Plus de 6 millions de GPU NVIDIA seraient réclamés en Chine, alors que le constructeur ne pourrait satisfaire qu’une fraction de la demande. ByteDance, Alibaba et Tencent préfèrent néanmoins attendre plutôt que de basculer massivement vers les accélérateurs Huawei.
La RTX PRO 5500 privilégiée malgré les restrictions américaines
D’après Reuters, ByteDance, Alibaba et Tencent ont commandé plus de 3 millions de RTX PRO 5500, pour une valeur cumulée estimée à 35 milliards de dollars, soit environ 30 milliards d’euros à titre indicatif. L’objectif concerne principalement l’entraînement et l’inférence de modèles d’intelligence artificielle.
Cette ruée intervient alors que le B300 ne peut pas être expédié en Chine en raison des restrictions américaines. Le H200 reste pour sa part soumis à l’obtention d’une licence d’exportation, ce qui réduit encore les options accessibles aux groupes chinois.
NVIDIA aurait averti ses partenaires qu’il pourrait seulement honorer 5 à 10 % des volumes demandés. L’ensemble des commandes provenant de clients chinois dépasserait désormais 6 millions d’unités, sans garantie sur les délais de livraison.
Huawei reste pénalisé par l’écosystème logiciel
Sur le papier, l’Ascend 950PR de Huawei dispose pourtant d’arguments solides. L’accélérateur embarque 128 Go de mémoire HiBL 1.0 et affiche une bande passante comprise entre 1,4 et 1,6 To/s, avec une consommation électrique annoncée comme proche de celle de la RTX PRO 5500.
La carte Blackwell de NVIDIA propose 84 Go de GDDR7 ECC, 21 760 cœurs CUDA et une bande passante de 1,398 To/s. Ses performances brutes, mais surtout la maturité de CUDA et des outils associés, continuent de peser davantage que la seule capacité mémoire.
Huawei doit notamment recourir à des assemblages regroupant plusieurs puces pour compenser certaines limites matérielles et logicielles. Cette approche complexifie l’intégration à grande échelle face à une plateforme NVIDIA déjà largement implantée dans les infrastructures d’IA.
L’inférence comme débouché prioritaire
La RTX PRO 5500 reste moins puissante que les B300 et H200, mais ses caractéristiques suffisent à de nombreuses charges d’inférence, généralement moins exigeantes que l’entraînement de modèles sur des jeux de données massifs. ByteDance, Alibaba et Tencent semblent donc prêts à engager plusieurs milliards de dollars dans ce compromis.
La tension touche aussi du matériel bien plus ancien. Le Tesla V100, lancé il y a neuf ans et désormais abandonné par NVIDIA, retrouve une forte demande grâce à ses 32 Go de mémoire HBM2, encore suffisants pour exécuter des LLM de taille moyenne sur des configurations plus abordables.
Sur le marché de l’occasion, cet intérêt entraîne déjà une hausse d’environ 200 dollars, soit près de 170 euros à titre indicatif, par unité. La situation illustre moins un manque d’alternatives matérielles qu’une dépendance persistante à CUDA, devenue le principal verrou concurrentiel de NVIDIA en Chine.
Source : Reuters
