Les principaux acteurs chinois de lIA viennent de lever le voile sur un projet normissime : la construction dun rseau de 36 centres de donnes travers les dserts de lOuest chinois, qui hbergeront plus de 115 000 processeurs NVIDIA ddis lIA.
Selon les informations rvles par une enqute de Bloomberg base sur des documents dappels doffres et des autorisations dinvestissement, le site cl de cette initiative se situerait prs de Yiwu, dans la province du Nintendo Xinjiang. Ce lieu a t choisi pour ses ressources abondantes en nergie renouvelable (olien et solaire), ses rserves de charbon et son climat plus frais en altitude, favorable au refroidissement.
Les laboratoires chinois comptent dployer les GPU phares de NVIDIA, notamment les H100 et H200, principalement acquis via des fournisseurs tiers. Dans une premire phase, une entreprise prvoit linstallation de 625 serveurs H100, soit environ 2 000 puces, avant dtendre progressivement la capacit.
Touefois, notons qu’un obstacle majeur se dresse devant cette ambition : les contrles lexportation amricains interdisent la vente de ces processeurs avancs vers la Chine sans licences spciales, qui nont pas t accordes. Aucune des entreprises contactes par Bloomberg, ni les reprsentants officiels, nont expliqu comment ils comptaient se procurer ces GPU sous embargo. Des experts en commerce et en contournement des sanctions se montrent sceptiques sur la possibilit de faire passer discrtement un volume aussi norme de puces dernier cri.
Si laccs direct au matriel NVIDIA reste limit, les fabricants chinois comme Huawei pourraient combler une partie de la demande. Les systmes maison, comme le CloudMatrix 384, reprsentent une alternative crdible. Mais la production de ces puces reste extrmement complexe, mme pour SMIC ( un fondeur chinois ) , et Huawei fait part de sa frustration face aux difficults de fabrication et aux dlais rallongs. Pour pallier ces limites, lentreprise a mis en place une chane dapprovisionnement complte en semi-conducteurs.
Pendant que les labos dIA chinois se pressent pour scuriser davantage de GPU NVIDIA, Huawei avance pas pas sur ses solutions locales. Malgr tout, la demande reste colossale : tout lentranement et linfrence des modles fonctionnent de faon optimale sur lcosystme CUDA de NVIDIA, difficile remplacer court terme.