La course aux puces IA s’intensifie : Nvidia fait face à une nouvelle vague de challengers

Plusieurs startups de puces IA de nouvelle génération s’en prennent à Nvidia, en se concentrant sur un problème clé : réduire les transferts de données, qui est l’un des plus gros goulets d’étranglement dans le calcul IA.
Voici comment elles s’y prennent :
• Groq – Supprime la DRAM
• Cerebras – Supprime les interconnexions
• d-Matrix – Combine calcul et mémoire
• Majestic – Décentralise le calcul au-delà des serveurs traditionnels
• Etched, Taalas & MatX – Construisent des puces pour des charges de travail IA spécifiques plutôt que pour l’informatique à usage général
• Substrate – Adopte une approche de fabrication conçue pour réduire la dépendance à une machine de lithographie de 400 millions de yens
L’objectif commun est simple : déplacer moins de données, traiter l’IA plus vite et améliorer l’efficacité. Tandis que $NVDA reste le leader du marché, l’innovation matérielle pour la prochaine génération de matériel IA se concentre de plus en plus sur l’architecture plutôt que sur le seul ajout de puissance de calcul.