AMD achète la start-up Taalas, spécialisée dans les puces d'IA. Voici pourquoi c'est important pour les investisseurs de NVDA

Advanced Micro Devices (NASDAQ : AMD) a annoncé jeudi qu'elle allait acquérir Taalas, une start-up de Toronto qui connecte des modèles d'IA entiers directement au silicium, pour un montant non divulgué.

L'accord vise l'inférence, une activité qui consiste à gérer des modèles entraînés, qui, selon AMD, pourrait croître de plus de 80 % par an et dans laquelle sa rivale Nvidia Corp. (NASDAQ : NVDA) a déjà développé sa propre spécialisation.

Une puce, un modèle

Taalas fabrique des puces qui ne font qu'une chose. Son premier produit, le HC1, utilise le Llama 3.1 8B de Meta et rien d'autre, car les poids du modèle sont gravés physiquement dans le silicium.

Cela semble être une faille, mais cela supprime l'un des principaux obstacles en matière d'inférence basée sur l'IA.

Les GPU ordinaires doivent transférer à plusieurs reprises des milliards de poids de modèle entre la mémoire et le calcul, ce qui crée un goulot d'étranglement majeur en matière d'inférence. Taalas évite complètement le voyage, de sorte que le modèle devient effectivement le processeur.

La récompense, c'est la rapidité. Taalas affirme que le HC1 génère environ 17 000 jetons par seconde et par utilisateur, et EE Times en a vu plus de 15 000 lors de la démonstration publique. Le matériel Blackwell de Nvidia en a géré environ 350 lors des propres tests de Taalas.

Le PDG Ljubisa Bajic, cofondateur de Tenstorrent qui a passé des années chez AMD plus tôt dans sa carrière, a déclaré à EE Times que l'entreprise avait fait « de douloureux compromis en termes de flexibilité pour des raisons d'économie et de rapidité ».

Le hic : la puce est le modèle

Le passage à un autre modèle nécessite toujours la fabrication de nouvelles puces, mais Taalas affirme que la quasi-totalité de la conception peut rester la même. Seule une petite partie doit être modifiée pour encoder le nouveau modèle, et TSMC pourrait fabriquer la version mise à jour dans environ deux mois.

L'abandon de la flexibilité pourrait être récompensé par un matériel bon marché. L'entreprise affirme que son système coûte 20 fois moins cher à construire et consomme 10 fois moins d'énergie, en partie parce qu'il n'a pas besoin de HBM, d'emballage avancé ou de refroidissement liquide, bien que ces chiffres restent ses propres estimations.

L'objection évidente est qu'un modèle de lama à 8 milliards de paramètres est petit par rapport aux normes actuelles. Taalas a déclaré à Reuters en février son intention de construire du silicium capable de faire fonctionner un modèle avant-gardiste tel que le GPT-5.2 d'ici la fin de l'année.

Pourquoi AMD le souhaite

Nvidia a construit sa domination sur la formation, le processus coûteux de création de modèles d'IA. AMD fait le pari que le plus gros lot pourrait être l'inférence, l'activité qui consiste à gérer ces modèles pour les utilisateurs, qui, selon ses prévisions, pourrait croître de plus de 80 % par an.

Taalas est son quatrième contrat d'inférence depuis novembre, après la société de logiciels d'inférence MK1 et deux petites startups.

Les pièces alimentent Helios, la solution rack d'AMD à Nvidia. Microsoft a accepté le mois dernier de déployer Helios sur Azure pour exécuter l'inférence par modèle frontière.

Pour l'instant, les traders soutiennent toujours l'opérateur historique.

Polymarket donne à Nvidia 68 % de chances de terminer 2026 en tant qu'entreprise la plus valorisée au monde. Apple est tombé à environ 36 %.

Taalas donne à AMD une réponse radicalement différente à celle de Nvidia : au lieu de faire fonctionner chaque puce sur tous les modèles, fabriquez des puces extrêmement efficaces pour n'en exécuter qu'un seul.