Etched atteint 21 milliards de dollars : la puce dédiée aux transformeurs qui veut déloger Nvidia sur l'inférence
Guy WASSEU
Auteur
C'est l'une des levées de fonds les plus spectaculaires de l'année dans le matériel pour l'intelligence artificielle. Le 18 août 2026, la start-up américaine Etched a annoncé un tour de table de 700 millions de dollars qui valorise l'entreprise à 21 milliards de dollars. Le chiffre marque à lui seul l'emballement du secteur : fin juillet, lors de son précédent tour, Etched valait encore 10,3 milliards. Sa valeur a donc doublé en moins d'un mois. Au total, la société aurait désormais levé près de 1,9 milliard de dollars depuis sa création.
Fait notable, le tour est mené par Jane Street, une firme de trading quantitatif qui n'est pas un investisseur technologique classique. Et pour cause : Jane Street est aussi le premier client payant d'Etched. Le fonds a pris livraison d'un cluster d'inférence bâti autour de la puce maison et l'exploite désormais dans son propre centre de données. Autrement dit, l'argent suit une commande réelle — l'ordre inverse du récit habituel des levées d'IA, où la promesse précède l'usage. Aux côtés de Jane Street figurent des investisseurs de premier plan comme Sequoia Capital, Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins, Tiger Global ou Bain Capital Ventures.
Une puce qui ne sait faire qu'une seule chose
Etched a été fondée en 2022 par trois anciens de Harvard, Gavin Uberti, Chris Zhu et Robert Wachen, qui ont abandonné leurs études pour se lancer. Leur pari, longtemps jugé téméraire, tient en une phrase : concevoir un processeur qui ne fait tourner que des « transformeurs », l'architecture de réseau de neurones sur laquelle reposent la quasi-totalité des grands modèles de langage actuels, de ChatGPT à Claude en passant par Gemini.
Là où les cartes graphiques de Nvidia sont des processeurs généralistes — capables de tout, mais optimaux pour rien en particulier —, la puce d'Etched, baptisée Sohu et présentée comme le « premier ASIC transformeur au monde », grave directement dans le silicium les opérations propres à ces modèles. Elle est fabriquée par le taïwanais TSMC sur un procédé de gravure en 4 nanomètres. L'idée : en retirant tout ce qui ne sert pas à l'inférence, on gagne en rendement ce qu'on perd en polyvalence.
L'entreprise avance des performances impressionnantes — de l'ordre de 500 000 jetons par seconde sur un modèle Llama 70B, et un taux d'utilisation effective du silicium supérieur à 80 %, contre 30 à 40 % pour une inférence sur GPU. Ces chiffres, il faut le souligner, sont largement auto-déclarés par Etched et n'ont pas été validés de façon indépendante. Le déploiement chez Jane Street en constitue toutefois une première validation par un client exigeant, qui dit avoir testé la puce avant d'engager son capital.
L'inférence, le vrai champ de bataille
Cette levée illustre un basculement de fond. Pendant des années, la course à l'IA s'est jouée sur l'entraînement des modèles, terrain où Nvidia règne sans partage. Mais à mesure que l'IA se diffuse dans les produits du quotidien, c'est l'inférence — le fait de faire tourner un modèle déjà entraîné, des milliards de fois par jour — qui devient le poste de coût dominant. C'est là que se multiplient les prétendants aux puces spécialisées.
Pour les entreprises et les entrepreneurs qui construisent sur l'IA, l'enjeu est très concret : le coût par requête. Si des puces dédiées tiennent leurs promesses, le prix de l'inférence pourrait baisser nettement, et surtout se détacher de la dépendance quasi totale à un fournisseur unique et à son écosystème logiciel, CUDA. Car c'est le revers du pari d'Etched : sa puce ne parle pas CUDA. Adopter Sohu suppose de reconstruire sa chaîne d'inférence, un coût de bascule que peu d'acteurs sont aujourd'hui prêts à assumer — sauf ceux, comme Jane Street, dont les volumes justifient l'effort.
Le pari reste aussi fragile par nature. En se spécialisant à l'extrême sur les transformeurs, Etched mise tout sur la pérennité de cette architecture : si une rupture algorithmique venait à la supplanter, une puce gravée pour elle seule perdrait beaucoup de sa valeur. Le secteur garde d'ailleurs en mémoire des trajectoires plus heurtées, à l'image de Groq, dont la valorisation est retombée autour de 3,5 milliards de dollars après un accord d'approvisionnement avec Nvidia.
Reste que le signal envoyé par cette levée est difficile à ignorer. Quand un fonds aussi calculateur que Jane Street engage son argent après avoir branché la machine, et quand la valorisation d'un fabricant de puces double en quatre semaines, c'est que le marché parie sérieusement sur l'idée qu'après l'ère du tout-Nvidia généraliste pourrait s'ouvrir celle des puces taillées pour une tâche unique. L'inférence, longtemps l'angle mort de la course à l'IA, en devient le nouveau terrain d'affrontement.
Sources