La guerre technologique entre la Chine et les États-Unis prend une nouvelle dimension. Après les serveurs d’IA, ce sont désormais les robots humanoïdes qui sont au coeur d’une transition accélérée vers les puces domestiques. Les grandes entreprises chinoises du secteur font front commun pour s’affranchir de la dépendance à NVIDIA.
Un tiers du coût d’un robot, c’est la puce
Le chiffre parle de lui-même. Selon UBTech, les composants électroniques d’origine étrangère, NVIDIA en tête, représentent jusqu’à un tiers du coût total de production d’un robot humanoïde chinois. Dans un marché où la guerre des prix bat son plein, c’est une contrainte qui devient vite insupportable.
C’est pour cette raison qu’UBTech a créé une coentreprise avec MetaX, un concepteur chinois de GPU, pour développer et produire en masse des puces dédiées à l’IA physique. L’objectif : embarquer nativement l’intelligence du robot, sans dépendre du cloud ni des exportateurs américains.
Agibot et Tars : deux approches, une même direction
Chez Agibot, révélé au WAIC 2026 à Shanghai, la démarche est plus progressive. La startup travaille en parallèle avec plusieurs fabricants de puces chinoises. Elle a déjà intégré des microcontrôleurs (MCU) domestiques dans les modules de contrôle du cervelet et des articulations de ses robots. Conçus à l’origine pour l’automobile, ces composants offrent un premier niveau d’indépendance.
La startup Tars, fondée par d’anciens ingénieurs d’Huawei et Baidu spécialisés en conduite autonome, va encore plus loin. Son prochain robot industriel, le modèle A3, sera équipé d’une puce edge AI chinoise à 560 TOPS (tera opérations par seconde). Le robot traitera ses flux de perception et de décision directement à bord, sans latence réseau.
CUDA : le vrai verrou à déverrouiller
Malgré ces avancées, les analystes tempèrent l’enthousiasme. Le problème n’est pas uniquement la performance brute des puces chinoises, encore inférieure aux dernières gammes NVIDIA. L’enjeu majeur, c’est l’écosystème logiciel. Les algorithmes embarqués dans les robots chinois ont été développés et optimisés pour CUDA, la plateforme propriétaire de NVIDIA. Migrer vers une autre architecture demande des mois de travail et des coûts supplémentaires qui peuvent annuler les économies réalisées sur le hardware.
Ce n’est pas un obstacle insurmontable. C’est le même défi qu’a relevé l’industrie des serveurs IA ces deux dernières années, où les alternatives chinoises à NVIDIA ont progressivement grignoté des parts de marché dans les datacenters. La robotique pourrait suivre la même trajectoire, avec un décalage de quelques années.
Ce qui est certain : la Chine ne veut plus que ses robots dépendent de puces que Washington pourrait décider de couper du jour au lendemain. La leçon des sanctions sur Huawei a été retenue.
