Les outsiders des puces IA défient la domination de Nvidia dans un arène en évolution

L'attention des investisseurs est fermement fixée sur le succès financier imminent du concepteur de puces Nvidia Corp., alors que la société anticipe une augmentation significative des ventes et des bénéfices attribués à ses puces axées sur l'IA conçues pour les centres de données. Malgré le projecteur actuel sur Nvidia, certains investisseurs avisés commencent à porter leur regard au-delà du géant technologique, à la recherche de prétendants potentiels dans le domaine du développement de puces IA.

Nvidia détient actuellement le titre de principal fournisseur de processeurs d'unités graphiques (GPU) utilisés comme accélérateurs IA. L'anticipation de résultats robustes du rapport du deuxième trimestre fiscal de Nvidia renforce la position de la société. Alors que Advanced Micro Devices Inc. et Intel Corp., les rivaux de Nvidia dans l'industrie des semi-conducteurs, s'efforcent de sécuriser leur part du marché lucratif des puces IA, leurs offres ne sont pas encore disponibles, et Nvidia fait face au défi de répondre à une demande en forte hausse.

Ce paysage a créé une opportunité mûre pour les startups de semi-conducteurs émergentes se concentrant sur l'intelligence artificielle. Mais, ces startups font face à un défi complexe dans la course pour fournir le matériel nécessaire, en particulier les semi-conducteurs, pour alimenter la révolution IA.

La montée en puissance pour les startups de puces IA

Dans cet effort, d-Matrix, une startup basée à Santa Clara spécialisée dans les chiplets à faible consommation d'énergie, s'efforce de marquer sa présence. Sid Sheth, co-fondateur et PDG de d-Matrix, reconnaît la demande significative des clients désireux de collaborer et de tester leurs offres d'ici la première moitié de l'année prochaine. Selon les déclarations de Sheth, il y a un intérêt substantiel de la part de nombreux clients qui recherchent des alternatives en raison des défis posés par l'incapacité de Nvidia à répondre à la demande et son caractère coûteux. Cela a conduit à une quête de solutions qui pourraient potentiellement modifier la dynamique économique du marché. Il souligne que les clients ont exprimé un vif intérêt pour leurs produits, avec une volonté d'acheter immédiatement une fois disponibles.

L'aspiration de l'entreprise est d'avoir ses ensembles de puces prêts pour des tests pilotes avec les clients d'ici la première moitié de 2024, atteignant finalement la production de masse d'ici la seconde moitié de la même année. Similaire à Nvidia, d-Matrix s'associe avec Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. pour fabriquer leurs semi-conducteurs. Ils utilisent des nœuds de fabrication plus anciens et plus accessibles qui offrent des avantages de coût. Ces chiplets, nommés Corsair, sont des modules de mémoire SRAM spécialisés conçus pour exécuter d'innombrables opérations au sein des algorithmes IA. Notamment, ils sont conçus pour compléter l'architecture x86 dominante d'Intel, adressant les goulots d'étranglement dans l'exécution des applications d'IA générative.

Approches diverses pour le développement de puces IA

Le paysage des startups de puces IA a vu une pléthore de joueurs chercher à défier ou à collaborer avec Nvidia, en se concentrant sur divers aspects de l'accélération IA tant dans les centres de données que dans la périphérie. Karl Freund, fondateur et analyste principal chez Cambrian AI Research, classe ces startups en deux groupes principaux. Le premier se concentre sur l'entraînement, un processus qui nécessite de nombreux GPU pour le traitement itératif des données – un domaine où Nvidia détient un avantage significatif. La deuxième thrust se concentre sur l'inférence, qui implique la prise de décision basée sur les données disponibles, un domaine que Freund identifie comme plus encombré d'entreprises. Importamment, ce type de traitement se produit souvent à la périphérie du réseau, plus près des utilisateurs, offrant des avantages d'efficacité par rapport au traitement basé sur le cloud.

Freund prédit que la domination de Nvidia dans les centres de données persistera probablement pendant les trois prochaines années, les startups émergentes capturant collectivement une part de marché modeste. Il perçoit la périphérie comme l'arène prédominante pour l'innovation des startups, pointant du doigt Qualcomm Inc. comme un incumbent notable dans cet espace.

L'écosystème de startups de puces axées sur l'IA a suscité l'intérêt du capital-risque, offrant un rayon d'espoir au milieu d'un financement diminué et d'une activité IPO limitée. L'IPO d'Arm Holdings du groupe SoftBank est attendu pour relancer le marché et mettre en lumière les fabricants de puces axées sur l'IA. L'investissement VC pour de telles entreprises est passé de 9 milliards de dollars en 2021 à 4 milliards de dollars en 2022. En 2023, 1,06 milliard de dollars ont été investis dans 97 deals pour des startups de puces axées sur l'IA et l'apprentissage automatique.

Cerebras Systems, évalué à plus d'1 milliard de dollars, se distingue avec ses puces de la taille d'un frisbee, sécurisant un contrat substantiel pour les supercalculateurs IA. Karl Freund le voit comme un rival de Nvidia. Tenstorrent a récemment obtenu 100 millions de dollars de financement de la part d'investeurs notables incluant Samsung, LG Electronics et Hyundai. Tenstorrent, soutenu par 100 millions de dollars, adopte l'architecture RISC-V, et sa carte Grayskull est disponible, tandis que Blackhole arrive en 2024, soutenu par le célèbre concepteur de processeurs Jim Keller en tant que PDG.

La route à parcourir pour les startups de puces IA

Alors que l'arène des startups de puces IA évolue, le succès est destiné à favoriser les entreprises fournissant des solutions logicielles complètes ou des écosystèmes tout-en-un. Tirant de son expérience chez Nvidia, Sasha Ostojic de Playground Global souligne la préparation logicielle comme étant cruciale, étant donné l'écosystème logiciel puissant de Nvidia. Cela pose un avantage concurrentiel significatif, soulignant le rôle primordial de la qualité du logiciel pour le triomphe. Opérant à un niveau de risque plus élevé que les startups logicielles, les entreprises de puces IA font face à des complexités de conception de semi-conducteurs, de développement logiciel et de fabrication, intensifiant les demandes financières et les risques.

À mesure que le secteur avance, des échecs potentiels se profilent, mais l'allure de devenir le prochain Nvidia persiste. Au milieu de la domination de Nvidia dans les puces IA, des joueurs émergents comme d-Matrix, Cerebras et Tenstorrent s'efforcent diligemment de graver leurs positions dans ce paysage dynamique, marqué par des défis dans le développement de semi-conducteurs. Leurs efforts incarnent l'innovation, guidant l'industrie vers un avenir conduit par la technologie alimentée par l'IA.