Les États-Unis ont mis en place de nouvelles restrictions commerciales pour contrôler les exportations de puces dédiées au calcul haute performance et à l’IA en Chine et en Russie. Dans un dépôt réglementaire auprès de la SEC le 26 août, Nvidia a révélé qu’elle devrait désormais disposer d’une licence pour exporter ses GPU haute performance A100 et H100 dans ces deux pays. Ces nouvelles règles d’exportation s’appliquent également à AMD et à ses puces d’accélération MI250. Elles visent à empêcher que ces composants puissent être utilisées pour des systèmes d’intelligence artificielle à des fins militaires. Toute exportation devra donc passer par une demande de licence au département du Commerce des États-Unis.
Nvidia précise que ces restrictions s’appliquent à l’ensemble des systèmes qui intègrent les puces A100 et H100, soit ses propres systèmes DGX, les plateformes HGX de ses partenaires et toute puce actuelle ou future avec des seuils de performance équivalents. Un coup dur pour l’entreprise dont la Chine est le second plus gros marché après Taiwan, avec 7,1 Mds $ de revenus en 2022, soit 26% de ses ventes totales. Nvidia estime à 400M$ les transactions impactées au troisième trimestre, que l’entreprise pourrait perdre si les clients refusent d’acheter des produits alternatifs. Son action chutait de plus de 7% en clôture le jour de l’annonce. La Russie en revanche ne pèsera pas dans les comptes puisque Nvidia et AMD avaient mis fin à leurs ventes dans le pays après le début de la guerre en Ukraine.
La Chine a dénoncé cette décision qualifiée par le son ministre des affaires étrangères de « blocus technologique ». Ces restrictions complètent une liste de mesures qui continue de s’allonger. En début d’année, le gouvernement avait bloqué l’exportation d’équipements de lithographie ultraviolette extrême (EUV) vers la Chine. Le mois dernier les logiciels ECAD utilisés pour concevoir des puces de 3 nanomètres étaient à leur tour visés. Ce nouveau tour de vis va ébranler un peu plus le secteur chinois des semi-conducteurs et GPU dédiés à l’intelligence artificielle, qui devra investir massivement en R&D pendant des années et développer son propre écosystème pour espérer combler son retard.