Alibaba renforce son pari sur la conception de puces made in China avec une injection de capital de 233 % dans sa branche semi-conducteurs.
Alibaba renforce son pari sur la conception de puces made in China avec une injection de capital de 233 % dans sa branche semi-conducteurs.
Alibaba renforce son pari sur la conception de puces made in China avec une injection de capital de 233 % dans sa branche semi-conducteurs.
La filiale semi-conducteurs détenue à 100 % par Alibaba Group, T-Head Semiconductor, a porté son capital social de 300 millions à 1 milliard de yuans, soit une hausse de 233 %, selon les données du registre des entreprises Qichacha.
Cette injection de capital a été enregistrée ce mois-ci dans le système d'enregistrement des entreprises chinois, le fournisseur de données Qichacha faisant état de ce changement. T-Head, fondée en novembre 2018 et dirigée par son représentant légal Bao Wenjun, est entièrement détenue par T-Head (Shanghai) Electronic Technology Co., selon le document.
T-Head développe des processeurs pour les activités cloud et de centres de données d'Alibaba, notamment le serveur Yitian 710 gravé en 5 nanomètres et l'accélérateur d'inférence IA Hanguang 800. L'unité est en concurrence avec HiSilicon (Huawei) et d'autres concepteurs de puces chinois, alors que les entreprises technologiques chinoises accélèrent leurs efforts pour réduire leur dépendance aux processeurs importés.
Cette injection de capital intervient alors que les contrôles à l'exportation américains restreignent progressivement l'accès de la Chine aux semi-conducteurs avancés de Nvidia et d'autres fournisseurs américains. La division cloud d'Alibaba, la plus importante d'Asie en parts de marché, devrait bénéficier de capacités internes en matière de puces, susceptibles de réduire les coûts d'approvisionnement et l'exposition de la chaîne logistique. Cette initiative fait écho à des investissements similaires de Huawei et Baidu dans le développement de silicium propriétaire.
Le Yitian 710 de T-Head, déployé pour la première fois dans les centres de données d'Alibaba Cloud en 2022, a été conçu pour des charges de travail serveur polyvalentes. Le Hanguang 800, introduit en 2019, cible les tâches d'inférence IA — un segment de marché où les A100 et H100 de Nvidia dominent à l'échelle mondiale mais font face à des restrictions d'exportation vers la Chine. Alibaba n'a pas divulgué les volumes de production ni les économies réalisées grâce à ses puces internes.
Cette augmentation de capital positionne T-Head pour une expansion de la recherche et du développement. L'industrie chinoise des semi-conducteurs a bénéficié d'un important soutien politique, le gouvernement allouant des centaines de milliards de yuans via des fonds d'État pour réduire la dépendance aux technologies étrangères. La société mère de T-Head, Alibaba, a déclaré un chiffre d'affaires de 941,2 milliards de yuans pour son dernier exercice fiscal, lui conférant des ressources substantielles pour financer le développement de puces.
La course aux puces domestiques s'intensifie
La série Ascend de Huawei s'est imposée comme la principale alternative nationale en matière de puces IA, tandis que les processeurs Kunlun de Baidu et Zixiao de Tencent ciblent des charges de travail cloud spécifiques. Les entreprises chinoises ont dépensé environ 40 milliards de dollars en importations de semi-conducteurs en 2024, selon les données douanières, soulignant l'ampleur de l'opportunité de substitution nationale. L'augmentation de capital de T-Head suggère qu'Alibaba entend capter une part plus importante de ces dépenses.
Pour Alibaba, le pari sur T-Head représente un investissement stratégique à long terme plutôt qu'un moteur de rentabilité à court terme. Le développement de puces en interne nécessite généralement plusieurs années d'itérations avant d'atteindre la parité de coût avec le silicium commercial. Mais pour le plus grand fournisseur de cloud de Chine, le contrôle de sa chaîne d'approvisionnement en puces pourrait s'avérer essentiel alors que les tensions technologiques entre les États-Unis et la Chine persistent et que les charges de travail liées à l'IA continuent de croître.
Cet article est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.