Le 26 octobre, Unconventional AI, une start-up valorisée 4,5 milliards de dollars, a annoncé un accord en espèces et en actions au prix non divulgué pour acquérir NeuReality, un fabricant israélien de puces, comme l'a rapporté Reuters. Cette acquisition apporte à l'entreprise ce que ses puces expérimentales seules ne peuvent fournir : des ingénieurs capables de transformer le silicium en produits commercialisables.

D'un plan quinquennal à une frénésie d'acquisitions

Le PDG Naveen Rao avait initialement prévu un calendrier de trois ans de recherche et de cinq ans avant le lancement d'un produit. L'ingénierie assistée par IA a plutôt permis à Unconventional de terminer sa première puce de test et d'approcher l'achèvement d'une seconde. Rao a déclaré que « les choses sont allées beaucoup plus vite que prévu », ajoutant que l'entreprise avait désormais « bâti les os de la recherche » et devait maintenant « bâtir les os de la production ».

Rao possède un solide bilan dans le secteur : il a vendu Nervana à Intel pour plus de 400 millions de dollars et MosaicML à Databricks pour 1,3 milliard de dollars. Le tour d'amorçage de 475 millions de dollars d'Unconventional, soutenu par Lightspeed et Andreessen Horowitz, concrétise la vision de calcul exposée par l'entreprise dans son annonce de lancement.

Ce que NeuReality avait été conçue pour corriger

NeuReality a été fondée en 2019 par Moshe Tanach, Zvika Shmueli et Yossi Kasus. L'entreprise a passé des années à s'efforcer de réduire le coût de transmission des données et de gestion des tâches durant l'inférence IA — l'étape à laquelle les modèles entraînés génèrent des réponses pour les utilisateurs. Son architecture NR1 emploie un moteur réseau accompagné d'un hyperviseur matériel, un composant qui gère et isole les tâches de calcul, pour effectuer un travail qui serait autrement assuré par les CPU hôtes.

C'est cette expérience qu'Unconventional espère tirer de l'acquisition. Environ 40 employés israéliens rejoindront l'entreprise, bien que certains employés des ventes, du marketing et de la finance perdent leur emploi, selon Globes. Les conseils d'administration des deux sociétés ont approuvé l'opération, dont la clôture est attendue au quatrième trimestre 2026, selon le communiqué de NeuReality. Cette clôture attendue intervient juste au moment où la deuxième puce de test d'Unconquential approche de son achèvement — la transition des « os de la recherche » décrits par Rao vers les « os de la production » que l'acquisition est censée apporter.

Le prix d'achat reste non divulgué, mais Globes l'estime entre 150 et 200 millions de dollars. À comparer avec la valorisation de NeuReality de 220 millions de dollars en juillet 2023. La start-up israélienne avait levé environ 105 millions de dollars depuis sa création.

La promesse du 1 000x face aux résultats mesurés

Unconventional estime que l'utilisation de circuits analogiques reproduisant des systèmes biologiques pourrait améliorer l'efficacité du calcul IA d'un facteur 1 000 par rapport aux conceptions standards. C'est un objectif ambitieux — et l'entreprise n'a pas encore apporté de preuve de ces avantages dans un produit commercialement viable.

NeuReality affiche des résultats plus tangibles, bien qu'ils comportent des limites. Lors de ses essais de 2024, l'entreprise a rapporté une économie moyenne de 90 % du coût par requête avec des systèmes NR1-S, construits sur l'architecture NR1 et associés aux accélérateurs Qualcomm Cloud AI 100, par rapport à des systèmes sélectionnés hébergés sur CPU avec Nvidia H100 et L40S. Cependant, NeuReality a elle-même mené les tests, en utilisant des configurations matérielles différentes. Les économies de coûts annoncées n'ont pas été vérifiées de manière indépendante et ne doivent pas être confondues avec des économies d'énergie.

À titre de comparaison sectorielle plus large, les résultats MLPerf v6.1 de septembre, publiés par MLCommons, l'organisation sectorielle qui maintient le benchmark, ont montré une amélioration d'un facteur 5,7 sur un an pour le meilleur résultat DeepSeek-R1 par accélérateur. Cette constatation montre la rapidité des progrès de l'inférence, mais elle ne valide ni l'objectif de 1 000x d'Unconventional ni les économies de coûts annoncées par NeuReality. Les benchmarks comme MLPerf sont le lieu où les chiffres des fournisseurs rencontrent une mesure standardisée et comparable — le type de validation externe auquel le chiffre de 1 000x d'Unconventional n'a pas encore été soumis.

Pourquoi cette course compte pour Nvidia, le cloud et les factures d'électricité

TrendForce s'attend à ce que les systèmes à base d'ASIC — des puces conçues pour des charges de travail spécifiques plutôt que des GPU généralistes — représentent 27,8 % des expéditions de serveurs IA en 2026 et près de 40 % d'ici 2030. L'IA agentique accroît également la demande de CPU : une autre prévision de TrendForce projette une hausse possible des expéditions de plus de 40 % en 2027.

La demande croissante de calcul IA exerce aussi une pression sur les approvisionnements en électricité. L'AIE projette que la consommation électrique des centres de données passera de 485 TWh en 2025 à 950 TWh d'ici 2030 — soit près d'un doublement en cinq ans. Cette pression contribue à attirer les investissements vers des alternatives à Nvidia promettant une inférence plus efficace. Un exemple est le fabricant de puces concurrent Etched, qui a atteint une valorisation de 20,3 milliards de dollars, comme l'a rapporté Cryptopolitan.

Mais l'enthousiasme des investisseurs ne garantit ni de meilleures performances ni des coûts énergétiques réduits. Pour Unconventional, le véritable défi consiste à transformer ses puces prototypes en produits commerciaux — et à démontrer de manière indépendante que les gains d'efficacité promis se confirment en pratique.