L’infrastructure d’IA en Chine a connu une croissance rapide entre 2023 et 2024, avec des centaines de centres de données construits. Cependant, beaucoup d’entre eux sont maintenant sous-utilisés et obsolètes en raison d’une planification inadéquate et d’une baisse de la demande. Le marché des locations de GPU s’est effondré, et des entreprises exploitent leurs centres pour des subventions plutôt que pour des profits. Malgré ces défis, le gouvernement continue de soutenir le développement de l’IA.
L’essor des applications d’intelligence artificielle générative a entraîné une expansion rapide de l’infrastructure d’IA en Chine entre 2023 et 2024, avec la construction de centaines de nouveaux centres de données financés par des investissements publics et privés. Cependant, cette frénésie de développement a rapidement perdu son dynamisme. De nombreuses installations, qui ont nécessité des milliards de dollars d’investissements, se retrouvent sous-utilisées, avec une baisse des retours sur investissement, tandis que le marché des locations de GPU s’est effondré. De plus, plusieurs centres de données se révèlent déjà obsolètes avant même d’avoir été pleinement opérationnels, en raison des évolutions du marché.
Des investissements précipités et des résultats décevants
La chute soudaine du secteur immobilier, consécutive à la pandémie de COVID-19 en 2020, a intensifié la recherche de nouveaux moteurs économiques. L’essor de ChatGPT à la fin de 2022 a propulsé l’IA au rang de priorité stratégique. En 2023, plus de 500 projets de centres de données ont été lancés à l’échelle nationale, avec au moins 150 d’entre eux apparemment opérationnels d’ici la fin de 2024. Les autorités locales ont soutenu ces initiatives dans l’espoir de dynamiser leurs économies régionales, tandis que les entreprises d’État, les fonds d’investissement gouvernementaux et les investisseurs privés étaient désireux de les financer.
Cependant, comme c’est souvent le cas avec des projets menés à la hâte, une planification inadéquate a conduit à leur échec. Certaines installations ont été construites sans tenir compte de la demande réelle ni des normes techniques, ce qui est d’autant plus problématique que les ingénieurs qualifiés sont rares. Les dirigeants ont souvent dû compter sur des intermédiaires qui amplifiaient les prévisions ou exploitaient les achats pour obtenir des subventions. Par conséquent, beaucoup de ces centres de données n’ont pas répondu aux attentes, étant coûteux à entretenir et inadaptés aux charges de travail d’IA modernes.
De plus, certains projets n’avaient même pas l’intention de générer des profits à partir de leur capacité de calcul. D’après plusieurs études, certaines entreprises ont utilisé leurs centres de données d’IA pour bénéficier d’énergies renouvelables subventionnées par le gouvernement ou d’accords fonciers avantageux. Dans certains cas, l’électricité destinée à l’IA était revendue au réseau à un tarif majoré, tandis que d’autres entreprises ont obtenu des prêts et des incitations fiscales tout en laissant leurs installations inoccupées. À la fin de 2024, la majorité des acteurs du secteur semblaient davantage intéressés par les incitations gouvernementales que par l’exécution de véritables projets en IA.
Une transformation du marché des centres de données d’IA
Lors de la construction des grands centres de données d’IA en 2023 et 2024, les attentes concernant la demande pour l’entraînement des modèles d’IA et les performances d’inférence ont largement différé de la réalité actuelle.
Actuellement, la demande se concentre sur l’inférence, qui génère des revenus pour les propriétaires de modèles d’IA. Les charges de travail d’inférence n’ont pas besoin d’immenses clusters de GPU haut de gamme, mais peuvent tirer parti d’accélérateurs spécialisés, offrant des coûts et une consommation d’énergie réduits, tout en améliorant les temps de réponse. Par conséquent, les tarifs de location mensuels pour un serveur H100 avec huit GPU ont chuté de ¥180,000 (environ 24,000 $) à ¥75,000 (environ 10,000 $). Fait intéressant, bien que des restrictions à l’exportation aient été mises en place, le H100 continue de circuler sur le marché.
En conséquence, les centres de données situés dans des zones rurales ou reculées sont devenus moins attrayants, même avec des coûts d’exploitation plus faibles. Certaines installations commencent à offrir des crédits de calcul gratuits aux entreprises technologiques locales, mais restent largement sous-utilisées. D’autres opérateurs de centres de données ferment souvent complètement leurs installations plutôt que de subir des pertes liées aux coûts d’électricité et d’entretien que les revenus de location ne peuvent couvrir.
Un changement majeur est survenu avec l’émergence de DeepSeek, qui a lancé un modèle de raisonnement nommé R1, atteignant des performances comparables à celles de ChatGPT, mais à un coût bien inférieur. Cela a incité de nombreuses entreprises d’IA à réévaluer leurs besoins en matière de matériel et d’échelle.
Malgré ces défis, les autorités centrales restent déterminées à faire progresser le développement de l’IA. Un symposium gouvernemental en début d’année 2025 a réaffirmé l’importance de l’autonomie nationale dans ce secteur. Des entreprises majeures comme Alibaba ont annoncé des investissements de plus de 50 milliards de dollars dans l’infrastructure cloud et l’IA, tandis que ByteDance a prévu 20 milliards de dollars supplémentaires.
Les experts estiment que les responsables chinois ne sont pas prêts à abandonner ces projets, les considérant comme des étapes nécessaires plutôt que comme des échecs. Il est probable que le gouvernement prenne le contrôle des centres en difficulté et les confie à des opérateurs plus compétents. Cependant, pour ceux qui ne parviennent pas à louer leur capacité à des clients solvables, la bulle semble avoir éclaté.