Huawei réduit à six points l’avance de Nvidia sur les puces d’IA en Chine, tandis que les acheteurs se tournent au-delà des GPU

Une avance qui se réduit sur un marché en manque de puissance de calcul

Nvidia a expédié 678 000 accélérateurs d’intelligence artificielle en Chine au premier semestre 2026, soit 44 % de moins qu’un an plus tôt, tandis que Huawei en a expédié 572 000. Les données d’IDC rapportées dans des articles publiés le 13 octobre leur attribuent respectivement 34 % et 28 % du marché, soit un écart de six points de pourcentage et de 106 000 puces.

Le changement dépasse les deux entreprises. La Chine a reçu 2,008 millions d’accélérateurs d’IA entre janvier et juin, et les expéditions de processeurs hors catégorie des unités de traitement graphique ont dépassé celles des GPU pour la première fois. Neuf des 11 fabricants chinois de puces suivis par IDC ont accru leurs expéditions par rapport à l’année précédente.

Les accélérateurs d’IA sont des processeurs spécialisés utilisés pour entraîner des modèles et les faire fonctionner une fois entraînés. Le nombre d’unités expédiées mesure celui des processeurs mis sur le marché, et non leurs performances de calcul, leur valeur de vente ou leur utilisation effective. Le fait que Huawei réduise l’écart en volume ne prouve donc pas que l’entreprise ait rattrapé Nvidia dans tous les types de tâches liées à l’IA.

Les contrôles américains à l’exportation ont limité les produits Nvidia autorisés, tandis que Pékin a encouragé les solutions nationales et imposé aux entreprises chinoises d’obtenir une autorisation avant d’importer des puces Nvidia conformes aux restrictions américaines. Ces politiques modifient les décisions d’achat sur un marché où la demande reste supérieure à l’offre.

D’autres éléments nuancent l’idée selon laquelle Nvidia serait en train de disparaître de Chine. Des entreprises chinoises auraient acheté cette année plus d’un million de puces Nvidia pour les jeux vidéo et les stations de travail, et certaines cherchent à accéder à des processeurs avancés dans des centres de données à l’étranger. Le principal changement tient à la redistribution des expéditions de puces, parallèlement à une demande persistante pour le matériel Nvidia que les acheteurs ne peuvent pas toujours obtenir par les circuits habituels.

Dans quelle mesure Huawei a-t-il réduit l’écart ?

Les 572 000 puces expédiées par Huawei sont à comparer à plus de 300 000 sur la même période de 2025. Cela représente une forte croissance, même si le chiffre antérieur n’est pas assez précis pour calculer un pourcentage exact. Une source indique un point de départ de 300 000 et parle d’un quasi-doublement ; la comparaison la plus prudente reste toutefois celle avec plus de 300 000.

Un autre rapport d’IDC, portant sur l’ensemble de l’année 2025, estimait à environ quatre millions d’unités le marché chinois des cartes accélératrices d’IA. Nvidia détenait 55 % du marché, tandis que les fabricants chinois de puces avaient expédié ensemble environ 1,65 million de cartes, soit près de 41 %. Huawei en avait expédié 812 000 cette année-là.

Par rapport à cette référence annuelle, la part de 34 % attribuée à Nvidia au premier semestre 2026 est inférieure de 21 points de pourcentage. Les expéditions de Huawei en 2025 représentaient environ 20,3 % du total de quatre millions, contre une part annoncée de 28 % au dernier semestre. Il s’agit de comparaisons entre des périodes différentes, et non d’une mesure directe de l’évolution entre les premiers semestres 2025 et 2026.

Sur les six premiers mois de 2026, Huawei a également expédié l’équivalent d’environ 70 % de son volume déclaré pour l’ensemble de 2025, en prenant 572 000 et 812 000 comme chiffres de référence. Cela illustre le rythme de son expansion sans supposer que le second semestre sera identique au premier.

La progression concerne plusieurs fournisseurs chinois

T-Head, la filiale de conception de puces d’Alibaba, détenait 7 % du marché chinois au premier semestre 2026. Cambricon suivait avec 5 %, Kunlunxin, filiale de Baidu, avec 4 %, et Hygon avec 3 %. Avec Huawei, ces cinq fournisseurs représentaient 47 % du marché selon les parts arrondies d’IDC.

L’ampleur de la progression compte. Neuf des 11 fabricants chinois suivis ayant expédié davantage de puces qu’un an plus tôt, le mouvement ne se limite pas à Huawei qui remporte des commandes auparavant destinées à Nvidia. Plusieurs fournisseurs nationaux se développent simultanément.

Les chiffres de 2025 offrent un autre point de comparaison : T-Head a expédié 265 000 cartes, AMD 160 000, et Kunlunxin et Cambricon 116 000 chacun. Ces volumes annuels ne peuvent pas être directement comparés aux parts de marché les plus récentes sans harmoniser les périodes et les définitions des produits.

La progression de Cambricon fait suite à la forte hausse de son chiffre d’affaires en 2025 : au premier semestre, celui-ci a atteint 2,88 milliards de yuans, dans un contexte de restrictions sur les ventes de Nvidia. Le chiffre d’affaires et la part des expéditions mesurent des réalités différentes, mais ces deux évolutions montrent que les fournisseurs nationaux gagnent du terrain sur le plan commercial.

Les accélérateurs hors GPU prennent la tête en volume

IDC a recensé 991 000 GPU expédiés au premier semestre 2026, soit une baisse de 26 %. Les expéditions des autres accélérateurs d’IA ont augmenté de près de 80 %, à 1,016 million, plaçant cette catégorie environ 25 000 unités devant.

Les GPU sont largement utilisés pour entraîner des modèles, car ils effectuent de nombreux calculs en parallèle. D’autres accélérateurs peuvent être conçus pour des opérations d’IA particulières, notamment l’inférence : l’utilisation d’un modèle entraîné pour produire une réponse, effectuer une classification ou établir une prédiction.

Les chiffres des deux catégories totalisent 2,007 millions, légèrement moins que le total déclaré de 2,008 millions. Les rapports ne précisent pas l’origine de cet écart de 1 000 unités. Cela ne change pas la catégorie arrivée en tête, mais les chiffres ne doivent pas être présentés comme s’ils concordaient exactement.

Huawei, T-Head, Kunlunxin et Cambricon représentaient ensemble 95 % du segment hors GPU. IDC a notamment cité les administrations, les entreprises du numérique et les opérateurs de télécommunications parmi les organisations qui adoptent ces processeurs.

Ce changement ne signifie pas que les GPU ont perdu leur rôle dans l’entraînement des modèles avancés. Il montre que le marché achète davantage de processeurs hors de cette catégorie, notamment des puces adaptées à l’exécution des modèles. Le seul décompte des puces ne permet pas de déterminer quel groupe a fourni la plus grande capacité de calcul exploitable.

Pourquoi les estimations de parts de marché divergent

Huawei avance une affirmation plus forte que ce que permettent d’établir les chiffres d’IDC. Selon des comptes rendus, Eric Xu, président tournant de l’entreprise, a déclaré lors d’une table ronde avec les médias en septembre que la part d’Ascend en Chine avait déjà dépassé celle de Nvidia, d’après les données que Huawei pouvait comptabiliser. Des articles parus en octobre ont également indiqué que Huawei affirmait avoir vendu plus de puces Ascend que Nvidia.

Les chiffres d’IDC pour le premier semestre placent toujours Nvidia devant, avec 34 % contre 28 % pour Huawei. Huawei n’a pas fourni de pourcentage calculé selon la même méthode. Ces déclarations peuvent porter sur des périodes, des produits ou des circuits différents, mais leur lien précis n’a pas été établi.

Un autre rapport prévoit que la part de Nvidia passera d’environ 40 % en 2025 à près de 8 % en 2026, tandis que les fabricants nationaux atteindraient environ 50 %. Son chiffre de départ diffère des 55 % attribués à Nvidia par IDC pour 2025, et la projection de 8 % n’est pas un résultat observé comparable aux 34 % du premier semestre.

IDC n’a pas non plus précisé quels produits Nvidia étaient inclus, ni si son décompte couvrait les processeurs B200 et B300. Ces puces sont interdites d’exportation vers la Chine, mais auraient franchi la frontière par des circuits de contrebande. Nvidia n’avait pas répondu à une demande de commentaire lors de la publication des articles du 13 octobre.

La concurrence se déplace des puces vers les grappes de calcul

Selon IDC, la concurrence se déplace des performances des processeurs pris individuellement vers les capacités des systèmes de calcul complets, notamment l’efficacité avec laquelle les puces fonctionnent ensemble dans une grande grappe. Un processeur puissant peut passer du temps à attendre des données si les connexions entre processeurs ne suivent pas.

L’approche de Huawei était visible lors de sa présentation de matériel à Shanghai en juillet 2025, où l’entreprise a dévoilé CloudMatrix 384, une solution reposant sur 384 processeurs Ascend 910C. Cette stratégie consiste à utiliser de nombreuses puces interconnectées pour compenser les limites de chaque processeur.

Lors de la table ronde de septembre, Xu et Liao Heng, directeur scientifique de HiSilicon, ont présenté l’architecture de calcul Peerium de Huawei et les connexions UnifiedBus, ou UB. Huawei revendique une bande passante entre les baies pouvant atteindre 800 gigaoctets par seconde. Liao a déclaré que le transfert d’un paquet de données entre différentes échelles de réseau à l’aide du protocole unifié pouvait prendre environ 150 nanosecondes.

Ce sont des affirmations techniques de Huawei, et non des conclusions indépendantes établissant que ses systèmes surpassent ceux de Nvidia pour tous les types de charges de travail. Elles témoignent de l’importance accordée aux communications entre les puces : faire fonctionner efficacement de nombreux processeurs ensemble plutôt que comparer uniquement la vitesse d’une puce.

Huawei a également présenté son module optique Hi-ONE, qui place un moteur optique à environ cinq centimètres de la puce principale. Selon l’entreprise, cette approche, qui place les composants optiques à proximité du boîtier, coûte près de 40 % moins cher qu’une solution optique intégrée au même boîtier et permet de remplacer un moteur optique défectueux sans jeter le processeur d’IA. Les deux approches transmettent les données par la lumière ; leur emplacement entraîne des compromis différents en matière de coûts, de maintenance et de fabrication.

Les logiciels maintiennent des trajectoires distinctes pour l’entraînement et l’inférence

La position de Nvidia repose en partie sur CUDA, la plateforme logicielle qui permet aux développeurs d’exécuter efficacement des calculs sur ses puces. Le transfert d’une charge de travail d’entraînement existante ne consiste pas seulement à remplacer le matériel. Le code, les outils de développement et les pratiques opérationnelles peuvent également devoir évoluer.

Huawei propose CANN comme solution de remplacement. Liao a fait valoir que les nouvelles méthodes de programmation et les langages de compilation réduisaient l’écart logiciel, et que les laboratoires de pointe étaient moins dépendants de CUDA qu’il y a deux ans. Il s’agit de l’évaluation de Huawei, et non de la preuve que la migration est devenue simple pour tous les clients.

Selon une estimation distincte, le transfert des charges de travail d’entraînement pourrait nécessiter environ 50 % de temps et de coûts supplémentaires. Aucune méthodologie détaillée n’accompagne cette estimation ; elle ne doit donc pas être considérée comme une pénalité universelle.

DeepSeek prévoirait de déployer au moins 160 000 puces Huawei Ascend 950DT pour l’inférence, tout en conservant du matériel Nvidia pour l’entraînement. Il s’agit d’un plan de déploiement, et non de la confirmation que toutes ces puces ont été livrées. Ce plan diffère aussi de la description faite par Huawei des systèmes 950DT, principalement destinés à l’entraînement, et de la version 950 PR, principalement conçue pour l’inférence. La destination commerciale d’un produit ne dicte pas nécessairement l’usage qu’en fait un client.

Xu a déclaré en septembre que les systèmes 950DT destinés à l’entraînement étaient encore en phase de test, et que leur production en volume était attendue à la fin de l’année ou au début de l’année suivante. Il s’agit d’une prévision, et non de la preuve que la production ou le déploiement ont été menés à bien.

Les pénuries laissent une place à d’autres puces Nvidia

Des groupes chinois auraient acheté plus d’un million de puces Nvidia pour les jeux vidéo et les stations de travail en 2026, notamment les modèles RTX Pro 6000D et RTX Pro 5000. Ces achats leur fournissent une capacité de calcul en dehors de la catégorie restreinte des accélérateurs avancés.

Ces processeurs peuvent effectuer certaines tâches d’IA plus simples, notamment la phase de préremplissage de l’inférence, lorsque le modèle traite le prompt avant de générer sa réponse. Le volume d’achats rapporté ne doit pas être directement ajouté au total des accélérateurs recensés par IDC au premier semestre : les périodes diffèrent, et IDC n’a pas précisé si ces produits étaient pris en compte.

Selon des estimations du secteur, l’industrie chinoise des puces d’IA devrait fournir environ 3,5 millions d’unités par an, dont près d’un million fabriquées à l’étranger, pour une demande qui devrait dépasser cinq millions. Cela implique un déficit de plus de 1,5 million d’unités, avant même de tenir compte des autres sources de matériel. Ces estimations ne prouvent pas que toutes les puces pour jeux vidéo puissent remplacer un accélérateur avancé.

Les dépenses augmentent parallèlement aux pénuries. Les dépenses d’investissement cumulées d’Alibaba, ByteDance et Tencent pourraient plus que doubler cette année pour atteindre environ 700 milliards de yuans, soit 104 milliards de dollars. Morgan Stanley estime à 193 milliards de dollars les dépenses de la Chine en puissance de calcul en 2026.

Tencent aurait accepté de louer l’accès à environ 100 000 puces d’IA avancées par l’intermédiaire des centres de données d’Oracle en Asie du Sud-Est. Cet accès permet aux entreprises chinoises d’exécuter leurs charges de travail sans faire entrer les processeurs en Chine continentale. Par ailleurs, les autorités américaines ont arrêté des personnes soupçonnées de faire passer des puces Nvidia en contrebande vers la Chine ; les procédures étaient toujours en cours en octobre. Les accusations portées dans ces affaires ne doivent pas être considérées comme des condamnations.

La croissance mondiale de Nvidia et les prochaines épreuves pour l’offre

Les propos rapportés de Nvidia sur ses résultats en août laissent entendre que l’entreprise tenait déjà compte de son accès limité au marché chinois. Les livraisons de H200 à la Chine représentaient moins de 1 % du chiffre d’affaires des centres de données au trimestre précédent, et ses prévisions n’incluaient aucun revenu lié au calcul pour les centres de données en Chine.

Le chiffre d’affaires trimestriel s’élevait à environ 96 milliards de dollars, dont 89 milliards issus des centres de données ; un autre rapport donne un total plus précis de 96,2 milliards. Nvidia prévoyait environ 108 milliards de dollars au trimestre suivant. L’entreprise aurait également anticipé une croissance de son chiffre d’affaires d’environ 70 % pour l’exercice 2028, l’offre limitant ses perspectives.

Ces chiffres expliquent pourquoi la perte de parts de marché en Chine ne se traduit pas nécessairement par un ralentissement de la croissance mondiale. Ils ne rendent pas la Chine négligeable pour autant. Le chiffre d’affaires réalisé auprès de clients basés en Chine, Hong Kong compris, aurait atteint 7,88 milliards de dollars au trimestre clos en juillet, un périmètre plus large que les ventes de puissance de calcul pour les centres de données en Chine continentale.

La demande reste par ailleurs distincte des ventes réalisées. Les discussions sur la production de H200 portaient sur plus de deux millions de commandes chinoises annoncées pour 2026, contre environ 700 000 unités en stock. Les commandes expriment une intention d’achat ; les autorisations, la production et les livraisons déterminent si elles se concrétisent.

Xu prévoit que l’offre et la demande mondiales d’IA se rapprocheront de l’équilibre autour de 2029, et peut-être plus tard en Chine. Huawei affirme donner la priorité aux clients nationaux et n’expédier que de faibles volumes à l’étranger. Les principales échéances sont les suivantes :

• Janvier à juin 2026 : IDC attribue à Nvidia 34 % du marché chinois des accélérateurs et à Huawei 28 %.
• Août 2026 : Nvidia fait état de revenus limités liés aux H200 en Chine et exclut de ses prévisions les revenus liés au calcul pour les centres de données dans le pays.
• Septembre 2026 : Huawei évoque ses contraintes d’approvisionnement et le calendrier prévu pour la production des 950DT.
• 13 octobre 2026 : des articles rapportent les conclusions d’IDC pour le premier semestre et la poursuite des achats d’autres produits Nvidia par des clients chinois.
• Fin 2026 ou début 2027 : Huawei prévoit une production en volume de systèmes 950DT destinés à l’entraînement.

IDC prévoit une hausse de 19 % des expéditions totales d’accélérateurs en Chine en 2026, malgré une baisse de 9 % des GPU. La prochaine épreuve consistera à savoir si les fournisseurs peuvent livrer ces volumes en hausse et si les clients peuvent les convertir en capacités efficaces d’entraînement et d’inférence.

Points clés

• Nvidia a expédié 678 000 accélérateurs d’IA en Chine au premier semestre 2026, contre 572 000 pour Huawei.
• IDC leur attribue respectivement 34 % et 28 % du marché, soit un écart de six points de pourcentage.
• Les accélérateurs hors GPU ont dépassé les GPU d’environ 25 000 unités en volume d’expéditions.
• Neuf des 11 fabricants chinois de puces suivis ont accru leurs expéditions par rapport à l’année précédente.
• L’affirmation de Huawei selon laquelle l’entreprise a dépassé Nvidia n’est pas fondée sur une méthode publiée comparable aux chiffres d’IDC.
• Les acheteurs chinois continuent de rechercher des puces Nvidia pour stations de travail et d’accéder à du matériel avancé à l’étranger.
• La migration logicielle, les autorisations d’importation et les capacités de production restent des contraintes majeures.
• IDC prévoit une croissance de 19 % des expéditions totales d’accélérateurs en Chine en 2026.