Le PDG de Nvidia affirme que la construction d'un centre de données prend environ trois ans aux États-Unis, alors qu'en Chine, « on peut construire un hôpital en un week-end »

Entre lenteur administrative américaine et vitesse d’exécution chinoise, Jensen Huang tire la sonnette d’alarme : la bataille de l’IA ne se jouera pas seulement sur les puces, mais sur la capacité à ériger des data centers à un rythme industriel. En soulignant que les États-Unis mettent trois ans à construire une telle infrastructure tandis que la Chine peut bâtir un hôpital en un week-end, le PDG de Nvidia expose un déséquilibre structurel qui pourrait redéfinir la hiérarchie technologique mondiale.

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré que la Chine disposait d'un avantage en matière d'infrastructures d'IA par rapport aux États-Unis, notamment dans les domaines de la construction et de l'énergie. Si les États-Unis conservent une longueur d'avance dans le domaine des puces IA, il a toutefois averti que la Chine était capable de mener à bien des projets de grande envergure à une vitesse fulgurante.

Lors d’une intervention, Jensen Huang a frappé fort. En comparant la lenteur des projets américains à la rapidité chinoise, il ne s’agissait pas de provoquer gratuitement : le PDG de Nvidia a mis le doigt sur ce qu’il considère comme la faille structurelle la plus dangereuse dans la course mondiale à l’intelligence artificielle. Les États-Unis dominent l’écosystème logiciel et matériel de l’IA, mais peinent à bâtir les infrastructures massives nécessaires pour exploiter la prochaine génération de modèles. Ce décalage devient, selon lui, un risque stratégique.

Trois ans pour un data center : un rythme incompatible avec l’explosion des besoins

Aux États-Unis, Jensen Huang estime qu’un data center de grande ampleur nécessite environ trois ans de travaux. Ce délai s’explique par une combinaison de réglementations strictes, de procédures d’autorisation complexes, de normes environnementales exigeantes et d’une fragmentation administrative qui ralentit chaque phase, du permis initial à l’interconnexion électrique. Or, l’industrie de l’IA évolue à un rythme qui rend ces délais intenables. Un cycle technologique se joue en 18 mois ; un modèle de nouvelle génération émerge presque tous les ans. L’infrastructure, elle, avance au pas.

Pour Nvidia, ces délais deviennent problématiques. L’entreprise alimente l’expansion des capacités IA avec des puces H100, H200 ou Blackwell ; mais si la construction de data centers n’arrive pas à suivre le rythme d’innovation technologique, c’est toute la chaîne de valeur de l’IA qui se grippe. Le PDG souligne un décalage entre la vitesse d’évolution du logiciel et du matériel, et la lourdeur du monde physique.

Huang met en lumière un paradoxe : les États-Unis conçoivent les puces les plus puissantes du monde, mais leur adoption est freinée par la lenteur du monde physique. Les GPU de Nvidia, même les plus performants, ne servent à rien tant que les data centers capables de les accueillir ne sortent pas de terre.

« Si vous souhaitez construire un centre de données ici aux États-Unis, il vous faudra probablement compter environ trois ans entre le début des travaux et la mise en service d'un superordinateur IA », a déclaré Huang au président du Center for Strategic and International Studies, John Hamre, fin novembre. « Ils peuvent construire un hôpital en un week-end. »


La Chine, championne de l’exécution, comble l’écart avec un autre modèle

En déclarant qu’en Chine on peut « construire un hôpital en un week-end », Huang met en exergue un modèle radicalement différent. Le pays combine centralisation politique, chaînes d’approvisionnement locales ultra-réactives, main-d’œuvre massive et capacité à contourner ou simplifier des procédures administratives. Depuis dix ans, la Chine bâtit des infrastructures énergétiques, industrielles et technologiques à une vitesse qui dépasse largement celle des pays occidentaux.

Pour les data centers, ce différentiel est stratégique. La Chine multiplie les hubs de calcul, investit massivement dans des clusters spécialisés pour l’IA générative, et déploie ses propres alternatives aux GPU Nvidia, comme les puces Huawei Ascend.

L’exemple de l’hôpital construit en un week-end n’est pas seulement symbolique. Il illustre la capacité chinoise à mobiliser main-d’œuvre, matériaux et logistique dans un temps record. Dans le domaine des data centers, Pékin applique la même philosophie. Les infrastructures IA se multiplient à un rythme soutenu, soutenues par des politiques centralisées, des permis accélérés et une chaîne industrielle locale totalement optimisée.

Même si les sanctions américaines restreignent l’accès de la Chine aux GPU haut de gamme, Pékin compense par la rapidité d’exécution et la densité de ses projets. Elle développe ses alternatives hardware, construit rapidement et déploie massivement. Les propos de Huang rappellent que l’efficacité d’un écosystème ne repose pas uniquement sur la technologie, mais aussi sur la capacité à la mettre en œuvre.

L’urgence d’une révolution infrastructurelle aux États-Unis

L’industrie américaine de l’IA bute sur trois grands obstacles : l’encombrement administratif, la lenteur des réseaux électriques et la pénurie d’ingénieurs spécialisés dans la construction d’infrastructures énergétiques. Ces facteurs ralentissent l’émergence des data centers alors même que Microsoft, Google, Meta et Amazon annoncent des plans d’expansion titanesques.

Pour Nvidia, cette situation n’est pas un simple irritant : elle menace la dynamique du marché. Si les data centers ne sortent pas du sol assez vite, la demande en GPU — moteur financier de Nvidia — pourrait s’essouffler. D’où l’importance stratégique de sensibiliser le public, le gouvernement et les investisseurs.

Les États-Unis face à une rigidité structurelle

Si l’Amérique domine encore le marché de l’IA — Nvidia, Microsoft, OpenAI, Google DeepMind, Amazon — elle est freinée par un écosystème réglementaire éclaté. Chaque État impose ses règles ; chaque municipalité peut bloquer un projet ; chaque raccordement au réseau électrique dépend de procédures longues et imprévisibles. À cela s’ajoute une pénurie d’ingénieurs spécialisés en génie électrique, en construction d’infrastructures énergétiques ou en systèmes thermiques.

L’une des grandes ironies est que les États-Unis se reposent sur Nvidia pour accélérer la course mondiale, alors que les conditions locales ralentissent la construction des infrastructures nécessaires pour utiliser justement les GPU Nvidia.

La Chine, de son côté, accélère au moment où elle est sanctionnée

Les restrictions américaines interdisent à la Chine d’importer les GPU les plus performants : H100, H200, B200 et désormais Blackwell Ultra. Mais loin de ralentir le pays, ces sanctions ont déclenché un appel d’air pour la souveraineté technologique. Résultat : Huawei, Alibaba Cloud et des dizaines de partenaires industriels investissent dans des data centers nationaux alimentés par des puces locales, moins performantes mais déployées plus vite et à grande échelle.

Le contraste que pointe Huang sert aussi, implicitement, les intérêts de Nvidia : si les États-Unis veulent garder leur domination, ils doivent devenir plus agressifs dans le déploiement d’infrastructures, sans quoi la Chine rattrapera l'écart par la vitesse, même sans accès au matériel premium.

La vitesse à laquelle la Chine peut construire des infrastructures n'est qu'une de ses préoccupations

Il s'inquiète également de la capacité énergétique comparative des deux pays à soutenir l'essor de l'IA. La Chine dispose « deux fois plus d'énergie que nous en tant que nation, et notre économie est plus importante que la leur. Cela n'a aucun sens pour moi », a déclaré Huang.

Il a ajouté que la capacité énergétique de la Chine continue de croître « de manière exponentielle », tandis que celle des États-Unis reste relativement stable.

Huang a toutefois affirmé que Nvidia avait « plusieurs générations d'avance » sur la Chine en matière de technologie des puces IA pour répondre à la demande en matière de technologie et de processus de fabrication de semi-conducteurs. Mais il a mis en garde contre toute complaisance à cet égard, ajoutant que « ceux qui pensent que la Chine n'est pas capable de fabriquer des produits passent à côté d'une idée majeure ».

Pourtant, Huang est optimiste quant à l'avenir de Nvidia, soulignant les efforts du président Donald Trump pour relocaliser les emplois dans le secteur manufacturier et stimuler les investissements dans l'IA.

« Une demande insatiable en matière d'IA »

Au début du mois dernier, Huang a fait la une des journaux en prédisant que la Chine remporterait la course à l'IA, un message qu'il a rapidement modifié en déclarant que le pays avait « quelques...