JAKARTA — ByteDance est rapportée à explorer l’achat de 50 000 puces IA fabriqúes à l’échelle nationale pour accrôtre sa capacité de calcul. Cette mesure arrive alors que les grandes entreprises internet chinoises se battent pour renforcer leur infrastructure d’intelligence artificielle.
Selon un rapport de Yicai Global cité jeudi 18 juin, le groupe mère de TikTok est en train de négocier avec Shanghai Iluvatar CoreX Semiconductor pour acheter des dizaines de milliers de puces IA.
Une source industrielle citée par Yicai a indiqué que les puces en question comprenaient la serie Zhikai pour les besoins d’inferentiel d’IA et la serie Tiangai pour la formation de mod́les d’IA.
L'infertilisation est l'étape où le modèle d'IA formé est utilisé pour répondre à des questions, créer du contenu ou exécuter des commandes utilisateur.
Si l'accord est conclu, Iluvatar CoreX deviendra le troisième fournisseur local de puces IA pour ByteDance après Huawei Technologies et Cambricon Technologies.
Chacun des fournisseurs a un rôle différent. Les puces Ascend de Huawei sont utilisées pour la formation de modèles d’IA à grande échelle. Cambricon cible les besoins d’inférence de classe moyenne à élevée. Alors que Zhikai de Iluvatar CoreX est conçu pour gérer le trafic d’utilisateurs en ligne en grand nombre.
Selon Yicai Global, ByteDance a continúé ces derniers années à accrôtre son investissement en informatique et a commencé à se dissocier de la chaîne d’approvisionnement en puce pour les besoins de formation et d’inferen̂ce.
Cette course est également menée par d'autres géants de l'internet chinois.
Baidu construit actuellement un cluster d'IA informatique avec une capacité de dizaines de milliers de cartes de traitement dans diverses régions de Chine.
Alibaba a inject́é plus de 38 milliards de yuans, soit environ 5,6 milliards de dollars États-Unis, dans le hardware informatique en nuage et l’intelligence artificielle au premier trimestre de l’exercice 2026. Dans les trois ans a venir, les investissements d’Alibaba dans ce secteur devraient excedére 380 milliards de yuans, soit environ 56,2 milliards de dollars États-Unis.
En attendant, Tencent construit des centres de calcul haute performance dans de nombreuses régions et prévoit d’élargir l’utilisation de la puissance de calcul domestique au second semestre de cette année.
Tencent utilise cette infrastructure pour de nombreux services, depuis le modèle de langage Hunyuan, la création de contenu basé sur l’IA pour les jeux, jusqu’aux services d’inferencing vidéo pour les clients externes.
Le directeur de la technologie des infrastructures de l’IA ModelBest Li Yuxuan a déclaré que les grandes entreprises Internet construisent maintenant des systèmes informatiques avec de nombreux fournisseurs. Les considerations comprennent la certitude d’approvisionnement, l’habilete à l’achat et la structure des frais.
Selon Li, les besoins en inferential sont actuellement beaucoup plus importants que les besoins en formation des modèles d'IA. Cependant, les exigences en matière de puces pour l'inferential sont beaucoup plus faibles que pour la formation.
« Les puces domestiques ont atteint un niveau qui est digne d’être utilisé pour l’inférence. Par conséquent, de plus en plus de fournisseurs peuvent devenir des choix techniques réalistes », a dit Li à Yicai Global.
Le co-CEO de Sunrise Wang Zhan estime que cette année est la période de l’explosion de l’utilisation du modèle de langage majeur en Chine. Des modèles comme DeepSeek V4 ont déclenché une hausse du marché des jetons IA, tandis que les agents IA se développent rapidement.
Les agents IA sont des systèmes qui peuvent exécuter des tâches automatiquement au nom de l'utilisateur.
Selon Wang, la concurrence industrielle est maintenant déplacée vers la capacité des entreprises à offrir des frais de token plus bas. Dans certains scénarios, les puces d’inférence chinoises sont considérées comme présentant une bonne efficacité des coûts et une consommation d’énergie.
Le rapport de China Insights Consultancy indique que l’industrie mondiale des puces IA est en train de connaître un changement majeur, qui était auparavant centré sur la formation des modèles et qui est devenu plus axé sur l’inférence.
L’exigence de puces d’apprentissage profond est déplorée continuer de croitre rapidement. La valeur du marché mondial est déjà projettée à atteindre 3 trillions de yuans, soit environ 453,9 milliards de dollars É.-U. en 2030. Le marché chinois lui-même est déjà projetté à avoisiner 1,2 trillions de yuans.
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