DeepSeek V5 : pré-entraînement sur 160 000 puces Huawei Ascend

Ce qui s'est passé

Selon des informations publiées le 3 novembre 2026 par plusieurs médias financiers chinois et relayées par des sources internationales comme WCCFtech, Emergent.sh et Digital Citizen, DeepSeek préparerait le pré-entraînement de son modèle V5 sur une infrastructure composée d'au moins 160 000 puces Huawei Ascend 950DT. Ces informations, citant des sources anonymes de la chaîne industrielle, n'ont pas été confirmées officiellement par DeepSeek ni par Huawei. Elles constituent néanmoins une évolution stratégique majeure si elles se vérifient.

L'infrastructure envisagée reposerait sur les Atlas SuperPoDs de Huawei, des racks de calcul haute densité intégrant les puces Ascend. Le datacenter concerné serait situé en Mongolie intérieure et afficherait une puissance installée d'1 GW — une capacité colossale qui témoigne de l'ampleur des investissements consentis. Pour comparaison, les grands hyperscalers américains (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) déploient des datacenters similaires, mais il est exceptionnel qu'un laboratoire d'IA indépendant dispose de ressources de cette échelle.

Le calendrier envisagé est ambitieux. Le pré-entraînement pourrait débuter dès la fin 2026, ce qui correspond à la fenêtre commerciale cible de Huawei pour le lancement de sa puce Ascend 950DT. La simultanéité de la disponibilité des puces et du lancement du projet de pré-entraînement laisse peu de marge en cas de retard côté Huawei. D'après les analystes de Cellcog.ai, le modèle DeepSeek V5 lui-même serait attendu en 2027.

Un élément important de contexte : DeepSeek a ouvert le code de son infrastructure Ascend fin septembre 2026. Cette publication de composants logiciels pour l'écosystème Ascend a été interprétée à l'époque comme une préparation à une utilisation plus large de ces puces. Elle a également bénéficié à la communauté open source chinoise travaillant sur l'IA, qui cherche à construire des alternatives aux outils CUDA d'Nvidia — dont l'accès depuis la Chine est complexifié par les restrictions américaines à l'export de semi-conducteurs.

La décision de migrer vers Huawei pour le pré-entraînement constitue un changement de paradigme par rapport aux modèles précédents. DeepSeek avait principalement utilisé les puces Ascend pour l'inférence — c'est-à-dire l'exécution des modèles en production — tandis que l'entraînement avait jusqu'à présent reposé sur des GPU Nvidia H800, une version des H100 homologuée pour l'export vers la Chine avant que les restrictions ne se durcissent davantage. Des sources citées par CryptoBriefing indiquent que des tentatives précédentes d'entraîner des modèles sur Ascend avaient rencontré des problèmes de stabilité, ce qui rend ce projet encore plus ambitieux techniquement.

La puce Ascend 950DT est présentée par Huawei comme une alternative compétitive aux GPU de pointe d'Nvidia. Selon certains benchmarks publiés par des sources proches de Huawei, quatre Ascend 950 permettraient d'égaler les performances d'une puce Nvidia. Cette affirmation est difficile à vérifier de façon indépendante, et les benchmarks d'inférence ne se traduisent pas nécessairement par des performances équivalentes en entraînement, qui est un workload bien différent imposant des contraintes spécifiques de bande passante mémoire et de communication inter-nœuds.

DeepSeek s'est fait connaître début 2025 avec la publication de son modèle R1, qui avait provoqué une onde de choc dans l'industrie en démontrant qu'il était possible de produire des performances de pointe avec des ressources bien inférieures à celles des laboratoires américains. Depuis, l'entreprise a continué à publier des modèles ouverts très performants — R2, V3, puis plusieurs variantes spécialisées — tout en maintenant une philosophie d'efficacité computationnelle. L'ambition derrière V5 semble cependant d'une tout autre échelle, s'alignant davantage sur les modèles d'entraînement massif de Google ou d'OpenAI.

Pour la géopolitique technologique, ce projet symbolise l'aboutissement de la stratégie chinoise de souveraineté IA. Depuis 2022, les restrictions américaines à l'export de semi-conducteurs avancés vers la Chine ont progressivement privé les entreprises chinoises de l'accès aux GPU Nvidia H100 et A100. La réponse de l'écosystème chinois — Huawei pour les puces, SMIC pour la fabrication, et des laboratoires comme DeepSeek — a été de construire une alternative domestique. Si V5 démontre qu'un grand modèle de frontière peut être entraîné sur une infrastructure entièrement chinoise, il s'agit d'un accomplissement technique et stratégique de premier ordre.

Pourquoi c'est important

Pour les acteurs européens et américains du secteur IA, cette évolution modifie fondamentalement le paysage concurrentiel. Jusqu'à présent, les restrictions à l'export sur les GPU Nvidia constituaient un avantage structurel pour les laboratoires occidentaux : même si DeepSeek produisait des modèles efficaces, il opérait avec un handicap matériel. Si Huawei parvient à proposer une alternative crédible pour l'entraînement de grands modèles, cet avantage disparaît. L'enjeu n'est pas seulement technologique — c'est l'efficacité de la politique d'export control américaine qui est remise en question.

Pour les entreprises qui déploient des modèles en production, DeepSeek V5 représente potentiellement un concurrent open source de très haute performance. Les précédents modèles de DeepSeek ont régulièrement surpris les benchmarks, et V5 — entraîné à une échelle bien supérieure — pourrait remettre en question la prédominance des modèles propriétaires d'OpenAI, Anthropic ou Google pour certains cas d'usage. Les DSI qui adoptent une stratégie multi-modèles devraient suivre de près l'évolution de ce projet.

D'un point de vue cybersécurité, la prolifération de grands modèles d'IA ouverts entraîne aussi des risques spécifiques. Les modèles DeepSeek précédents avaient fait l'objet de recherches montrant des contournements de leurs garde-fous de sécurité plus faciles que sur des modèles propriétaires. Un V5 encore plus puissant et open source amplifie ces préoccupations : il pourrait être utilisé pour générer des contenus malveillants, automatiser des attaques de phishing sophistiquées ou accélérer des recherches dans des domaines sensibles. Les équipes de sécurité devront anticiper l'utilisation offensive de ces capacités.

Enfin, l'enjeu pour l'industrie des semi-conducteurs est considérable. Si DeepSeek valide l'Ascend 950DT comme puce d'entraînement pour des modèles de frontière, cela constitue une référence publique précieuse pour Huawei, qui cherche à s'imposer comme alternative à Nvidia dans un marché mondial estimé à plusieurs centaines de milliards de dollars. Les acteurs de l'infrastructure IA — NVIDIA, AMD, Intel, mais aussi les constructeurs de datacenters et les fournisseurs cloud — devront intégrer cette nouvelle dynamique concurrentielle dans leurs projections stratégiques.

Ce qu'il faut retenir

• DeepSeek préparerait le pré-entraînement de son modèle V5 sur 160 000 puces Huawei Ascend 950DT, marquant un basculement vers une infrastructure IA 100 % chinoise indépendante des GPU Nvidia.
• Ce projet symbolise l'aboutissement de la stratégie de souveraineté IA de la Chine face aux restrictions américaines à l'export de semi-conducteurs.
• Si V5 atteint des performances de frontière, les restrictions à l'export perdront une grande partie de leur efficacité, ce qui pourrait accélérer leur renforcement ou contraindre une révision de la stratégie occidentale en matière de contrôle technologique.