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L'ère de la compétition pour la suprématie en IA : conception d'une alliance de calcul pour le camp de la liberté et stratégies pour la Corée afin de garantir son autonomie stratégique
Résumé général
Executive Summary
La compétition pour la suprématie en IA évolue au-delà d'une simple lutte pour la supériorité technologique pour devenir un conflit géopolitique complexe à l'intersection des chaînes d'approvisionnement mondiales, des alliances de sécurité et de la souveraineté des données. Alors que les États-Unis détiennent environ 75 % de la capacité de calcul mondiale en IA, des plans concrets émergent pour une « alliance de calcul IA » centrée sur les pays alliés du camp de la liberté. La Corée, Taïwan et le Japon dominent pratiquement la chaîne de valeur du matériel essentiel à l'IA, y compris la HBM, ce qui leur confère un pouvoir de négociation considérable en tant que fournisseurs stratégiques dans une alliance dirigée par les États-Unis. Cependant, ils sont également confrontés à une position ambiguë, subissant des pressions pour choisir un camp entre les politiques de contrôle technologique des États-Unis et leurs liens économiques avec la Chine. Dans une structure où la coopération et le contrôle coexistent, comme le montre le cas du blocage de l'accès étranger d'Anthropic, les alliés doivent non seulement choisir un camp, mais aussi faire preuve d'une autonomie stratégique sophistiquée, qui comprend l'exploitation stratégique de leur position centrale dans la chaîne d'approvisionnement, la construction de réseaux de coopération IA multicouches et le renforcement de leurs capacités d'autosuffisance technologique en IA. En particulier, la Corée doit utiliser son leadership dans la HBM de Samsung Electronics et SK Hynix, ainsi que ses plans d'investissement massifs dans les semi-conducteurs, pour établir une position de partenaire actif au sein de l'alliance de calcul, tout en maintenant des canaux de coopération indépendants avec l'UE, le Japon et le Sud mondial afin de diversifier les risques géopolitiques liés à la dépendance à l'égard d'un seul camp.
Étape 1 : Analyse de la situation
Compétition pour la suprématie en IA et conception d'une alliance de calcul pour le camp de la liberté : réorganisation du paysage technologique et industriel
Analyse de la situation
1. Contexte et évolution de la question
La compétition pour la suprématie en IA évolue au-delà d'une simple lutte pour la supériorité technologique pour devenir un conflit géopolitique qui redéfinit la sécurité nationale et l'ordre économique. Le point de départ est que les États-Unis ont commencé à bloquer systématiquement l'accès de la Chine aux capacités d'IA avancées en renforçant les contrôles à l'exportation sur les technologies clés de l'IA et les chaînes d'approvisionnement des semi-conducteurs. Dans ce processus, la question de savoir qui contrôle l'infrastructure de calcul de l'IA – GPU, HBM, centres de données, etc. – est devenue une variable clé de la suprématie technologique.
Dans un contexte historique, les États-Unis ont progressivement bloqué l'accès de la Chine aux puces d'IA par le biais des contrôles à l'exportation (EAR) et de l'élargissement de la liste des entités. En réponse, la Chine accélère le développement de ses propres semi-conducteurs d'IA, tels que les puces Huawei Ascend, tout en poursuivant une stratégie d'expansion de ses exportations d'infrastructures d'IA vers les pays du Sud mondial. Cette tendance de découplage technologique entre les États-Unis et la Chine est naturellement devenue la toile de fond qui pousse les alliés du camp de la liberté à rechercher la construction d'une infrastructure de calcul IA commune, c'est-à-dire la conception d'une « alliance de calcul ».
Des changements structurels sont également en cours dans les chaînes d'approvisionnement. La chaîne de valeur du matériel essentiel à l'infrastructure de l'IA – semi-conducteurs de mémoire, substrats, composants optiques, etc. – est pratiquement dominée par la Corée, Taïwan et le Japon [14], et ces pays se retrouvent dans une position de fournisseurs stratégiques qu'aucun des deux camps de la compétition pour la suprématie en IA ne peut facilement abandonner. En particulier, le fait que Samsung Electronics et SK Hynix en Corée aient obtenu le leadership dans la mémoire à large bande passante (HBM), qui résout le problème du goulot d'étranglement de la mémoire dans le calcul de l'IA [5], a considérablement renforcé le pouvoir de négociation de ces pays.
2. Situation actuelle (dernières tendances)
Actuellement, la conception d'une alliance de calcul IA se concrétise simultanément dans plusieurs régions. La stratégie d'expansion de l'infrastructure IA dirigée par les États-Unis se concrétise rapidement grâce à la coopération avec les pays alliés, et NVIDIA est au centre de cette démarche. Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, s'est récemment rendu en Corée et a signé un large accord de coopération pour la construction d'un écosystème d'IA intégré couvrant la mémoire, les centres de données, la robotique et les usines intelligentes [13]. SK Telecom et NVIDIA ont également annoncé un partenariat pour construire un cloud IA de classe gigawatt en Corée [1].
Le gouvernement coréen élève également les investissements dans l'infrastructure IA au rang de stratégie nationale. Samsung Electronics devrait annoncer un plan d'investissement sans précédent de 1 000 billions de KRW dans le domaine des semi-conducteurs d'IA en Corée [15], et le gouvernement envisage de créer un nouveau cluster de semi-conducteurs pour répondre au manque de capacité de production dû à l'essor de l'IA [8]. L'« Alliance Physique IA » de la Corée passe d'un organisme d'élaboration de politiques à une plateforme opérationnelle, approfondissant sa coopération avec NVIDIA [2].
En Europe également, le sentiment d'urgence concernant l'autosuffisance en infrastructure IA s'intensifie. L'UE ne détient actuellement qu'environ 5 % de la capacité de calcul mondiale en IA, tandis que les États-Unis en détiennent environ 75 % [3]. McKinsey prévoit que la demande européenne de centres de données augmentera de plus du triple, passant de 10 GW en 2024 à 35 GW en 2030 [3], ce qui, combiné à la volonté politique de l'Europe de se libérer de sa dépendance à l'égard de l'IA américaine, stimule les discussions sur la construction d'une infrastructure IA indépendante [14]. Pendant ce temps, le Japon construit des cadres de dialogue de coopération en IA avec la France, l'Inde, etc., poursuivant une démarche indépendante visant à réduire sa dépendance excessive à l'égard des technologies américaines et chinoises [11].
Les tensions s'intensifient également sur le front des contrôles à l'exportation. La Maison Blanche a ordonné à Anthropic de cesser tout accès étranger à ses modèles d'IA de pointe [1], ce qui est considéré comme un exemple montrant que même les pays alliés peuvent être exclus de l'accès à la technologie IA américaine. Le ministre néerlandais du Commerce s'est rendu au Congrès américain pour exprimer son opposition au projet de loi MATCH, qui vise à bloquer l'accès des entreprises chinoises de semi-conducteurs aux équipements occidentaux [16], suggérant que les pays alliés commencent à créer des fissures dans le contrôle technologique unilatéral des États-Unis.
3. Acteurs clés et leurs positions/intérêts
États-UnisLes États-Unis cherchent à maintenir leur suprématie en IA en promouvant la construction d'une alliance de calcul utilisant un réseau de pays alliés, tout en renforçant continuellement les contrôles à l'exportation pour empêcher les fuites technologiques vers la Chine. L'intérêt principal des États-Unis est de définir les normes mondiales de l'infrastructure de calcul IA autour de leur propre pays et de rendre les écosystèmes d'IA des pays alliés dépendants de la pile technologique américaine. Cependant, ce processus crée une tension paradoxale de restriction de l'accès technologique aux pays alliés [1].
NVIDIAEn tant qu'entreprise qui détient le standard de facto de l'infrastructure de calcul IA, NVIDIA est le bénéficiaire le plus direct de l'engouement des pays alliés pour la construction d'infrastructures IA. NVIDIA étend son écosystème d'« usines IA » grâce à des partenariats avec des pays alliés, y compris la Corée [13], dans le but de renforcer sa domination de plateforme sur l'ensemble de l'infrastructure IA, au-delà de la simple vente de puces.
CoréeLa Corée occupe une position irremplaçable dans la chaîne d'approvisionnement du matériel IA essentiel, y compris la HBM, et reçoit de fortes demandes de coopération des États-Unis [5][13]. Cependant, en raison du renforcement des contrôles à l'exportation par les États-Unis, les entreprises coréennes sont confrontées au dilemme de voir leur accès au marché chinois restreint [1]. Le gouvernement coréen cherche à renforcer sa position stratégique dans la chaîne d'approvisionnement mondiale de l'IA grâce à des investissements massifs dans les semi-conducteurs et à la construction d'infrastructures IA [8][15].
Union européenneL'UE cherche un équilibre complexe entre la dépendance croissante à l'égard de la technologie IA américaine et sa souveraineté réglementaire, représentée par l'AI Act de l'UE. L'Europe craint d'être assujettie aux valeurs américaines tout en utilisant l'IA américaine [14], et des voix s'élèvent pour s'opposer au contrôle technologique unilatéral des États-Unis, comme le montre le cas des Pays-Bas, qui possèdent ASML [16]. L'Europe poursuit la construction d'une infrastructure IA indépendante, mais est confrontée aux obstacles du coût réel et de l'écart technologique [3].
JaponTout en participant à l'alliance de calcul dirigée par les États-Unis, le Japon poursuit une autonomie stratégique qui ne dépend pas excessivement des États-Unis ou de la Chine en recherchant une coopération multilatérale avec des pays comme la France et l'Inde [11]. Cela s'aligne également sur la tendance des pays du Sud mondial à craindre de devenir des « colonies numériques » des superpuissances de l'IA [11].
Pays du Sud mondialLes pays du Sud mondial cherchent une ligne de « non-alignement » pour éviter de dépendre de l'un ou l'autre camp dans la compétition pour la suprématie en IA [9][10]. Les pays d'Asie du Sud-Est émergent comme de nouveaux hubs pour la chaîne d'approvisionnement des serveurs d'IA [12], augmentant leur pouvoir de négociation stratégique, mais ils subissent également des pressions pour choisir un camp de la part des États-Unis et de la Chine.
4. Résumé des questions clés
Premièrement, le problème de la fragmentation géopolitique de l'infrastructure de calcul IA. Si la conception d'une alliance de calcul par le camp de la liberté se concrétise, l'infrastructure IA sera probablement divisée physiquement et techniquement en un bloc dirigé par les États-Unis et un bloc dirigé par la Chine. Cela pourrait entraîner une fragmentation de l'ensemble de l'écosystème de l'IA, y compris les données d'apprentissage des modèles d'IA, les normes algorithmiques et l'accès aux services cloud.
Deuxièmement, le paradoxe de la restriction de l'accès technologique aux pays alliés. Bien que les États-Unis tentent de lier leurs alliés dans une alliance de calcul, ils adoptent un comportement contradictoire en restreignant l'accès des alliés à la technologie IA américaine par le biais de contrôles à l'exportation renforcés [1]. Cela pourrait nuire à la confiance des alliés et avoir l'effet inverse de favoriser le développement de capacités d'IA indépendantes.
Troisièmement, le conflit entre la souveraineté des données et les normes réglementaires de l'IA. L'approche réglementaire de l'Europe, représentée par l'AI Act de l'UE, et l'approche axée sur l'innovation des États-Unis entrent en conflit, intensifiant les conflits au sein du camp de la liberté concernant les normes de gouvernance de l'IA. La question de savoir quelle norme réglementaire deviendra la norme de facto pour l'industrie mondiale de l'IA est directement liée à la souveraineté technologique.
Quatrièmement, le problème des goulots d'étranglement de l'alimentation électrique et de l'infrastructure physique. L'augmentation rapide de la demande de centres de données d'IA fait de l'infrastructure électrique un nouveau facteur de contrainte dans la chaîne d'approvisionnement [4], ce qui devient une variable clé déterminant la distribution géographique de la capacité de calcul de l'IA. Le déséquilibre entre l'expansion de l'infrastructure IA et l'approvisionnement en électricité s'aggrave particulièrement dans la région asiatique [4].
Cinquièmement, la pression sur les choix stratégiques de la Corée, de Taïwan et du Japon. Ces pays détiennent des maillons clés de la chaîne d'approvisionnement du matériel IA et subissent de fortes pressions pour choisir un camp de la part des États-Unis [14]. Cependant, il est pratiquement impossible pour eux de rompre complètement leurs liens économiques avec le marché chinois, ils sont donc tenus de mener une diplomatie d'équilibre délicate, en maintenant leur autonomie stratégique entre les États-Unis et la Chine tout en s'intégrant au système d'alliance occidentale [9][10].
Étape 2 : Analyse approfondie de la question
Compétition pour la suprématie en IA et conception d'une alliance de calcul pour le camp de la liberté : réorganisation du paysage technologique et industriel
Analyse approfondie de la question
1. Analyse des causes profondes de la question
La cause profonde de la compétition pour la suprématie en IA réside dans le changement de perception selon lequel l'intelligence artificielle n'est plus simplement un domaine d'innovation technologique, mais est devenue une « technologie d'usage général » qui détermine la compétitivité nationale, la puissance militaire et l'ordre économique. Comme les technologies nucléaires ou spatiales par le passé, les États-Unis et la Chine partagent la conviction stratégique que l'IA peut conférer un avantage écrasant et asymétrique à la nation qui la maîtrise en premier. Cette perception est le moteur fondamental qui transforme la compétition technologique en un conflit géopolitique de jeu à somme nulle.
Plus spécifiquement, la concentration extrême de l'infrastructure de calcul IA est une cause majeure. Actuellement, les États-Unis détiennent environ 75 % de la capacité de calcul mondiale en IA, tandis que l'UE ne détient que 5 % [3]. Lorsque l'infrastructure de calcul, la base physique de la capacité d'IA, est concentrée dans un pays spécifique, le droit d'accès à cette infrastructure devient une variable clé qui détermine la relation de pouvoir entre les nations. En effet, le contrôle de chaque couche de la pile d'IA – services cloud, modèles d'IA, puces de semi-conducteurs – détermine la frontière entre la dépendance technologique et l'autonomie.
La répartition géographique de la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs agit également comme une cause profonde. La chaîne de valeur du matériel essentiel à l'infrastructure de l'IA – mémoire à large bande passante (HBM), substrats, composants optiques, semi-conducteurs logiques avancés – est pratiquement dominée par la Corée, Taïwan et le Japon [14]. Cette structure rend la coopération étroite de la chaîne d'approvisionnement avec ces pays alliés indispensable pour que les États-Unis maintiennent leur suprématie en IA. Simultanément, étant donné qu'il est difficile pour ces pays de rompre complètement leurs liens économiques avec la Chine, la question de la chaîne d'approvisionnement se transforme d'un simple problème économique en une équation géopolitique complexe.
Les préoccupations concernant la souveraineté des données et la « colonisation numérique » émergent également comme des causes importantes. En Europe, il existe une conscience croissante du risque que la dépendance à l'égard de la technologie IA américaine puisse éroder les valeurs et l'identité culturelle nationales, qui seraient formées par des modèles d'IA biaisés selon les normes américaines [14]. Le Japon cherche également à réduire sa dépendance excessive à l'égard des technologies américaines et chinoises en établissant de multiples cadres de dialogue de coopération en IA avec la France, l'Inde, etc. [11], ce qui montre que l'obtention de la souveraineté en IA est perçue non seulement comme une question d'intérêt économique, mais aussi comme une question d'identité et d'autonomie nationales.
2. Contexte structurel
Structure politique
Au niveau politique, la concurrence pour la suprématie en matière d'IA s'inscrit dans un cadre plus large de compétition systémique entre le camp de la démocratie libérale et le camp autoritaire. Les États-Unis, considérant le potentiel d'utilisation militaire de la technologie de l'IA comme une menace pour la sécurité, déploient une stratégie visant à bloquer systématiquement l'acquisition par la Chine de capacités d'IA de pointe par le biais de contrôles à l'exportation et de la coopération avec leurs alliés. L'objectif principal de cette stratégie n'est pas simplement d'exclure la Chine, mais de consolider les pays du camp libéral au sein d'un écosystème d'IA dirigé par les États-Unis, afin de prendre une avance en matière de normes technologiques et de règles de gouvernance.
Cependant, ce cadre politique recèle des fissures au sein même des pays alliés. En effet, les mesures de contrôle à l'exportation des États-Unis causent des dommages directs aux entreprises alliées. Il ne s'est écoulé que cinq jours entre l'ordre de la Maison Blanche à Anthropic de cesser complètement l'accès étranger à ses modèles d'IA les plus avancés et l'annonce par SK Telecom et Nvidia d'un partenariat pour construire des clouds d'IA de classe gigawatt en Corée du Sud [1]. Ceci est un exemple symbolique montrant que la logique de sécurité de l'IA des États-Unis peut entrer en conflit avec la stratégie industrielle de l'IA des pays alliés. Les Pays-Bas ont également vivement protesté contre la loi MATCH qui restreint l'exportation d'équipements de lithographie d'ASML, et leur ministre du Commerce s'est rendu à Washington pour persuader le Congrès et le Département du Commerce, une démarche diplomatique inhabituelle [16]. Ainsi, la conception d'une alliance technologique dirigée par les États-Unis recèle des tensions politiques aux points de friction avec les intérêts économiques des pays alliés.
Structure économique
Au niveau économique, la conception d'une alliance pour le calcul d'IA crée une demande d'investissement massive en infrastructures et une dynamique de compétition autour de celle-ci. McKinsey prévoit que la demande de centres de données en Europe passera de 10 GW en 2024 à 35 GW en 2030, soit plus du triple [3], et en Asie, l'essor de la construction de centres de données d'IA fait de l'infrastructure électrique un nouveau facteur de contrainte dans la chaîne d'approvisionnement [4]. Cette énorme demande d'investissement attire les fonds de capital-risque et les fonds d'investissement privés mondiaux en Asie de l'Est, et les startups et entreprises d'infrastructure d'IA en Corée du Sud, au Japon et à Taïwan émergent comme de nouvelles cibles d'investissement [6].
Du point de vue de l'économie de la chaîne d'approvisionnement, les goulets d'étranglement dans l'approvisionnement des composants clés nécessaires à la construction d'infrastructures d'IA créent un levier économique. Les goulets d'étranglement s'étendent au-delà des GPU pour inclure la mémoire, les circuits imprimés, les composants optiques et l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement [14], et le pouvoir de négociation des entreprises sud-coréennes, taïwanaises et japonaises qui dominent l'approvisionnement de ces composants augmente. Le plan d'investissement national de 1 000 milliards de wons de Samsung Electronics [15] et la promotion par le gouvernement sud-coréen de la création d'un nouveau cluster de semi-conducteurs [8] sont interprétés comme des tentatives de saisir cette opportunité économique au niveau de la stratégie nationale. De plus, la tendance des fournisseurs de services cloud à accélérer le développement de leurs propres puces d'IA (ASIC) réorganise le paysage de la coopération dans l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs [7].
Structure sécuritaire
Au niveau sécuritaire, l'alliance de calcul d'IA se forme sur la perception que le contrôle technologique équivaut à la capacité de sécurité. Avec la concrétisation des applications militaires de l'IA — armes autonomes, cyberattaques, guerre de l'information — l'accès à l'infrastructure de calcul d'IA est devenu un élément central de la coopération en matière de sécurité, de manière similaire à la logique des alliances militaires traditionnelles. La proposition des États-Unis d'une « coalition de calcul » visant à construire conjointement des infrastructures d'IA avec leurs alliés peut être considérée comme une tentative de redéfinir la chaîne d'approvisionnement technologique comme une extension de l'alliance de sécurité.
La souveraineté des données est un autre pilier de la structure sécuritaire. Le pays où sont stockées les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA et les modèles eux-mêmes, ainsi que l'entreprise qui les contrôle, sont directement liés aux questions de sécurité telles que la protection des secrets d'État et des données personnelles des citoyens. Le renforcement des cadres réglementaires tels que le règlement européen sur l'IA (EU AI Act) est une expression institutionnelle de cette volonté de garantir la souveraineté des données, formant une structure qui soutient juridiquement la division géopolitique de la chaîne d'approvisionnement technologique de l'IA.
3. Comparaison des précédents historiques et des cas similaires
Le régime de contrôle technologique pendant la guerre froide (COCOM)
Le précédent historique le plus directement comparable à la conception actuelle de l'alliance de calcul d'IA est le Comité de coordination pour le contrôle multilatéral des exportations (COCOM) établi par le camp occidental pendant la guerre froide. Fondé en 1949, le COCOM était un système multilatéral dirigé par les États-Unis où les alliés occidentaux contrôlaient conjointement l'exportation de biens stratégiques et de technologies vers l'Union soviétique et les pays de l'Est. Alors que les articles contrôlés à l'époque étaient des équipements militaires et des technologies à double usage, aujourd'hui, les puces d'IA et l'infrastructure de calcul ont pris leur place. La restriction par les États-Unis de l'exportation de puces Nvidia A100 et H100 vers la Chine et leur demande de participation des alliés peuvent être considérées comme une reproduction moderne du COCOM.
Cependant, des différences cruciales existent également. À l'époque du COCOM, l'Union soviétique n'était pas profondément intégrée à l'économie occidentale, alors qu'aujourd'hui la Chine est un acteur clé de la chaîne d'approvisionnement mondiale et entretient des relations d'interdépendance économique étendues avec les pays alliés. Pour cette raison, comme le montre l'exemple d'ASML aux Pays-Bas [16], les pays alliés sont confrontés à un équilibre beaucoup plus complexe entre la logique de sécurité et les intérêts économiques.
Division de la gouvernance d'Internet (Splinternet)
Un autre cas similaire est la division autour de la gouvernance d'Internet, le phénomène dit du « Splinternet ». Le Grand Pare-feu de Chine et la création du Runet russe ont montré qu'un Internet mondial unique peut se fragmenter le long des frontières géopolitiques. La conception de l'alliance de calcul d'IA peut être comprise comme un processus d'approfondissement de cette division au niveau de l'infrastructure. Il ne s'agit pas simplement de contenu ou de plateformes, mais d'un scénario où l'infrastructure de calcul physique qui entraîne et exploite les modèles d'IA est elle-même divisée par blocs.
Réorganisation de la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs (Accord nippo-américain sur les semi-conducteurs)
L'accord nippo-américain sur les semi-conducteurs des années 1980 (1986, 1991) est également un point de référence historique important. À l'époque, les États-Unis, inquiets de la croissance rapide de l'industrie japonaise des semi-conducteurs, ont conclu des accords imposant des restrictions d'accès au marché et de prix. Ces accords ont entraîné le déclin de l'industrie japonaise des semi-conducteurs et ont marqué le début d'une réorganisation de la chaîne d'approvisionnement, les rôles étant repris par la Corée du Sud et Taïwan. Aujourd'hui, les contrôles américains à l'exportation de semi-conducteurs vers la Chine ont un effet de réorganisation similaire de la chaîne d'approvisionnement, et la Corée du Sud, Taïwan et le Japon émergent comme bénéficiaires [6][14]. Cependant, contrairement au passé, il existe une différence structurelle dans le sens où les États-Unis s'efforcent aujourd'hui d'intégrer ces pays plutôt que de les exclure.
Sécurité énergétique et le régime de l'AIE
L'importance stratégique de l'infrastructure de calcul d'IA peut également être comparée au régime de sécurité énergétique établi après la crise pétrolière des années 1970. Après le choc pétrolier, les pays occidentaux ont créé l'Agence Internationale de l'Énergie (AIE) et ont promu la gestion conjointe des réserves stratégiques de pétrole et la diversification de la chaîne d'approvisionnement énergétique. Aujourd'hui, l'infrastructure de calcul d'IA correspond à « l'énergie numérique », et la conception d'une « coalition de calcul » pour l'acquérir et la gérer conjointement peut être considérée comme la version numérique du régime de l'AIE. En particulier, le fait que l'essor de la construction de centres de données d'IA en Asie fasse de l'infrastructure électrique un nouveau facteur de contrainte dans la chaîne d'approvisionnement [4] montre que le calcul d'IA et la sécurité énergétique convergent effectivement.
4. Variables clés dans le développement des enjeux
Premièrement, la portée des contrôles à l'exportation des États-Unis et la manière dont ils s'appliquent aux alliés. Si les États-Unis appliquent strictement les contrôles à l'exportation de technologies d'IA à leurs alliés, les fissures au sein de l'alliance pourraient s'aggraver. L'exemple de la restriction d'accès étranger aux modèles d'Anthropic [1] et le conflit américano-néerlandais autour de la loi MATCH visant ASML [16] démontrent le risque réel de cette variable. Plus la portée des contrôles à l'exportation s'élargit, plus le risque de défection des alliés augmente, et la cohésion de l'alliance de calcul pourrait s'affaiblir.
Deuxièmement, la vitesse de développement des capacités d'IA autonomes de la Chine. La vitesse à laquelle la Chine obtient des résultats dans le développement de ses propres semi-conducteurs d'IA, tels que les puces Huawei Ascend, est une variable clé déterminant l'efficacité des contrôles à l'exportation dirigés par les États-Unis. Si la Chine parvient à construire une infrastructure d'IA compétitive sans la technologie occidentale, la logique stratégique des contrôles à l'exportation s'affaiblira et l'incitation à la coopération des alliés diminuera.
Troisièmement, le choix de camp des pays du Sud mondial. La tentative du Japon de construire un système de coopération en matière d'IA avec les pays du Sud mondial [11] reflète la perception que le choix de l'infrastructure d'IA de l'un ou l'autre camp, États-Unis ou Chine, par ces pays peut déterminer l'orientation de la compétition pour la suprématie technologique à moyen et long terme. Si le Sud mondial penche vers l'acceptation des exportations d'infrastructures d'IA de la Chine, la portée géographique de l'alliance de calcul du camp libéral sera inévitablement limitée.
Quatrièmement, les contraintes d'électricité et de ressources physiques nécessaires à la construction d'infrastructures d'IA. L'augmentation explosive de la demande de centres de données d'IA fait de l'infrastructure électrique un nouveau goulot d'étranglement [4], et la manière dont cette contrainte sera résolue déterminera la faisabilité de l'alliance de calcul. En particulier, pour les pays européens et asiatiques qui doivent simultanément promouvoir la transition vers les énergies renouvelables et l'expansion des infrastructures d'IA, la question de l'approvisionnement en électricité peut entraîner un conflit de priorités politiques.
Cinquièmement, la convergence ou la divergence des cadres réglementaires de l'IA. Si l'environnement réglementaire, représenté par l'EU AI Act, converge vers des normes communes au sein du camp libéral, la base institutionnelle de l'alliance de calcul sera renforcée. Cependant, si les différences de philosophie réglementaire entre les États-Unis et l'UE persistent, le coût des frictions dans la coopération technologique au sein de l'alliance pourrait augmenter. En particulier, la divergence réglementaire concernant la souveraineté des données et les exigences de transparence des modèles d'IA pourrait entraîner une fragmentation supplémentaire de la chaîne d'approvisionnement de l'IA.
Sixièmement, le positionnement stratégique de la Corée du Sud, de Taïwan et du Japon. La mesure dans laquelle ces pays, qui dominent la chaîne d'approvisionnement matérielle clé de l'IA, s'intégreront profondément dans l'alliance de calcul dirigée par les États-Unis, ou choisiront de maintenir leur autonomie stratégique, est une variable qui déterminera la capacité réelle de l'alliance. La recherche par le Japon d'une coopération multilatérale pour réduire sa dépendance excessive à l'égard des technologies américaines et chinoises [11] est interprétée comme un signal que ces pays cherchent à faire valoir leurs propres intérêts en tant qu'acteurs actifs, et non comme de simples fournisseurs.
5. Mesures de réponse finales recommandées
La concurrence pour la suprématie en matière d'IA et la conception d'une alliance de calcul d'IA du camp libéral : Réorganisation du paysage technologique et industriel
Mesures de réponse finales recommandées
1. Jugement global et mesures de réponse recommandées
La concurrence actuelle pour la suprématie en matière d'IA transcende la simple compétition technologique pour évoluer vers un conflit géopolitique complexe où s'entrecroisent les chaînes d'approvisionnement mondiales, les alliances de sécurité et la souveraineté des données. Les alliés des États-Unis, y compris la Corée du Sud, se retrouvent dans une position double : à la fois fournisseurs stratégiques et cibles de pressions pour choisir un camp. L'exemple du partenariat entre SK Telecom et Nvidia pour un cloud d'IA de classe gigawatt, suivi cinq jours plus tard par l'ordre de la Maison Blanche de cesser complètement l'accès étranger aux modèles d'IA d'Anthropic [1], symbolise le fait que même les alliés ne sont pas à l'abri des politiques de contrôle technologique des États-Unis. Dans une structure où la coopération et le contrôle coexistent, ce qui est demandé aux alliés des États-Unis n'est pas un simple choix de camp, mais l'obtention d'une autonomie stratégique finement conçue.
Sur la base de ce jugement global, les principales orientations de réponse recommandées pour les alliés des États-Unis, en particulier la Corée du Sud, sont constituées de trois axes. Premièrement, l'exploitation stratégique de la position centrale dans la chaîne d'approvisionnementest essentielle. Le fait que la Corée du Sud, Taïwan et le Japon détiennent une position quasi monopolistique dans la chaîne de valeur du matériel d'IA, y compris les HBM [14], constitue une base structurelle permettant à ces pays de participer à l'alliance de calcul dirigée par les États-Unis non pas en tant que simples intégrés, mais en tant que partenaires dotés d'un pouvoir de négociation. Le plan d'investissement national de 1 000 milliards de wons de Samsung Electronics [15] et la création d'un nouveau cluster de semi-conducteurs [8] doivent être poursuivis dans le sens d'une consolidation de cette position, et par là même, il faut développer la capacité de définir activement les conditions et la portée de la coopération technologique.
Deuxièmement, la construction d'un réseau de coopération en IA multicoucheest cruciale. La stratégie du Japon visant à établir des cadres de dialogue de coopération en IA multiples avec la France, l'Inde, etc., afin de réduire sa dépendance excessive à l'égard des technologies américaines et chinoises [11] est un précédent digne de mention. La Corée du Sud devrait également, tout en participant à l'alliance de calcul dirigée par les États-Unis, maintenir des canaux de coopération en IA indépendants avec l'UE, le Japon et les pays du Sud mondial, afin de diversifier sa dépendance excessive à l'égard d'un seul camp. Cela permet de se couvrir contre les risques géopolitiques tout en contribuant à obtenir un droit de parole dans le processus de formation des futures normes de gouvernance de l'IA.
Troisièmement, l'approfondissement des capacités d'autosuffisance technologique nationale en IAest indispensable. Comme le montre l'exemple d'Anthropic, la dépendance à l'égard des modèles d'IA étrangers comporte une vulnérabilité qui peut être rompue à tout moment par des changements de politique extérieure [1]. Par conséquent, il est indispensable à moyen et long terme de renforcer les capacités de recherche sur les technologies clés de l'IA — telles que la compression de calcul, le refroidissement liquide, l'IA sur appareil — en se concentrant sur les universités scientifiques et technologiques comme KAIST et UNIST [5], et de développer un écosystème de startups de semi-conducteurs d'IA comme Rebellions [6] afin d'acquérir la capacité de construire sa propre pile d'IA.
2. Plan d'exécution à court, moyen et long terme
Plan d'exécution à court terme (0-12 mois) : Défense contre les risques et établissement du positionnement
À court terme, la tâche la plus urgente est de gérer les risques immédiats découlant des changements de politique de contrôle des exportations d'IA des États-Unis et d'assurer une position initiale favorable au sein de la conception de l'alliance de calcul. Comme le montre l'exemple de la suspension de l'accès étranger aux modèles d'IA d'Anthropic [1], les politiques de contrôle de l'IA des États-Unis peuvent s'appliquer sans préavis aux entreprises des pays alliés. Par conséquent, les entreprises nationales doivent immédiatement examiner leur dépendance à l'égard des modèles et services cloud d'IA américains et élaborer des plans d'urgence pour sécuriser des options technologiques alternatives à l'avance.
Parallèlement, des efforts diplomatiques sont nécessaires pour élever les accords de coopération étendus, tels que les usines d'IA et l'IA physique, concrétisés lors de la visite du PDG de Nvidia, Jensen Huang, en Corée du Sud, d'un simple contrat d'approvisionnement à un partenariat stratégique. Plus précisément, il faut concrétiser le contenu de la coopération en incluant des clauses de transfert de technologie, de recherche et développement conjoints et d'exemption des contrôles à l'exportation dans les accords de coopération. En outre, en s'appuyant sur l'expérience de la transformation de la Physical AI Alliance en une plateforme opérationnelle [2], il est nécessaire d'établir rapidement un système de gouvernance de la coopération en matière d'infrastructure d'IA reliant le gouvernement, les entreprises et les instituts de recherche.
L'exemple de l'ASML européenne qui a activé des canaux diplomatiques indépendants pour contrer la loi MATCH américaine [16] suggère que les entreprises des pays alliés doivent également prendre des mesures politiques proactives pour protéger leurs intérêts nationaux. Le gouvernement et les entreprises sud-coréens doivent également renforcer leurs capacités de lobbying politique auprès du Congrès et de l'administration américains, et établir des canaux pour soulever continuellement l'impact négatif des politiques de contrôle des exportations sur les entreprises des pays alliés.
Plan d'exécution à moyen terme (1-3 ans) : Expansion de l'autonomie stratégique et construction d'écosystèmes
À moyen terme, il faut se concentrer sur l'expansion substantielle de l'autonomie stratégique sur la base de la position acquise à court terme. La tâche la plus cruciale est l'expansion de l'infrastructure de calcul d'IA au niveau national. Les plans d'investissement à grande échelle de Samsung Electronics [15] et la création d'un nouveau cluster de semi-conducteurs [8] doivent être mis en œuvre sans heurts, mais il faut aller au-delà de la simple expansion de la capacité de production pour les développer en hubs d'infrastructure d'IA intégrés adoptant le concept d'usines d'IA. Dans ce processus, afin de résoudre de manière proactive les contraintes de l'infrastructure électrique dues à l'essor des centres de données d'IA en Asie [4], il est nécessaire de construire simultanément un système d'approvisionnement en électricité basé sur les énergies renouvelables.
En termes de diversification de la chaîne d'approvisionnement, la stratégie consistant pour les entreprises sud-coréennes à établir des bases de production en Thaïlande, en Malaisie, au Vietnam, etc., en tirant parti de la tendance à l'expansion de la chaîne d'approvisionnement des serveurs d'IA dans la région de l'Asie du Sud-Est [12] est efficace. Cela permet de diversifier les risques liés à la chaîne d'approvisionnement concentrée dans une région spécifique en cas d'intensification du conflit américano-chinois, tout en élargissant le réseau de coopération en matière d'IA avec les pays du Sud mondial. La stratégie du Japon consistant à construire un cadre de coopération en reconnaissant les préoccupations des pays du Sud mondial concernant la « colonisation numérique » [11] est un modèle applicable à la Corée du Sud.
Le développement de l'écosystème des startups d'IA est également un axe essentiel du plan d'action à moyen terme. Il faut tirer pleinement parti de la tendance actuelle où des sociétés de capital-risque et des fonds d'investissement mondiaux tels qu'Andreessen Horowitz, New Mountain et PGIM investissent massivement dans des entreprises d'IA en Corée, au Japon et à Taïwan [6], afin de permettre à des startups de semi-conducteurs d'IA comme Rebellions de développer une compétitivité mondiale. Pour ce faire, il est nécessaire de renforcer, au niveau gouvernemental, la simplification réglementaire, les incitations fiscales et le soutien lié aux marchés publics. En particulier, les plateformes de collaboration entre l'industrie et le monde universitaire doivent être réorganisées pour que des technologies de rupture pour les goulets d'étranglement de l'IA, telles que la compression computationnelle et le refroidissement liquide promues par des universités comme KAIST et UNIST, puissent se traduire en applications industrielles [5].
Plan d'action à long terme (plus de 3 à 5 ans) : Établir la souveraineté en matière d'IA et participer à la formation des normes mondiales
À long terme, l'objectif devrait être d'établir une souveraineté réelle en matière de technologie de l'IA et de jouer un rôle actif dans le processus de formation des normes mondiales de gouvernance de l'IA. À cette fin, la capacité de développer des modèles d'IA autonomes doit être cultivée au niveau de la stratégie nationale. Tout comme l'Europe cherche à développer sa propre IA, craignant la dépendance à l'égard de modèles d'IA entraînés selon des valeurs américaines [14], la Corée doit également garantir sa souveraineté en matière de données en développant des modèles de langage à grande échelle et des systèmes d'IA optimisés pour la langue et la culture coréennes. Bien que la coopération approfondie avec Nvidia au sein de la Physical AI Alliance, comme le fait Naver, soit efficace à court terme [2], il est nécessaire de développer parallèlement des capacités de construction de piles technologiques d'IA autonomes à long terme.
En ce qui concerne la gouvernance mondiale de l'IA, il est nécessaire de déployer des efforts pour refléter les intérêts de la Corée en participant activement au processus de formation des principaux cadres réglementaires tels que le règlement européen sur l'IA (EU AI Act) [3]. En particulier, il faut concentrer les capacités diplomatiques pour que la Corée puisse se positionner non pas comme un récepteur de normes, mais comme un formateur de normes dans des domaines tels que les normes d'interopérabilité des infrastructures de calcul d'IA, les réglementations sur la protection de la souveraineté des données et les cadres de coopération multilatérale pour le contrôle des exportations d'IA. À cette fin, une stratégie diplomatique multicouche est nécessaire, qui institutionnalise un cadre de coopération tripartite en matière d'IA avec le Japon et Taïwan, et qui étende sur cette base les alliances avec l'UE, l'Inde et les pays du Sud.
3. Indicateurs de suivi et points de déclenchement
Pour une réponse efficace, il est important de définir à l'avance des indicateurs clés permettant de suivre en permanence l'évolution de la concurrence pour la suprématie en matière d'IA, ainsi que des points critiques nécessitant une révision de la stratégie.
En termes d'indicateurs de chaîne d'approvisionnement et technologiques, la mesure la plus importante à surveiller est l'application de mesures de contrôle des exportations supplémentaires par les États-Unis sur la HBM et les semi-conducteurs avancés. Si les États-Unis renforcent les réglementations sur les exportations de semi-conducteurs de leurs entreprises alliées au-delà du niveau actuel, cela deviendra un déclencheur qui portera un coup direct à la structure des revenus des entreprises coréennes de semi-conducteurs. De plus, il faut suivre en permanence l'évolution des méthodes d'allocation de l'approvisionnement des GPU Nvidia, l'aggravation des goulets d'étranglement dans l'infrastructure d'alimentation pour les centres de données d'IA [4], et les contraintes d'approvisionnement pour les composants d'infrastructure d'IA tels que les interconnexions optiques [18].
En termes d'indicateurs géopolitiques, la vitesse d'expansion du champ d'application du contrôle des exportations d'IA par les États-Unis vers la Chine et son application aux alliés sont des variables clés. Si l'accès aux modèles d'IA pour les pays alliés est restreint ou étendu de manière répétée, comme dans le cas d'Anthropic [1], cela devrait servir de déclencheur pour renégocier les conditions de participation à l'alliance de calcul dirigée par les États-Unis. La manière dont le conflit de politique des semi-conducteurs entre les États-Unis et l'Europe concernant ASML de l'UE sera résolu constitue également un indicateur précurseur important. Si l'Europe résiste avec succès aux politiques de contrôle unilatéral des exportations des États-Unis, cela constituera un précédent favorable pour que la Corée adopte une stratégie de négociation similaire.
En termes d'indicateurs de marché et d'investissement, il faut examiner régulièrement les flux d'investissement des sociétés de capital-risque mondiales dans les startups d'IA d'Asie de l'Est [6] et la vitesse de transfert de la chaîne d'approvisionnement des serveurs d'IA vers l'Asie du Sud-Est [12]. Si des modèles d'investissement concentrés sur des pays ou des domaines technologiques spécifiques apparaissent, cela doit être interprété comme un signal précurseur de la direction de la réorganisation du paysage de l'industrie mondiale de l'IA. Les prévisions selon lesquelles la demande européenne de centres de données triplera d'ici 2030 [3] constituent un indicateur de marché important qui peut être utilisé pour élaborer une stratégie d'exportation d'infrastructures d'IA ciblant le marché européen.
Les principaux points de déclenchementdoivent être définis selon les trois scénarios suivants. Premièrement, si les États-Unis émettent un décret présidentiel limitant davantage l'accès à la technologie de l'IA pour les entreprises alliées, il faut activer immédiatement les canaux diplomatiques et accélérer les investissements dans la construction de piles technologiques d'IA autonomes. Deuxièmement, si la Chine riposte en limitant l'exportation de terres rares ou de matériaux vers les entreprises coréennes de semi-conducteurs, il faut passer en mode urgence pour le plan de diversification de la chaîne d'approvisionnement. Troisièmement, si les principaux cadres réglementaires tels que le règlement européen sur l'IA commencent à constituer des obstacles réels à l'accès des entreprises coréennes au marché européen, il faut constituer une organisation dédiée à la réponse réglementaire et promouvoir la conclusion d'accords de coopération technologique avec l'UE.
4. Conclusion résumée
La concurrence pour la suprématie en matière d'IA a déjà dépassé le stade de la compétition technologique pour se solidifier en une structure géopolitique complexe où s'entrecroisent la chaîne d'approvisionnement, la sécurité et la souveraineté des données. Les alliés des États-Unis, en particulier la Corée, sont à la fois un partenaire stratégique détenant une position irremplaçable dans la chaîne d'approvisionnement [14] au sein de cette structure, et une victime vulnérable directement sous l'influence des politiques de contrôle technologique [1]. Cette double position est à la fois une crise et une opportunité.
La stratégie clé recommandée n'est ni une intégration inconditionnelle dans l'alliance de calcul dirigée par les États-Unis, ni le maintien d'une ambiguïté stratégique en attendant. Il s'agit de poursuivre simultanément trois axes stratégiques : utiliser la position clé dans la chaîne d'approvisionnement comme levier de négociation, construire un réseau de coopération en IA multicouche, et approfondir les capacités d'autosuffisance technologique en IA. Les investissements massifs de Samsung Electronics [15], la création de nouveaux clusters de semi-conducteurs [8], la transformation de la Physical AI Alliance en une plateforme opérationnelle [2], et la recherche sur les technologies de rupture pour l'IA par les universités scientifiques et techniques comme KAIST [5] sont tous des éléments de cette stratégie. En les poursuivant de manière intégrée dans le cadre d'une stratégie nationale cohérente en matière d'IA, la Corée pourra se positionner non pas comme une cible passive de la concurrence pour la suprématie en matière d'IA, mais comme un acteur actif de sa formation.
Références
[2] [DigiTimes Asia] South Korea takes physical AI push from policy to practice
[3] [DigiTimes Asia] Europe's AI infrastructure: the cost gap that policy cannot paper over
[4] [DigiTimes Asia] Asia's AI data center boom turns green power into supply chain stress test
[6] [Hankook Ilbo] "Let's find the next Rebellions"... Big money eyes Northeast Asian AI companies
[7] [DigiTimes Asia] MediaTek-Global Unichip tie-up talk puts TSMC's AI ASIC ecosystem on watch
[8] [Nikkei Asia] South Korea plans new chip cluster as AI boom strains capacity
[9] [Nikkei Asia] The AI cold war needs a nonaligned movement
[10] [Nikkei Asia] The AI cold war needs a nonalignment movement
[11] [Nikkei Asia] Japan seeks AI alliances with France, India to curb US-China dominance
[12] [DigiTimes Asia] AI server supply chain expansion accelerates across Southeast Asia
[14] [Wired] Europe Is Fed Up and Wants Its Own AI
[15] [Daily Sabah] Samsung eyes record $650B bet on South Korea’s AI chip sector
[16] [TechCrunch] Europe is pushing back on Washington’s chip war
*Ce texte est une traduction par IA d'un original rédigé en coréen. Certaines traductions ou nuances peuvent être inexactes.