Publié le : 29 mars 2025 / Mis à jour le : 29 mars 2025 – Auteur : Konrad Wolfenstein
L'essor de l'IA en Chine : bulle spéculative ou échec imminent ? Des centaines de nouveaux centres de données restent vides – Image : Xpert.Digital
Des milliards investis, une demande nulle : le fiasco des centres de données d’IA en Chine
De la ruée vers l'or à la crise : que cachent les usines d'IA chinoises désertées ?
La Chine montre les premiers signes évidents d'un éclatement de la bulle de l'IA. Malgré des investissements massifs récemment réalisés dans les centres de données, nombre de ces nouvelles installations restent inutilisées. Entre 2023 et 2024, plus de 500 projets de centres de données ont été lancés, mais selon les médias, jusqu'à 80 % de la capacité de calcul nouvellement créée demeure inutilisée. Parallèlement, le marché noir autrefois florissant des puces Nvidia s'est essoufflé, et des modèles d'IA plus performants comme DeepSeek R1 remettent en question le modèle économique actuel de nombreux centres de données.
Convient à:
L'essor des centres de données d'IA en Chine
Le développement des infrastructures d'IA est devenu une priorité nationale en Chine, afin de positionner le pays comme un pôle d'excellence dans ce domaine. Grâce au soutien gouvernemental et aux investissements privés, des centaines de nouveaux centres de données ont été construits en un temps record. Rien qu'en 2023 et 2024, plus de 500 projets de nouveaux centres de données ont été annoncés à travers le pays, de la Mongolie-Intérieure au Guangdong.
Cette évolution fait suite au lancement de ChatGPT fin 2022, qui a suscité une réaction rapide en Chine. Le gouvernement central a exhorté les autorités locales à accélérer la construction de « centres de calcul intelligents », désignant des centres de données dédiés à l'intelligence artificielle. Selon le Comité des centres de données de l'Association chinoise de l'industrie des communications, au moins 150 de ces nouveaux centres étaient achevés et opérationnels fin 2024.
Investissements malavisés et manque d'expertise
Un problème fondamental de ce développement résidait dans le manque d'expérience de nombreux investisseurs. Des entreprises de secteurs sans rapport avec l'IA, comme l'agroalimentaire et le textile, se sont engouffrées dans la brèche sans tenir compte de ses exigences complexes. De plus, des intermédiaires peu scrupuleux ont conduit à des projets inefficaces en manipulant les prévisions de la demande afin d'obtenir frauduleusement des subventions publiques.
Xiao Li, ancien promoteur immobilier devenu chef de projet de centres de données, raconte comment il a été séduit par le boom de l'IA en 2023. À l'époque, des vendeurs de ses groupes WeChat se vantaient d'avoir obtenu des cargaisons de GPU Nvidia haute performance, pourtant soumises à des restrictions d'exportation américaines. Au plus fort de la demande, une seule puce Nvidia H100, indispensable à l'entraînement des modèles d'IA, pouvait se vendre jusqu'à 200 000 yuans (environ 28 000 dollars) au marché noir.
La crise actuelle : des centres de données vides
Aujourd'hui, nombre de centres de données nouvellement construits restent vides et inutilisés. Selon des témoignages d'entrepreneurs, d'un cadre d'une entreprise de serveurs GPU et de chefs de projet, la plupart des exploitants de ces centres de données peinent à survivre. Des médias chinois tels que Jiazi Guangnian et 36Kr rapportent que jusqu'à 80 % de la capacité de calcul nouvellement construite demeure inutilisée.
La location de GPU aux entreprises qui en ont besoin pour entraîner des modèles d'IA — principal modèle économique des nouveaux centres de données — était autrefois considérée comme une valeur sûre. Mais avec l'essor de DeepSeek et une évolution soudaine de l'économie des applications d'IA, le secteur est en difficulté.
Effondrement des prix et vendeurs désespérés
Les prix de location des GPU ont chuté à un niveau historiquement bas. Selon un récent rapport du média chinois Zhineng Yongxian, un serveur Nvidia H100 équipé de huit GPU se loue désormais pour 75 000 yuans par mois, contre environ 180 000 yuans auparavant. De nombreux centres de données préfèrent laisser leurs systèmes inactifs plutôt que de risquer des pertes supplémentaires, leur exploitation étant extrêmement coûteuse.
Cette situation se reflète également dans les groupes WeChat que Xiao Li surveille. Les commerçants sont devenus plus discrets dans leurs transactions et les prix sont revenus à la normale. Parallèlement, deux projets de centres de données qu'il connaît peinent à obtenir des financements supplémentaires auprès d'investisseurs qui anticipent de faibles rendements. Cela contraint les responsables de ces projets à se débarrasser de leurs GPU excédentaires. « On dirait que tout le monde vend, mais que peu achètent », constate-t-il.
L'effet DeepSeek : l'innovation transforme le marché
Le marché de l'IA a connu un tournant remarquable avec l'émergence de DeepSeek, une start-up chinoise spécialisée dans l'IA. Fin janvier 2025, l'entreprise a lancé ses modèles de langage IA, DeepSeek-R1-Zero et DeepSeek-R1, entraînés avec une puissance de calcul bien inférieure à celle requise pour les modèles occidentaux comparables.
Cette nouvelle a provoqué un véritable choc sur les marchés financiers. Les valeurs technologiques, notamment celles du fabricant de puces Nvidia, ont subi des pertes considérables. En une seule journée, DeepSeek a fait fondre plus de mille milliards de dollars de capitalisation boursière. L'action Nvidia a perdu 17 %, soit 589 milliards de dollars, ce jour-là – la plus forte baisse journalière de l'histoire boursière.
Convient à:
L'efficacité plutôt que la puissance de calcul
La raison de cette réaction spectaculaire du marché réside dans l'efficacité du modèle DeepSeek. « Étonnamment peu coûteux et entraîné sur des puces moins performantes », il rivalise pourtant avec ChatGPT d'OpenAI. Ceci remet en question le statu quo du développement de l'IA : « Pourquoi investir des milliards dans de nouveaux modèles de langage complexes alors que leur développement peut se faire pour quelques millions de dollars seulement ? »
Cette évolution a profondément modifié la demande en infrastructures d'IA. « DeepSeek marque un tournant décisif pour l'industrie chinoise de l'IA. La question cruciale n'est plus de savoir qui développera le meilleur modèle de langage à grande échelle, mais qui l'utilisera le mieux », explique Hangcheng Cao, professeur adjoint de systèmes d'information à l'université Emory.
Évolution technologique du développement de l'IA
L'essor de modèles de raisonnement comme R1 de DeepSeek et ChatGPT o1 et o3 d'OpenAI a profondément modifié les exigences des centres de données. Grâce à ces technologies, l'effort de calcul ne provient plus principalement de l'entraînement et de la construction du modèle, mais de l'exécution de déductions logiques par étapes en réponse aux requêtes des utilisateurs.
nouvelles exigences en matière d'infrastructure
Ce processus de raisonnement donne souvent de meilleurs résultats, mais il est nettement plus long. Par conséquent, un matériel à faible latence (le temps nécessaire aux données pour voyager d'un point à un autre du réseau) est primordial. Les centres de données doivent être situés à proximité des principaux pôles technologiques afin de minimiser les délais de transmission et de garantir l'accès à un personnel d'exploitation et de maintenance hautement qualifié.
Ce changement a pour conséquence que de nombreux centres de données construits dans les régions centrales, occidentales et rurales de Chine, où l'électricité et le foncier sont moins chers, deviennent moins attractifs pour les entreprises spécialisées en IA. À Zhengzhou, dans la province du Henan, un centre de données récemment construit distribue même des bons de calcul gratuits aux entreprises technologiques locales, mais peine toujours à attirer des clients.
De plus, bon nombre de ces nouveaux centres de données ont été optimisés pour les charges de travail de pré-entraînement – des calculs importants et continus effectués sur des ensembles de données massifs – plutôt que pour l'inférence, le processus d'exécution de modèles de raisonnement entraînés pour répondre aux entrées des utilisateurs en temps réel.
Convient à:
La course mondiale à l'IA : Chine contre États-Unis
L'état actuel des centres de données d'IA en Chine doit être replacé dans le contexte de la course mondiale au leadership en intelligence artificielle. Depuis 2017, la Chine ambitionne de devenir un chef de file grâce à sa stratégie de « Développement de l'intelligence artificielle de nouvelle génération » (AIDP). La promotion de l'IA est considérée comme cruciale pour la compétitivité et la sécurité nationale du pays.
positionnement stratégique et investissements
En revanche, les États-Unis conservent une avance considérable en matière d'investissements dans l'IA. Près de 70 milliards de dollars ont été investis l'an dernier par des entreprises privées américaines dans le développement de l'intelligence artificielle, soit neuf fois plus qu'en Chine. Les États-Unis sont également en tête du nombre de nouvelles start-ups spécialisées en IA, avec près de 900 entreprises contre seulement 122 en Chine.
Les États-Unis renforcent encore leur position. Donald Trump a récemment annoncé le projet Stargate, un programme de 500 milliards de dollars visant à construire de nouveaux centres de données dédiés à l'IA au Texas. Sous cette appellation, OpenAI, Softbank et Oracle prévoient de construire jusqu'à 20 méga-centres de données dans les années à venir afin de faire progresser les applications d'IA et d'établir des normes.
Réponse de la Chine aux sanctions américaines
L'un des principaux défis pour la Chine réside dans les restrictions américaines à l'exportation de semi-conducteurs de pointe. Malgré ces restrictions, la Chine a réalisé des progrès considérables dans le développement de l'intelligence artificielle. Fin 2024, l'ancienne secrétaire américaine au Commerce, Gina Raimondo, déclarait que les embargos sur les puces ultrarapides n'étaient que de simples « freins à la vitesse » et que tenter d'endiguer l'ascension de la Chine était une entreprise vaine.
Les succès de DeepSeek démontrent que les entreprises chinoises trouvent des moyens novateurs de développer des modèles d'IA compétitifs avec des puces moins avancées – une réponse aux restrictions d'accès aux technologies de pointe.
L'intérêt de la Chine pour l'IA : Voies vers l'indépendance technologique
Malgré les difficultés actuelles, le gouvernement central chinois reste déterminé à soutenir l'infrastructure de l'IA. Début 2025, il a organisé un symposium sur l'industrie de l'IA qui a souligné l'importance de l'autosuffisance dans ce domaine technologique.
Consolidation et intervention gouvernementale
Des experts estiment que des agences gouvernementales pourraient reprendre le contrôle de certains projets ayant échoué et les confier à des opérateurs plus expérimentés. « Le gouvernement chinois interviendra probablement, les reprendra et les transférera à des opérateurs plus compétents », déclare Jimmy Goodrich, conseiller principal en technologies à la RAND Corporation.
Les grandes entreprises technologiques chinoises continuent d'investir dans l'infrastructure d'IA pour préserver leur compétitivité. Le groupe Alibaba a annoncé son intention d'investir plus de 50 milliards de dollars dans le cloud computing et l'infrastructure matérielle d'IA au cours des trois prochaines années, tandis que ByteDance prévoit d'investir environ 20 milliards de dollars dans les GPU et les centres de données.
Leçons tirées de la bulle chinoise de l'IA
La situation actuelle des centres de données d'IA en Chine illustre les risques liés aux investissements précipités dans un secteur technologique en pleine évolution. Ce qui était considéré comme un investissement sûr il y a encore quelques années est aujourd'hui remis en question par des innovations telles que DeepSeek R1 et l'évolution du marché.
Les difficultés croissantes que rencontre l'industrie chinoise de l'IA sont en grande partie dues à l'inexpérience d'acteurs tels que des entreprises et des collectivités locales qui, pris de court, ont construit des infrastructures inadaptées aux besoins actuels. Cette expérience souligne l'importance de l'expertise et d'une planification stratégique dans le développement des infrastructures d'IA.
À l'avenir, une consolidation du marché se profile, et des modèles plus performants comme DeepSeek pourraient ouvrir la voie à des développements d'IA plus efficaces et plus rentables. La question cruciale n'est plus la simple puissance de calcul, mais l'application concrète de l'IA : « Ce qui nous sépare aujourd'hui d'un avenir où l'IA sera véritablement omniprésente, ce n'est plus l'infrastructure, mais des plans solides pour le déploiement de cette technologie. ».
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