Les tensions sur l’accès à la mémoire HBM mettent sous pression les accélérateurs d’intelligence artificielle chinois, notamment les futurs Huawei Ascend 950DT et Cambricon 690. Le problème dépasse donc la conception du processeur : pour faire fonctionner efficacement une puce d’IA, il faut aussi une mémoire très rapide, disponible en quantité suffisante et au bon prix.
Cette dépendance intervient alors que la demande des centres de données pour l’IA s’intensifie, que l’offre de mémoire est fortement concentrée et que les États-Unis contrôlent certaines catégories de HBM. La Chine développe ses propres solutions, mais la production annoncée de CXMT reste décrite comme limitée.
La HBM devient le nouveau goulot d’étranglement
Les informations disponibles font état d’une pression sur les prix indiqués de plusieurs accélérateurs chinois. Le Huawei Ascend 950DT et le Cambricon 690 sont au cœur de cette évolution : le premier est associé à une disponibilité attendue au quatrième trimestre 2026, tandis que le second reste un produit à venir dans les éléments disponibles.
Il ne s’agit pas de tarifs publics présentés par Huawei ou Cambricon. Les niveaux exacts et les hausses évoquées concernent des indications commerciales rapportées, pas une grille officielle destinée à tous les clients. Cette nuance compte, surtout pour des composants vendus dans le cadre de contrats industriels.
Le mécanisme, lui, est plus clair. Une puce d’IA ne travaille pas seule : elle doit alimenter ses calculs avec de vastes volumes de données. Si la mémoire qui l’accompagne devient rare ou plus coûteuse, l’ensemble de l’accélérateur peut perdre en compétitivité économique, même lorsque le processeur lui-même est conçu et fabriqué en Chine.
Pourquoi cette mémoire est essentielle aux accélérateurs IA
La HBM, pour High Bandwidth Memory, est une forme de DRAM dont les couches sont empilées verticalement. Elle est placée au plus près de l’accélérateur afin de transférer rapidement les données nécessaires à l’entraînement et à l’inférence des grands modèles d’IA.
Imaginez un atelier dans lequel le processeur serait l’équipe d’ingénieurs et la HBM, l’étagère de pièces située juste à côté de la chaîne de montage. Éloigner l’étagère ou ralentir les livraisons ne change pas les compétences des ingénieurs, mais réduit le rythme de production. Dans un centre de données, cette friction se traduit par une pression sur le coût et la capacité des systèmes.
C’est ce qui rend la HBM stratégique : concevoir un accélérateur domestique ne suffit pas à supprimer la dépendance à l’ensemble de la chaîne mémoire.
Un marché HBM concentré autour de trois fournisseurs
Au deuxième trimestre 2026, les revenus mondiaux de la HBM se répartissaient principalement entre SK hynix, Samsung et Micron. Les parts mesurées étaient respectivement de 50 %, 33 % et 18 %.
| Entreprise | Part des revenus HBM mondiaux, T2 2026 | Part des revenus DRAM mondiaux, T2 2026 | Rôle dans le dossier |
| SK hynix | 50 % | 25 % | Premier fournisseur mesuré de HBM |
| Samsung | 33 % | 38 % | Deuxième fournisseur mesuré de HBM |
| Micron | 18 % | 24 % | Troisième fournisseur mesuré de HBM |
| CXMT | Non indiquée | 10 % | Présence établie dans la DRAM ; échelle HBM non établie |
Ces chiffres ne décrivent pas tous le même marché. Les 50 %, 33 % et 18 % concernent les revenus HBM, tandis que les 10 % de CXMT concernent les revenus mondiaux de la DRAM au sens large. Impossible, donc, de transformer mécaniquement la part DRAM de CXMT en part HBM.
Les trois parts HBM totalisent 101 % : c’est l’effet normal de l’arrondi, pas une quatrième catégorie cachée ni une allocation exacte du marché.
Contrôles américains et demande des centres de données
Le 2 décembre 2024, le Bureau of Industry and Security — le BIS — a annoncé des contrôles visant certaines HBM d’origine américaine ainsi que certaines HBM fabriquées à l’étranger et soumises aux règles américaines d’exportation. Cette décision ne constitue pas une interdiction générale de tous les produits mémoire ni de tous les échanges de HBM.
En parallèle, la demande des centres de données augmente sous l’effet des charges de travail liées à l’IA. La pression vient donc de plusieurs directions : besoins croissants en mémoire pour l’IA, réallocation de capacités vers les produits les plus avancés et accès plus compliqué à certaines technologies.
C’est cette combinaison qui rend la situation délicate pour les fabricants chinois. Même lorsque des circuits d’approvisionnement alternatifs existent, ils peuvent modifier fortement l’économie finale d’un accélérateur.
La réponse chinoise reste à petite échelle
CXMT aurait commencé à produire de la HBM3E en petites quantités. Des essais avec des processeurs de T-Head et de Cambricon sont également rapportés. Cette évolution montre que la Chine travaille sur une filière nationale, mais elle ne suffit pas à établir une production de masse, un rendement industriel, un volume de clients ou des performances comparables à celles des fournisseurs dominants.
La distinction entre DRAM et HBM est encore essentielle ici. CXMT dispose d’une part mesurée de 10 % des revenus mondiaux de la DRAM au deuxième trimestre 2026. Cette présence dans la mémoire classique ne démontre pas une position équivalente dans la HBM.
Les technologies HiBL 1.0 et HiZQ 2.0 sont par ailleurs associées respectivement aux Huawei Ascend 950PR et Huawei Ascend 950DT. Leur origine industrielle n’est pas précisée publiquement dans les éléments disponibles, ce qui ne permet pas d’en déduire une fabrication domestique.
Ce que cela change pour les alternatives à Nvidia
La leçon dépasse les modèles Huawei et Cambricon. Une stratégie d’indépendance dans les accélérateurs IA doit maîtriser plusieurs étages à la fois : le processeur, le conditionnement avancé, la mémoire HBM, les outils de fabrication et l’accès aux capacités industrielles.
La Chine avance sur plusieurs de ces fronts, et CXMT travaille déjà sur la HBM3E selon les informations rapportées. Mais entre une production en petites quantités et une chaîne capable d’alimenter largement des centres de données, l’écart reste considérable.
Pour les acheteurs d’infrastructures IA, le point à surveiller n’est donc pas seulement la fiche technique de l’accélérateur. Il faut aussi regarder la disponibilité de la HBM, la stabilité de l’approvisionnement et la capacité à produire l’ensemble du système à un coût soutenable. La mémoire voisine du processeur est devenue une pièce centrale de la bataille industrielle.
