Positron mise sur des puces AI écoénergétiques pour rivaliser avec NVIDIA

Un nouvel acteur surnage dans le secteur des semi-conducteurs, en promettant une efficacité sans pareil pour l’inférence AI. Cette startup attire l’attention avec des concepts et designs inédits, visant à bouleverser la scène actuelle des puces et à répondre aux défis croissants de consommation énergétique.

Une nouvelle ère se dessine dans la course pour alimenter la prochaine génération d’intelligence artificielle, et une startup nommée Positron se trouve au cœur de cette compétition. Ses ambitions ont déjà suscité l’intérêt de l’industrie des semi-conducteurs. Alors que les entreprises s’efforcent de maîtriser les demandes énergétiques croissantes des systèmes d’IA, Positron et quelques autres challengers misent sur des architectures de puces radicalement différentes pour réduire la domination des géants comme NVIDIA.

Fondée en 2023, Positron a rapidement attiré des investissements et l’attention de grands fournisseurs de cloud. La startup a récemment levé 51,6 millions € en nouveaux financements, portant son total à 75 millions €. Son objectif est clair : fournir des performances d’inférence AI, c’est-à-dire générer des réponses à partir de modèles entraînés, de manière bien plus efficace et à un coût significativement inférieur à celui des matériels actuels.

Les puces de Positron sont déjà testées par des clients tels que Cloudflare. Andrew Wee, responsable hardware chez Cloudflare, a soulevé des préoccupations concernant les demandes énergétiques insoutenables des centres de données d’IA. « Nous devons trouver des solutions techniques, des solutions politiques et d’autres solutions pour résoudre ce problème collectivement », a-t-il déclaré au Wall Street Journal.

Selon le PDG Mitesh Agrawal, le hardware de nouvelle génération de Positron entrera directement en concurrence avec la plateforme Vera Rubin de NVIDIA. Agrawal affirme que les puces de Positron peuvent offrir des performances deux à trois fois meilleures par euro, et jusqu’à six fois plus efficaces sur le plan énergétique par rapport aux projections de NVIDIA.

Plutôt que d’essayer de rivaliser avec NVIDIA sur chaque type de charge de travail, Positron se concentre sur un segment test de l’inférence AI, en optimisant la vitesse et les économies d’énergie. Son dernier design de puce illustre cette approche en simplifiant les fonctions pour gérer les tâches d’inférence les plus exigeantes avec une efficacité maximale.

Positron n’est pas seule sur la voie des puces d’IA écoénergétiques. Des concurrents comme Groq et Mythic explorent également des architectures alternatives.

Groq, par exemple, intègre la mémoire directement dans ses processeurs, ce qui lui permet d’accélérer l’inférence tout en consommant une fraction de l’énergie requise par les GPU de NVIDIA. La société prétend que ses puces fonctionnent à un coût énergétique équivalent à un tiers, voire un sixième, de celui de NVIDIA. Pendant ce temps, des géants de la technologie comme Google, Amazon et Microsoft investissent des milliards pour développer leur propre hardware d’inférence destiné à un déploiement interne et à des clients cloud.

NVIDIA, de son côté, a reconnu l’appétit du marché pour des alternatives et les préoccupations croissantes sur l’utilisation énergétique. Selon Dion Harris, directeur senior, les nouvelles puces Blackwell de la société offrent jusqu’à 30 fois l’efficacité d’inférence par rapport aux modèles précédents.

Ces affirmations sont actuellement mises à l’épreuve, alors que les fournisseurs de cloud recherchent des solutions pratiques pouvant évoluer. Cloudflare a lancé des essais à long terme des puces de Positron, Wee notant qu’une seule autre startup a jamais bénéficié d’une évaluation aussi approfondie. Pressé sur les enjeux, il a affirmé que si les puces « livrent les métriques annoncées, nous ouvrirons les vannes et leur permettrons de se déployer à plus grande échelle à l’échelle mondiale. »

Alors que la concurrence s’intensifie, les analystes mettent en garde que l’amélioration de l’efficacité des puces ne suffira pas à compenser la croissance explosive des charges de travail AI. Historiquement, les gains de performance hardware sont rapidement absorbés par de nouveaux cas d’utilisation et des modèles de plus en plus puissants.

Cependant, avec des financements récents, l’intérêt de grands clients et un design ciblé, Positron s’est positionné au cœur d’un débat crucial sur l’avenir de l’infrastructure AI. La capacité de cette entreprise ou de ses rivales à tenir ses promesses pourrait profondément influencer la manière dont le monde construit, alimente et finance l’IA dans les années à venir.