700 M$ pour une puce qui ne sait faire qu'une chose

Il y a deux façons de fabriquer une puce. La première consiste à la rendre capable de tout, ce qui est le modèle des processeurs graphiques qui font tourner l’intelligence artificielle aujourd’hui. La seconde consiste à choisir une seule tâche et à ne faire qu’elle, mieux que quiconque.

Etched a pris la seconde. L’entreprise américaine vient de lever 700 millions de dollars sur une valorisation de 21 milliards, et ne fabrique qu’un seul type de matériel : des machines qui font tourner des modèles déjà entraînés. Pas d’entraînement, pas de polyvalence. Uniquement ce qu’on appelle l’inférence, c’est-à-dire le moment où vous posez une question à un assistant et où il répond.

Une salle de marché avant les laboratoires d’IA

Le montant retient l’attention, mais c’est l’identité du premier acheteur qui raconte l’histoire. Etched a livré sa première armoire de serveurs à Jane Street, une société de trading, qui a ensuite mené le tour de financement après avoir testé le matériel.

L’ordre des opérations mérite d’être noté : l’argent est arrivé après l’essai, pas avant. « Nous avons testé la puce et sommes satisfaits des premiers résultats », explique l’entreprise dans l’annonce, précisant que cette approche apporte « la précision dont nous aurons besoin pour soutenir nos charges de travail les plus exigeantes ».

Une salle de marché achète du calcul pour une raison simple : chaque milliseconde et chaque euro de coût comptent, et se mesurent le soir même. Ce client-là compare des factures avant de signer.

Le reste du tour de table rassemble à peu près tout ce que la Silicon Valley compte d’investisseurs installés, de Sequoia à Blackstone en passant par Kleiner Perkins et Peter Thiel. La valorisation, elle, a doublé en un mois.

Pourquoi une machine spécialisée coûte moins cher

Le raisonnement industriel n’a rien de nouveau, et c’est ce qui le rend crédible. Une machine qui fait une seule chose élimine tout ce qui sert à faire les autres : moins de circuits inutilisés, moins d’électricité pour le même travail, plus de calcul dans le même volume.

Appliqué à l’inférence, cela vise le poste de dépense qui grossit le plus vite chez tous les éditeurs d’intelligence artificielle. Entraîner un modèle coûte une fortune une fois. Le faire répondre à des millions de gens coûte une fortune tous les jours, et cette facture augmente à chaque nouvel utilisateur.

L’entreprise avance d’ailleurs un chiffre qui explique sa thèse : moins de 1 % de la population mondiale a aujourd’hui accès aux modèles les plus avancés. La demande existe donc largement. Ce qui la bloque, c’est le prix de chaque réponse.

Ce que ça peut vouloir dire pour vos abonnements

Ici commence la déduction, et elle se présente comme telle : rien dans cette annonce ne promet une baisse de prix, et Etched n’a pas encore livré à grande échelle.

Mais la direction est lisible. Si le coût de faire répondre un modèle baisse nettement, deux choses se produisent d’ordinaire. Les tarifs finissent par suivre, avec le retard habituel. Et surtout, des usages aujourd’hui trop chers pour être rentables deviennent envisageables : faire analyser l’intégralité de vos échanges clients plutôt qu’un échantillon, faire tourner un assistant en continu sur votre activité plutôt qu’à la demande.

C’est le genre de mouvement qu’on ne voit pas passer quand on regarde les annonces de modèles, parce qu’il se joue dans les salles de serveurs. Il décide pourtant de ce que vous paierez dans deux ans, et de ce que vous pourrez vous permettre de faire tourner.

La question qui reste ouverte est celle de tous les fabricants de matériel spécialisé : que se passe-t-il si la façon dont les modèles fonctionnent change assez pour rendre la spécialisation caduque ? Une puce polyvalente s’adapte. Une puce qui ne sait faire qu’une chose, non.

Sources

Etched, l'annonce officielle de la levée