La puissance de calcul nationale passe de la « poursuite des performances » à une « montée systémique ».Auteur et source de l'article : Wall Street Journal
Cette ligne directrice de la puissance de calcul nationale ne se résume plus à une question ponctuelle telle que « quel puce a rattrapé quelle performance ». Les trois enjeux clés sont : la capacité des puces d’intelligence artificielle nationales à être livrées à grande échelle, la capacité de la fabrication avancée à répondre à la demande accrue, et la possibilité, en cas de limites de performance par carte, de transformer la puissance de calcul multi-cartes en une puissance système réellement utilisable grâce à des super-nœuds.
L'analyste du secteur de l'électronique chez Guolian Minsheng Securities, Xue Hongwei, a écrit dans son rapport d'analyse sectorielle du 21 juillet : « Actuellement, on observe une amélioration significative de la capacité de calcul nationale tant du côté de la demande que de l'offre ; l'émergence de la capacité de calcul nationale est devenue l'une des tendances importantes du développement industriel. Il est recommandé de se concentrer sur les « trois flèches » : puces, FAB et super-nœuds. » Ce cadre décompose les contradictions fondamentales de la capacité de calcul nationale : la demande augmente, l'offre doit être renforcée, et l'architecture système doit également être modernisée.
La demande évolue de manière directe : les grands modèles nationaux continuent d'être itérés, la consommation de tokens augmente rapidement, et les principaux fournisseurs de cloud continuent d'orienter leurs investissements en capital vers l'IA. Du côté de l'offre, les puces AI haut de gamme étrangères et les voies de fabrication avancées restent limitées, ce qui accroît la pression pour des alternatives nationales. En 2025, environ 4 millions de cartes d'accélération IA seront livrées en Chine, dont environ 1,65 million de puces IA nationales, représentant pour la première fois plus de 40 % de part de marché.
Dans ce cadre, les puces constituent la première élasticité de volume, les usines de wafers constituent la base en termes de capacité et de technologie, et les super-nœuds résolvent la question de « comment renforcer le système lorsque les cartes individuelles ne sont pas suffisamment puissantes ». Les pistes d'investissement s'étendent ainsi des fabricants de puces AI aux fondeurs de semi-conducteurs, aux commutateurs PCIe, aux puces de commutation Ethernet, aux SerDes haute vitesse, à la communication optique et aux systèmes complets.
Puces IA nationales : passage de la validation des produits à la livraison à grande échelle. L'adaptation des grands modèles nationaux aux puces nationales s'accélère. En avril 2026, DeepSeek V4 a été publié et rendu open source, avec une adaptation déjà réalisée sur des puces nationales telles que Hygon, Huawei Ascend, Kunlunxin et Moore Threads. En juillet, LongCat-2.0 de Meituan a été rendu open source — il s'agit d'un modèle de 1,6 trillion de paramètres, entièrement entraîné sur un cluster de calcul national de 50 000 unités, avec une activation moyenne d'environ 48 milliards, prouvant que l'entraînement conjoint de grands modèles nationaux et de capacités de calcul nationales est possible.
La quantité d'appels de jetons est l'indicateur le plus concret de la demande. Selon les données d'OpenRouter, du 16 au 22 mars 2026, la quantité hebdomadaire d'appels de jetons sur la plateforme a atteint 20,4 billions, en hausse de 20,7 % en glissement hebdomadaire ; la moyenne hebdomadaire en février 2026 a déjà dépassé le double du niveau du quatrième trimestre 2025. Les scénarios Agent amplifient encore davantage la consommation de puissance de calcul : la consommation de jetons pour qu'un Agent unique accomplisse une tâche typique est environ quatre fois supérieure à celle d'une conversation ordinaire, et peut atteindre 15 fois dans les systèmes de collaboration multi-Agents.
Les dépenses en capital des fournisseurs de cloud suivent également cette courbe. Au premier trimestre 2026, les dépenses en capital combinées de BAT ont augmenté de 17,7 % pour atteindre 64,746 milliards de yuans, soit une hausse de 28,03 % par rapport au quatrième trimestre 2025. ByteDance a revu ses dépenses en capital pour 2026 à 160 milliards de yuans, dont environ 85 milliards sont directement alloués à l'achat de puces AI ; Alibaba a annoncé qu'il investirait 380 milliards de yuans au cours des trois prochaines années dans la construction d'infrastructures cloud et AI ; Tencent a enregistré des dépenses en capital opérationnel de 31,2 milliards de yuans au premier trimestre 2026, en hausse de 18 % en glissement annuel et de 84 % en环比.
Du côté de l'offre, la gamme de produits des fabricants chinois de puces AI se complète. Huawei Ascend devrait livrer environ 812 000 unités en 2025, représentant près de 50 % des livraisons de puces AI nationales ; les futures routes sont déjà planifiées jusqu'aux modèles Ascend 910C, 950PR, 950DT, 960 et 970. Cambricon couvre les scénarios d'entraînement et d'inférence cloud ainsi que les applications edge ; le Cambricon MLU590 utilise un procédé 7 nm et offre une puissance INT8 de 512 TOPS ; Hygon se concentre sur la convergence « calcul général + IA », avec ses DCU DeepCompute compatibles avec un environnement de type CUDA ; Moxi MXC600 est conçu pour l'entraînement et l'inférence intégrés, avec une chaîne d'approvisionnement entièrement nationale ; Tenstorrent couvre trois séries : entraînement, inférence et edge.
ASIC constitue également une ligne d'analyse à part entière. La demande en puissance de calcul côté cloud ne repose plus uniquement sur des GPU généralistes ; les puces conçues sur mesure pour des modèles, algorithmes et scénarios d'application spécifiques offrent de meilleures possibilités d'efficacité énergétique et de maîtrise des coûts dans les scénarios d'inférence et de calcul haute performance en centre de données. Grâce à sa plateforme fondée sur « la licence d'IP + services de personnalisation de puces + services de production en série de puces », Verisilicon a déjà vu une nette répercussion sur ses commandes : du 1er janvier au 20 avril 2026, le portefeuille de commandes s'élève à 5,133 milliards de yuans, poursuivant la tendance de croissance continue observée au deuxième, troisième et quatrième trimestres de 2025, avec la majorité provenant des services de personnalisation de puces tout-en-un, principalement liés aux ASIC IA côté cloud et aux IP.
Usines de fabrication de puces : plus la fabrication avancée est restreinte, plus l'infrastructure locale devient essentielle. Pour que les puces AI nationales passent de la validation à la livraison, la fabrication sur puce est incontournable. Au cours des dernières années, les États-Unis ont renforcé continuellement les contrôles à l'exportation autour des puces de calcul avancées et des capacités de fabrication de semi-conducteurs, en incluant les puces logiques 16/14 nm et inférieures dans le cadre de contrôle lié aux nœuds avancés, et en limitant l'exportation d'équipements de fabrication de semi-conducteurs avancés.
L'espace du côté de la demande est tout aussi clair. Selon l'Institut chinois d'information et de communication et l'analyste灼识咨询, la taille du marché chinois des puces de calcul intelligent devrait passer de 30,1 milliards de dollars américains en 2024 à 201,2 milliards de dollars américains en 2029, avec un CAGR de 46,3 % entre 2024 et 2029 ; parmi celles-ci, le marché GPGPU affiche un CAGR de 49,0 % sur la même période. En dehors des puces AI, Huawei a proposé la loi Tao, prévoyant qu'ici à l'horizon 2031, la densité de transistors des puces haut de gamme basées sur cette voie pourrait atteindre un niveau équivalent à celui d'un procédé de 1,4 nm.
SMIC est l'élément clé à surveiller dans ce segment. Au premier trimestre 2026, le chiffre d'affaires de l'entreprise s'est élevé à 17,62 milliards de yuans, en hausse de 8,1 % en glissement annuel ; le bénéfice net attribuable aux actionnaires s'est établi à 1,36 milliard de yuans, en hausse de 0,4 % en glissement annuel. Le revenu provenant des wafers de 12 pouces représente 76,4 %, et les revenus provenant de la région Chine représentent 88,9 % ; la capacité mensuelle s'élève à 1,078 million de wafers équivalents 8 pouces, en hausse d'environ 10,8 % en glissement annuel, avec un taux d'utilisation des capacités de 93,1 %, toujours à un niveau élevé.
Les données de Hua Hong Corporation illustrent la résilience de sa plateforme de procédés spécialisés. Au premier trimestre 2026, le chiffre d'affaires de l'entreprise s'est élevé à 660 millions de dollars américains, en hausse de 22,2 % en glissement annuel ; la marge brute s'est établie à 13,0 %, en hausse de 3,8 point de pourcentage sur un an ; le bénéfice net attribuable aux actionnaires s'est élevé à 20,9 millions de dollars américains, en hausse de 458,1 % en glissement annuel. La part des revenus provenant des puces de 12 pouces a augmenté à 62,7 %, équivalant à une capacité mensuelle de 489 000 wafers en équivalent 8 pouces, avec un taux d'utilisation des capacités de 99,7 %.
Jinghe Integration continue à étendre sa plateforme de procédés spécialisés 12 pouces. Au premier trimestre 2026, le chiffre d'affaires de l'entreprise s'est élevé à 2,91 milliards de yuans, en hausse de 13,4 % en glissement annuel ; le bénéfice net attribuable aux actionnaires s'est établi à 50,659 millions de yuans, en baisse de 62,6 %, en raison de la baisse des prix des produits et de l'augmentation de l'amortissement des actifs fixes. Le DDIC reste le pilier principal, tandis que les CIS, PMIC et Logic s'étoffent progressivement ; le produit OLED 28 nm est toujours en cours de validation, et la plateforme de procédé logique 28 nm a été développée et est entrée dans la phase de production de lots clients.
Nœuds supra : il ne s'agit pas simplement d'empiler des cartes, mais de transformer plusieurs cartes en une puissance de calcul système. La performance individuelle d'une carte n'est plus suffisante pour déterminer les performances réelles d'un cluster AI. Avec l'augmentation de la taille des paramètres des grands modèles et l'évolution des architectures telles que MoE et les longs contextes, les exigences en matière de bande passante mémoire, de communication entre puces et de latence d'interconnexion ont nettement augmenté. L'importance du scale-up s'en trouve donc accrue : grâce à une interconnexion à haute vitesse, plus de processeurs AI, de CPU, de mémoire et de ressources de stockage sont reliés en une ressource de calcul unifiée, améliorant ainsi l'efficacité de la collaboration entre plusieurs cartes.
Le supernœud est une évolution du scale-up. Il relie plusieurs nœuds serveur par une interconnexion à haute vitesse pour former un domaine de calcul unifié, permettant aux processeurs AI répartis sur différents serveurs de collaborer comme un seul ensemble. Contrairement aux clusters serveurs traditionnels qui gèrent les ressources par unité individuelle, le supernœud dépasse la limite du nombre de processeurs AI déployables sur un seul serveur, réduit les coûts de communication entre nœuds et améliore l'efficacité de la planification des ressources.
Huawei CloudMatrix384 est l'une des solutions représentatives. Cette architecture repose sur 384 NPU Ascend et 192 CPU Kunpeng, passant d'une fourniture de ressources au niveau du serveur à une fourniture de ressources au niveau de la matrice. Les plusieurs nœuds de calcul ne fournissent plus individuellement de puissance de calcul, mais forment un pool de ressources unifié, permettant de combiner dynamiquement les ressources de calcul, de mémoire et de réseau selon les besoins des tâches. Son bus unifié Unified Bus soutient des tâches intensives en communication telles que le parallélisme d'experts et l'accès distribué au KV Cache.
Les nœuds supra nationaux en Chine ont passé de la phase de développement et de validation à celle de mise en production et d'augmentation de la capacité. Les nœuds supra CSP en Chine entrent actuellement dans la phase de mise en production et d'augmentation de la capacité, et les principaux fabricants commencent progressivement à lancer les appels d'offres pour les nœuds supra suivants. Avec l'itération des puces développées en interne par les grandes entreprises, l'augmentation de la capacité de production des puces nationales tierces, ainsi que la croissance de la demande en inférence Agent, les nœuds supra pourraient devenir la principale forme de déploiement de l'infrastructure IA de la prochaine génération.
Le rôle des fabricants d'ensembles complets évolue également. Les armoires de super-nœuds associées au昇腾950 et aux puces conçues en interne par les grandes entreprises d'Internet devraient progressivement entrer dans une phase de livraison à grande échelle. Les super-nœuds élèvent les exigences en matière de gestion de la chaîne d'approvisionnement, de conception système, de validation intégrée et de livraison ; les fabricants d'ensembles complets ne sont plus simplement des assemblateurs et livreurs.
L'interconnexion à haute vitesse devient un nouveau goulot d'étranglement, et les puces de commutation sont mises en avant. Le cœur des super-nœuds n'est pas « plus de cartes », mais « une interconnexion plus efficace ». Lorsque la taille des clusters GPU passe de GB300 NVL72 à Rubin Ultra NVL576, les infrastructures IA passent d'une approche traditionnelle basée sur le Scale-out à une approche synergique combinant Scale-up et Scale-out. Le Scale-up assure une interconnexion à haut débit et faible latence entre les GPU au sein du super-nœud ; le Scale-out gère l'interconnexion entre les super-nœuds et au niveau du centre de données.
Selon les données de LightCounting, le marché mondial des puces d'interconnexion scale-up devrait atteindre près de 18 milliards de dollars américains d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel composé de 28 % entre 2022 et 2030. Les serveurs IA en Chine stimulent également la demande pour les puces d'interconnexion PCIe. Selon les informations publiées par Wantong Development, la taille du marché chinois des puces d'interconnexion PCIe pour les serveurs IA devrait s'élever à environ 3,8 milliards de yuans en 2024, et devrait atteindre 17 milliards de yuans d'ici 2029.
Le commutateur PCIe est une puce essentielle pour les interconnexions haute vitesse à l'intérieur des serveurs, chargée d'assurer des échanges de données à haut débit et à faible latence entre le CPU, le GPU, le stockage et d'autres périphériques. Lanji Technology a déjà lancé des solutions AEC PCIe 6.x/CXL 3.x et développe actuellement des produits de prochaine génération tels que le Retimer PCIe 7.0 et le Retimer PHY pour Ethernet haute vitesse ; Shudu Technology a atteint la production en série de son propre commutateur高速 PCIe 5.0 à 104 canaux ; Verisilicon accélère également son déploiement dans les IP d'interface, avec ses IP d'interface SerDes haute vitesse déjà réalisées en silicium.
Les puces d'échange Ethernet sont responsables de l'échange et du routage rapides de paquets à grande échelle. Les puces haut de gamme de Centec Communications, offrant des débits de 12,8 Tbps et 25,6 Tbps, sont désormais sur le marché et en phase de déploiement, avec une prise en charge de vitesses de port allant jusqu'à 800 G. ZTE Microelectronics a lancé en 2025 sa puce d'échange AI conçue en interne, « Lingyun », capable de soutenir des clusters de calcul intelligent de plusieurs milliers à plusieurs dizaines de milliers de cartes. L'entreprise a également exposé la série Tianyi d'puces d'échange Ethernet, offrant une capacité d'échange maximale de 12,8 Tbps.