Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, qualifie l’interdiction d’exportation de puces IA par les États-Unis « d’échec »

Jensen Huang Computex 2025

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, émet de vives critiques à l’égard de l’interdiction d’exportation de puces IA vers la Chine par les États-Unis lors du Computex 2025. Selon Huang, cette interdiction sape en réalité la position américaine et encourage les concurrents chinois à développer leur propre matériel d’IA susceptible de concurrencer Nvidia.

Lors de l’entretien avec la presse pendant le Computex 2025, le PDG Jensen Huang souligne que Nvidia détenait encore une part de marché de 95 % en Chine en 2021, lors de l’arrivée de l’administration Biden. En raison de l’interdiction d’exportation et des sanctions imposées par le gouvernement américain, cette part a depuis chuté à environ 50 %.

Cette baisse n’est pas le résultat d’un marché chinois en contraction, mais plutôt due au fait que les entreprises chinoises, soutenues par le gouvernement, investissent massivement dans leurs propres puces et technologies d’IA.

Des entreprises telles que Huawei, Tencent et Alibaba misent de plus en plus sur du matériel d’IA développé localement. « La Chine réalise que la dépendance à la technologie américaine est risquée et construit donc rapidement ses propres alternatives », selon Huang. Ces développements mettent la domination américaine sous pression.

L’interdiction d’exportation stimule l’innovation chinoise

Huang qualifie la politique américaine « d’échec. » Il affirme que l’interdiction de la puce Nvidia H20, spécifiquement conçue pour la Chine, obtient l’effet inverse de ce qu’elle vise. Au lieu de limiter la concurrence, elle encourage en réalité la Chine à développer plus rapidement sa propre technologie d’IA et à devenir autosuffisante. « Bloquer des puces plus rapides n’a aucun effet, car tout est évolutif. »

« L’idée que l’on puisse mettre d’autres pays hors-jeu en limitant la technologie est fondamentalement erronée », selon Huang. « Si les États-Unis veulent continuer à être leaders, ils doivent au contraire assurer une diffusion large et rapide de la technologie américaine dans le monde entier. » Il fait référence aux récents changements de politique sous la précédente administration américaine qui avaient déjà amorcé cette direction.

Conséquences économiques pour Nvidia et les États-Unis

L’interdiction d’exportation coûte non seulement des parts de marché à Nvidia, mais aussi des dizaines de milliards de dollars de chiffre d’affaires potentiel. Huang explique : « Nous avons dû déprécier 5,5 milliards de dollars de stocks et perdons environ 15 milliards de dollars d’opportunités de vente. » Selon lui, le marché chinois représente une valeur annuelle de 50 milliards de dollars.

Ces pertes de revenus signifient également moins de recettes fiscales pour les États-Unis et moins d’emplois dans le secteur technologique. Pour Huang, la perte de l’écosystème et de l’échelle du marché constitue le plus grand risque, car ils contribuent à l’avance à long terme de Nvidia avec des technologies telles que CUDA.

Avenir de la stratégie américaine d’exportation d’IA

Bien que Huang affirme comprendre les préoccupations de sécurité nationale, il plaide pour une révision de la politique. Il appelle le gouvernement américain à assouplir les règles d’exportation, afin que la technologie américaine soit à nouveau plus librement disponible sur les marchés internationaux, renforçant ainsi la position concurrentielle.

« L’IA est une révolution mondiale », déclare Huang. « Nous ne devrions pas enfermer la technologie américaine, mais accélérer sa diffusion. C’est le seul moyen pour l’Amérique de conserver son leadership. »

Lors du Computex à Taïwan, Nvidia a annoncé de nombreuses nouveautés. La plus importante est NVLink Fusion qui permet de combiner ses propres puces avec des CPU et des accélérateurs tiers. De plus, Nvidia DGX Cloud Lepton a également vu le jour, une place de marché pour la capacité GPU cloud.

Au Computex, Nvidia a également présenté ses nouveaux serveurs RTX Pro qui se concentrent sur les charges de travail IA. Enfin, Nvidia intègre désormais CUDA-Q dans un superordinateur japonais pour la recherche quantique.