Pourquoi Huawei prévoit-il de construire plus de 20 centres de calcul d’IA comme celui de Nanjing ? Tout d’abord, la demande a augmenté de façon exponentielle ces dernières années. De 2012 à 2018, la consommation d’énergie de calcul de l’IA a été multipliée par près de 300 000. Des modèles comme ChatGPT nécessitent une infrastructure importante (par exemple, le cluster Microsoft de 10 000 GPU V100). Actuellement, le centre de Nanjing a servi plus de 100 clients. Parmi eux, les entreprises de type IA et les entreprises utilisatrices orientées Internet représentent environ 40 %. Il existe également certaines industries traditionnelles, telles que la fabrication, où les principaux scénarios sont l’inspection intelligente de la qualité et la production.
Il faut noter que si le coût de construction est principalement sur le mainframe et le réseau, après l’opération, la facture d’électricité devient la principale dépense. En raison de la grande quantité d’électricité nécessaire pour alimenter les serveurs, le stockage et l’infrastructure de refroidissement électrique, la plupart des serveurs doivent être réglés à une température fixe pour fonctionner correctement. Le centre informatique de Nanjing adopte une technologie intégrée refroidie par liquide, qui peut économiser 30 % à 50 % de l’électricité par rapport à la consommation d’énergie du centre de données froid traditionnel.
Huawei veut utiliser l’écosystème du centre informatique pour établir une chaîne industrielle indépendante et contrôlable. Cette chaîne complète se compose de trois couches : 1) puces, serveurs et autres équipements matériels en bas, 2) logiciels de base comprenant la gestion de base de données et les systèmes d’exploitation au milieu et 3) logiciels d’application (par exemple, ERP, CRM et logiciels industriels) en haut. Les entreprises américaines dominent bon nombre de ces couches de base. Prenons l’exemple des serveurs. Les puces, la mémoire et les disques durs représentent essentiellement 90 % de la valeur de sortie des serveurs. Un grand fabricant de serveurs chinois peut avoir un chiffre d’affaires annuel de plus de 50 milliards, mais il doit payer plus de 17 milliards à Intel, rien qu’à lui. Si Intel rembourse un peu plus, le bénéfice de l’entreprise pourrait être un peu plus élevé. S’il ne donne pas de “rabais”, alors atteindre le seuil de rentabilité est compliqué.
Dans chacune de ces couches, Huawei tente de développer sa propre technologie. Dans la couche matérielle, Huawei a sorti son Ascend 910 pour concurrencer Nvidia (GPU) et Google (TPU). Ses systèmes HarmonyOS et EulerOS, ainsi que ses systèmes de base de données Gauss, tentent d’occuper la couche intermédiaire. Au niveau supérieur, Huawei a poussé son framework Mindspore AI. L’ensemble du processus adopte un système technologique produit localement. Cela résout le problème du “chokehold” sur toute la chaîne.
L’IA, en tant qu’industrie basée sur un écosystème, est très différente des principales compétences de Huawei dans les télécommunications, qui est un marché hautement standardisé défini par la maximisation de la compétitivité des produits. Huawei tente de s’adapter en fournissant des versions open source des systèmes logiciels. Les efforts de Huawei dépendront de la poussée plus large des nouvelles infrastructures de la Chine. Clarifiées par la Commission nationale du développement et de la réforme en avril 2020, l’indépendance et la contrôlabilité sont devenues une stratégie nationale pour remplacer progressivement le matériel et les logiciels tels que les puces, les systèmes d’exploitation et les terminaux par des produits nationaux.