Auteur : Shenchao TechFlow
Lecture approfondie de Shenchao : Selon les données de IDC, le volume total de cartes d'accélération AI expédiées en Chine en 2025 s'élève à environ 4 millions d'unités, dont 1,65 million provenant de fabricants nationaux, soit 41 %. La part de NVIDIA est passée de près de 95 % avant les sanctions à 55 %.
Huawei mène le camp national avec 812 000 puces, et sa nouvelle carte d'accélération Atlas 350 affirme une performance d'inférence 2,87 fois supérieure à celle de la NVIDIA H20.
Pékin a ordonné en novembre dernier la substitution complète par des solutions nationales pour les centres de données d'État, accélérant ainsi la refonte du paysage du marché.
Il y a trois ans, NVIDIA détenait presque un monopole sur le marché chinois des puces AI. Aujourd'hui, ce paysage est complètement transformé.
Selon Reuters, citant des données de l'institut d'études de marché IDC, le volume total d'unités de cartes d'accélération AI (puces de calcul dédiées aux serveurs AI) livrées en Chine en 2025 s'élève à environ 4 millions d'unités. NVIDIA reste le plus grand fournisseur individuel, avec environ 2,2 millions d'unités livrées, soit 55 % de la part de marché. Toutefois, ce chiffre représente une baisse significative d'environ 40 points de pourcentage par rapport à sa part de marché précédant les sanctions, qui était d'environ 95 %. Parallèlement, les fabricants locaux chinois ont livré au total environ 1,65 million d'unités, capturant 41 % du marché. AMD se place en troisième position avec environ 160 000 unités livrées, soit 4 %.
L'émergence des fabricants nationaux est à la fois un produit passif des restrictions d'exportation américaines et un résultat actif de la politique de « substitution nationale ».
Huawei mène le camp national, avec l'Atlas 350 en concurrence directe avec le H20 de NVIDIA
Parmi les fabricants de puces IA chinoises, Huawei est le grand gagnant.
Selon les données de IDC, Huawei a livré environ 812 000 puces AI en 2025, soit environ 20 % du marché total et près de la moitié des livraisons des fabricants nationaux. T-Head, le département de conception de puces d'Alibaba, se place en deuxième position avec environ 265 000 unités. Kunlunxin, filiale de Baidu, et Cambricon ont chacune livré environ 116 000 unités, se partageant la troisième place. En outre, Hygon, MetaX et Iluvatar CoreX représentent respectivement 5 %, 4 % et 3 % des livraisons des fabricants nationaux.
Huawei a lancé la nouvelle carte d'accélération AI Atlas 350 lors de la Conférence des partenaires chinois 2026 à Shenzhen, équipée de la puce Ascend 950PR développée en interne. Zhang Dixuan, responsable des activités de calcul Ascend chez Huawei, a déclaré lors du lancement que l'Atlas 350 offre une puissance de calcul de 1,56 PFLOPS (milliards de milliards d'opérations par seconde) en calcul à faible précision FP4, soit 2,87 fois la performance de la version H20 spécialement conçue pour la Chine par NVIDIA. La carte est dotée de 112 Go de mémoire haute bande passante HiBL 1.0 développée en interne, avec une bande passante mémoire de 1,4 To/s et une consommation de 600 W.
Cependant, cette comparaison de performances présente un problème de critères. Les GPU de l'architecture Hopper de NVIDIA ne prennent pas en charge nativement la précision FP4 ; l'Atlas 350 est la première carte d'accélération nationale optimisée pour FP4, et il n'est donc pas possible de les comparer directement à la même précision. La véritable compétitivité de Huawei réside dans l'inférence : l'Atlas 350 est conçu pour les charges de travail d'inférence lors du déploiement de modèles d'IA, et non pour l'entraînement de grands modèles.
Sept partenaires d'Huawei ont déjà lancé des produits serveurs complets sur la base d'Atlas 350, et iFlyTek a également annoncé que son prochain modèle de grande taille Spark sera adapté à l'infrastructure de calcul Ascend 910/950.
Double moteur : contrôles à l'exportation et substitution nationale
La chute de la part de marché d'NVIDIA en Chine est le résultat d'une pression conjointe exercée par l'escalade des restrictions d'exportation américaines et la politique chinoise de substitution nationale.
La chronologie est approximativement la suivante : les États-Unis ont imposé des restrictions sur l'exportation de puces AI vers la Chine à partir d'octobre 2022, après quoi NVIDIA a lancé des versions conformes réduites telles que le H20 et l'A800/H800. En avril 2025, le gouvernement Trump a interdit totalement l'exportation de tous les GPU AI vers la Chine ; en juillet de la même année, les autorisations d'exportation pour le H20 et le AMD MI308 ont été rétablies ; en octobre, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a déclaré lors d'un événement public que la part de marché de NVIDIA sur le marché chinois des cartes d'accélération AI avancées « était tombée de 95 % à zéro ». En décembre, Trump a autorisé NVIDIA à exporter le H200 vers la Chine, mais les entreprises chinoises ont été informées de suspendre leurs commandes de puces NVIDIA.
De l'autre côté, la pression politique est tout aussi forte. Selon un rapport de Reuters de novembre 2025, Pékin a émis des directives aux nouveaux centres de données utilisant des fonds publics, exigeant l'utilisation exclusive de puces IA nationales. Les projets dont l'avancement est inférieur à 30 % doivent retirer les puces étrangères déjà installées ou annuler leurs plans d'achat.
Selon les statistiques de Reuters, depuis 2021, les projets chinois de centres de données AI ont reçu plus de 100 milliards de dollars d'investissements publics, et la plupart des centres de données chinois ont reçu un soutien public sous une forme ou une autre pendant leur phase de construction, ce qui signifie que cette politique couvre un champ extrêmement vaste.
Le grand centre de données construit par China Unicom au Qinghai a été présenté par Reuters comme un cas emblématique de cette stratégie : le projet, d'une valeur de 390 millions de dollars américains, est entièrement alimenté par des puces AI nationales telles que Pingtouge.
L'écart technique existe réellement, mais le côté d'inférence a atteint le seuil « suffisant ».
La croissance de la part de marché des puces nationales ne signifie pas que l'écart technologique a été éliminé.
La plupart des analystes du secteur estiment que les puces IA nationales chinoises retournent encore de 5 à 10 ans en arrière par rapport à NVIDIA sur le segment de l'entraînement dans les centres de données. Lors de l'entraînement de grands modèles de langage (LLM) de plusieurs billions de paramètres, les GPU haut de gamme de NVIDIA restent le choix privilégié. Le cluster de 50 000 GPU de la série Hopper utilisé par DeepSeek pour entraîner le modèle R1 en est une preuve concrète.
Mais du côté du traitement, la situation est différente. Les observateurs du secteur estiment que pour 90 % des applications commerciales (y compris la reconnaissance d'images, les chatbots, la conduite autonome, etc.), les puces nationales ont atteint le seuil du « suffisamment bon » (good enough), rendant le passage des puces NVIDIA vers des solutions nationales une décision commerciale viable. Les attentes renforcées de nouvelles sanctions accélèrent encore davantage ce basculement.
Le véritable goulot d'étranglement réside dans l'écosystème logiciel. La plateforme CUDA d'NVIDIA, après plus de dix ans de développement, est devenue la norme de fait pour le développement IA. Les fabricants de puces nationaux investissent massivement dans la compatibilité : Moore Threads annonce que sa série C500 prendra en charge la compatibilité CUDA, Huawei ouvrira entièrement la plateforme CANN en 2025 pour élargir son écosystème de développeurs, et Cambricon ainsi que Moore Threads ont chacun développé des outils de traduction de CUDA vers leurs propres langages de programmation. Le rythme de rattrapage de l'écosystème déterminera la hauteur du plafond de part de marché des puces nationales.
Les entreprises chinoises de puces AI se pressent massivement vers les marchés financiers
Le transfert de parts de marché est en cours de réalisation sur les marchés financiers.
Depuis le début de l'année 2026, la Chine a connu une vague de CTO dans le secteur des GPU. Biren Technology et Moxi sont déjà cotées sur le Science and Technology Innovation Board, TianShu Intelligent Chip est listée sur le marché principal de la Bourse de Hong Kong, et la demande de cotation de Suann Yuan Technology sur le Science and Technology Innovation Board a été acceptée. Baidu a annoncé son projet de séparation et de cotation indépendante de Kunlun芯, et selon des personnes informées, Alibaba envisage également une séparation similaire pour Pingtouge.
Huawei a investi 192,3 milliards de yuans chinois en R&D en 2025, soit 22 % de ses revenus, en se concentrant sur les puces, les logiciels et les outils de fabrication afin de réduire davantage sa dépendance vis-à-vis des technologies américaines. Xu Zhijun, président tournant de Huawei, a déclaré lors du MWC 2026 que Huawei deviendrait « une alternative garantissant la continuité de l'approvisionnement en puissance de calcul AI mondiale ». Selon Reuters, la nouvelle puce Ascend 950PR de Huawei a suscité l'intérêt d'entreprises majeures telles que ByteDance et Alibaba, avec un objectif de livraison d'environ 750 000 unités en 2026 ; la production de masse à grande échelle démarrera au second semestre.
Pour NVIDIA, même si l'H200 a obtenu l'autorisation d'exportation vers la Chine, la base de confiance est déjà ébranlée. La politique chinoise d'autonomie et de maîtrise technologique n'est plus seulement une vision, mais une réalité concrète constituée par chaque puce nationale fonctionnant dans les centres de données. Lorsque les données de part de marché pour 2026 seront publiées, savoir si le chiffre de 55 % rebondira ou continuera de baisser dépendra de la réorientation éventuelle de la politique d'exportation de Washington et de la vitesse à laquelle les puces nationales rattrapent en matière d'entraînement.