Cet après-midi, l’évolution du paysage de la puissance de calcul retient particulièrement l’attention : la part de NVIDIA sur le marché chinois des puces d’IA pour centres de données est tombée à 34 %, et Jensen Huang a déclaré à Londres vouloir collaborer avec les entreprises chinoises d’IA. En parallèle, du nouveau se dessine dans le financement des puces chinoises, les normes relatives aux grands modèles sectoriels et la chaîne d’approvisionnement des infrastructures de calcul.
À la une : la part de NVIDIA en Chine tombe à 34 %, Jensen Huang affirme « devoir » collaborer avec les entreprises chinoises
Les faits. Selon un article publié par MyDrivers le 19 octobre, Jensen Huang, directeur général de NVIDIA, a récemment déclaré lors d’un point presse à Londres, au Royaume-Uni, que l’intelligence artificielle pouvait être une technologie dangereuse et que NVIDIA devait « absolument » collaborer avec les entreprises chinoises d’IA pour surveiller ensemble les risques associés et y faire face [1]. Citant les dernières données d’IDC, l’article indique qu’au premier semestre 2026, la part de NVIDIA sur le marché chinois des puces d’IA pour centres de données est tombée à 34 %, avec 678 000 puces livrées, soit une baisse de 44 % sur un an [1].
Le contexte. L’article souligne que les puces Blackwell les plus avancées de NVIDIA ne peuvent actuellement pas accéder au marché chinois, tandis que les revenus générés par les H200 autorisées à l’exportation représentent moins de 1 % du chiffre d’affaires total de son activité centres de données [1]. Lors de la présentation des résultats du deuxième trimestre 2026, la directrice financière de NVIDIA a également indiqué que les prévisions n’intégraient aucun revenu provenant des activités de calcul pour centres de données en Chine [1]. Autrement dit, dans les comptes de NVIDIA, le marché chinois est passé du statut de « moteur de croissance » à celui d’activité « exclue des prévisions ».
Les conséquences. Pour NVIDIA, ce recul signifie céder progressivement du terrain sur l’un des plus grands marchés mondiaux de la puissance de calcul pour l’IA. Le fait que Jensen Huang évoque la « collaboration » sous l’angle de la surveillance des risques plutôt que des ventes mérite attention. Pour les fabricants chinois de puces d’IA, c’est une occasion de continuer à gagner des parts de marché. Pour les entreprises chinoises développant de grands modèles, les achats de capacités de calcul s’orienteront davantage vers des solutions nationales, avec une hausse des coûts d’adaptation logicielle à la clé.
Les incertitudes. Le contexte complet des propos de Jensen Huang et les modalités concrètes de cette collaboration n’ont pas encore été rendus publics. Les données d’IDC ne couvrent que le premier semestre ; une éventuelle modification des politiques d’exportation au second semestre pourrait infléchir l’évolution des parts de marché. Cette information repose principalement sur un seul article de presse, et le rapport original d’IDC doit encore faire l’objet de vérifications complémentaires.
Illustration : image figurant dans l’article de MyDrivers sur le recul de la part de marché de NVIDIA en Chine (source : MyDrivers)
L’essentiel de l’actualité
MemSilicon, spécialiste des puces de calcul en mémoire, lève plus de 400 millions de yuans en série A et nomme Lu Tao, ancien dirigeant de Graphcore, au poste de CEO
Sina Tech a rapporté dans l’après-midi du 19 octobre que MemSilicon avait annoncé une levée de fonds de série A de plus de 400 millions de yuans [2]. Ce tour de table a été mené par Boyuan Capital, avec la participation notamment de Bosch Ventures, de miHoYo et de GigaDevice. Des actionnaires existants, dont la branche d’investissement stratégique de Xiaomi et CAS Star, ont également renforcé leur participation [2]. L’entreprise a aussi annoncé l’arrivée de Lu Tao, ancien président de Graphcore et directeur général pour la Grande Chine, en tant que CEO et cofondateur. Il possède plus de 20 ans d’expérience dans le secteur des puces [2]. Selon ces informations, les fonds serviront à commercialiser la RRAM, un nouveau type de mémoire non volatile, ainsi qu’à financer la recherche et le développement d’une nouvelle génération de LPU [2].
Pourquoi c’est important : alors que la part de marché de Nvidia recule, les investisseurs misent sur des architectures autres que les GPU, comme le calcul en mémoire. L’arrivée simultanée d’investisseurs industriels et d’entreprises du jeu vidéo montre que les utilisateurs en aval anticipent eux aussi leurs besoins d’approvisionnement en puissance de calcul.
Illustration : annonce de financement de MemSilicon (source : Sina Tech)
L’Administration d’État pour la régulation du marché publie trois premiers documents techniques de normalisation sur les grands modèles d’IA pour la sidérurgie
Selon Jiemian News, qui reprend une information de CCTV News, l’Administration d’État pour la régulation du marché a publié trois documents techniques nationaux d’orientation en matière de normalisation : « Intelligence artificielle — Guide de classification des cas d’usage dans la sidérurgie », « Intelligence artificielle — Exigences techniques relatives aux jeux de données des grands modèles pour la sidérurgie » et « Intelligence artificielle — Évaluation de la maturité des capacités de service des grands modèles pour la sidérurgie » [3]. Ces trois documents définissent respectivement la classification des cas d’usage, la constitution des jeux de données d’entraînement et l’évaluation des capacités de service, formant ainsi un cadre complet articulant « classification des cas d’usage — spécifications des jeux de données — évaluation de la maturité » [3]. Le document consacré aux jeux de données fixe notamment des exigences techniques concernant la collecte et l’agrégation des données brutes, leur nettoyage et leur gouvernance, l’intégration des connaissances, la constitution des échantillons et la sécurité des données [3].
Pourquoi c’est important : c’est une étape vers un cadre d’évaluation commun des grands modèles sectoriels, à la place des approches propres à chaque fournisseur. Les entreprises sidérurgiques disposent désormais de références pour l’achat et la réception des services fondés sur ces modèles, tandis que les autres secteurs de l’industrie lourde bénéficient d’un cadre dont ils peuvent s’inspirer. À noter : il s’agit de documents techniques d’orientation, et non de normes obligatoires.
Daxiao Robotics dévoile le modèle de fondation pour l’IA incarnée ACE-Brain-0.6 et affirme dépasser GPT-6 Astra dans plusieurs évaluations de perception spatiale
Selon IT Home, Daxiao Robotics a présenté ACE-Brain-0.6, un modèle de fondation pour l’IA incarnée issu d’un ajustement fin supervisé de Tongyi Qianwen Qwen3.5-9B. Il vise principalement à améliorer la reconnaissance d’objets, la localisation spatiale et l’identification des zones d’interaction [4]. L’entreprise affirme avoir utilisé environ un million d’exemples d’entraînement avec ancrage spatial et dépasser GPT-6 Astra d’OpenAI dans six des huit évaluations de Grounding, qui consistent à faire correspondre une description en langage naturel à un emplacement précis dans une image. Le modèle obtient une moyenne de 74,53 points sur sept benchmarks publics, contre 73,68 pour son concurrent, ainsi qu’un score de 94,13 points à RobotGrounding, une évaluation menée dans des situations robotiques réelles [4].
Pourquoi c’est important : un modèle de base open source de 9 milliards de paramètres peut, après un ajustement fin ciblé, rivaliser avec les principaux modèles propriétaires sur des capacités spécialisées. Cela montre que la concurrence dans l’IA incarnée se joue surtout sur les données et les cas d’usage. Les résultats ci-dessus ont été communiqués par l’entreprise et n’ont pas encore fait l’objet d’une vérification indépendante.
Illustration : ACE-Brain-0.6 surpasse GPT-6 Astra dans six des huit évaluations d’ancrage (source : IT Home)
L’expansion des capacités de calcul pour l’IA stimule les exportations chinoises d’équipements électriques
Dans son reportage à la Foire de Canton, Yicai cite des données de l’Agence internationale de l’énergie (AIE) selon lesquelles la consommation mondiale d’électricité des centres de données dédiés à l’IA sera trois fois plus élevée en 2030 qu’en 2025 [5]. Selon les données de PJM, le plus grand gestionnaire de réseau électrique des États-Unis, les projets de réseau de transport d’électricité doivent attendre en moyenne plus de trois ans pour obtenir un accord de raccordement, puis encore environ quatre ans après leur approbation avant leur mise en service [5]. Wang Jun, directeur adjoint de l’Administration générale des douanes de Chine, a déclaré que l’exploitation d’infrastructures de calcul à grande échelle stimulait la demande mondiale d’équipements électriques ; les exportations chinoises d’accumulateurs électriques de tous types ont augmenté de 34,8 % au cours des trois premiers trimestres [5].
Pourquoi c’est important : la lenteur du raccordement au réseau électrique est devenue un frein pour les centres de données à l’étranger. La production autonome d’électricité et le stockage d’énergie s’imposent comme des solutions de remplacement, ouvrant de nouveaux débouchés à l’exportation pour les entreprises chinoises de transformateurs, de stockage d’énergie et d’équipements de production d’électricité.
Les chiffres en bref
- 34 % : part de marché de NVIDIA sur le marché chinois des puces d’IA pour centres de données au premier semestre 2026 (IDC) [1]
- 678 000 puces : livraisons de puces d’IA pour centres de données de NVIDIA en Chine sur la même période, en baisse de 44 % sur un an [1]
- 180 millions de kilomètres-fibres : déficit entre l’offre et la demande mondiales de fibres optiques prévu par TrendForce pour 2026 [6]
- 3 000 milliards de wons : investissement d’Amkor dans l’extension de ses capacités de conditionnement avancé à Gwangju [7]
- 3 fois : rapport entre la consommation mondiale d’électricité des centres de données dédiés à l’IA en 2030 et celle de 2025, selon les prévisions de l’AIE [5]
En bref
- TrendForce : les centres de données dédiés à l’IA stimulent la demande de fibres optiques. En 2026, les prix au comptant des produits finis devraient augmenter de 2,8 à plus de 5 fois sur un an, et les tensions sur l’offre pourraient persister jusqu’en 2028. [6]
- Amkor : le groupe a posé la première pierre d’un projet d’extension de son usine de Gwangju, en Corée du Sud. Les deux premiers bâtiments devraient être achevés au second semestre 2027, puis deux autres au premier semestre 2028. [7]
- Tencent Hunyuan : selon Zimubang, Hunyuan a utilisé la méthode Terminal-RSI pour entraîner le modèle de base Qwen d’Alibaba. Son score sur Terminal-Bench 4.0 est passé de 0 à 19,8 %, et sa moyenne sur quatre tests a doublé. [8]
- BYD : lors d’une assemblée générale extraordinaire, Wang Chuanfu a indiqué que l’entreprise disposait d’une équipe de recherche et développement de plus de 7 000 personnes dans les semi-conducteurs, avait investi au total plus de 100 milliards de yuans dans les puces et possédait cinq usines de fabrication de wafers. [9]
- Shenzhen : le comité municipal de la Conférence consultative politique du peuple chinois a tenu une consultation thématique sur l’industrie de l’intelligence artificielle. Ses membres ont proposé d’avancer de manière coordonnée sur cinq axes, notamment l’ouverture des données, le développement des capacités de calcul et des corpus, ainsi que la formation et le recrutement de talents. [10]
Le regard de la rédaction
Fait notable, plusieurs actualités du jour, en apparence sans rapport, pointent vers un même constat : les goulets d’étranglement de la puissance de calcul pour l’IA ne se limitent plus aux « puces », mais s’étendent à toute la chaîne d’approvisionnement. Le recul de la part de marché de NVIDIA en Chine ouvre des perspectives aux puces chinoises fondées sur de nouvelles architectures, comme celles de MemSilicon. Ailleurs dans le monde, les contraintes des centres de données portent désormais sur le raccordement au réseau électrique, les fibres optiques et les capacités de packaging avancé : l’extension des capacités d’Amkor, la multiplication des prix des fibres optiques et la hausse des exportations d’équipements électriques témoignent toutes de cette pression. Selon nous, pour évaluer la dynamique des infrastructures d’IA à l’avenir, il faudra regarder au-delà des livraisons de GPU et suivre surtout les commandes et les prix de ces « entreprises hors IA » actives dans l’électricité, les communications optiques et le packaging. Par ailleurs, les normes relatives aux grands modèles pour la sidérurgie et l’ajustement fin ciblé des modèles d’IA incarnée montrent que, du côté des applications, la concurrence se déplace vers la qualité des données et des normes sectorielles dont le respect peut être vérifié.
Sources de référence
- Après une chute de sa part de marché à 34 %, Jensen Huang affirme que NVIDIA « doit absolument » collaborer avec les entreprises chinoises — Kuaikeji, consulté le 19.10.2026
- MemSilicon annonce une levée de fonds de série A de plus de 400 millions de yuans et nomme Lu Tao, vétéran des semi-conducteurs, au poste de CEO — Sina Tech, consulté le 19.10.2026
- Créer une boucle complète : publication d’une première série de normes pour l’intégration de l’intelligence artificielle dans la sidérurgie — Jiemian News, consulté le 19.10.2026
- Daxiao Robotics dévoile son modèle de fondation pour l’IA incarnée ACE-Brain-0.6, qui surpasse GPT-6 Astra d’OpenAI dans six évaluations de perception spatiale — IT Home, consulté le 19.10.2026
- L’IA repose, en fin de compte, sur l’électricité : l’expansion des centres de calcul à l’étranger stimule les exportations chinoises d’équipements énergétiques | 70 ans de la Foire de Canton — Yicai, consulté le 19.10.2026
- Selon des analystes, les prix au comptant de la fibre optique se multiplient en 2026 ; la pénurie face à la demande des centres de données pourrait durer jusqu’en 2028 — Gelonghui, consulté le 19.10.2026
- Amkor prévoit d’investir 3 000 milliards de wons sur les cinq prochaines années pour accroître ses capacités de packaging avancé à Gwangju, en Corée du Sud — IT Home, consulté le 19.10.2026
- En s’appuyant sur Alibaba, Tencent Hunyuan réalise une « mini-RSI » — Zimubang, consulté le 19.10.2026
- Le conseil de Wang Chuanfu aux jeunes : il faut avoir de grandes ambitions lorsqu’on est jeune — Kuaikeji, consulté le 19.10.2026
- Unir les forces pour innover à tous les niveaux et approfondir les applications dans tous les domaines ! Le secrétaire du comité municipal du Parti de Shenzhen et les membres de la Conférence consultative discutent du développement de qualité du secteur de l’intelligence artificielle — Renmin Zhengxie Bao, consulté le 19.10.2026
