Une petite boîte veut prendre la place de Nvidia. Son premier client vient d'y mettre 700 millions.

Mardi, une entreprise américaine de cinq ans d'âge, appelée Etched, a reçu 700 millions de dollars d'un groupe d'investisseurs, sur la base d'une société estimée à 21 milliards.

Et celui qui a mené l'opération, celui qui a mis le plus gros paquet, c'est son tout premier client. Il a acheté la machine. Il l'a installée chez lui. Il l'a regardée tourner pendant un mois. Convaincu, il a sorti le chéquier et Bim, 700 millions.

Qui ne rêverait pas de créer quelque chose qui convainc tout de suite son premier client d'investir directement dans le projet ?

La première machine sortie d'usine, le premier client : « J'achète ! »

Mais qu'est-ce qu'elle a fait, cette société, pour avoir un tel succès ?

Le client s'appelle Jane Street. C'est une société de trading : des gens dont le métier est de calculer plus vite que les autres pour acheter et revendre avant tout le monde. Ils ne font pas de sentiment avec un fournisseur, et une machine qui ne tient pas ses promesses, ils la débranchent.

Ils ont testé le matériel. Ils ont acheté la première armoire sortie d'usine et l'ont branchée dans leur propre salle de serveurs le mois dernier. Puis ils ont mis 700 millions dans la boîte qui la fabrique.

Tous ceux qui font tourner de l'IA achètent leurs puces au même endroit, chez Nvidia, faute d'autre chose de sérieux. Là, pour la première fois, un client exigeant a essayé un autre fournisseur, l'a gardé, et au lieu de dire poliment « c'est pas mal », il a investi la moitié d'un milliard dedans.

Détail savoureux, pendant qu'on y est : le tour de table précédent, en juillet, était soutenu par Nvidia. Nvidia a donc mis de l'argent dans une boîte dont le métier est de lui prendre son marché. On appelle ça soit de la vision, soit une police d'assurance.

Une puce IA qui ne sait faire que ça : de l'IA

Reste à comprendre ce que cette puce a de particulier. Et c'est plus simple qu'il n'y paraît.

Ce qui tourne aujourd'hui dans les centres de données, ce sont des cartes graphiques NVIDIA. Ces processeurs ont été conçus au départ pour afficher des jeux vidéo, et on s'est aperçu qu'ils étaient excellents pour l'IA parce qu'ils savent faire des tonnes de petits calculs en même temps.

Une carte graphique sait faire plein de choses : de la 3D, de la vidéo, de la simulation, de l'IA. C'est un couteau suisse. Il fait tout, correctement, et il traîne dans ses circuits des tas de morceaux dont l'IA ne se sert jamais. Ce n'est pas ce qu'il y a de plus optimisé pour l'IA. 

À gauche, ce que Nvidia propose. À droite, ce que vend Etched.

Etched a fait le pari inverse : une puce qui ne sait faire qu'une chose, faire tourner un modèle d'IA à la vitesse de l'éclair, et tant pis pour le reste. Elle serait incapable d'afficher ton bureau Windows ou de lancer ton émulateur de jeux Nintendo préféré, "Princesse Peechy & La banane". Elle gère un modèle d'IA, et pas à n'importe quelle vitesse. 

Un seul chiffre technique a été publié, alors je m'y tiens. Quand plusieurs puces travaillent ensemble sur la même réponse, elles passent leur temps à se dire où elles en sont, et ces allers-retours sont du temps mort pur. Etched a fabriqué son propre câblage pour ça, et annonce 700 millisecondes là où les puces concurrentes en demandent 4 000.

Trois secondes et trois dixièmes de temps mort en moins, sur une opération qui se répète toute la journée.

Presque six fois plus rapide, donc, sur ce point précis. Attention quand même, c'est un chiffre annoncé par le fabricant et personne d'extérieur n'est allé le vérifier.

Ça n'a l'air de rien comme ça, mais croyez-moi, six fois moins de temps perdu sur une opération qui se répète toute la journée, c'est quelque chose. 

Évidemment, nous sommes tout au début de ce que l'IA peut produire aujourd'hui via les cartes graphiques. C'est normal qu'on voie arriver de plus en plus de concurrents qui vont proposer des solutions faites uniquement pour l'IA, qui vont dépasser l'entendement en rapidité et qui seront de plus en plus compactes, au point de finir un jour dans un ordinateur personnel.  J'écrivais il y a quelques jours comment OpenAI avait posé son modèle sur une puce grande comme une assiette pour aller jusqu'à quatorze fois plus vite. Même idée, autre chemin.

Ce n'est pas la première fois, et on connaît la fin

Ce scénario, l'informatique l'a déjà joué deux fois.

Dans les années 90, c'est le processeur principal qui calculait l'image des jeux. Puis sont arrivées des cartes qui ne savaient rien faire d'autre que dessiner des triangles à toute vitesse, et les vieux de la vieille se souviendront des cartes 3DFX. Un gadget de spécialiste, disait-on à l'époque. Aujourd'hui, la boîte qui a le mieux tenu ce pari s'appelle Nvidia.

Rebelote avec le minage de bitcoin. Les premiers minaient sur leur carte graphique, puis des puces incapables de faire quoi que ce soit d'autre que ce calcul-là sont arrivées, et en dix-huit mois plus personne ne minait autrement.

La leçon est toujours la même : le généraliste gagne tant que le besoin bouge, le spécialiste gagne dès que le besoin se fige. Toute la question est donc de savoir si l'IA d'aujourd'hui est stabilisée. Et là, honnêtement, je n'en sais rien, et personne n'en sait rien. Gravé dans le silicium veut dire gravé pour de bon : si les modèles changent de forme dans deux ans, une puce trop spécialisée devient un presse-papiers hors de prix.

Ça change quoi pour toi, qui n'achèteras jamais cette machine

Rien tout de suite. Peut-être un gros changement dans deux ou trois ans, et voilà pourquoi.

Chaque fois que tu poses une question à un assistant, une machine consomme du courant quelque part pour te répondre. Aujourd'hui, cette facture-là est payée par les investisseurs et pas par toi : c'est pour ça que la plupart de ces services sont gratuits ou presque, et ça ne durera pas éternellement. Le jour où il faudra équilibrer les comptes, soit tu paies plus cher, soit le prix de revient a baissé entre-temps.

Même question, même réponse, deux factures d'électricité. C'est tout l'enjeu.

Du matériel spécialisé, c'est exactement ça : la même réponse avec moins de courant et moins de machines. Ça compte pour ta facture future, et ça compte aussi pour ce que ces centres de données consomment, qui est un vrai sujet et pas une lubie d'écolo. Un calcul qui demande deux fois moins d'électricité, c'est deux fois moins de centrales derrière.

Et il y a un effet plus discret, mais qui se voit vite quand il arrive : les fonctions trop chères pour être offertes aujourd'hui deviennent offrables demain. La retouche photo intelligente de ton téléphone, le sous-titrage automatique de tes vidéos, la relecture de tes mails. Rien de tout ça n'est bloqué par l'intelligence des modèles. C'est bloqué par le prix du calcul.

L'échéance, sans enjoliver : il a fallu trois ans à Etched pour livrer sa première armoire, de l'aveu même de son patron. Compte deux à trois ans avant que ce genre de puce pèse assez pour faire bouger un tarif que tu paies. Et il y a une vraie chance que ça n'arrive jamais, si les gros du secteur rattrapent le coup avec leur propre silicium.

Ce que j'en pense

Une société estimée à vingt et un milliards pour une seule armoire livrée, c'est évidemment déraisonnable. Ce n'est pas un prix, c'est un pari sur ce que sera l'informatique dans cinq ans, posé par des gens qui ont largement les moyens de se tromper.

Mais l'histoire me plaît pour une autre raison, complètement à côté du chiffre. Depuis trois ans, tout ce qui compte dans ce secteur se joue à coups de milliards entre quatre ou cinq acteurs qui ont exactement les mêmes cartes en main. Et là, il y a des gens partis en 2021 avec l'idée têtue de graver un truc dont personne ne voulait, qui ont mis trois ans à sortir une seule machine, et un client sérieux qui l'a branchée et qui a dit oui. Ça reste un beau métier !

Aujourd'hui, moi, je fais tourner encore une IA via les API ou des abonnements chez Claude ou OpenAI, mais j'ai vraiment envie qu'un jour je puisse avoir moi-même mon propre modèle qui tourne sur ma propre machine à la vitesse de l'éclair, sans que je paie quoi que ce soit d'autre qu'une seule fois l'appareil, une carte IA matérielle, et puis basta. Quoi qu'il en soit, les nouvelles technos avancent, et je serais bien content qu'un jour tout soit local chez moi, avec une IA à l'intelligence maximale.