Le laboratoire chinois d'IA DeepSeek s'est associé à Huawei pour publier une suite d'outils de programmation open source pour les puces Ascend AI de Huawei, une décision qui vise directement l'écosystème logiciel qui a soutenu la domination de Nvidia dans le domaine de l'intelligence artificielle.

L'annonce a été faite sur la chaîne WeChat officielle de DeepSeek et confirmée par Reuters, Bloomberg et le New York Times. Selon The Decoder, la version comprend des bibliothèques pour le calcul et pour le déplacement de données entre les puces – et le tout est open source. DeepSeek a déclaré que Huawei « soutenait pleinement » le travail.

Pour les lecteurs qui suivent les dernières nouvelles sur l'IA dans l'industrie chinoise des puces, il s'agit de l'une des versions logicielles les plus importantes de l'année : c'est le signe le plus clair à ce jour que le principal laboratoire d'IA chinois construit sa pile autour du silicium domestique plutôt que des GPU Nvidia.

Ce que DeepSeek a réellement publié

Au centre de cette version se trouve TileLang, un langage de programmation open source pour les puces IA initialement développé par des chercheurs de l'Université de Pékin. DeepSeek utilise le langage en interne depuis environ un an, selon The Decoder, et l'a d'abord testé sur des puces Nvidia plus anciennes avant de l'intégrer au matériel Huawei.

L'argument de DeepSeek est que quiconque tente de créer un écosystème logiciel indépendant pour les puces IA a besoin d'un langage universel facile à programmer tout en extrayant toutes les performances du matériel. De l'avis de l'entreprise, TileLang propose un modèle de programmation plus simple que CUDA, la plate-forme propriétaire de Nvidia qui constitue de facto la norme pour le développement de l'IA depuis près de deux décennies.

Le New York Times rapporte que TileLang est désormais le principal outil du travail de DeepSeek en faveur de l'intelligence artificielle générale – une approbation notable, étant donné que les modèles de DeepSeek sont formés et utilisés à une échelle frontière.

Au-delà de la langue elle-même

Aux côtés de TileLang, DeepSeek a livré des bibliothèques open source couvrant le calcul et le mouvement des données entre puces, les deux charges de travail qui dominent la formation et l'inférence de l'IA à grande échelle. La société a également déclaré avoir optimisé conjointement un « supernode » avec Huawei – un cluster de 128 puces Ascend 950 conçues pour fonctionner comme un système unique.

Pourquoi cela vise directement Nvidia

L'avantage de Nvidia n'a jamais été uniquement la conception des puces. Le véritable bastion de l'entreprise est CUDA et l'écosystème qui l'entoure : environ quatre millions de développeurs dans le monde construisent avec CUDA, et cette base installée est quelque chose que des concurrents comme AMD ont eu du mal à franchir même lorsque leur matériel semblait compétitif sur le papier, note The Decoder.

C’est ce qui différencie la version DeepSeek-Huawei des précédentes annonces de puces chinoises. Plutôt que de se contenter de construire du matériel plus rapide, l’industrie chinoise de l’IA tente désormais de reproduire la couche logicielle qui enferme les développeurs.

Le New York Times rapporte que les fabricants de modèles chinois tels que Z.ai et Moonshot AI ont, jusqu'à présent, évolué plus rapidement que les fabricants de puces du pays, ce qui signifie que les meilleurs modèles chinois dépendaient encore largement des calculs étrangers. Huawei veut combler cet écart. Deux semaines avant l'annonce de DeepSeek, Huawei a dévoilé une nouvelle génération de processeurs d'IA et de systèmes de supernodes et a déclaré qu'ils seraient largement utilisés pour la formation de modèles l'année prochaine.

Le contexte du contrôle des exportations

Ce partenariat est indissociable des contrôles américains à l'exportation, qui ont progressivement coupé les entreprises chinoises des GPU les plus avancés de Nvidia. Le président tournant de Huawei, Eric Xu, a déclaré que la société ne pouvait pas accepter un avenir qui dépendrait de la volonté d'autres pays de vendre des puces à la Chine, selon The Decoder. La décision de DeepSeek de publier ouvertement son logiciel de puce rend également plus difficile pour un fournisseur unique – chinois ou américain – de contrôler la couche dont tout le monde dépend.

Le fossé CUDA se fissure-t-il réellement ?

Un contexte intéressant vient du cabinet de recherche SemiAnalysis, qui a récemment testé Jalapeño, la puce d'inférence interne d'OpenAI, et a conclu que le fossé CUDA est "potentiellement mort" - notant qu'OpenAI fait fonctionner les nouveaux modèles sur son propre matériel remarquablement rapidement, et que Jalapeño a battu le Blackwell de Nvidia en termes de performances par watt dans la plupart des scénarios testés, comme le rapporte The Decoder.

Mais les analystes ont ajouté d’importantes réserves. Ils n'ont testé que des scénarios relativement faciles à optimiser avec environ 8 000 jetons d'entrée et 1 000 jetons de sortie, et ils n'ont pas encore exécuté AgentX, une référence mesurant la façon dont les agents d'IA gèrent les tâches en plusieurs étapes – exactement là où SemiAnalysis a trouvé Nvidia bien en avance pas plus tard qu'en août.

Ce que cela signifie pour l'industrie

Ce qui est réaliste, ce n’est pas que CUDA s’effondre du jour au lendemain. Quatre millions de développeurs, deux décennies de bibliothèques et d'innombrables déploiements de production ne migrent pas rapidement. Mais la combinaison du logiciel de DeepSeek, des nouvelles puces de Huawei et des efforts de silicium personnalisés comme ceux d'OpenAI suggère que le verrouillage logiciel qui a fait de Nvidia la valeur par défaut est en train d'être supprimé dans plusieurs directions à la fois.

Pour la Chine, la récompense est stratégique : une pile logicielle alternative viable et ouverte rend les puces nationales utilisables à grande échelle, réduisant ainsi l’influence de la politique d’exportation américaine. Pour tous les autres, un écosystème TileLang open source pourrait éventuellement réduire le coût du ciblage du matériel non Nvidia partout dans le monde.

DeepSeek et Huawei n'ont pas divulgué de références de performances comparant la nouvelle pile à CUDA sur un matériel équivalent, de sorte que les affirmations concrètes en matière de vitesse et d'efficacité restent à prouver. Ce qui est clair, c'est la direction à prendre : le laboratoire d'IA le plus surveillé de Chine ne traite plus les logiciels de Nvidia comme une dépendance inévitable.

Gardez une longueur d'avance sur l'IA

Vous avez manqué une histoire ? Lire plus d'actualités sur l'IA →