Infrastructures, GPU : les défis technologiques de la Chine dans sa course à la suprématie en IA

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La Chine ne cache pas son ambition de rattraper et dépasser les USA dans le domaine de l’IA pour en devenir le leader mondial. Considérant la GenAI comme un moteur de croissance et un atout concurrentiel clé, elle a annoncé en octobre 2023, un plan pour augmenter sa puissance de calcul globale de plus de 50 % d’ici 2025, visant 300 exaflops. Alors qu’elle s’en approche aujourd’hui, elle fait face à une surabondance d’infrastructures et une inadéquation croissante entre la capacité de calcul disponible et la demande réelle du marché.

La Chine a massivement investi dans les infrastructures de datacenters ces dernières années, pour répondre à la demande croissante liée à l’explosion de l’usage d’Internet, de l’IA, du cloud computing, et des services numériques. Elle a atteint une puissance de calcul totale de 246 exaflops, représentant 26 % du total mondial, juste derrière les États-Unis.

Ce chiffre impressionnant découle de la multiplication des centres de données à travers le pays, soutenue par des gouvernements locaux, des opérateurs télécoms et des investisseurs privés. Plus de 250 centres ont été construits ou sont en cours de construction.

Cependant, selon le Centre d’information d’État de Chine, les taux d’utilisation des CPU dans ces centres sont étonnamment bas, avoisinant seulement 5 %. La course à la construction a créé une surcapacité massive, avec de nombreux centres de données peu connectés aux besoins du marché réel : des régions comme la Mongolie Intérieure ou le Xinjiang, où les coûts énergétiques sont plus bas, ont attiré des projets de datacenters, mais n’ont pas vu de demande de services de calcul suffisante en raison de leur éloignement des grands centres économiques chinois comme Pékin, Shanghai ou Shenzhen.

Une inadéquation technologique exacerbée par les sanctions américaines

À cette surabondance s’ajoute un problème technique majeur : le retard de la Chine dans la fabrication des puces de pointe et l’inadéquation des GPU. Alors que l’IA et le traitement de grandes quantités de données nécessitent des unités de traitement graphique (GPU) de pointe, la Chine souffre d’un manque criant de ces équipements essentiels. Les restrictions imposées par les États-Unis, notamment l’interdiction à Nvidia et d’autres fournisseurs américains comme Micron et AMD, de lui vendre des puces avancées, ont compliqué l’accès à ces technologies essentielles pour les applications d’IA à grande échelle.

Dans un premier temps, Nvidia avait donc décidé de vendre à la Chine des produits alternatifs répondant aux exigences du gouvernement : les puces A800 et H800, moins performantes que les GPU A100 et H100, mais assez puissantes pour entraîner des modèles d’IA générative. De nouvelles restrictions ont été annoncées, notamment la vente des puces A800 qui a été interdite sans licence d’exportation spéciale des États-Unis, appliquée également aux sociétés fournissant des solutions informatiques basées sur le cloud utilisées par certaines entreprises chinoises pour contourner les contrôles à l’exportation.

En effet, la Chine est encore loin de la finesse de gravure de 3 nm du leader mondial, le groupe Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), quand bien même le 1er fondeur du pays SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corp), a commencé à produire des puces gravées en 7 nm l’an passé.

En réponse aux restrictions, le gouvernement chinois a encouragé l’utilisation de matériel local, malgré les défis d’intégration. Par exemple, certains centres de données comme celui de China Mobile à Harbin fonctionnent avec des GPU fabriqués en Chine. Cependant, leur complexité d’utilisation en clusters de grande échelle empêche une exploitation optimale des infrastructures. Ces équipements restent moins performants, ce qui pourrait limiter la capacité des modèles d’IA générative chinois à rivaliser avec leurs concurrents étrangers.

Des acteurs de la GenAI chinois ont malgré tout présenté dernièrement des modèles text-to-video, avec l’objectif de rattraper, voire surpasser, leurs concurrents américains : Zhipu AI,Kuaishou, et plus récemment Minimax, une start-up par d’anciens employés de SenseTime, soutenue par Alibaba et Tencent.

Alors que dans le cadre de ses priorités politiques, la Chine entend continuer à encourager l’application de la GenAI dans des secteurs clés tels que l’industrie manufacturière, l’agriculture, l’éducation et la santé afin de renforcer l’économie, elle doit relever le défi de transformer ces installations sous-utilisées en moteurs réels de croissance économique et d’innovation technologique.

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