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Le géant américain Nvidia demeure la figure de proue de l’industrie mondiale des semi-conducteurs. Cependant, cette position n’est pas inattaquable. Les startups européennes spécialisées dans les puces pour l’IA attirent de plus en plus de financements pour concurrencer Nvidia. Dans le même temps, la demande pour une infrastructure IA efficace ne cesse de croître.

Les startups européennes lèvent des centaines de millions

Des entreprises des Pays-Bas, du Royaume-Uni et de France développent des architectures alternatives de puces mieux adaptées à l’inférence en IA, c’est-à-dire l’application de modèles entraînés. Le secteur déplace ainsi son focus de la puissance de calcul brute vers l’efficacité, la consommation énergétique et la scalabilité.

La société néerlandaise Euclyd, fondée par l’ancien dirigeant d’ASML Bernardo Kastrup, est par exemple en discussion avec des investisseurs pour une levée de fonds d’au moins 100 millions d’euros. L’entreprise souhaite faire évoluer sa technologie et servir ses premiers clients.

D’autres acteurs européens cherchent également du capital. La société britannique Optalysys prévoit une levée de plus de 100 millions de dollars. Fractile et la française Arago visent plusieurs centaines de millions de dollars. Plus tôt cette année, plus de 200 millions de dollars ont déjà été investis dans Axelera et Olix.

L’essor de ces startups intervient alors que Nvidia est devenu l’une des entreprises les plus valorisées au monde, grâce à ses GPU cruciaux pour l’entraînement des modèles IA. Néanmoins, l’attention se tourne désormais vers l’inférence, où les investisseurs voient un potentiel d’innovation.

« L’inférence est désormais dominante et l’architecture existante des GPU n’est pas conçue de manière optimale pour cette échelle, » selon Patrick Schneider-Sikorsky du NATO Innovation Fund.

Nouvelles technologies pour améliorer l’efficacité

Euclyd développe des puces qui, selon l’entreprise, sont jusqu’à 100 fois plus économes en énergie pour l’inférence en IA que les systèmes récents de Nvidia. Au lieu de déplacer continuellement les données en mémoire, cette technologie traite les informations simultanément en plusieurs points.

Cela pourrait engendrer des coûts moindres et une réduction de la consommation énergétique dans les centres de données. Néanmoins, beaucoup de ces solutions en sont encore à un stade précoce et n’ont pas encore fait leurs preuves à grande échelle commercialement.

D’autres entreprises, telles qu’Olix, travaillent sur des processeurs photoniques qui utilisent la lumière pour le traitement des données. Selon les investisseurs, cette technologie pourrait aider à surmonter les limites physiques des puces traditionnelles, comme le développement de chaleur et la miniaturisation.

Pendant ce temps, Nvidia continue d’investir massivement pour maintenir son avance. L’entreprise a dépensé plus de 18 milliards de dollars en recherche et développement au cours de l’exercice précédent. Elle investit également activement dans de nouvelles technologies, y compris la photonique.

Défis structurels pour l’Europe

Malgré l’intérêt croissant des investisseurs, des obstacles demeurent. Les entreprises européennes spécialisées dans les puces font face à des temps de développement longs, à un écosystème de production limité et à des financements relativement bas comparés aux États-Unis.

Selon les données de Dealroom, les startups européennes de puces pour l’IA ont levé environ 800 millions de dollars en 2026, contre 4,7 milliards de dollars pour leurs concurrentes américaines. En outre, des facteurs tels que la législation du travail fragmentée et la réticence des gouvernements jouent un rôle. Pourtant, l’intérêt grandit et les acteurs européens semblent lentement se lancer dans la compétition avec Nvidia.

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