Résumé :
Selon les données fournies par le cabinet d'études de marché IDC, au premier semestre 2026, la part de marché de Nvidia sur le marché chinois des puces d'intelligence artificielle pour centres de données est tombée à 34 %, tandis que celle de Huawei a augmenté à 28 %. Les restrictions américaines à l'exportation de puces avancées vers la Chine continuent d'affecter les capacités d'approvisionnement de Nvidia en Chine. Les fabricants locaux de puces chinois ont recours à des politiques de substitution nationales et à une demande croissante du marché pour accélérer leur développement, ce qui modifie le paysage concurrentiel de l'infrastructure informatique de l'IA en Chine.
Reuters a rapporté le 13 octobre que les données d'IDC montraient que de janvier à juin 2026, Nvidia avait expédié environ 678 000 accélérateurs d'IA sur le marché chinois, soit une baisse de 44 % sur un an. Dans le même temps, les livraisons de Huawei au cours de la même période ont atteint 572 000 unités, soit plus de 300 000 unités au cours de la même période de l'année dernière, et sa part de marché a également atteint 28 %.
Actuellement, Nvidia est toujours le fournisseur qui détient la plus grande part de marché des puces d'IA dans les centres de données chinois, mais Huawei réduit rapidement l'écart. La différence de part de marché entre les deux n'est que de 6 points de pourcentage, ce qui signifie que les fabricants chinois locaux sont devenus l'une des forces concurrentielles les plus importantes de Nvidia sur ce marché.
Les changements de Nvidia sur le marché chinois sont étroitement liés au renforcement continu par les États-Unis des restrictions à l'exportation sur les puces avancées d'intelligence artificielle. Le gouvernement américain a restreint l'accès de la Chine aux puces d'IA les plus avancées de Nvidia, limitant ainsi la gamme de produits que l'entreprise peut vendre à la Chine. Dans le même temps, le gouvernement chinois promeut activement le remplacement des puces nationales et exige que les entreprises chinoises suivent les procédures d'approbation appropriées lors de l'importation de puces Nvidia conformes aux réglementations d'exportation.
Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a critiqué à plusieurs reprises les politiques de restriction des exportations des États-Unis. Il a déclaré un jour que les politiques américaines pertinentes confiaient en réalité à Huawei le marché chinois des puces d'IA, d'une valeur d'environ 50 milliards de dollars. Pour Nvidia, la Chine constitue non seulement un marché potentiel important, mais également un maillon clé dans la concurrence mondiale pour la construction d’infrastructures d’intelligence artificielle.
Cependant, IDC n'a pas précisé de quels modèles de produits se compose la part de 34 % de NVIDIA sur le marché chinois, ni si cette statistique inclut les B200, B300 et d'autres puces avancées dont l'exportation vers la Chine est interdite. Reuters a souligné que des produits haut de gamme concernés ont été introduits clandestinement en Chine, de sorte qu'il existe encore une incertitude quant à la composition spécifique du produit. Nvidia n'a pas répondu à la demande de commentaires de Reuters.
Contrairement à la baisse significative des expéditions de Nvidia, les fabricants locaux de puces d'IA en Chine élargissent la taille de leur marché dans son ensemble. Outre Huawei, le département de conception de puces d'Alibaba, Pingtou Ge, occupe également une certaine part du marché, atteignant 7 % au premier semestre 2026. Cambrian s'est classé deuxième avec une part de 5 %, suivi de Kunlun Core de Baidu avec 4 % et de Haiguang Information avec 3 %.
Parmi les 11 fabricants chinois locaux de puces suivis par IDC, 9 ont connu une croissance de leurs expéditions d'une année sur l'autre. Cela montre que la croissance de l'industrie chinoise des puces d'IA ne dépend pas entièrement d'une seule entreprise, mais qu'elle forme une structure industrielle impliquant plusieurs sociétés de conception de puces.
Du point de vue global du marché, les livraisons totales d'accélérateurs d'IA de la Chine au premier semestre 2026 ont atteint 2,008 millions d'unités. Il convient de noter que les livraisons de GPU traditionnels sont en baisse, tandis que d’autres types d’accélérateurs d’IA connaissent une croissance rapide.
Les données d'IDC montrent que les expéditions de GPU au cours de la même période ont chuté de 26 % sur un an, pour atteindre 991 000 unités. Comme les produits connexes qui peuvent être légalement fournis sur le marché chinois sont encore limités, l'offre de GPU a été affectée dans une certaine mesure. En revanche, les expéditions d’autres types d’accélérateurs d’IA ont augmenté de près de 80 % pour atteindre 1,016 million d’unités, dépassant pour la première fois les GPU en termes d’expéditions.
Les autres accélérateurs d'IA mentionnés ici incluent principalement des puces spécialisées conçues pour des tâches spécifiques d'intelligence artificielle, telles que des processeurs utilisés pour exécuter des modèles d'IA qui ont été entraînés. Ce type de puce est différent des GPU traditionnels en termes d'architecture et d'objectifs de conception, et accorde généralement plus d'attention à l'efficacité informatique, à la consommation d'énergie et aux coûts de déploiement du système sous des charges de travail spécifiques.
Quatre sociétés, Huawei, Alibaba Pingtouge, Baidu Kunlun Core et Cambrian, représentent ensemble 95 % du marché chinois des accélérateurs d'IA non GPU. IDC a souligné que ce type de puces est adopté par les agences gouvernementales, les sociétés Internet et les opérateurs de télécommunications, et qu'il est progressivement devenu un élément important de l'infrastructure informatique de l'IA en Chine.
Ce changement montre que l'orientation de la concurrence sur le marché chinois des puces d'IA est en train de changer. Dans le passé, les discussions de l'industrie se concentraient souvent sur des indicateurs tels que les performances informatiques, la capacité de mémoire et le processus de fabrication d'une seule puce ; Aujourd'hui, la manière de connecter un grand nombre de puces pour former un cluster informatique à grande échelle capable de fonctionner de manière stable est devenue de plus en plus importante.
Pour les tâches de formation et d'inférence en matière d'intelligence artificielle, les performances d'une seule puce sont importantes, mais les performances de l'ensemble du système informatique dépendent également de la vitesse de transmission des données entre les puces, des capacités d'interconnexion réseau, du degré d'adaptation logicielle et de l'efficacité de la planification des clusters. Si l’écart de performance de certaines puces individuelles peut être comblé grâce à la conception du système, les puces d’IA nationales auront la possibilité de devenir compétitives dans des scénarios d’application spécifiques.
Huawei a continué à promouvoir le développement des puces Ascend AI et des systèmes informatiques associés ces dernières années, ce qui reflète cette tendance. Plutôt que de simplement vendre des puces, Huawei construit également des solutions globales couvrant les processeurs, les réseaux d'interconnexion, les serveurs et les clusters informatiques, dans l'espoir d'améliorer les capacités d'application pratique des puces nationales grâce à une optimisation au niveau du système.
Dans le même temps, des entreprises telles qu'Alibaba, Baidu et Cambrian élargissent également leur offre de produits. À mesure que les sociétés Internet chinoises et les agences gouvernementales investissent davantage dans les infrastructures d’intelligence artificielle, les fabricants locaux de puces bénéficient d’opportunités de déploiement plus pratiques. Un grand nombre de scénarios d'application peuvent aider les entreprises à accumuler de l'expérience dans l'adaptation des logiciels, l'optimisation des systèmes et l'itération des produits, et à améliorer encore la disponibilité des puces nationales.
Cependant, la croissance de la part de marché ne signifie pas que les puces nationales ont dépassé Nvidia dans tous les indicateurs techniques. La compétitivité réelle des puces IA dépend non seulement des expéditions, mais implique également de nombreux aspects tels que les performances d'une seule puce, l'écosystème logiciel, les outils de développement, les capacités d'extension de cluster, la consommation d'énergie et la stabilité. Des puces d'architectures différentes peuvent également convenir à la formation, à l'inférence ou à d'autres tâches spécifiques. Il est donc impossible de juger directement de leur puissance de calcul globale ou de leur valeur commerciale sur la base du nombre d’expéditions.
L'accumulation à long terme par Nvidia de l'écosystème logiciel CUDA reste l'un de ses principaux avantages concurrentiels. Un grand nombre de modèles d'intelligence artificielle, de cadres de développement et d'applications d'entreprise sont construits autour des plates-formes NVIDIA. Pour les développeurs et les opérateurs de centres de données, le passage à d'autres puces signifie non seulement le remplacement du matériel, mais peut également impliquer une migration de logiciels, une optimisation du code, des ajustements de l'environnement d'exploitation et une revalidation du système.
Les fabricants locaux de puces chinois doivent continuer à améliorer les performances du matériel tout en améliorant davantage la chaîne d'outils logiciels et l'écosystème des développeurs afin que davantage d'applications d'intelligence artificielle puissent fonctionner de manière stable sur les plates-formes nationales. À mesure que de plus en plus de gouvernements, d’entreprises Internet et de télécommunications adoptent des accélérateurs nationaux d’IA, l’écosystème associé aura également la possibilité de se développer plus rapidement.
Du point de vue du marché, IDC prédit que les livraisons totales d'accélérateurs d'IA en Chine augmenteront de 19 % en 2026. Même si les expéditions de GPU devraient diminuer de 9 % sur l'ensemble de l'année, le marché global des accélérateurs d'IA continuera de se développer. Cela signifie que la croissance de la demande chinoise en matière d'intelligence artificielle ne s'est pas arrêtée en raison de l'offre limitée de GPU avancés, mais qu'elle est satisfaite par davantage de types de puces et de systèmes informatiques.
Pour Nvidia, la baisse de la part de marché de la Chine reflète non seulement l'impact direct des restrictions à l'exportation, mais montre également que la chaîne industrielle alternative locale mûrit progressivement. Pour Huawei et d’autres fabricants nationaux de puces, la croissance des expéditions et de la part de marché offre des opportunités d’accroître davantage les investissements en R&D et d’améliorer l’écosystème de produits.
À l'avenir, la concurrence sur le marché chinois des puces d'IA pourrait ne plus être simplement une compétition entre NVIDIA et un certain fabricant national, mais évoluera progressivement vers une concurrence globale entre la conception des puces, l'approvisionnement en fabrication, l'écosystème logiciel, l'interconnexion des systèmes et les capacités de déploiement à grande échelle. Alors que les livraisons nationales d’accélérateurs d’IA continuent de croître, la question de savoir si la Chine peut établir un système informatique d’intelligence artificielle qui équilibre les performances, les coûts et les capacités d’approvisionnement deviendra un point d’observation important pour la concurrence mondiale dans l’industrie de l’IA.
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