Six modèles d’IA chinois en libre téléchargement portent la trace des puces Blackwell de Nvidia, selon un rapport publié le 12 novembre 2026. Les États-Unis interdisent d’exporter ces puces d’IA vers la Chine sans licence. Washington accusait déjà deux des laboratoires concernés, DeepSeek et Moonshot AI, de les avoir utilisées.
L’auteur, Will DePue, ancien chercheur d’OpenAI selon son profil sur X, publie sous le nom Unemployment Labs. Les modèles visés sont DeepSeek-V4-Flash et DeepSeek-V4-Pro (DeepSeek), Kimi K3 et Kimi K3.1-Pro (Moonshot AI), MiniMax-M3 (MiniMax) et Ling-3.1-flash (Ant Group).
Le rapport tire ses indices uniquement des poids de ces modèles, les milliards de nombres qui les constituent, publiés par les laboratoires eux-mêmes. Les entreprises téléchargent ces fichiers pour faire tourner ces modèles sur leurs propres serveurs. DeepSeek-V4-Flash, sous licence libre MIT, compte plus d’un million de téléchargements sur le dernier mois, selon la plateforme de modèles Hugging Face.
Selon le rapport, cette trace « soutient, sans la prouver » l’idée d’un entraînement sur Blackwell. Le rapport n’établit pas non plus où se trouvaient les puces, ni comment les laboratoires y ont eu accès, ni si les règles d’exportation ont été enfreintes.
Une empreinte laissée avant l’entraînement
Avant l’entraînement, chaque poids d’un modèle reçoit une valeur de départ. Dans PyTorch, le logiciel qui sert à construire la plupart des grands modèles, un générateur appelé Philox calcule ces valeurs. Ses nombres ont l’air aléatoires, mais il produit toujours la même suite à partir d’un même nombre de départ, la « graine ».
Pour aller vite, PyTorch répartit ce travail entre des centaines de milliers de fils d’exécution, des calculs menés en parallèle sur la puce. Sur les puces Nvidia étudiées, chaque unité de calcul, appelée SM, en lance 2 048. Avec la même graine, une puce qui a plus d’unités, donc plus de fils, produit les mêmes nombres, mais les range à d’autres places.
Chez Nvidia, la génération Hopper précède Blackwell. Ses puces H100 SXM, H200 et H800 comptent 132 unités. Les Blackwell B200 et B300 en comptent 148, les GB200 et GB300 152.
L’empreinte se lit dans certains poids que l’entraînement laisse intacts, comme ceux réservés à des mots ou symboles que le modèle ne rencontre jamais. Ils gardent leur valeur de départ, rangée selon la disposition propre à la puce. Will DePue dit avoir testé environ 6 000 milliards de combinaisons de graines et de dispositions pour retrouver celle qui reproduit ces valeurs.
Les poids de départ de DeepSeek-V4-Flash reproduits sur un B300
Pour vérifier, l’auteur a fait tourner PyTorch sans modification sur deux machines. Avec la graine de DeepSeek, 953049583, une puce Blackwell B300 a reproduit 461 des 469 lignes de poids sélectionnées dans DeepSeek-V4-Flash, dont 445 au bit près. Une puce Hopper H100 n’en a reproduit aucune.
À l’inverse, le H100 a reproduit les 57 344 valeurs préservées de l’ancien DeepSeek-V3, et le B300 aucune. Avec une graine décalée de 1, plus aucune ligne ne correspond.
Sur une puce GB200 louée, la graine de Moonshot a reproduit les 13 lignes préservées de Kimi K3. La méthode concorde aussi avec les 24 cas où le développeur d’un modèle a déclaré son matériel, un simple contrôle de cohérence selon le rapport. Nemotron-3 Ultra, que Nvidia dit avoir en partie entraîné sur GB200, affiche, comme Kimi K3, l’empreinte d’une puce à 152 unités.
Le rapport chiffre aussi le risque d’une coïncidence en sigmas : plus le chiffre est élevé, moins le hasard est plausible. Sur un balayage aussi large, la meilleure correspondance due au hasard atteindrait environ 8 sigmas. Pour chacun des six modèles, la preuve la plus forte se situe entre 49 et 1 385 sigmas. Le test individuel le plus faible publié atteint 20 sigmas.
Quatre laboratoires passés de Hopper à Blackwell
Chez DeepSeek, l’empreinte est Hopper jusqu’à DeepSeek-V3, sorti en décembre 2024, puis Blackwell à partir de V4, en avril 2026. Moonshot passe de Hopper avec Kimi K2.5, en janvier 2026, à Blackwell avec Kimi K3, en juillet. MiniMax bascule entre M2.7, en avril, et M3, en juin. Ant Group, entre Ling-3.0-flash en août et Ling-3.1-flash en octobre.
Selon l’annexe du rapport, MiniMax M3.1 Flash part des mêmes poids de départ que M3 et porte donc la même trace Blackwell. Ce modèle, que MiniMax a lancé en octobre à moitié prix de M3, n’a pas été testé séparément.
D’autres laboratoires chinois en restent à l’empreinte Hopper. Les derniers modèles analysables d’Alibaba (Qwen), de Zhipu (GLM), de Tencent, de Xiaomi et de StepFun portent l’empreinte Hopper. C’est le cas de GLM-5.3, que la banque en ligne Revolut dit faire tourner sur ses propres serveurs à la place de Claude Code, l’outil de programmation d’Anthropic.
Le chinois Meituan dit avoir entraîné LongCat-2.0 sur des puces spécialisées, et le rapport n’y trouve aucune empreinte Nvidia. Côté européen, Mixtral-8x7B de Mistral AI porte aussi l’empreinte Hopper.
Selon Will DePue, chaque entraînement aurait demandé de 500 à 3 000 puces Blackwell pendant deux à trois mois. Ce calcul suppose que chaque modèle a été entraîné sur le matériel qui a généré ses poids de départ. L’auteur retient un prix d’environ 70 000 dollars par puce, déduit d’un article du Wall Street Journal, soit environ 63 000 euros au cours du 12 novembre 2026.
Les plus grands groupes de machines coûteraient alors de 150 à 200 millions de dollars (135 à 180 millions d’euros). Les cinq entraînements réunis dépasseraient le demi-milliard de dollars (plus de 450 millions d’euros). Kimi K3.1-Pro, qui part de la même graine que K3, n’a pas d’estimation propre.
Des soupçons déjà formulés, sans preuve technique
Le 23 février 2026, un haut responsable de l’administration Trump a affirmé à Reuters que le prochain modèle de DeepSeek avait été entraîné sur des Blackwell. Selon lui, ces puces étaient probablement regroupées dans le centre de données de DeepSeek en Mongolie-Intérieure (Chine). Il ajoutait que Washington s’attendait à ce que DeepSeek efface les indices techniques de l’usage de puces américaines.
Nvidia n’avait pas souhaité commenter. DeepSeek, qui n’avait pas répondu à Reuters, a démenti ces accusations, rappelle le site Startup Fortune.
En juillet 2026, la Maison Blanche a accusé Moonshot d’avoir utilisé des Blackwell via un site en Thaïlande. Le 5 novembre, la chaîne américaine CNBC a rapporté, d’après quatre sources, que Moonshot avait aussi cherché à louer des capacités de calcul chez des loueurs de serveurs en Europe. L’une d’elles évoque des discussions sur des ensembles d’au moins 8 000 puces Blackwell.
CNBC rappelle que l’accès à distance à des puces situées hors de Chine échappe en grande partie aux contrôles actuels. Un texte qui l’encadrerait, le Remote Access Security Act, a été voté en janvier par la Chambre des représentants, mais pas par le Sénat.
DeepSeek a lui-même publié des mesures faites sur des puces Blackwell, sans dire où elles se trouvaient. Elles portent sur l’utilisation des modèles, appelée inférence, alors que le rapport porte sur leur création. Le logiciel d’inférence de DeepSeek, DeepInfer, publié le 16 octobre 2026 sur la plateforme de code GitHub, vise ces puces et les Ascend 950 de Huawei. DeepSeek le présente comme celui de ses propres services.
Les limites que le rapport reconnaît
L’empreinte montre seulement sur quelle puce les poids de départ ont été générés. Un laboratoire peut générer les poids sur un système et les entraîner sur un autre.
Une empreinte Hopper ne distingue pas une H800, vendue légalement en Chine jusqu’en octobre 2023, d’une H100 ou d’une H200. Le rapport rappelle aussi que des systèmes Blackwell se louent dans des centres de données hors de Chine.
Le rapport n’a identifié qu’une autre puce capable d’imiter la disposition de Blackwell : la MI300X du fabricant AMD. Elle doit pour cela n’utiliser que 148 ou 152 de ses unités. Elle aussi est soumise à licence pour la Chine.
Pour DeepSeek-V4-Flash, le rapport écarte cette piste grâce à un écart de calcul entre les deux marques. Sur 377 valeurs où elles diffèrent, 363 correspondent à Nvidia et aucune à AMD. Pour les cinq autres modèles, il juge cette hypothèse très improbable sans pouvoir l’exclure.
Le rapport est plus prudent que le message de Will DePue sur X. Il ne parle de preuve « concluante » que pour les poids de départ de DeepSeek-V4-Flash. Le message l’étend aux six modèles et affirme que des chercheurs d’OpenAI et d’Anthropic ont vérifié ses résultats.
Startup Fortune relève que le rapport ne nomme aucun relecteur et propose ses scripts aux relecteurs sur demande. Le site n’a trouvé aucune réaction de DeepSeek, Moonshot, MiniMax, Ant Group ou Nvidia.
Notre analyse
Le rapport publie des éléments techniques là où Washington et la presse accusaient déjà DeepSeek et Moonshot sans en publier. Le responsable cité par Reuters s’attendait à ce que DeepSeek efface les indices techniques. Pour DeepSeek-V4-Flash, le rapport lit justement la trace dans des poids que l’entraînement n’a jamais modifiés. La méthode exige toutefois des poids publics : elle ne dit rien des modèles fermés.
Pour les entreprises qui font tourner DeepSeek, Kimi ou MiniMax sur leurs propres machines, le rapport porte sur le matériel qui a servi à les créer. Il ne signale aucun défaut dans les modèles eux-mêmes. La question est d’abord politique : elle touche les règles américaines d’exportation et la location de puces dans des centres de données, y compris en Europe.
Plusieurs points restent ouverts. La méthode doit être reproduite par des équipes indépendantes. Les laboratoires cités et Nvidia n’ont pas encore répondu publiquement au rapport. Le Sénat américain doit encore se prononcer sur l’encadrement de l’accès à distance, et Will DePue annonce d’autres résultats tirés des poids de ces modèles.
Sources
- Top Chinese Frontier AI Models Carry the Fingerprint of Export-Controlled NVIDIA Blackwell GPUs, Will DePue, Unemployment Labs, 12 novembre 2026
- Message de Will DePue annonçant le rapport, X, 12 novembre 2026
- Breaking News as Researcher Says Six Chinese AI Models Carry the Fingerprint of Banned Nvidia Chips, Startup Fortune, 13 novembre 2026
- China’s DeepSeek trained AI model on Nvidia’s best chip despite US ban, official says, Reuters (reprise Zawya), 23 février 2026
- Chinese AI lab Moonshot turned to Europe for Nvidia Blackwell access amid U.S. China curbs, sources tell CNBC, CNBC, 5 novembre 2026
- DeepInfer: High-performance, large-scale inference framework for DeepSeek models, DeepSeek, GitHub, 16 octobre 2026
- deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash, Hugging Face, consulté le 13 novembre 2026
Image d’en-tête : graphique MACCUS, données de Will DePue, Unemployment Labs, 12 novembre 2026
