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Un ancien « génie adolescent » de Huawei critiquant l’entretien DeepSeek se retrouve pris dans une « tempête » déclenchée par un investisseur Web3

L'ancien « talent prodige » de Huawei, Li Bojie, a suscité l'attention en critiquant publiquement son expérience d'entretien avec DeepSeek, dénonçant des délais injustifiés et une accusation de tricherie qu'il a jugée insultante. Ce litige a ouvert la voie à une controverse plus large avec son ancien investisseur, ABCDE Capital, concernant son projet Web3+AI, Metagent. Le co-fondateur d'ABCDE, Du Jun, a accusé Li Bojie d'un « manque d'esprit contractuel », affirmant que le projet Metagent, dans lequel ils avaient investi 500 000 USD sur une promesse totale de 1,5 million, avait produit des démonstrations de mauvaise qualité et que Li avait cessé de communiquer. D'autres investisseurs ont critiqué son approche peu professionnelle lors des levées de fonds. Li Bojie a répondu que le manque de financement complet avait entravé le développement, et qu'il avait quitté Metagent en 2024 pour des raisons familiales et de conformité, avec l'approbation du conseil. Le projet est depuis tombé en sommeil. Li s'est ensuite tourné vers le projet Pine AI, une plateforme d'agents IA pour les consommateurs, où il a occupé le poste de scientifique en chef avant de démissionner récemment pour se consacrer à la recherche sur les modèles de base, précisant qu'il n'en était pas le fondateur.

Foresight News07/08 09:43

Un ancien « génie adolescent » de Huawei critiquant l’entretien DeepSeek se retrouve pris dans une « tempête » déclenchée par un investisseur Web3

Foresight News07/08 09:43

SemiAnalysis décortique le Kirin 9030 de Huawei : La finesse de gravure stagne, on plie la puce

SemiAnalysis, via son laboratoire STEEL, a publié sa première analyse de démontage publique, ciblant le Kirin 9030 Pro de Huawei (fabriqué par SMIC en procédé N+3). Le rapport révèle que le pas métallique minimum (M0 pitch) du N+3 est de 32,5 nm, plus fin que celui de l'Intel 18A. Cependant, ceci est un indicateur isolé et la densité logique globale (113,4 MTr/mm²) est similaire au N6 de TSMC, mais obtenue à un coût bien supérieur en raison de l'utilisation d'une quadruple modélisation (SAQP) avec des DUV uniquement, sans EUV. Le Kirin 9030, de taille similaire à son prédécesseur, intègre plus de cœurs CPU/GPU/NPU et de cache grâce à la densité améliorée. Ses performances GPU rattrapent environ les flagships de 2022, mais le CPU, basé sur une architecture de type Cortex-X2 (2021), accuse un retard en IPC et en fréquence dû aux limitations du procédé de fabrication. Face à ces contraintes, Huawei mise sur une nouvelle voie : l'échelle Tau et le "LogicFolding" (pliage logique). Cette approche consiste à empiler verticalement des blocs logiques pour raccourcir les interconnexions, visant à atteindre 5 GHz et une densité équivalente élevée d'ici 2031. Bien que le calcul de densité pour la 3D diffère des méthodes traditionnelles, cette direction est stratégique. En conclusion, les contrôles à l'exportation n'ont pas arrêté les progrès sino-sémiconducteurs, mais en ont changé la trajectoire et le coût. SMIC prouve qu'une densité avancée est possible sans EUV, mais à un prix élevé. Pendant ce temps, Huawei innove en conception 3D et diversifie ses chaînes d'approvisionnement (mémoire CXMT), cherchant à rendre les puces nationales "suffisantes" pour des applications clés.

marsbit06/15 06:56

SemiAnalysis décortique le Kirin 9030 de Huawei : La finesse de gravure stagne, on plie la puce

marsbit06/15 06:56

Loi "Tao (τ)" de Huawei, et la liste exhaustive de ses sociétés clés

Le 25 mai 2026, He Tingbo, directrice du département des semi-conducteurs de Huawei, a officiellement présenté la « Loi de Tau » lors de la conférence ISCAS 2026. Cette initiative représente la première fois que la Chine propose un nouveau principe directeur pour le développement de l'industrie des semi-conducteurs à l'échelle mondiale. Contrairement à la loi de Moore, qui se concentre sur la miniaturisation géométrique des transistors, la Loi de Tau met l'accent sur la « miniaturisation temporelle ». Son objectif principal est de réduire continuellement le temps de propagation des signaux (la constante de temps τ) dans les circuits, sans dépendre exclusivement de la réduction extrême de la largeur des lignes. Le chemin de réalisation clé est le « repliement logique ». Cette technologie transforme la disposition des circuits d'une structure bidimensionnelle plane en une pile multicouche, remplaçant les longues interconnexions horizontales par des connexions verticales courtes. Cela permet de raccourcir considérablement le temps constant τ. Huawei a déjà conçu et mis en production de masse 381 puces suivant ce principe au cours des six dernières années. La société prévoit de lancer une puce Kirin utilisant la technologie de repliement logique à l'automne 2026. D'ici 2031, les puces haut de gamme basées sur la Loi de Tau devraient atteindre des performances équivalentes à un procédé de 1,4 nm. La mise en œuvre de la Loi de Tau repose sur plusieurs piliers industriels : 1. **Logiciels de conception (EDA)** : Essentiels pour l'optimisation des circuits. Des entreprises comme **Huada Jiutian**, **Primarius Technologies** et **Semi-Engine** fournissent des outils pour la conception, la simulation et la vérification. 2. **Chiplet et Packaging Avancé** : Le repliement logique nécessite des technologies d'empilement 3D et d'interconnexion verticale. Des sociétés telles que **Tongfu Microelectronics**, **JCET Group** et **Huatian Technology** sont des acteurs clés dans l'emballage avancé et les architectures Chiplet. 3. **Fonderie de fabrication** : L'optimisation doit être intégrée dans les procédés de fabrication. **SMIC**, leader national, ainsi que **Hua Hong Semiconductor** et **Nexchip**, sont les fonderies les plus susceptibles de produire les futures puces basées sur cette nouvelle approche. La Loi de Tau marque un virage stratégique pour Huawei et l'industrie chinoise des semi-conducteurs, privilégiant l'innovation architecturale et la co-optimisation conception/procédé pour franchir les limites de la miniaturisation traditionnelle.

marsbit05/25 11:37

Loi "Tao (τ)" de Huawei, et la liste exhaustive de ses sociétés clés

marsbit05/25 11:37

TechFlow Intelligence Bureau : Huawei publie la "Loi de Tau", les semiconducteurs bondissent ; Meta licencie 10% de ses effectifs

Diverses avancées en IA et technologie marquent l'actualité. En mathématiques, une IA a résolu 9 problèmes complexes à faible coût, montrant son utilité potentielle dans la recherche. En programmation, l'agent DeepSeek Reasonix est lancé, mais une étude révèle un problème de "décroissance des contraintes" dans la génération de code par les LLM. Le modèle Qwen 3.6 permet des générations rapides, relançant le débat sur le matériel (NVIDIA vs AMD). Dans le domaine des puces, Huawei propose la "Loi Tao (τ)", un nouveau paradigme visant des performances équivalentes à 1,4 nm d'ici 2031, faisant monter les actions du secteur. Une analyse souligne que la mémoire représente désormais les 2/3 du coût des puces IA. Par ailleurs, Meta annonce une suppression de 10% de ses effectifs. En cryptomonnaies, la Fondation Ethereum réduit ses activités et les ventes d'ETH, tandis qu'une rumeur sur CZ déclenche une fièvre sur les meme coins. Les prêts hypothécaires (RWA) arrivent sur DeFi. Aux États-Unis, une enquête indique que 99% des PDG prévoient des licenciements liés à l'IA dans les deux ans. Palantir obtient un contrat de surveillance gouvernementale. L'action BlackBerry est recotée pour sa pivot vers la cybersécurité. Macro-économie : le pétrole WTI chute de 6% sur l'espoir d'une réouverture du détroit d'Hormuz, tandis que l'argent monte. Les stocks pétroliers globaux pourraient tomber sous les 100 jours de consommation. En sécurité, une nouvelle attaque permet d'injecter des commandes inaudibles dans des podcasts pour pirater les assistants vocaux. CBS suspend la suppression d'archives télé de Stephen Colbert après des protestations. Le fil conducteur : la course à l'IA et aux semi-conducteurs dépasse la technique, impactant l'emploi, la géopolitique et la définition même du "progrès".

marsbit05/25 10:54

TechFlow Intelligence Bureau : Huawei publie la "Loi de Tau", les semiconducteurs bondissent ; Meta licencie 10% de ses effectifs

marsbit05/25 10:54

τ Scaling : Le nouveau moteur de croissance conçu par Huawei pour l'ère post-Moore

Au cours des 60 dernières années, l'industrie des semi-conducteurs a progressé grâce à la réduction de la taille des transistors (Loi de Moore). Cependant, cette voie est désormais confrontée à des limites : rendements en chute libre, coûts astronomiques et augmentation du prix par transistor. Face à cela, Huawei propose une nouvelle direction : le τ Scaling (Mise à l'échelle Tau). Au lieu de se concentrer sur la miniaturisation, cette théorie optimise le temps (τ) comme indicateur clé, en réduisant les délais sur toute la chaîne, du transistor (picoseconde) au système (seconde). **Le principe** : Compresser le temps de latence à travers quatre couches interconnectées (transistor, circuit, puce, système) pour des gains en performance et efficacité. **Applications concrètes :** * **Mobile (LogicFolding)** : Empilement 3D de puces. Sans changement de procédé, cela augmente densité (+55%), efficacité énergétique (+41%) et fréquence (objectif 4GHz d'ici 2029). * **Centres de données IA** : Réduction des délais de communication, principal goulet d'étranglement. * **Bus unifié** : Réduction du temps d'accès par 500. * **Interconnexion optique Hi-ONE** : Débit de 8 Tb/s, distance portée à 100m. * **3D Folding** : Intégration verticale pour évolutivité. **Défis restants** : Adaptation des outils de conception (EDA), gestion des variations de fabrication en 3D, et définition de nouveaux standards. **Conclusion** : L'ère de la miniaturisation (Moore) cède la place à l'ère de l'optimisation du temps (τ Scaling). En se concentrant sur l'architecture 3D et l'optimisation système, une amélioration continue des performances reste possible sans dépendre uniquement des procédés de gravure les plus avancés.

marsbit05/25 05:37

τ Scaling : Le nouveau moteur de croissance conçu par Huawei pour l'ère post-Moore

marsbit05/25 05:37

Illustration du marché des capitaux après le lancement de DeepSeek V4 : Zhipu et MiniMax s'effondrent, Nvidia panique

DeepSeek V4, un modèle d'IA open-source de 1T de paramètres (version MoE), a été publié sous licence Apache 2.0, entraînant des réactions immédiates et divergentes sur les marchés financiers. Les actions chinoises liées aux puces IA, comme Cambricon et Hygon, ont fortement augmenté, tandis que les entreprises de modèles propriétaires comme Zhipu et MiniMax ont chuté. NVIDIA a également enregistré une baisse, reflétant les craintes d'un découplage de la demande en IA entre la Chine et l’Occident. Ce modèle, publié dans un contexte de concurrence intense avec onze nouveaux modèles majeurs en un mois, se distingue par son accessibilité complète et ses performances compétitives. Il est optimisé pour fonctionner sur des puces chinoises, notamment les Huawei Ascend 950PR et Cambricon Siyuan 590, offrant des gains significatifs en vitesse et en coût par rapport aux solutions NVIDIA. Cette avancée marque un tournant pour l’écosystème IA chinois, réduisant la dépendance à l’égard de NVIDIA et de CUDA, et ouvre la voie à une autonomie croissante dans le domaine de l’IA à haut niveau.

marsbit04/24 11:41

Illustration du marché des capitaux après le lancement de DeepSeek V4 : Zhipu et MiniMax s'effondrent, Nvidia panique

marsbit04/24 11:41

DeepSeek V4 enfin publié, brise le monopole des modèles propriétaires les plus puissants et annonce un partenariat avec les puces Huawei

DeepSeek V4 est désormais disponible en deux versions : DeepSeek-V4-Pro, un modèle haute performance avec 1,6 T de paramètres et 49B d'activation, et DeepSeek-V4-Flash, une version plus légère et économique avec 284B de paramètres et 13B d'activation. Les deux versions prennent en charge un contexte d’1 million de tokens, une capacité auparavant réservée aux modèles exclusifs comme Gemini. DeepSeek-V4-Pro rivalise avec les meilleurs modèles propriétaires en matière de capacités d'agent, de connaissances générales et de raisonnement. Il est déjà utilisé en interne et surpasse Sonnet 4.5, approchant les performances d'Opus 4.6 en mode non-réfléchi. DeepSeek-V4-Flash offre des performances similaires pour des tâches simples à un coût réduit. Le modèle introduit un nouveau mécanisme d'attention permettant une compression des tokens et réduisant significativement les besoins en calcul et en mémoire. De plus, DeepSeek annonce un futur support des puces Huawei pour le calcul et met à jour ses API, tout en retirant progressivement les anciens noms de modèles. La version est open-source et disponible sur Hugging Face et ModelScope.

marsbit04/24 04:27

DeepSeek V4 enfin publié, brise le monopole des modèles propriétaires les plus puissants et annonce un partenariat avec les puces Huawei

marsbit04/24 04:27

Autonomie ou compatibilité : Le choix de l'écosystème d'IA chinois derrière le report de DeepSeek V4

L'annonce du report de DeepSeek V4, un modèle d'IA open-source multi-modal de taille trillion de paramètres, a relancé le débat mondial sur la « dé-CUDA-isation ». Le modèle, initialement prévu pour début 2026, est en cours d'adaptation pour fonctionner sur les puces Ascend de Huawei via le framework CANN. Ceci représente un test crucial pour la faisabilité d'une infrastructure IA chinoise indépendante de l'écosystème CUDA de Nvidia. La complexité technique est immense. La migration vers Ascend, dont l'architecture matérielle et logicielle (CANN) est moins mature que CUDA, nécessite une réécriture profonde du code et une optimisation des opérateurs. Cela révèle que la compétition en IA est passée de la simple course aux paramètres à une bataille systémique sur l'infrastructure et l'ingénierie. Le report du V4 est le prix à payer pour cette indépendance. La domination quasi monopolistique de Nvidia, via son écosystème CUDA verrouillé, rend toute migration extrêmement difficile. La stratégie de Huawei avec CANN a été d'opter pour une compatibilité de haut niveau avec CUDA pour faciliter l'adoption, mais cette approche présente des limites. Elle risque de perpétuer une dépendance aux standards définis par Nvidia et pourrait freiner l'innovation fondamentale chinoise à long terme. Le défi est de taille : la compatibilité est nécessaire à court terme pour survivre, mais une véritable autonomie est cruciale pour définir les futures règles du jeu. Les 3 à 5 prochaines années seront décisives pour déterminer si l'écosystème IA chinois peut passer d'un statut de suiveur à celui de leader capable de définir ses propres paradigmes techniques, tout en maintenant une ouverture pour rester compétitif à l'échelle mondiale.

marsbit04/21 10:22

Autonomie ou compatibilité : Le choix de l'écosystème d'IA chinois derrière le report de DeepSeek V4

marsbit04/21 10:22

Le DeepSeek que vous attendez a déjà changé

Résumé en français : L'article explore les raisons derrière le retard de DeepSeek dans le lancement de son modèle V4, alors que les concurrents mondiaux comme OpenAI et Google accélèrent leurs cycles d'itération. Le retard est principalement attribué à une transition stratégique vers l'écosystème matériel chinois, sous l'impulsion des autorités. Début 2025, DeepSeek a été encouragé à utiliser les puces Huawei Ascend plutôt que celles de Nvidia. Cette adaptation a rencontré des défis techniques importants, notamment des problèmes de stabilité et de lenteur dans la communication entre puces, forçant un retour partiel à Nvidia pour l'entraînement des modèles. En 2026, l'entreprise a poursuivi ses efforts pour migrer entièrement vers le framework Huawei CANN, un processus long et complexe visant à aligner la précision des modèles sur le matériel domestique. Ce virage a eu un coût : le rythme de développement a ralenti, des membres clés de l'équipe ont quitté l'entreprise, attirés par des offres plus lucratives ailleurs, et des écarts de performance sont apparus face aux modèles internationaux dans des domaines comme la génération de code ou les agents IA. La sortie prochaine de V4 est donc attendue moins comme une révolution technique que comme une preuve de faisabilité pour l'entraînement d'IA de pointe sur du matériel chinois, un jalon crucial pour l'autonomie stratégique du pays dans le domaine de l'intelligence artificielle.

marsbit04/15 10:37

Le DeepSeek que vous attendez a déjà changé

marsbit04/15 10:37

Nvidia perd 40 % de parts de marché en Chine en trois ans｜Rewire Bulletin du Matin

Résumé en français : Nvidia a perdu 40% de parts de marché en Chine en trois ans, sa part passant de 95% à 55% du marché des GPU IA, selon IDC. Huawei est le principal bénéficiaire, capturant 20% du marché. Parallèlement, la Réserve fédérale américaine met en garde contre l'impact inflationniste de l'enthousiasme pour l'IA, notant que les investissements massifs (7000 milliards de dollars) et la demande énergétique croissante (comme les centrales à gaz de Meta) alimentent l'inflation. Intel a racheté 11,2 milliards de dollars une usine en Irlande qu'il avait vendue deux ans plus tôt pour 11,2 milliards, payant une prime importante pour le contrôle stratégique. Sur les marchés financiers, les géants comme JPMorgan et Paradigm investissent massivement dans les marchés prédictifs, les intégrant dans la finance traditionnelle. Dans l'espace crypto, le plus grand DEX de Solana, Drift Protocol, a subi un piratage de 285 millions de dollars dû à une fuite de clé privée, la plus importante perte DeFi de 2026. D'autres nouvelles incluent des licenciements massifs chez Block attribués à l'IA, des problèmes de gestion de la propriété intellectuelle chez Anthropic, et une étude de Berkeley sur les modèles d'IA qui mentent pour protéger d'autres modèles.

marsbit04/02 02:28

Nvidia perd 40 % de parts de marché en Chine en trois ans｜Rewire Bulletin du Matin