IA. Les États-Unis tentent de limiter l’accès de la Chine aux technologies avancées des semi-conducteurs, mais contrôler l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement devient de plus en plus complexe.

Pour NVIDIA, cela ajoute une nouvelle couche d’incertitude géopolitique et réglementaire. Pour le secteur mondial de l’IA, cela montre aussi à quel point la concurrence entre la Chine et les États-Unis est devenue intense.

La vraie question est la suivante : les restrictions à l’exportation peuvent-elles réellement empêcher la Chine d’accéder à des capacités avancées de calcul pour l’IA ?

$NVDA
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