Lors d’une conférence organisée par le Centre d’études stratégiques et internationales le 3 décembre 2025, Jensen Huang, PDG de Nvidia, a exposé les raisons pour lesquelles les États-Unis accusent un retard par rapport à la Chine dans certains domaines technologiques. Si les États-Unis disposent d’une supériorité technique dans la conception des puces pour l’intelligence artificielle, la capacité de déploiement et les infrastructures ralentissent leur mise en œuvre, creusant ainsi l’écart avec la Chine.
Retard américain dans le déploiement des infrastructures IA
Selon Jensen Huang, Nvidia conserve plusieurs générations d’avance sur la Chine en matière de puces IA et de semi-conducteurs. Pourtant, la mise en œuvre concrète de cette technologie est beaucoup plus lente. Il déclare qu’aux États-Unis, la construction et la mise en service d’un centre de données capable d’accueillir un superordinateur IA nécessitent environ trois ans. Cette lenteur contribue au retard des États-Unis par rapport à la Chine dans le déploiement opérationnel de l’IA.
Pour lui, certaines installations stratégiques ou hôpitaux chinois peuvent être érigés en un week-end, ce qui permet au pays asiatique de transformer rapidement ses ressources en projets fonctionnels. Cette différence de vitesse accentue le décalage entre les deux puissances malgré l’avantage technique américain avancé par Huang.
Rôle central de Nvidia et puissance économique des USA
Depuis sa création en 1993, Nvidia s’est imposée comme un leader mondial des GPU et des plateformes d’intelligence artificielle, fournissant le matériel qui alimente la plupart des supercalculateurs et des modèles IA avancés.
Jensen Huang a aussi mis en lumière un paradoxe : malgré une économie américaine plus vaste et la Chine disposant de deux fois plus d’énergie, les infrastructures aux États-Unis progressent beaucoup plus lentement. Selon lui, ce décalage entre des ressources considérables et une capacité opérationnelle limitée explique en partie pourquoi les États-Unis accusent un certain retard dans le déploiement de l’intelligence artificielle.
