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Il faut des moyens considérables pour défier Nvidia avant même d’avoir livré sa première puce. La britannique Fractile vient de lever 720 millions de dollars pour tenter sa chance.
Le 11 novembre, la Commission européenne a proposé le Digital Fairness Act, qui renforcerait les règles relatives aux abonnements et aux résiliations, tout en donnant aux utilisateurs davantage de contrôle sur les fonctionnalités potentiellement addictives des applications.
Fractile développe des processeurs pour l’inférence IA, c’est-à-dire la génération de réponses après l’entraînement d’un modèle. Cet investissement donne un coup d’accélérateur aux ambitions britanniques de l’entreprise dans le domaine des puces, mais celle-ci ne prévoit pas ses premières puces et ses premiers systèmes commerciaux avant 2027.
Le soutien britannique porte la valorisation de Fractile à 7 milliards de dollars, selon des informations de presse
Selon Reuters, le tour de table a été mené par Thrive Capital, Founders Fund, Lightspeed et Redpoint.
Reuters a attribué la valorisation de 7 milliards de dollars à une personne impliquée dans l’opération ; une annonce du gouvernement britannique a estimé la valeur de l’entreprise à plus de 5 milliards de livres sterling.
L’investissement public soutient les efforts du Royaume-Uni pour conserver son expertise dans le matériel d’IA et ses emplois qualifiés, notamment autour des activités de Fractile à Londres et à Bristol. Le gouvernement n’a pas révélé le montant de son investissement dans ce tour de table particulier.
Fractile empile la mémoire directement au-dessus de ses processeurs IA
La conception de Fractile place la mémoire DRAM directement au-dessus de la logique du processeur, plutôt que de suivre l’approche conventionnelle utilisée dans les systèmes à GPU dotés de mémoire à large bande passante. Un compte rendu d’un investisseur indique que cette configuration vise à accélérer le transfert des données des modèles tout en offrant davantage de mémoire que la SRAM intégrée à la puce.
L’entreprise développe également ses systèmes et ses logiciels en parallèle du silicium. Un accès plus rapide à la mémoire pourrait aider à gérer les réponses longues de l’IA et l’augmentation des charges de travail, mais les performances globales dépendront toujours de la prise en charge des modèles, de la consommation électrique et des logiciels associés.
Il semblerait que Fractile ne soit pas seule dans cette course : AMD et Cerebrasexplorent des architectures de puces différentes, tandis que Groq a levé des fonds pour développer son cloud d’inférence. Même Nvidia envisagerait un accord avec le fabricant sud-coréen de puces IA Rebellions.
Ce qu’a constaté eWEEK : le financement de Fractile devance sa démonstration commerciale
Les documents des investisseurs de Fractile et l’ annonce logicielle publiée par Nvidia montrent deux entreprises à des stades différents. Fractile prépare une plateforme d’inférence conçue à cet effet, tandis que Nvidia dispose déjà de systèmes à GPU commercialisés et de logiciels d’inférence éprouvés.
La comparaison ci-dessous examine leurs architectures matérielles et leur maturité commerciale, plutôt que des performances mesurées de manière indépendante.
Comparaison | Fractile | Nvidia |
|---|---|---|
| Approche de la mémoire | Mémoire DRAM empilée directement au-dessus de la logique du processeur | Les GPU de centre de données utilisent généralement de la mémoire HBM |
| Objectif principal | Inférence IA conçue à cet effet | Entraînement et inférence IA |
| Disponibilité commerciale | Premières puces et premiers systèmes prévus pour 2027 | Systèmes à GPU déjà déployés |
| Logiciels | Systèmes et logiciels personnalisés en cours de développement | Écosystème établi autour de CUDA, TensorRT-LLM et Dynamo |
| Éléments de preuve publiés | Aucune comparaison indépendante avec une puce de production dans les documents examinés | Plateformes commercialisées et résultats de performances communiqués par le fournisseur, mais aucune comparaison directe avec Fractile |
Une mémoire plus rapide ne constitue qu’une partie de l’équation pour les entreprises
La conception de Fractile cible le déplacement des données, une contrainte importante lorsque de grands modèles génèrent de longues réponses ou traitent de nombreuses requêtes. Toutefois, une bande passante mémoire améliorée ne se traduit pas automatiquement par un gain équivalent du nombre de jetons générés par seconde, du temps de réponse ou du coût d’exploitation.
Les affirmations de l’entreprise devront être testées sur des systèmes opérationnels utilisant des modèles et des configurations comparables.
Pour les acheteurs professionnels, les mesures pertinentes incluent le délai avant le premier jeton, la vitesse de sortie en situation de demandes simultanées, l’énergie consommée par jeton et le coût total par million de jetons.
Les tests devraient également tenir compte de la taille du modèle, de la longueur du contexte, de la fiabilité et de la possibilité d’exécuter les applications existantes sans modifications importantes.
Les logiciels pourraient s’avérer tout aussi importants que le silicium. La version Dynamo 1.0 de Nvidia décrit l’orchestration de l’inférence en production et l’intégration avec des frameworks largement utilisés.
Fractile devra démontrer une praticité opérationnelle comparable pour les charges de travail qu’elle cible, même si les documents examinés ne fournissent pas encore suffisamment de détails pour trancher cette question.
Concevoir des puces au Royaume-Uni ne signifie pas disposer d’une chaîne d’approvisionnement britannique
L’ annonce d’investissement du gouvernement met l’accent sur les emplois hautement qualifiés, l’expertise nationale et la réduction de la dépendance aux technologies étrangères. Elle ne mentionne aucune usine de fabrication britannique et ne précise pas où les processeurs de Fractile seront fabriqués, conditionnés ou expédiés.
Pour les entreprises britanniques et européennes, disposer d’un fournisseur supplémentaire de puces IA pourrait offrir davantage de choix. Elles devraient toutefois encore prendre en compte les capacités de fabrication, les délais de livraison, l’assistance technique et le lieu d’hébergement des systèmes.
Une puce conçue en Grande-Bretagne ne signifie pas nécessairement qu’elle y sera fabriquée ni que les données des clients resteront au Royaume-Uni.
Le lancement de Fractile en 2027 mettra à l’épreuve le pari de 720 millions de dollars
Le nouveau financement donne à Fractile les moyens de mettre en œuvre une autre façon d’exécuter des modèles d’IA exigeants. Il fait également monter les attentes : une conception de mémoire prometteuse doit devenir une plateforme commerciale fiable, dotée de logiciels, d’un support client et d’une tarification adaptés à une utilisation réelle, au-delà d’une simple démonstration.
Pour les organisations européennes qui planifient leur infrastructure IA, Fractile pourrait devenir une option supplémentaire à envisager, mais l’entreprise n’a pas encore démontré qu’elle pouvait constituer une alternative à Nvidia.
Les entreprises devront voir comment ses puces se comportent dans des applications réelles, quelle quantité d’énergie elles consomment, avec quelle facilité elles s’intègrent aux systèmes existants et si elles peuvent être livrées de manière fiable.
Pour l’instant, le financement de 720 millions de dollars témoigne du fort intérêt des investisseurs, mais Fractile doit encore démontrer ce que sa technologie est capable de fournir.
Alors que des entreprises comme Fractile s’efforcent de rendre l’IA plus rapide et plus efficace, savoir tirer le meilleur parti des outils d’IA reste tout aussi important. Améliorez vos compétences en matière de prompts grâce à la leçon gratuite de six minutes Comment parler à l’IA de The Neuron Academy. Vous pouvez également découvrir d’autres cours d’IA grâce à sept jours d’accès gratuit. Découvrez toutes les leçons ici.