Sanctions, IA et puces: pourquoi la Russie compte désormais sur la Chine pour GigaChat

Parallèlement, plusieurs pays occidentaux exigent désormais des licences d’exportation pour vendre des composants technologiques — notamment des semi‑conducteurs — vers la Russie, licences qui sont généralement refusées.

Résultat: l’accès légal de Moscou aux GPU avancés d’entreprises occidentales comme Nvidia s’est considérablement réduit. Or, ces puces sont essentielles pour entraîner et exploiter les modèles d’IA modernes, qui nécessitent d’énormes capacités de calcul.

La Chine devient un partenaire matériel clé

Avec des chaînes d’approvisionnement occidentales largement fermées, la Chine apparaît comme l’un des rares partenaires capables de fournir du matériel informatique pour l’IA à grande échelle.

Les autorités russes encouragent d’ailleurs explicitement la coopération technologique avec Pékin afin de réduire la dépendance aux technologies occidentales.

Lors d’une visite en Chine, le PDG de Sberbank, German Gref, a expliqué que la banque espérait progressivement utiliser des microprocesseurs chinois pour faire fonctionner GigaChat, même si la transition n’est pas encore achevée.

Ce rapprochement est stratégique pour les deux pays:

• la Russie obtient un accès à une infrastructure d’IA non occidentale
• la Chine étend l’influence de son propre écosystème de semi‑conducteurs

La relation reste néanmoins asymétrique: la Russie dépend davantage d’approvisionnements externes, tandis que la Chine elle‑même fait encore face à des contraintes technologiques dans la fabrication de puces avancées.

Quelles puces chinoises pourraient alimenter GigaChat

Sberbank n’a pas officiellement confirmé quels processeurs seront utilisés. Mais de nombreux analystes évoquent la famille d’accélérateurs Ascend de Huawei comme candidate la plus probable.

Huawei a fortement accéléré la production de ces puces dans le cadre de l’effort chinois visant à construire une chaîne complète de matériel pour l’IA. La production de l’accélérateur Ascend 910C pourrait atteindre environ 600 000 unités en 2026, tandis que la production totale de la gamme Ascend pourrait monter jusqu’à 1,6 million de dies.

Ces puces sont conçues pour des charges de travail d’entraînement et d’inférence similaires à celles des GPU de centres de données de Nvidia.

Cependant, la demande intérieure en Chine — venant d’entreprises majeures comme ByteDance ou Alibaba — reste très élevée. Cette pression pourrait limiter la disponibilité pour des clients étrangers comme la Russie.

Comparaison: Huawei Ascend vs Nvidia H200

Malgré les progrès rapides de l’industrie chinoise des semi‑conducteurs, la plupart des analyses indiquent que les accélérateurs occidentaux restent en tête.

Par exemple:

• Le Nvidia H200 dispose d’environ 141 Go de mémoire HBM3e et d’une bande passante pouvant atteindre 4,8 To/s, ce qui le rend particulièrement performant pour l’entraînement de grands modèles d’IA.
• Le Huawei Ascend 910C affiche une puissance de calcul et une bande passante plus modestes, avec environ 12 032 de performance totale contre 15 840 pour le H200, et 3,2 To/s de bande passante mémoire contre 4,8 To/s.

Cela ne signifie pas que les puces chinoises sont inutilisables. Les organisations peuvent compenser cet écart en utilisant davantage de processeurs ou en répartissant les calculs sur de grands clusters.

Mais cette approche implique souvent plus de matériel, plus d’énergie et une ingénierie logicielle plus complexe pour atteindre des performances comparables.

GigaChat est‑il compétitif au niveau mondial?

Sur le plan technique, GigaChat constitue une famille de modèles solide, particulièrement performante pour la langue russe. Le système repose sur une architecture «mixture‑of‑experts» comprenant 47 milliards de paramètres au total, dont environ 13 milliards actifs à un moment donné.

Les évaluations internes indiquent de bons résultats sur plusieurs tâches, notamment les mathématiques et la programmation.

Cependant, dans les comparaisons indépendantes, les modèles russes restent généralement en retrait par rapport aux leaders mondiaux.

Certains classements placent les modèles d’OpenAI et d’Anthropic en tête, tandis que GigaChat 2 Max apparaît nettement plus bas dans les évaluations comparatives.

Des analyses publiques suggèrent également que GigaChat se situe derrière plusieurs modèles occidentaux et chinois — notamment les séries GPT, Claude ou certaines versions récentes de DeepSeek.

En pratique, sa force principale réside donc dans la spécialisation linguistique et l’usage domestique, plutôt que dans la compétition directe avec les systèmes les plus avancés du monde.

Ce que cela révèle du partenariat technologique Russie‑Chine

La stratégie de Sberbank s’inscrit dans une tendance plus large qui transforme l’industrie de l’IA.

Trois dynamiques ressortent particulièrement:

• Réalignement lié aux sanctions: la Russie se tourne vers des fournisseurs non occidentaux pour maintenir ses capacités technologiques.
• Recherche d’autonomie technologique en Chine: les contrôles à l’exportation ont accéléré les investissements chinois dans les semi‑conducteurs et l’IA.
• Fragmentation de l’écosystème technologique mondial: deux sphères d’influence — occidentale et centrée sur la Chine — émergent progressivement.

Cependant, cette coopération révèle aussi ses limites. Les puces chinoises les plus avancées restent généralement en deçà des meilleures solutions de Nvidia, et la production nationale doit déjà répondre à une demande interne considérable.

Pour la Russie, les technologies chinoises représentent donc moins un remplacement parfait qu’une solution de contournement indispensable.

En résumé

Le projet de Sberbank d’alimenter GigaChat avec des puces chinoises montre à quel point la géopolitique influence désormais le développement de l’intelligence artificielle.

Les sanctions occidentales ont largement fermé à la Russie l’accès aux semi‑conducteurs avancés, poussant le pays à se tourner vers des alternatives chinoises comme les accélérateurs Ascend de Huawei. Ces solutions permettent de poursuivre les ambitions en IA, mais elles restent généralement moins performantes que les GPU les plus avancés du marché.

Le résultat est un rapprochement technologique accru entre Moscou et Pékin — une alliance façonnée autant par les contraintes économiques que par les opportunités stratégiques.