Résumé des principaux points
Le blocus américain sur les puces AI de haute gamme chinoises s'intensifie constamment, passant de l'interdiction des modèles A100/H100 à celle des modèles A800/H800, puis des H20/H200. Malgré des performances dégradées, les puces “spéciales” d'Nvidia ne parviennent pas à échapper à ces restrictions. Dans ce contexte, le problème majeur pour les entreprises chinoises dans le domaine de l'IA a changé : il ne s'agit plus de “ne pas pouvoir se procurer de puces”, mais de “ne pas pouvoir assurer le fonctionnement des centres de calcul”. Les coûts d'infrastructure (électricité, refroidissement, locaux techniques) sont devenus un nouvel obstacle majeur. Les grandes entreprises investissent massivement dans la construction de ces centres de calcul, tout en faisant face à une pression sur leurs bénéfices. De plus, l'énergie verte devient essentielle pour le développement de l'IA, et la course à l'énergie est au cœur de la compétition future dans ce domaine.
I. Le blocus américain sur les puces : une pression croissante et la nécessité d'un remplacement national
Les réglementations américaines sur les puces AI pour la Chine se durcissent de manière progressive :
- Octobre 2022 : Interdiction des modèles A100/H100 (puissance dépassant le seuil de 4800) ; Nvidia lance les versions ralenties A800/H800, qui deviennent les principales alternatives sur le marché chinois.
- Octobre 2023 : Les modèles A800/H800 sont également interdits ; Nvidia sort le modèle H20, dont les performances ont été considérablement réduites, rendant ces puces très difficiles à obtenir.
- 2025 : La vente de l'H20 est suspendue, puis reprise avec des conditions draconiennes ; en raison de problèmes de sécurité, les achats sont pratiquement nuls.
- 2026 : La part des revenus d'Nvidia en Chine représente moins de 6 %, et sa part de marché est tombée à 37 %, dépassée par des puces nationales chinoises (comme le Huawei Ascend 910B et le Cambricon思元590, dont les performances surpassent celles de l'H20 pour un quart du prix).
Il est désormais presque impossible d'importer des puces de haute gamme, ce qui rend le remplacement national inévitable.
II. Les centres de calcul : des “géants énergivores”
Les centres de calcul AI sont très consommateurs d'électricité :
- Consommation électrique impressionnante : Une puce AI de 700 W consomme 10 fois plus d'énergie qu'un CPU traditionnel ; un cluster de dizaines de milliers de puces consomme 200 000 kWh par jour (équivalent à l'électricité nécessaire à un petit bourg pour une année).
- Coûts d'exploitation élevés : L'entreprise ByteDance dépense entre 132 millions et 240 millions de yuans par jour en énergie pour ses centres de calcul, pour un revenu quotidien inférieur à 1 million de yuans. Selon des estimations de Guolian Securities, l'année de perte potentielle pourrait approcher les 10 milliards de yuans.
- Augmentation des coûts d'infrastructure : Le loyer des armoires informatiques pour IA a augmenté de 10 % à 20 %, et celui des armoires à refroidissement liquide encore plus. La construction d'infrastructures pour l'IA entre dans une “course à l'expansion”.
Auparavant, les investissements se concentraient sur les puces ; aujourd'hui, les coûts d'électricité représentent un fardeau permanent pour les entreprises.
III. Les grandes entreprises investissent massivement dans l'infrastructure, mais leurs bénéfices sont affectés
Pour répondre à la demande en puissance de calcul, les grandes entreprises augmentent considérablement leurs dépenses :
- ByteDance : Investit 70 milliards de yuans dans la construction de centres de calcul à Ulanqab et 12 milliards à Helingeer ; en 2025, ses dépenses en capital dépasseront 150 milliards, dont 90 milliards pour l'IA.
- Alibaba : Investira 380 milliards de yuans dans les infrastructures cloud et IA au cours des trois prochaines années, soit plus que le total des dix dernières années ; son bénéfice net a chuté de 84 % au quatrième trimestre de l'exercice 2026.
- Tencent : A investi 84,7 milliards de yuans au premier semestre 2026, dépassant le total de l'année 2025, pour ses modèles d'intelligence artificielle et ses infrastructures cloud. Ses liquidités et ses bénéfices en sont affectés.
Ces investissements réduisent directement la croissance des bénéfices des grandes entreprises, et il existe même des rumeurs de baisse de leurs bénéfices nets.
IV. L'avenir de l'IA dépend de l'énergie : l'énergie verte devient essentielle
L'énergie est un élément clé pour le développement de l'IA :
- Vision Technology : La base Star River à Ulanqab, le plus grand centre de calcul intelligent au monde, utilise 67 % d'énergie verte provenant de l'énergie éolienne locale ; l'entreprise prévoit de construire 5 GW de centres de calcul verts dans les déserts chinois d'ici 2030.
- Politiques nationales : La politique nationale exige que la part de l'énergie verte dépasse 80 % d'ici fin 2025 et que l'efficacité de l'utilisation de l'électricité soit inférieure à 1,5 %.
- Les États-Unis manquent également d'énergie : En 2025, la consommation d'énergie pour l'IA représentait 4,3 % à 5,2 % de la consommation totale d'électricité aux États-Unis ; les data centers de Tesla en Californie ont vu leur efficacité de training diminuer de 30 % en raison de restrictions dues à la chaleur.
Celui qui parvient à obtenir de l'énergie verte bon marché et fiable aura un avantage dans la compétition de l'IA.
V. Le déplacement du centre des coûts : de l'achat des puces à l'infrastructure
La situation actuelle est la suivante :
- Les puces ne sont plus le principal problème : Les puces nationales chinoises surpassent les performances de l'H20, et leur part de marché dépasse 60 % ; il devient donc moins difficile de se les procurer.
- Les coûts d'infrastructure deviennent un nouveau obstacle majeur : Les coûts d'exploitation (électricité, refroidissement, maintenance) augmentent constamment et représentent une pression importante pour les entreprises.
- Le changement des investissements des grandes entreprises : Auparavant, l'argent était principalement consacré à l'achat de puces ; aujourd'hui, il est principalement investi dans l'infrastructure (par exemple, 90 milliards des dépenses de ByteDance pour l'IA sont liés à l'infrastructure).
La compétition dans le domaine de l'IA s'est transformée d'une “bataille des puces” en une “bataille de l'infrastructure et de l'énergie”. Celui qui parvient à maîtriser les coûts d'infrastructure aura un avantage décisif.
Conclusion
Le blocus américain sur les puces a poussé l'industrie chinoise de l'IA à se concentrer sur le développement de ses infrastructures et sur l'utilisation efficace de l'énergie. Les grandes entreprises investissent massivement dans la construction de centres de calcul tout en faisant face à des pressions financières. À l'avenir, l'énergie verte, un refroidissement performant et des coûts d'exploitation bas seront les facteurs clés du succès des entreprises dans le domaine de l'IA. Cette “grande bataille pour l'infrastructure” ne fait que commencer.