Ascend 910C, Huawei lance son GPU IA malgré les sanctions US

Alors que le Mobile World Congress (MWC) 2026 s’achève à Barcelone, Huawei vient de frapper fort dans la guerre des puces IA. Face aux sanctions américaines qui coupent son accès aux technologies de pointe, le groupe chinois a dévoilé l’Ascend 910C, un GPU pensé pour contester la domination de NVIDIA et rendre à la Chine une marge d’autonomie technologique. Mais derrière l’annonce, le tableau est moins flatteur : des performances encore en retrait, une consommation électrique hors norme et une course contre la montre pour combler un retard qui se compte en générations. Pour les entreprises chinoises comme Baidu, Tencent ou Alibaba, ce processeur apparaît à la fois comme une bouée de secours et un pari à haut risque.

À retenir

• L’Ascend 910C, nouveau GPU IA de Huawei, affiche 780 TFLOPS en BF16 mais reste quatre fois plus énergivore que les puces NVIDIA H100.
• Conçu en 7 nm sans lithographie EUV (contre 3 nm pour NVIDIA), il compense ses limites par une architecture en chiplets et des systèmes comme le CloudMatrix 384.
• Huawei vise 600 000 puces produites d’ici fin 2026, avec une feuille de route incluant l’Ascend 950 pour concurrencer Blackwell d’ici 2027.
• Le framework CANN est présenté comme une alternative à CUDA, mais son adoption reste un défi pour les développeurs chinois.
• Les sanctions américaines, renforcées début 2026, limitent toujours l’accès aux puces NVIDIA H200, soumises à une taxe de 25 % et à des restrictions d’export.
• Pékin vise un taux d’adoption de 70 % des terminaux IA domestiques d’ici 2027 via l’initiative « IA + », mais le retard technologique reste un frein majeur.

Si l’Ascend 910C est présenté comme une étape dans la quête de souveraineté numérique chinoise, son lancement intervient dans un contexte géopolitique tendu. Depuis 2022, les sanctions américaines se sont renforcées, limitant l’accès de Huawei aux puces avancées de NVIDIA, AMD ou Intel. En janvier 2026, le Bureau of Industry and Security (BIS) a même autorisé, sous conditions, l’export de certaines puces H200 vers la Chine, mais avec une taxe de 25 % et des garde-fous stricts.

Pour Peng Yichen, directeur de la division IA chez Huawei Cloud, cette mesure relève d’abord d’une stratégie d’asphyxie économique :

Ils veulent nous forcer à acheter leurs puces à prix d’or, tout en freinant notre capacité à développer nos propres solutions.
Peng Yichen, directeur de la division IA chez Huawei Cloud

Pékin partage cette lecture. En février, le gouvernement chinois a accéléré son plan « IA + », qui vise à réduire la dépendance aux technologies étrangères d’ici 2027. L’objectif est clair : 70 % des infrastructures IA critiques doivent être équipées de solutions locales d’ici deux ans.

Un GPU souverain, mais à quel prix ?

Des performances brutes, mais une efficacité énergétique désastreuse

L’Ascend 910C affiche des ambitions élevées sur le papier. Avec 780 TFLOPS en BF16 (format de calcul orienté IA), il se présente comme une alternative partielle aux puces NVIDIA H100 annoncées à 950 TFLOPS. Pourtant, les tests menés par des laboratoires indépendants, dont ceux réalisés avec le modèle DeepSeek R1, font apparaître un décrochage net en conditions réelles. Selon Jie Han, analyste chez TrendForce, la puce chinoise n’atteint qu’environ 60 % de l’efficacité énergétique d’un H100 pour des tâches d’inférence, ce qui change radicalement l’équation pour les opérateurs de data centers.

La principale explication tient à une architecture en 7 nm sans lithographie EUV, alors que NVIDIA s’appuie depuis les H200 sur des puces gravées en 3 nm. Cet écart de génération se traduit directement par une moindre densité de transistors et par des pertes d’efficacité. Pour limiter ce handicap, Huawei mise sur deux leviers complémentaires, qui doivent compenser la faiblesse du procédé de gravure sans la corriger totalement.

D’abord, une architecture modulaire en chiplets : l’Ascend 910C regroupe des dizaines de petits accélérateurs reliés par un réseau propriétaire haute vitesse, le fabric. Ensuite, des systèmes comme le CloudMatrix 384, capables d’agréger 384 puces dans un seul cluster pour s’approcher des performances d’un data center NVIDIA DGX. Résultat : une consommation électrique quatre fois supérieure à celle d’un H100 pour un rendement comparable. « C’est comme conduire une voiture de course avec un moteur de tracteur », résume Li Wei, directeur technique chez ByteDance, qui teste actuellement la puce pour des modèles de langage de grande taille.

Un défi logistique : produire à grande échelle sans EUV

La production de l’Ascend 910C repose entièrement sur SMIC, aujourd’hui le seul fondeur chinois capable de graver en 7 nm, mais sans lithographie EUV, pourtant essentielle à la miniaturisation poussée. Selon les prévisions internes de Huawei, environ 600 000 puces devraient sortir des usines d’ici fin 2026, avec une capacité portée à près de 1,6 million de dies (puces non testées) pour 2027. Le rythme annoncé est élevé, mais il dépendra de la capacité de SMIC à sécuriser sa chaîne d’approvisionnement et à absorber d’éventuels chocs extérieurs.

En 2025, des rumeurs avaient déjà évoqué des retards liés à des sanctions indirectes visant les équipements de lithographie fournis par ASML, seul fabricant mondial de machines EUV. Ces fragilités pèsent sur l’ensemble du calendrier. Côté logiciel, Huawei parie sur son framework CANN (Compute Architecture for Neural Networks) pour rendre la migration des modèles depuis CUDA moins coûteuse pour les équipes techniques.

« Nous avons conçu des outils qui permettent aux développeurs de passer d’un écosystème à l’autre avec une seule ligne de code », explique Zhang Lin, responsable du département IA chez Huawei Cloud. Pour l’instant, l’adoption reste limitée. Selon une enquête menée par Analysys Peakinformation, seulement 12 % des équipes IA chinoises utilisent aujourd’hui CANN, contre 88 % pour CUDA. « Le frein n’est pas d’abord technique, mais culturel », estime Wang Mei, fondatrice de l’incubateur AI Garage. « Les développeurs chinois sont formés sur CUDA, et migrer vers CANN implique un effort de reconversion que peu d’entreprises acceptent de financer à court terme. »

La guerre des puces : un enjeu bien plus large que la technologie

Sanctions américaines : une stratégie à double tranchant

Les restrictions imposées par le BIS visent à empêcher la Chine d’accéder aux puces les plus performantes, mais elles produisent aussi des effets de rebond. En limitant l’accès aux H200, les États-Unis poussent Huawei à accélérer ses investissements dans les semi-conducteurs, un secteur où Pékin a déjà injecté plus de 150 milliards de dollars depuis 2020. Pour plusieurs observateurs, les mesures américaines jouent à la fois le rôle de frein et de déclencheur.

« Les sanctions sont un catalyseur », analyse Karen Bao, chercheuse au Center for Strategic and International Studies (CSIS). « Elles ont forcé la Chine à industrialiser sa filière plus vite que prévu, mais au prix d’un retard technologique qui pourrait prendre une décennie à combler. » Pour NVIDIA, la situation reste délicate : l’entreprise domine encore le marché avec environ 80 % de parts dans les GPU IA, mais les tensions géopolitiques l’obligent à composer avec les décisions de Washington.

En autorisant l’export de certaines puces vers la Chine, l’administration américaine tente de limiter les dégâts économiques tout en maintenant une pression stratégique. « Nous vendons des puces, mais nous ne vendons pas notre technologie », a déclaré Jensen Huang, PDG de NVIDIA, lors d’une conférence en février. La formule ne convainc pas tout le monde. « C’est une illusion », rétorque Huang Renxing, professeur à l’Université de Tsinghua. « Même avec des restrictions, NVIDIA continue de monétiser son avance. La vraie question est de savoir jusqu’à quand la Chine acceptera de payer ce prix. »

L’initiative « IA + » : un pari sur l’autonomie, mais à quel coût ?

Pour réduire cette dépendance, Pékin mise sur son plan « IA + », qui prévoit d’intégrer l’intelligence artificielle dans tous les secteurs jugés stratégiques, de la défense à la santé en passant par l’agriculture. D’ici 2027, 70 % des terminaux IA utilisés en Chine devraient être équipés de puces locales, selon les objectifs officiels. L’ambition est élevée, alors que les solutions chinoises accusent encore un retard de deux à trois générations par rapport aux offres de NVIDIA ou de Google.

Pour atteindre ces cibles, le gouvernement a activé plusieurs leviers. D’abord, des subventions massives : en 2025, Huawei a bénéficié de près de 2,3 milliards de dollars de financements publics pour développer ses puces. Ensuite, des obligations d’achat : les grandes entreprises d’État, comme China Mobile ou China Telecom, sont incitées à équiper leurs data centers avec des solutions locales, même si elles sont moins compétitives à court terme. Enfin, une stratégie d’optimisation ciblée : plutôt que de chercher à rivaliser sur la performance brute, Huawei privilégie des architectures adaptées à des cas d’usage précis, comme le traitement du langage ou la vision par ordinateur.

Malgré ces efforts, les obstacles restent nombreux. « La souveraineté technologique ne se décrète pas », avertit Deng Xiaoping, ancien ministre des Technologies de l’information. « Il faut des décennies pour résorber un retard de cette ampleur. En attendant, la Chine devra composer avec des solutions moins efficaces, plus coûteuses et une dépendance persistante à certains composants étrangers. » Un constat que Huawei reconnaît en partie. Dans une interview accordée au Global Times en mars 2026, Eric Xu, président de Huawei, a admis que « le chemin sera long, mais nous n’avons pas d’alternative crédible ».

Alors que l’Ascend 910C entre en production, une question domine : cette puce marquera-t-elle un tournant dans la guerre des semi-conducteurs, ou restera-t-elle une étape parmi d’autres dans une course beaucoup plus longue ? Une chose est sûre : en 2026, la bataille pour l’autonomie technologique ne fait que commencer, et les prochaines années pourraient redessiner l’équilibre géopolitique de l’IA.