La Chine a accordé une approbation conditionnelle à DeepSeek, sa principale startup d'intelligence artificielle, pour acheter les puissantes puces H200 de NVIDIA, marquant un changement significatif dans la stratégie IA de Pékin qui privilégie l'innovation rapide par rapport à l'autosuffisance technologique stricte. La décision, confirmée par deux sources proches du dossier, s'inscrit dans une approbation plus large incluant les géants technologiques ByteDance, Alibaba et Tencent, qui ont été collectivement autorisés à acheter plus de 400 000 puces H200.
Le H200, la deuxième puce IA la plus puissante de NVIDIA, est devenu un point de tension majeur dans les relations technologiques sino-américaines. Alors que les États-Unis ont officiellement autorisé ce mois-ci NVIDIA à vendre le H200 à la Chine où la demande reste extrêmement forte, l'hésitation de Pékin à autoriser les importations avait été le principal obstacle aux livraisons jusqu'à présent. Les ministères chinois de l'industrie et du commerce ont accordé des approbations mais ont stipulé des conditions encore en cours de finalisation.
Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a déclaré aux journalistes à Taipei jeudi que son entreprise n'avait pas reçu d'informations officielles sur les approbations et a ajouté qu'il pensait que la Chine finalisait encore les détails des licences. Tout achat de puces H200 par DeepSeek pourrait attirer l'attention des législateurs américains, suite à des allégations selon lesquelles NVIDIA aurait aidé DeepSeek à affiner des modèles d'IA utilisés par l'armée chinoise.
Pendant ce temps, DeepSeek continue de tenir le monde de l'IA en haleine concernant la sortie de ses modèles de prochaine génération. Selon The Information, l'entreprise devrait dévoiler son modèle V4 à la mi-février, avec des capacités de codage améliorées qui devraient rivaliser et potentiellement surpasser les modèles fermés comme Claude et la série GPT.
DeepSeek a commencé 2026 avec un article de recherche révolutionnaire signalant une volonté d'entraîner des modèles plus grands pour un coût de calcul moindre, une méthode que les analystes décrivent comme une percée pour développer les capacités de l'IA.
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