Unconventional AI, une startup spécialisée dans le matériel d'IA de la Silicon Valley, fait les gros titres en levant 475 millions de dollars (environ 630 milliards de wons) lors d'un tour de table initial seulement deux mois après sa création.
Le 8 (heure locale), le fondateur Naveen Rao a levé des fonds d'amorçage, valorisant l'entreprise à environ 4,5 milliards de dollars (environ 6 billions de wons). Ce montant dépasse largement les levées de fonds habituelles pour les jeunes pousses et est interprété comme le signe d'un bouleversement majeur sur le marché des infrastructures d'IA, actuellement dominé par NVIDIA.
Ce tour de table initial a été mené conjointement par les fonds de capital-risque de premier plan de la Silicon Valley, Andreessen Horowitz (a16z) et Lightspeed Venture Partners, avec la participation de Lux Capital, DCVC, Databricks et du fondateur d'Amazon, Jeff Bezos, parmi d'autres investisseurs de renom. Navin Rao a également investi 10 millions de dollars de ses propres deniers aux mêmes conditions que les autres investisseurs, témoignant ainsi de son engagement en faveur d'une gestion responsable. Rao, fondateur de Nervana Systems, rachetée par Intel en 2016, et de MosaicML, vendue à Databricks pour 1,3 milliard de dollars en 2023, signe ici sa troisième incursion dans le domaine des infrastructures d'IA.
L'IA non conventionnelle dépasse le simple développement de puces semi-conductrices et s'oriente vers des solutions intégrées combinant des puces de silicium personnalisées et une infrastructure serveur. Rao a déclaré sa mission : « Nous allons repenser les fondements de l'informatique pour bâtir une nouvelle base pour une intelligence aussi efficace que la biologie. » Cela peut s'interpréter comme un engagement à s'attaquer fondamentalement à l'énorme consommation d'énergie actuellement engendrée par l'entraînement et l'inférence des modèles d'IA. Face à la récente prolifération de l'IA générative, qui a entraîné une forte augmentation de la consommation énergétique des centres de données, l'« efficacité énergétique » est devenue un enjeu majeur sur le marché des semi-conducteurs pour l'IA.
Actuellement, NVIDIA détient un quasi-monopole sur le marché des accélérateurs d'IA, avec une part de marché de 80 à 90 %. Même sa dernière puce, Blackwell, est confrontée à un grave déséquilibre entre l'offre et la demande, les stocks prévus pour un an étant déjà épuisés. Le secteur se demande si l'« ordinateur IA écoénergétique » d'Unconventional AI peut pallier cette pénurie et la flambée des coûts des opérations d'IA. Son architecture intégrée, combinant puces et serveurs, devrait notamment offrir des performances optimisées pour des charges de travail d'IA spécifiques, lui conférant un avantage concurrentiel par rapport aux GPU généralistes de NVIDIA.
« Nous allons créer de nouveaux ordinateurs plus économes en énergie pour les applications d'intelligence artificielle. »
Navin Lao, fondateur de l'entreprise, a dévoilé sa vision sur le réseau social X en septembre dernier. Il a indiqué que ce financement marque le début d'un projet plus ambitieux, susceptible d'atteindre un milliard de dollars à terme, et a précisé qu'il prévoit d'ajuster le montant des capitaux supplémentaires levés en fonction des conditions du marché.
Les experts prévoient que l'émergence d'une IA non conventionnelle diversifiera le paysage concurrentiel du marché du matériel d'IA. Alors que de grands médias internationaux comme la MIT Technology Review alertent sur le fait que la consommation d'énergie liée à l'IA avoisinera les 22 % de celle des foyers américains d'ici 2028, le besoin de matériel optimisant les performances par watt se fait de plus en plus sentir. La rapidité avec laquelle l'IA non conventionnelle pourra commercialiser des produits concrets et nouer des partenariats avec les principaux fournisseurs de cloud sera probablement déterminante pour contrer la domination de NVIDIA. Cet investissement dépasse le simple cadre d'un financement ; il s'agit d'un événement symbolique illustrant le passage du leadership dans le domaine du calcul d'IA de nouvelle génération de la « vitesse » à l'« efficacité durable ».
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