Cet été, le pari le plus extrême de l'industrie de l'IA est sur le point d'être dévoilé.
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Cet été, le pari le plus extrême de l'industrie de l'IA est sur le point d'être dévoilé.
Les puces conçues spécifiquement pour l'inférence d'IA ébranlent la position des puces généralistes.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : David, TechFlow
Ces dernières semaines, si vous avez surveillé les actions de puces dans votre portefeuille, vous avez probablement douté d'une chose : cette vague d'IA a-t-elle déjà atteint son sommet ?
En plus de deux semaines, le secteur des semi-conducteurs a perdu plus de mille milliards de dollars de capitalisation boursière, les actions de mémoire sont entrées collectivement dans un marché baissier, et même lorsque Samsung a annoncé des profits record, le cours de l'action a baissé au lieu de monter ce jour-là...
Les baissiers ressortent les graphiques de la bulle Internet de 2000 pour s'y fier aveuglément, tandis que les haussiers disent qu'il ne s'agit que d'une correction après une hausse trop brutale. Après toutes ces disputes, tout le monde continue de se concentrer sur le même groupe d'entreprises, les géants vendeurs de puces comme NVIDIA, Intel et Micron.
Le débat n'est peut-être qu'un petit aperçu d'un changement majeur dans les tendances de l'industrie, et le tableau d'ensemble n'a presque jamais été mis sur la table pour discussion. Avez-vous déjà pensé que les puces elles-mêmes sont en train de changer ?
Ces dernières années, les puces utilisées pour l'IA étaient toutes polyvalentes ; les GPU de NVIDIA peuvent tout calculer, graphisme, entraînement, inférence, ils savent tout faire. Mais le prix de la polyvalence est de ne rien pousser à l'extrême.
Et maintenant, presque toutes les grandes entreprises technologiques fabriquent secrètement quelque chose de nouveau : des puces spécialisées qui ne font qu'une seule chose, mais la font à la perfection.
OpenAI le fait, les TPU de Google et les Trainium d'Amazon aussi ; Broadcom a vu son cours de l'action exploser cette année précisément parce qu'il aide Google à fabriquer ce type de puces. C'est peut-être une ligne souterraine que la plupart des gens n'ont pas encore remarquée.
L'ère des puces polyvalentes est en train d'être ébranlée par les puces spécialisées.
Sur cette ligne souterraine, il y a une entreprise dont vous n'avez même jamais entendu le nom qui va plus loin que quiconque, allant jusqu'à prétendre vouloir remplacer NVIDIA.
Elle s'appelle Etched, fondée par trois jeunes ayant abandonné Harvard, âgés d'environ 25 ans cette année. L'entreprise existe depuis quatre ans et n'a toujours pas vendu un seul produit à ce jour.
Mais ceux qui investissent dans l'entreprise sont un groupe de grands noms et d'institutions :
Le parrain du capital-risque de la Silicon Valley Peter Thiel, l'institution quantitative de premier plan Jane Street, le fonds de capital-risque affilié à TSMC... Cette entreprise qui n'a encore livré aucune puce a déjà levé environ 800 millions de dollars et est valorisée à 5 milliards de dollars.
Encore plus anormal, selon des rapports publics de médias étrangers, elle détient déjà plus d'un milliard de dollars de commandes, et ces commandes achètent une puce qui n'a pas encore été fabriquée.
Ces trois jeunes hommes sont convaincus que la majeure partie des dépenses de l'IA est passée de « l'entraînement des modèles » à « faire répondre les modèles », c'est-à-dire l'inférence.
Chaque fois que vous posez une question à ChatGPT ou Claude, cela implique une inférence en coulisses ; cela se produit des milliards de fois par jour, c'est le lien le plus coûteux et le plus fréquent de toute l'IA.
Les GPU de NVIDIA peuvent tout faire, sauf qu'ils ne sont pas conçus spécifiquement pour l'inférence. Ce qu'Etched veut faire, c'est une puce qui ne fait que de l'inférence, gravant directement l'architecture de ChatGPT dans le silicium.
Selon ses propres données publiées, pour le même travail, 8 puces Etched peuvent remplacer plus de 100 NVIDIA H100. Ce chiffre n'a pas encore été vérifié par des tiers, mais c'est toute la confiance qui permet à ces trois jeunes de défier NVIDIA.
La chose la plus coûteuse n'a absolument pas besoin d'une puce omnipotente.
Un pari audacieux sans issue de secours
En termes de produit, c'est vraiment un pari audacieux sans issue de secours. La clé réside dans les deux mots « gravé à jamais ».
Les autres fabricants de puces spécialisées se laissent toujours une issue de secours, la puce pouvant toujours s'adapter à de nouvelles structures de modèles via des logiciels ; mais Etched ne l'a pas fait, il a pris l'architecture sous-jacente commune aux grands modèles comme ChatGPT (appelée Transformer dans l'industrie) et l'a gravée directement dans le silicium sous forme de circuits physiques.
Chaque pouce d'espace qui aurait dû être réservé à la flexibilité a été utilisé pour empiler la puissance de calcul, ce qui a donné une vitesse multipliée. Donc le prix de la puissance est que, si un jour l'IA change pour une nouvelle architecture, qui n'est plus Transformer, cette puce devient instantanément un morceau de silicium inutile, impossible à modifier.
Les fondateurs le savent mieux que quiconque.
Lors de la levée de fonds de série A en 2024, le PDG de l'entreprise, Gavin Uberti, avait mentionné dans une interview publique qu'ils faisaient le plus grand pari dans le domaine de l'IA ; si cette architecture disparaissait, l'entreprise serait finie.
Mais si elle survit, Etched deviendra la plus grande entreprise de tous les temps.
Il avait 23 ans quand il a dit cela, l'entreprise venait d'avoir 120 millions de dollars en caisse. Deux ans ont passé, maintenant l'entreprise a 800 millions de dollars de financement en caisse, 1 milliard de commandes sur le dos, et cette puce n'est toujours pas sortie d'usine.
Un jeune homme d'une vingtaine d'années, plein de fougue, a compressé le destin de l'entreprise en deux mots fatidiques, zéro, ou le plus grand de l'histoire, sans laisser la moindre issue de secours entre les deux, ce qui est quelque peu fantastique.
Mais ceux qui lui ont investi de l'argent sont des veterans expérimentés, pourquoi osent-ils parier avec lui ?
Quand l'inférence devient le centre de profit
L'entraînement de l'IA est le fossé défensif de NVIDIA, mais pas l'inférence.
L'entraînement consiste à enseigner un modèle depuis zéro jusqu'à la maîtrise, brûlant une énorme puissance de calcul en une fois sur plusieurs mois ; tandis que l'inférence, une fois le modèle appris, consiste à répondre aux questions de centaines de millions de personnes chaque jour, brûlant de l'argent à chaque fois.
La façon de dépenser de l'argent pour ces deux choses est complètement différente. Selon plusieurs médias étrangers, l'inférence a déjà remplacé l'entraînement, devenant le coût continu le plus important pour les entreprises d'IA, ainsi que le plus grand goulot d'étranglement.
Il est dit qu'Anthropic pourrait devenir rentable ce trimestre grâce à la marge bénéficiaire de l'inférence. Le centre de gravité de l'argent est en train de se déplacer discrètement de l'entraînement vers l'inférence.
Aujourd'hui, presque toute l'inférence s'exécute sur les GPU de NVIDIA, et les GPU ne sont pas conçus pour cela, donc lorsqu'ils exécutent spécifiquement de l'inférence, une grande partie des circuits sont inactifs.
Gavin Uberti, fondateur d'Etched, a mentionné un chiffre dans une interview : lorsque les clusters GPU exécutent de l'inférence, le taux d'utilisation réel de la puissance de calcul n'est souvent que de 20 à 30 %, plus de la moitié de la capacité est gaspillée.
C'est-à-dire que si vous dépensez 50 000 à 150 000 dollars pour acheter une machine NVIDIA pour faire de l'inférence, seuls 30 % sont vraiment utilisés à bon escient, les 70 % restants peuvent simplement chauffer et consommer de l'électricité pour vous.
Le fossé défensif de NVIDIA a toujours été construit sur l'entraînement et son écosystème logiciel CUDA ; les murs y sont hauts et épais, personne ne peut les franchir à court terme. Mais l'inférence est différente, c'est un travail plus unique et plus répétitif, ne nécessitant pas une puce omnipotente, NVIDIA n'a pas le même mur ici.
Vous pouvez dire que NVIDIA est l'entreprise de puces la plus capitalisée au monde, mais l'activité la plus rentable et à la croissance la plus rapide est précisément construite sur un domaine où elle n'est pas complètement compétente et adaptée.
Les investisseurs qui ont investi dans cette entreprise Etched parient précisément sur ce déplacement de centre de gravité.
Celui qui ressemble le moins à un investisseur dans les puces parmi eux est le fou de longévité Bryan Johnson, ce magnat de la technologie qui se mesure plus de cent indicateurs chaque jour et veut inverser le vieillissement.
Selon ses déclarations publiques, il y a quelques années, deux fondateurs d'Etched, des étudiants abandonnant leurs études, l'ont trouvé, disant qu'ils pouvaient fabriquer des puces IA plus rapides pour accélérer la recherche sur la longévité ; plus la puce crache de tokens rapidement, plus la vitesse de trouver des médicaments et de résoudre les maladies est rapide.
Celui qui rend l'inférence rapide et peu coûteuse pourra redéfinir les prix de toutes les industries qui vivent de l'IA.
Vous pourriez demander pourquoi NVIDIA ne fabrique pas elle-même des puces spécialisées pour l'inférence ; en fait, elle peut certainement le faire. Mais avec une entreprise de GPU polyvalents aussi vaste et établie, pourquoi mettre tous ses œufs dans le même panier pour se tourner vers des GPU spécialisés ?
Donc, c'est l'ébauche d'une histoire de disruption par la marge.
Cet été, les cartes sont dévoilées
La puce sur laquelle Etched a parié pendant quatre ans doit être livrée cet été.
Pour une entreprise existant depuis quatre ans et n'ayant jamais vendu un seul produit, c'est le moment de faire ses preuves. Une fois la puce installée dans le centre de données du client, on verra immédiatement sur le champ si elle est née pour l'inférence comme indiqué dans le PPT.
Mais juste avant le dévoilement, la table de jeu elle-même a légèrement changé en silence.
Ce qu'Etched a soudé dans le silicium, c'est l'apparence de l'IA telle qu'il l'a identifiée il y a trois ans. Mais pendant qu'il se concentrait sur la fabrication de puces ces dernières années, certaines IA ont elles-mêmes changé de méthode. Auparavant, un modèle était un bloc entier, appelant tout pour n'importe quel problème ; ces deux dernières années, les modèles open source les plus puissants ont changé de structure, les décomposant en nombreux petits blocs, n'en sélectionnant que quelques-uns temporairement pour travailler à chaque fois. DeepSeek, Qwen et autres modèles open source chinois à la pointe de la technologie sont tous de cette nouvelle architecture.
Un logiciel peut être modifié en quelques semaines, mais une puce prend deux ans de la conception à la production de masse. Souder l'architecture à jamais, c'est en quelque sorte parier contre la vitesse du changement.
Cette odeur semblera familière à ceux qui ont vécu le dernier cycle crypto. Dans ses premières années, Ethereum dépendait également de la puissance matérielle pour le minage ; une série de machines de minage spécialisées qui ne calculaient qu'Ethereum et rien d'autre ont largement dépassé les cartes graphiques polyvalentes, c'est exactement l'histoire qu'Etched raconte aux investisseurs : le spécialisé écrase le polyvalent.
Cette nuit de septembre 2022, Ethereum a complètement changé les règles de minage, passant de la puissance matérielle à la preuve d'enjeu ; les machines de minage construites pour lui dans le monde entier, ainsi que d'innombrables cartes graphiques, sont collectivement devenues obsolètes, des milliards de dollars de matériel réduits à zéro en une nuit.
Les machines de minage parient que l'algorithme ne changera pas, Etched parie que l'architecture ne changera pas, et les trois fondateurs de l'entreprise sont également conscients de cet obstacle.
Leur méthode pour y faire face est de gagner du temps.
Un mot qu'Uberti a répété à plusieurs reprises dans l'interview est « trop tard » ; il est convaincu qu'Etched est en avance d'au moins 18 mois sur des géants comme NVIDIA et Google en matière de puces d'inférence spécialisées ; lorsque les grandes entreprises reprendront leurs esprits pour fabriquer des produits similaires, Etched aura déjà itéré vers la deuxième génération et aura lié les clients.
En d'autres termes, il ne parie pas seulement que l'architecture d'inférence IA dominante actuelle, Transformer, ne mourra pas, il parie aussi qu'il court assez vite, assez vite pour livrer les marchandises cet été et conquérir le marché avant que l'architecture ne change au-delà de la portée de la puce.
C'est une course de vitesse, et il n'y a pas qu'une seule entreprise qui a parié sur cette course.
Investir, c'est parier sur l'épanouissement de la technologie
En y réfléchissant, l'histoire d'Etched ne concerne pas seulement Etched.
Elle a poussé à l'extrême une chose que tout le monde fait mais dit rarement explicitement. Si vous détenez des actions de puces comme NVIDIA, Broadcom, Cambricon, Cerebras, vous n'achetez jamais seulement les performances d'une entreprise, vous achetez un jugement, pariant qu'une certaine voie technologique durera assez longtemps, assez longtemps pour que l'argent investi autour d'elle puisse être récupéré.
Etched a simplement placé ce pari à la position la plus sans issue de secours. Il a soudé l'architecture dans le silicium, gain ou perte, c'est tout ou rien ; tandis que la plupart des paris sont doux, lents, vous ne réalisez même pas que vous pariez.
Acheter une histoire de « spécialisation », dans une certaine mesure, c'est parier contre la vitesse du changement.
Plus le changement est lent, plus vous gagnez sûrement ; une fois que le changement accélère, plus c'est soudé fermement, plus la chute est dure.
Cet été, la puce d'Etched donnera naturellement sa propre réponse. Mais c'est aussi un indicateur et un panneau d'avertissement digne d'attention, le jeu teste également chaque position dans votre portefeuille qui parie discrètement sur « cela ne changera pas ».
Les cartes dans votre main devraient également être retournées pour que vous les regardiez vous-même.
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