{"id":1178,"date":"2026-06-19T16:39:13","date_gmt":"2026-06-19T16:39:13","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/"},"modified":"2026-08-01T06:46:27","modified_gmt":"2026-08-01T06:46:27","slug":"huawei-ascend-950-pangu-explained-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/","title":{"rendered":"Huawei Ascend 950 et Pangu : la strat\u00e9gie chinoise pour les puces IA en 2026"},"content":{"rendered":"<p>Huawei a consacr\u00e9 les neuf derniers mois \u00e0 transformer ses projets de puces IA en un calendrier pr\u00e9cis. Lors de Huawei Connect, en septembre dernier, l\u2019entreprise a publi\u00e9 une feuille de route couvrant quatre puces Ascend ; lors de la conf\u00e9rence Huawei Cloud INSPIRE Creators, en juin de cette ann\u00e9e, elle a fix\u00e9 une date pr\u00e9cise pour la partie la plus critique de ce plan. L\u2019Ascend 950DT, membre de la famille 950 d\u00e9di\u00e9 \u00e0 l\u2019entra\u00eenement et au d\u00e9codage, sera disponible sur Huawei Cloud en ao\u00fbt 2026, avec un lancement commercial complet au quatri\u00e8me trimestre. Le vice-pr\u00e9sident de la soci\u00e9t\u00e9, Chen Lin, a r\u00e9sum\u00e9 ce rythme comme suit : \u00ab Une g\u00e9n\u00e9ration par an, avec un doublement de la puissance de calcul. \u00bb<\/p>\n<p>Tel est le discours officiel. Cet article examine dans quelle mesure il repose sur des faits av\u00e9r\u00e9s. Nous passerons en revue la feuille de route des puces et leurs caract\u00e9ristiques r\u00e9elles, les mod\u00e8les openPangu entra\u00een\u00e9s sur les Ascend, l\u2019initiative open source pr\u00e9vue pour la fin d\u2019ann\u00e9e autour de CANN et de la cha\u00eene d\u2019outils Mind, ainsi que les contraintes auxquelles personne n\u2019a fait allusion lors de la pr\u00e9sentation : un plafond technologique \u00e0 7 nm chez SMIC, une offre nationale de HBM incapable de suivre la demande, et un \u00e9cart par puce avec NVIDIA que la feuille de route reconna\u00eet implicitement.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Une puce par an, chacune offrant environ deux fois plus de performances que la pr\u00e9c\u00e9dente.<\/strong> Ascend 950PR (premier trimestre 2026), Ascend 950DT (disponible sur le cloud en ao\u00fbt 2026, lancement commercial au quatri\u00e8me trimestre 2026), Ascend 960 (quatri\u00e8me trimestre 2027), Ascend 970 (quatri\u00e8me trimestre 2028), dans la perspective d\u2019atteindre, d\u2019ici 2028, une puissance de calcul syst\u00e8me de 4 zettaflops en FP4.<\/li>\n<li><strong>L\u2019Ascend 950 est une puce con\u00e7ue pour \u00e9galer la s\u00e9rie Hopper, pas pour supplanter Blackwell.<\/strong> Per chip it lands around 1 PFLOPS FP8 \/ 2 PFLOPS FP4 with 128\u2013144 GB of Huawei&#8217;s own HBM \u2014 strong, but a fraction of a single NVIDIA Rubin GPU.<\/li>\n<li><strong>L\u2019arme v\u00e9ritable de Huawei r\u00e9side dans l\u2019\u00e9chelle.<\/strong> Le SuperPoD Atlas 950 relie 8 192 puces entre elles et affirme surpasser, en puissance de calcul globale, en capacit\u00e9 m\u00e9moire et en bande passante, le NVL144 de NVIDIA gr\u00e2ce \u00e0 une approche fond\u00e9e sur la masse.<\/li>\n<li><strong>openPangu 2.0 a \u00e9t\u00e9 rendu open source lors de la conf\u00e9rence HDC 2026.<\/strong> Un mod\u00e8le Pro de 505 milliards de param\u00e8tres (18 milliards actifs) et un mod\u00e8le Flash de 92 milliards de param\u00e8tres (6 milliards actifs), tous deux dot\u00e9s d\u2019un contexte de 512 Ko, avec sept composants ouverts \u00e0 compter du 30 juin.<\/li>\n<li><strong>La contrainte r\u00e9elle et honn\u00eate r\u00e9side dans la fabrication.<\/strong> SMIC reste bloqu\u00e9 \u00e0 la finesse de gravure de 7 nm, tandis que la HBM produite localement constitue le goulot d\u2019\u00e9tranglement ; m\u00eame dans le sc\u00e9nario le plus favorable aux analyses ind\u00e9pendantes, la puissance de calcul IA globale de Huawei n\u2019atteindrait encore en 2026 que 5 % environ de celle de NVIDIA, et l\u2019estimation m\u00e9diane est nettement inf\u00e9rieure.<\/li>\n<li><strong>M\u00eame la feuille de route officielle de Huawei r\u00e9v\u00e8le un recul en 2026.<\/strong> Les Ascend 950PR et 950DT pr\u00e9sentent une puissance de traitement totale inf\u00e9rieure \u00e0 celle de l\u2019Ascend 910C de 2025 ; selon le calendrier m\u00eame de Huawei, la premi\u00e8re puce \u00e0 d\u00e9passer la H200 de NVIDIA sera l\u2019Ascend 960, pr\u00e9vu pour le quatri\u00e8me trimestre 2027.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a74655bb3237\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Basculer<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a74655bb3237\"  aria-label=\"Basculer\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/#The_roadmap_one_generation_a_year\" >La feuille de route : une g\u00e9n\u00e9ration par an<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/#What_the_Ascend_950_actually_is\" >Ce qu\u2019est r\u00e9ellement l\u2019Ascend 950<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/#Scale_as_the_strategy\" >L\u2019\u00e9chelle comme strat\u00e9gie<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/#openPangu_the_model_side\" >openPangu : la dimension mod\u00e8les<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/#The_open-source_play\" >L\u2019initiative open source<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/#The_constraints_Huawei_didnt_dwell_on\" >Les contraintes sur lesquelles Huawei n\u2019a pas insist\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/#FAQ\" >FAQ<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/#Bottom_line\" >Conclusion<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/huawei-ascend-950-pangu-explained-2026\/#Related_articles\" >Articles connexes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_roadmap_one_generation_a_year\"><\/span>La feuille de route : une g\u00e9n\u00e9ration par an<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La pr\u00e9sentation de Huawei suit un rythme r\u00e9gulier, comme un m\u00e9tronome : quatre \u00e9tapes, une par an, chacune doublant approximativement les performances de la pr\u00e9c\u00e9dente :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Ascend 950PR<\/strong> \u2014 premier trimestre 2026, pr\u00e9remplissage et syst\u00e8mes de recommandation<\/li>\n<li><strong>Ascend 950DT<\/strong> \u2014 disponible sur le cloud en ao\u00fbt 2026, lancement commercial au quatri\u00e8me trimestre 2026, d\u00e9codage et entra\u00eenement<\/li>\n<li><strong>Ascend 960<\/strong> \u2014 quatri\u00e8me trimestre 2027<\/li>\n<li><strong>Ascend 970<\/strong> \u2014 quatri\u00e8me trimestre 2028<\/li>\n<\/ul>\n<p>Les suffixes \u00ab PR \u00bb et \u00ab DT \u00bb constituent la partie la plus int\u00e9ressante. Plut\u00f4t que de proposer un acc\u00e9l\u00e9rateur polyvalent unique, Huawei a divis\u00e9 le traitement d\u2019inf\u00e9rence en deux parties. L\u2019Ascend 950PR est optimis\u00e9 pour la phase de pr\u00e9remplissage \u2014 la passe gourmande en calcul sur votre prompt \u2014 ainsi que pour les syst\u00e8mes de recommandation. L\u2019Ascend 950DT, quant \u00e0 lui, prend en charge le d\u00e9codage (g\u00e9n\u00e9ration token par token) et l\u2019entra\u00eenement continu, raison pour laquelle il dispose d\u2019une m\u00e9moire plus importante. Si vous avez lu notre article explicatif sur les <a href=\"\/fr\/npu-vs-gpu-for-ai-2026\/\">diff\u00e9rences entre NPU et GPU<\/a>, vous reconnaissez ici une id\u00e9e famili\u00e8re pouss\u00e9e plus loin : sp\u00e9cialiser la puce selon la phase sp\u00e9cifique de la charge de travail.<\/p>\n<p>Le chiffre phare \u2014 environ 4 zettaflops en FP4 d\u2019ici 2028 \u2014 est un objectif d\u00e9fini au niveau syst\u00e8me pour le SuperCluster Atlas 960, et non une caract\u00e9ristique d\u2019une seule puce. Gardez bien cette distinction \u00e0 l\u2019esprit chaque fois que vous voyez un chiffre exprim\u00e9 en zettaflops associ\u00e9 \u00e0 Huawei : ces valeurs impressionnantes d\u00e9crivent toujours un b\u00e2timent entier rempli d\u2019acc\u00e9l\u00e9rateurs, jamais l\u2019acc\u00e9l\u00e9rateur lui-m\u00eame.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_Ascend_950_actually_is\"><\/span>Ce qu\u2019est r\u00e9ellement l\u2019Ascend 950<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Voici les caract\u00e9ristiques par puce divulgu\u00e9es par Huawei. Il s\u2019agit de donn\u00e9es fournies par le constructeur pour des puces qui, \u00e0 la mi-juin 2026, ne sont livr\u00e9es que partiellement ; consid\u00e9rez-les donc comme des objectifs plut\u00f4t que des r\u00e9sultats issus de benchmarks.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Sp\u00e9cifications<\/th>\n<th>Ascend 950PR<\/th>\n<th>Ascend 950DT<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Disponibilit\u00e9<\/td>\n<td>Premier trimestre 2026<\/td>\n<td>Cloud en ao\u00fbt 2026, lancement commercial au quatri\u00e8me trimestre 2026<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>R\u00f4le<\/td>\n<td>Pr\u00e9remplissage \/ syst\u00e8mes de recommandation<\/td>\n<td>D\u00e9codage \/ entra\u00eenement<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Calcul en FP8<\/td>\n<td>~1 PFLOPS<\/td>\n<td>~1 PFLOPS<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Calcul en FP4<\/td>\n<td>~2 PFLOPS<\/td>\n<td>~2 PFLOPS<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>M\u00e9moire<\/td>\n<td>128 Go de HiBL 1.0<\/td>\n<td>144 Go de HiZQ 2.0<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Bande passante m\u00e9moire<\/td>\n<td>~1,6 To\/s<\/td>\n<td>~4,0 To\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Interconnexion<\/td>\n<td>2 To\/s<\/td>\n<td>2 To\/s<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Le point v\u00e9ritablement remarquable ici est la m\u00e9moire. HiBL et HiZQ sont des m\u00e9moires \u00e0 tr\u00e8s grande bande passante d\u00e9velopp\u00e9es en interne par Huawei \u2014 une HBM maison, con\u00e7ue parce que les restrictions \u00e0 l\u2019exportation ont coup\u00e9 l\u2019acc\u00e8s facile aux derni\u00e8res g\u00e9n\u00e9rations de puces fournies par SK Hynix, Micron et Samsung. Le fait qu\u2019un fabricant chinois puisse livrer une HBM comp\u00e9titive int\u00e9gr\u00e9e au bo\u00eetier constitue un v\u00e9ritable exploit d\u2019ing\u00e9nierie, et les 144 Go \u00e0 4,0 To\/s du 950DT se situent dans la fourchette attendue pour une puce moderne d\u00e9di\u00e9e \u00e0 l\u2019entra\u00eenement. Huawei affirme \u00e9galement que l\u2019interconnexion \u00e0 2 To\/s du 950DT est environ 2,5 fois plus rapide que celle de son pr\u00e9d\u00e9cesseur, le 910C \u2014 l\u00e0 encore, une valeur communiqu\u00e9e par le fabricant.<\/p>\n<p>Passons maintenant \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9. La puce Rubin VR200 de NVIDIA, \u00e9galement pr\u00e9vue pour le second semestre 2026, vise environ 35 PFLOPS en FP4 pour l\u2019entra\u00eenement et environ 50 PFLOPS en FP4 pour l\u2019inf\u00e9rence, avec 288 Go de HBM4 \u00e0 environ 22 To\/s. (Ce sont des d\u00e9signations propres \u00e0 NVIDIA \u2014 \u00ab entra\u00eenement \u00bb versus \u00ab inf\u00e9rence \u00bb \u2014 et non une distinction entre calcul dense et calcul creux.) En termes de puissance brute en FP4 par puce, cela repr\u00e9sente un \u00e9cart d\u2019environ 17 \u00e0 25 fois par rapport aux ~2 PFLOPS d\u2019un seul Ascend 950, selon la r\u00e9f\u00e9rence Rubin retenue. La carte Atlas 350 d\u2019Huawei, bas\u00e9e sur le 950PR, revendique quant \u00e0 elle 1,56 PFLOPS en FP4 et \u00ab 2,8 fois les performances de l\u2019H20 \u00bb \u2014 or cette comparaison concerne l\u2019H20, une version r\u00e9duite et conforme aux restrictions \u00e0 l\u2019exportation, et non une puce Blackwell ou Rubin compl\u00e8te ; il s\u2019agit par ailleurs d\u2019une affirmation du fabricant, encore en attente de v\u00e9rification ind\u00e9pendante. Le r\u00e9sum\u00e9 objectif, partag\u00e9 par les analystes sp\u00e9cialis\u00e9s dans les semi-conducteurs, est que l\u2019Ascend 950 atteint une performance globale comparable \u00e0 celle de la g\u00e9n\u00e9ration Hopper de NVIDIA, mais pas \u00e0 celle des puces que NVIDIA commercialise en 2026. Pour mieux cerner le positionnement de NVIDIA, consultez notre analyse d\u00e9taill\u00e9e de la <a href=\"\/fr\/nvidia-vera-rubin-explained-2026\/\">Rubin Vera<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Scale_as_the_strategy\"><\/span>L\u2019\u00e9chelle comme strat\u00e9gie<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Huawei sait qu\u2019elle ne peut pas remporter la bataille puce contre puce, et n\u2019essaie donc pas de le faire. Son pari repose sur l\u2019architecture syst\u00e8me. Le SuperPoD Atlas 950 regroupe 8 192 acc\u00e9l\u00e9rateurs Ascend 950DT en une seule machine logique : environ 8 EFLOPS en FP8 et 16 EFLOPS en FP4, 1 152 To de m\u00e9moire et environ 16 Po\/s de bande passante d\u2019interconnexion via un tissu optique. En assemblant 64 de ces SuperPoD dans un Atlas 950 SuperCluster, on obtient plus de 520 000 unit\u00e9s de traitement neuronales (NPU), d\u00e9livrant environ 524 EFLOPS en FP8 et pr\u00e8s de 1 zettaflops en FP4. Le SuperCluster Atlas 960, pr\u00e9vu pour 2027, vise le million de cartes et les chiffres de 2 \/ 4 zettaflops (FP8 \/ FP4).<\/p>\n<p>Face \u00e0 la NVL144 de NVIDIA, Huawei affirme que le SuperPoD 950 int\u00e8gre environ dix fois plus d\u2019acc\u00e9l\u00e9rateurs et offre environ 6,7 fois plus de puissance de calcul agr\u00e9g\u00e9e, avec bien davantage de m\u00e9moire (environ 15 fois plus) et de bande passante d\u2019interconnexion. Ces affirmations peuvent \u00eatre simultan\u00e9ment vraies et trompeuses : vous comparez ici un bloc de 8 192 puces \u00e0 un rack de 144 GPU. L\u2019interpr\u00e9tation honn\u00eate est que, si vous disposez d\u2019un espace au sol illimit\u00e9, d\u2019une \u00e9nergie peu co\u00fbteuse et d\u2019un stock suffisant de puces, vous pouvez surpasser un syst\u00e8me NVIDIA plus petit mais plus efficace. Or ces trois conditions \u2014 \u00ab espace illimit\u00e9 \u00bb, \u00ab \u00e9nergie peu co\u00fbteuse \u00bb et \u00ab stock suffisant \u00bb \u2014 constituent autant de gros \u00ab si \u00bb, et ce dernier point \u2014 \u00ab un stock suffisant \u00bb \u2014 est pr\u00e9cis\u00e9ment l\u00e0 o\u00f9 la situation devient critique.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"openPangu_the_model_side\"><\/span>openPangu : la dimension mod\u00e8les<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Une plateforme de puces n\u2019est utile que dans la mesure o\u00f9 les logiciels qui y tournent le sont aussi, et Huawei s\u2019est activement investie dans ce domaine. Lors de sa conf\u00e9rence pour d\u00e9veloppeurs (HDC) en juin 2026, Huawei a publi\u00e9 <strong>openPangu 2.0<\/strong>: un mod\u00e8le Pro comptant 505 milliards de param\u00e8tres au total et 18 milliards actifs, ainsi qu\u2019un mod\u00e8le Flash de 92 milliards de param\u00e8tres au total et 6 milliards actifs, tous deux prenant en charge un contexte de 512 K jetons. Huawei affirme que le mod\u00e8le Pro double approximativement le d\u00e9bit par carte unique par rapport aux autres mod\u00e8les open source de pointe ex\u00e9cut\u00e9s sur du mat\u00e9riel Ascend \u2014 l\u00e0 encore, une valeur communiqu\u00e9e par le fabricant sur sa propre puce, et non le r\u00e9sultat d\u2019un benchmark ind\u00e9pendant.<\/p>\n<p>Cela s\u2019inscrit dans la continuit\u00e9 du Pangu Pro MoE 72B lanc\u00e9 en 2025, qui introduisait une architecture \u00ab M\u00e9lange d\u2019Experts group\u00e9s \u00bb (MoGE) sp\u00e9cifiquement con\u00e7ue pour \u00e9quilibrer la charge entre les puces Ascend. Ce sch\u00e9ma est d\u00e9lib\u00e9r\u00e9 : concevoir conjointement l\u2019architecture du mod\u00e8le et le mat\u00e9riel afin d\u2019att\u00e9nuer l\u2019impact des faiblesses inh\u00e9rentes \u00e0 l\u2019acc\u00e9l\u00e9rateur. Il s\u2019agit d\u2019une philosophie diff\u00e9rente de l\u2019approche \u00ab dense puis creux \u00bb adopt\u00e9e par des mod\u00e8les comme <a href=\"\/fr\/deepseek-explained-2026\/\">DeepSeek<\/a>celui-ci<\/p>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Ce qui fonctionne<\/h4>\n<ul>\n<li>Une HBM produite localement \u00e0 grande \u00e9chelle \u2014 une v\u00e9ritable \u00e9tape cl\u00e9 pour la cha\u00eene d\u2019approvisionnement<\/li>\n<li>Une feuille de route cr\u00e9dible et dat\u00e9e, et non un projet virtuel<\/li>\n<li>L\u2019ouverture des codes sources de CANN, Mind et Pangu afin d\u2019attirer les d\u00e9veloppeurs loin de CUDA<\/li>\n<li>Des conceptions syst\u00e8mes \u00e0 grande \u00e9chelle contournant l\u2019\u00e9cart de performance par puce<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Ce qui freine le d\u00e9veloppement<\/h4>\n<ul>\n<li>SMIC limit\u00e9e \u00e0 la technologie 7 nm ; les puces volumineuses pr\u00e9sentent de faibles taux de rendement<\/li>\n<li>L\u2019approvisionnement en HBM constitue le v\u00e9ritable plafond du nombre de puces livrables<\/li>\n<li>Les performances par puce restent environ 5 fois inf\u00e9rieures \u00e0 celles de NVIDIA en TPP (Total Processing Performance)<\/li>\n<li>Les puces 2026 r\u00e9gressent par rapport au 910C de 2025 en TPP<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_open-source_play\"><\/span>L\u2019initiative open source<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L\u2019initiative logicielle est celle qui aura probablement le plus d\u2019impact \u00e0 long terme. Lors de Huawei Connect, l\u2019entreprise s\u2019est engag\u00e9e \u00e0 ouvrir l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 de sa pile logicielle d\u2019ici le 31 d\u00e9cembre 2025 : <strong>CANN<\/strong> la bo\u00eete \u00e0 outils h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne (sa r\u00e9ponse \u00e0 CUDA), les cha\u00eenes d\u2019outils et l\u2019environnement de d\u00e9veloppement de la s\u00e9rie <strong>Mind<\/strong> et les mod\u00e8les fondamentaux <strong>openPangu<\/strong> . Eric Xu l\u2019a pr\u00e9sent\u00e9 comme un projet \u00e0 long terme, Huawei s\u2019\u00e9tant engag\u00e9e \u00e0 consacrer environ 15 milliards de yuans (soit environ 2,1 milliards de dollars am\u00e9ricains) par an pendant cinq ans au d\u00e9veloppement de son \u00e9cosyst\u00e8me et de l\u2019informatique ouverte.<\/p>\n<p>La logique est solide. La v\u00e9ritable barri\u00e8re d\u00e9fensive de NVIDIA ne r\u00e9side pas dans son silicium, mais dans CUDA et les dizaines de biblioth\u00e8ques construites dessus depuis une d\u00e9cennie. Si Huawei souhaite que la plateforme Ascend d\u00e9passe le statut de simple solution captive r\u00e9serv\u00e9e aux hyperscaleurs chinois, elle doit rendre le portage sans douleur et offrir aux d\u00e9veloppeurs un acc\u00e8s au code source. Que cet objectif soit atteint ou non reste une question empirique, dont la r\u00e9ponse \u00e9mergera dans les prochains mois \u00e0 travers les signaux GitHub \u2014 pull requests actives, publications r\u00e9guli\u00e8res, noyaux maintenus par la communaut\u00e9. Les interfaces de compilation et le jeu d\u2019instructions virtuelles de CANN doivent \u00eatre ouverts (le reste de CANN devant \u00eatre enti\u00e8rement open-source) ; la preuve viendra de leur adoption par des tiers, en dehors des seuls clients d\u2019Huawei.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_constraints_Huawei_didnt_dwell_on\"><\/span>Les contraintes sur lesquelles Huawei n\u2019a pas insist\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Voici le c\u0153ur inconfortable de la question. Chacun des chiffres impressionnants cit\u00e9s ci-dessus bute sur le m\u00eame obstacle : Huawei ne peut pas produire suffisamment de ces puces \u00e0 un n\u0153ud de processus comp\u00e9titif.<\/p>\n<p>SMIC reste bloqu\u00e9e sur un proc\u00e9d\u00e9 de type 7 nm, car les contr\u00f4les \u00e0 l\u2019exportation emp\u00eachent l\u2019acc\u00e8s \u00e0 la lithographie EUV en Chine, et les taux de rendement sur les grosses puces d\u2019IA \u00e0 ce n\u0153ud sont m\u00e9diocres. Pire encore, <strong>l\u2019HBM constitue le goulot d\u2019\u00e9tranglement<\/strong> \u2014 plus contraignant encore que la production des puces elles-m\u00eames. Selon SemiAnalysis, le fabricant chinois de m\u00e9moires CXMT ne sera capable de produire que quelque 2 millions de piles HBM l\u2019ann\u00e9e prochaine, soit suffisamment pour environ 250 000 \u00e0 300 000 puces de type Ascend, alors que SMIC pourrait fabriquer des puces pour plus d\u2019un million d\u2019unit\u00e9s. Sans ces piles, aucun acc\u00e9l\u00e9rateur fini ne peut \u00eatre livr\u00e9, quelle que soit la quantit\u00e9 de puces que SMIC produit.<\/p>\n<p>Les calculs de performance en d\u00e9coulent naturellement. Selon les analystes du Council on Foreign Relations (CFR), les meilleures puces d\u2019IA am\u00e9ricaines sont actuellement environ cinq fois plus puissantes que les meilleures puces d\u2019Huawei en termes de performance totale de traitement (TPP), cet \u00e9cart devant s\u2019\u00e9largir \u00e0 environ dix-sept fois d\u2019ici le second semestre 2027. En termes de puissance de calcul globale, le sc\u00e9nario le plus favorable au CFR pour Huawei pr\u00e9voit tout de m\u00eame que celle-ci ne produira qu\u2019environ 5 % de la puissance de calcul d\u2019IA totale de NVIDIA en 2026, ce chiffre tombant \u00e0 environ 2 % en 2027 \u2014 et son estimation m\u00e9diane est bien plus basse, autour de 1 %. Le plus r\u00e9v\u00e9lateur : les Ascend 950PR et 950DT de 2026 affichent effectivement un <em>TPP inf\u00e9rieur<\/em> \u00e0 celui de l\u2019Ascend 910C de 2025 \u2014 signe de la difficult\u00e9 de la production nationale \u2014 et, selon la feuille de route d\u2019Huawei, la premi\u00e8re puce \u00e0 d\u00e9passer l\u2019H200 tant en performances qu\u2019en bande passante m\u00e9moire sera l\u2019Ascend 960, pr\u00e9vu pour le quatri\u00e8me trimestre 2027. Si vous choisissez aujourd\u2019hui du mat\u00e9riel pour ex\u00e9cuter localement des mod\u00e8les, notre <a href=\"\/fr\/best-gpus-for-local-llms-2026\/\">guide des meilleures cartes graphiques pour LLM locaux<\/a> est un point de d\u00e9part plus pratique que tout ce qui figure dans cette feuille de route.<\/p>\n<p>Rien de tout cela ne signifie que cet effort rel\u00e8ve du th\u00e9\u00e2tre. Jensen Huang de NVIDIA a qualifi\u00e9 \u00e0 plusieurs reprises Huawei de \u00ab redoutable \u00bb \u2014 en mai 2026, il d\u00e9clarait que NVIDIA avait \u00ab largement abandonn\u00e9 \u00bb le march\u00e9 chinois des puces d\u2019IA avanc\u00e9es \u00e0 Huawei. La concurrence est r\u00e9elle ; ce que les contraintes de fabrication r\u00e9v\u00e8lent, c\u2019est que le calendrier est l\u2019\u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 \u00e0 surveiller, et que les d\u00e9lais glissent in\u00e9vitablement sur des n\u0153uds technologiques contraints.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>L\u2019Ascend 950 d\u2019Huawei est-il meilleur que les puces Blackwell ou Rubin de NVIDIA ?<\/h3>\n<p>Non, pas par puce. Un seul Ascend 950 atteint des performances comparables \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration Hopper \u2014 environ 1 PFLOPS en FP8 et 2 PFLOPS en FP4 \u2014 tandis que la Rubin VR200 de NVIDIA vise environ 35 PFLOPS en FP4 pour l\u2019entra\u00eenement et 50 PFLOPS pour l\u2019inf\u00e9rence. L\u2019argument d\u2019Huawei repose au niveau syst\u00e8me : connecter des milliers de puces permet de surpasser un rack NVIDIA plus petit en puissance de calcul agr\u00e9g\u00e9e.<\/p>\n<h3>Quand le 950DT sera-t-il effectivement livr\u00e9 ?<\/h3>\n<p>Il sera disponible sur Huawei Cloud d\u00e8s ao\u00fbt 2026 sous forme de service accessible dans le cloud, tandis que son lancement commercial complet (cartes et serveurs SuperPoD) est pr\u00e9vu pour le quatri\u00e8me trimestre 2026. Le 950PR a commenc\u00e9 \u00e0 \u00eatre livr\u00e9 plus t\u00f4t, au premier trimestre 2026.<\/p>\n<h3>Qu\u2019est-ce qu\u2019openPangu et en quoi diff\u00e8re-t-il du Pangu Pro MoE 72B ?<\/h3>\n<p>openPangu 2.0, publi\u00e9 lors de la conf\u00e9rence HDC 2026, est la derni\u00e8re famille open source : un mod\u00e8le Pro de 505 milliards de param\u00e8tres (18 milliards actifs) et un mod\u00e8le Flash de 92 milliards de param\u00e8tres (6 milliards actifs), tous deux dot\u00e9s d\u2019un contexte de 512 K jetons. Le Pangu Pro MoE 72B de 2025 \u00e9tait le mod\u00e8le pr\u00e9c\u00e9dent, qui avait introduit l\u2019architecture \u00ab M\u00e9lange d\u2019Experts group\u00e9s \u00bb (MoGE) sp\u00e9cifiquement optimis\u00e9e pour les puces Ascend.<\/p>\n<h3>Huawei peut-elle produire suffisamment de puces Ascend pour avoir un impact ?<\/h3>\n<p>C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment la limite r\u00e9elle. Selon l\u2019estimation de SemiAnalysis, l\u2019approvisionnement en HBM limite la production \u00e0 environ 250 000 \u00e0 300 000 puces Ascend par an, et les taux de rendement de SMIC en 7 nm sont faibles. M\u00eame le sc\u00e9nario le plus favorable du CFR pr\u00e9voit qu\u2019Huawei ne fournira qu\u2019environ 5 % de la puissance de calcul d\u2019IA globale de NVIDIA en 2026, l\u2019estimation m\u00e9diane se situant plut\u00f4t autour de 1 %.<\/p>\n<h3>Quelles sont les m\u00e9moires HiBL et HiZQ ?<\/h3>\n<p>Il s\u2019agit de m\u00e9moires \u00e0 tr\u00e8s grande bande passante d\u00e9velopp\u00e9es en interne par Huawei, cr\u00e9\u00e9es parce que les restrictions \u00e0 l\u2019exportation limitent l\u2019acc\u00e8s aux derni\u00e8res g\u00e9n\u00e9rations d\u2019HBM provenant de tiers. Le 950PR utilise 128 Go de HiBL 1.0 (~1,6 To\/s) ; le 950DT utilise 144 Go de HiZQ 2.0 (~4,0 To\/s).<\/p>\n<h3>Pourquoi Huawei ouvre-t-elle les codes sources de CANN et des mod\u00e8les Pangu ?<\/h3>\n<p>Pour briser la d\u00e9pendance logicielle vis-\u00e0-vis de NVIDIA. CUDA constitue la v\u00e9ritable barri\u00e8re d\u00e9fensive de NVIDIA, c\u2019est pourquoi Huawei ouvre CANN (son \u00e9quivalent de CUDA), la cha\u00eene d\u2019outils Mind et les mod\u00e8les Pangu afin de r\u00e9duire le co\u00fbt du portage et de construire un \u00e9cosyst\u00e8me de d\u00e9veloppeurs autour de la plateforme Ascend.<\/p>\n<h3>Que signifie concr\u00e8tement l\u2019objectif de \u00ab 4 zettaflops d\u2019ici 2028 \u00bb ?<\/h3>\n<p>Il s\u2019agit d\u2019un objectif d\u00e9fini au niveau syst\u00e8me pour le supercluster Atlas 960 \u2014 un cluster d\u2019un million de cartes \u2014 en pr\u00e9cision FP4, et non pas une performance attribu\u00e9e \u00e0 une seule puce. Les acc\u00e9l\u00e9rateurs Ascend individuels sont quant \u00e0 eux mesur\u00e9s en p\u00e9taflops, soit trois ordres de grandeur inf\u00e9rieurs.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Les annonces faites par Huawei en 2026 sont \u00e0 la fois s\u00e9rieuses et fortement contraintes. La feuille de route est r\u00e9elle, la m\u00e9moire HBM enti\u00e8rement d\u00e9velopp\u00e9e en interne constitue une v\u00e9ritable \u00e9tape cl\u00e9, les mod\u00e8les openPangu et l\u2019ouverture du code source de CANN repr\u00e9sentent des initiatives intelligentes visant \u00e0 \u00e9roder progressivement la barri\u00e8re logicielle de NVIDIA, tandis que l\u2019approche de mise \u00e0 l\u2019\u00e9chelle SuperPoD permet astucieusement de contourner les limites inh\u00e9rentes aux puces actuelles. Prenez tous ces \u00e9l\u00e9ments au pied de la lettre.<\/p>\n<p>Ensuite, lisez les petites lignes. Par puce, l\u2019Ascend 950 est une puce de g\u00e9n\u00e9ration Hopper d\u00e9voil\u00e9e en 2026, une ann\u00e9e correspondant \u00e0 l\u2019\u00e8re Rubin, et m\u00eame la feuille de route officielle de Huawei montre que les puces pr\u00e9vues pour 2026 affichent une r\u00e9gression de leurs performances globales par rapport \u00e0 l\u2019Ascend 910C de 2025. La contrainte fondamentale ne r\u00e9side ni dans l\u2019ambition ni dans les comp\u00e9tences en conception, mais bien dans un plafond technologique fix\u00e9 \u00e0 7 nm et dans une capacit\u00e9 d\u2019approvisionnement en HBM limit\u00e9e \u00e0 quelques centaines de milliers de puces par an. Pour les acheteurs chinois priv\u00e9s d\u2019acc\u00e8s aux produits NVIDIA, les puces Ascend constituent actuellement la meilleure option disponible sur le march\u00e9, et leur qualit\u00e9 s\u2019am\u00e9liore continuellement ; le PDG de NVIDIA lui-m\u00eame qualifie Huawei de \u00ab redoutable \u00bb et reconna\u00eet ouvertement que son entreprise a, pour l\u2019essentiel, abandonn\u00e9 ce segment du march\u00e9. Pour tous ceux qui suivent la course mondiale, le verdict honn\u00eate est le suivant : Huawei est d\u00e9sormais un concurrent cr\u00e9dible, mais les puces elles-m\u00eames, les taux de rendement (yields) et le calendrier restent encore largement favorables \u00e0 NVIDIA \u2014 et le resteront jusqu\u2019en 2027, sauf changement majeur dans la situation de la fabrication.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articles connexes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/openai-us-government-stake-alaska-fund\/\">OpenAI envisage une participation gouvernementale am\u00e9ricaine de 5 % apr\u00e8s le report de GPT-5.6<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/npu-vs-gpu-for-ai-2026\/\">NPU contre GPU pour l\u2019IA : quelle est la diff\u00e9rence ? (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/china-ai-strategy\/\">L\u2019IA en Chine en 2026 : les mod\u00e8les, les laboratoires et la strat\u00e9gie open source<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/kimi-k2-7-code-explained-2026\/\">Kimi K2.7 Code expliqu\u00e9 : le mod\u00e8le ouvert de programmation de 1 t\u00e9ra-param\u00e8tre de Moonshot<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Huawei a transform\u00e9 ses projets de puces d\u2019IA en une feuille de route d\u00e9sormais d\u00e9pass\u00e9e, pr\u00e9voyant la sortie d\u2019une seule puce par an ; l\u2019entreprise a rendu publics les mod\u00e8les openPangu 2.0 et s\u2019est engag\u00e9e \u00e0 mettre CANN en open source. Nous mettons tout cela en balance avec les contraintes que le discours d\u2019ouverture a omis de mentionner : un plafond de 7 nm chez SMIC, un approvisionnement en HBM d\u00e9velopp\u00e9 en interne qui ne peut alimenter que quelques centaines de milliers de puces, et un retard par puce par rapport \u00e0 NVIDIA que la propre feuille de route de Huawei reconna\u00eet.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":2053,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[245],"tags":[757,776,420,780,775,778,777,779],"class_list":["post-1178","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-chips","tag-ai-chips","tag-ascend-950","tag-china-ai","tag-hbm","tag-huawei","tag-nvidia","tag-pangu","tag-smic"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1178","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1178"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1178\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1381,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1178\/revisions\/1381"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2053"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1178"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1178"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1178"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}