Nvidia doit désormais compter avec un nouveau rival.
Positron AI a levé 230 millions de dollars lors d’un tour de financement de série B sursouscrit, pour une valorisation post-money supérieure à 1 milliard de dollars. Il s’agit de l’un des financements les plus importants récemment réalisés dans le domaine des composants matériels dédiés à l’inférence IA.
Le tour a été codirigé par ARENA Private Wealth, Jump Trading et Unless, avec la participation de la Qatar Investment Authority (QIA), d’Arm et d’Helena. L’annonce a été faite lors du Web Summit Qatar, ce qui souligne la notoriété internationale croissante de l’entreprise.
Ce financement intervient alors que le secteur de l’IA se heurte à un nouvel ensemble de contraintes. Si les performances de calcul ont dominé les discussions sur les composants matériels de l’IA pendant des années, la disponibilité de l’énergie et les limitations de la mémoire influencent de plus en plus les décisions de déploiement. Positron se présente comme une entreprise conçue spécifiquement pour répondre à ces goulets d’étranglement.
Énergie et mémoire
À mesure que les modèles d’IA gagnent en taille et en complexité, notamment pour les charges de travail d’inférence, la consommation électrique et la capacité mémoire sont devenues des défis critiques. Les centres de données font face à la hausse des coûts de l’énergie, aux contraintes du réseau électrique et à la pression réglementaire, tandis que les modèles avancés nécessitent de plus en plus de fenêtres de contexte gigantesques qui mettent à rude épreuve les architectures matérielles existantes.
« Nous sommes reconnaissants de l’enthousiasme des investisseurs, qui reflète lui-même les exigences du marché », a déclaré Mitesh Agrawal, PDG de Positron AI. « La disponibilité de l’énergie est devenue un goulet d’étranglement majeur pour le déploiement de l’IA. Et notre puce de nouvelle génération fournira 5 fois plus de jetons par watt dans nos charges de travail principales que le prochain GPU Rubin de Nvidia ».
Agrawal a souligné que la mémoire, et non la puissance de calcul brute, est en train de devenir la principale limitation dans de nombreux scénarios d’inférence. « La mémoire est l’autre goulet d’étranglement majeur de l’inférence, et notre Asimov, composant en silicium personnalisé de nouvelle génération, sera livré l’an prochain avec plus de 2 304 Go de mémoire vive par appareil, contre seulement 384 Go pour Rubin », a-t-il déclaré. « Ce sera un facteur de différenciation essentiel pour des charges de travail comprenant la vidéo, le trading, les modèles comportant plusieurs milliers de milliards de paramètres et tout ce qui nécessite une fenêtre de contexte gigantesque. »
Et oui, il s’agit bien d’une référence au célèbre auteur de science-fiction Isaac Asimov. Sur le site de Positron, sa vision est formulée ainsi : « Isaac Asimov nous a donné le rêve. Nous construisons la réalité. »
Des systèmes commercialisés au silicium personnalisé
Positron dispose déjà de bases solides puisqu’elle commercialise ses produits. Son système actuel, Atlas, est conçu pour les charges de travail d’inférence IA et met l’accent sur un déploiement rapide, l’efficacité énergétique et un approvisionnement prévisible. L’entreprise souligne qu’Atlas est entièrement fabriqué et produit aux États-Unis, un facteur de plus en plus important pour les clients soucieux de la résilience de la chaîne d’approvisionnement et des risques géopolitiques.
Le nouveau financement accélérera la transition de Positron d’Atlas vers sa plateforme de silicium personnalisé de nouvelle génération, Asimov. L’entreprise vise la finalisation du design de la puce Asimov à la fin de 2026, avec une production prévue au début de 2027. Selon Positron, Asimov est conçu pour prendre en charge environ 2 téraoctets de mémoire par accélérateur et jusqu’à 8 téraoctets par système dans sa plateforme Titan, ce qui élargira la taille envisageable des charges de travail d’inférence à l’échelle d’une baie.
Un double rôle
L’une des particularités de la série B est la décision de Jump Trading de codiriger le tour après avoir d’abord déployé les systèmes Atlas de Positron en interne. Jump, acteur de l’informatique haute performance et des applications sensibles à la latence, a évalué Atlas par rapport aux solutions existantes à base de GPU.
Alex Davies, directeur technique de Jump Trading, a déclaré : « Lors de nos tests, Positron Atlas a affiché une latence de bout en bout environ 3 fois inférieure à celle d’un système comparable basé sur le H100 pour les charges de travail d’inférence que nous avons évaluées, dans un format refroidi par air et prêt pour la production, avec une chaîne d’approvisionnement sur laquelle nous pouvons compter. »
Calendrier
Positron prévoit une forte croissance de son chiffre d’affaires en 2026 et affirme être en bonne voie pour atteindre une adoption commerciale à grande échelle environ 2,5 ans après son lancement, un calendrier convaincant pour une entreprise spécialisée dans le silicium. La société travaille actuellement avec des clients dans les infrastructures cloud, l’informatique avancée et les secteurs sensibles aux performances.
Alors que la concurrence s’intensifie autour de l’inférence IA, Positron mise sur une architecture privilégiant la mémoire et l’efficacité énergétique pour s’assurer une position durable sur un marché longtemps dominé par les GPU polyvalents.
La réussite de ce pari dépendra non seulement des performances du silicium, mais aussi de la vitesse à laquelle les besoins du secteur continueront de s’orienter vers l’efficacité plutôt que vers la puissance de calcul brute.
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