NVIDIA impose des ventes H200 AI aux clients chinois : paiement d’abord, pas de remboursements

NVIDIA met en place une nouvelle stratégie concernant la vente de sa puce H200 AI en Chine, exigeant des clients locaux un paiement intégral à l’avance.

NVIDIA veut se couvrir contre l’incertitude du marché chinois

Le marché chinois pour NVIDIA a connu des changements significatifs ces derniers mois, avec des événements marquants qui ont ajouté de l’incertitude pour ses fournisseurs. Par exemple, après la levée de l’interdiction sur les H200 AI chips, la Chine a restreint l’accès à ses hyperscalers par le biais d’enquêtes réglementaires. Afin de se prémunir contre ces incertitudes, NVIDIA impose aux clients de régler l’intégralité de leurs commandes à l’avance, sans possibilité d’annulations.

Les exigences strictes de paiement soulignent l’équilibre délicat auquel NVIDIA doit faire face pour tirer parti de la demande croissante en Chine tout en gérant l’incertitude réglementaire.

– Reuters

Cette démarche est logique, car NVIDIA doit assurer un flux de commandes stable pour le H200 AI chip en prévision d’une demande imminente. Des reports indiquent que les géants de l’IA en Chine souhaitent commander jusqu’à deux millions de puces, bien au-delà de l’inventaire actuel de NVIDIA. Pour relancer ses chaînes de production, l’entreprise cherche à sécuriser des engagements clients par le biais de paiements complets à l’avance.

Néanmoins, cette politique pourrait poser des problèmes aux clients chinois, le gouvernement pouvant modifier les règles rapidement, impactant l’accès aux H200 AI chips. De plus, la capacité de ces puces s’intègre dans la chaîne d’approvisionnement alors que NVIDIA se concentre sur Blackwell Ultra et Vera Rubin. Pour des fournisseurs comme TSMC, répondre à la demande de Hopper représente un vrai défi, nécessitant une augmentation de la production des nœuds comme le 4nm.

Les géants chinois de l’IA n’ont guère d’options, étant dans le besoin urgent des semi-conducteurs haut de gamme de NVIDIA pour progresser dans leurs modèles avancés. Ainsi, ils doivent se plier aux exigences de NVIDIA.