Michael Burry a passé une grande partie du boom de l’IA à rechercher des failles dans Nvidia Corporation (NASDAQ :NVDA). Désormais, l’investisseur « Big Short » pense en avoir trouvé un.
Burry a récemment qualifié Etched, une startup de puces IA vieille de quatre ans, de « concurrence sérieuse » pour Nvidia. Le timing rend l’avertissement plus difficile à ignorer. Etched vient de lever 700 millions de dollars lors d’une ronde menée par Jane Street qui l’a valorisé à 21 milliards de dollars, soit plus du double de sa valorisation moins d’un mois plus tôt. Reuters affirme que la société a déjà obtenu plus d’un milliard de dollars de contrats clients.
Etched n’essaie pas vraiment de battre Nvidia en tout. Il s’attaque à l’inférence de l’IA, où le coût par jeton, la latence et l’efficacité énergétique sont de plus en plus importants à mesure que les entreprises d’IA passent de la formation d’énormes modèles à leur service à grande échelle.
Burry a cité une source industrielle qui estime qu’Etched pourrait offrir des performances environ 10 fois supérieures à moindre coût. Il existe également un aspect inconfortable du talent pour Nvidia : environ 15 % des plus de 400 employés d’Etched y travaillaient auparavant. La direction d’Etched comprend Brian Loiler, un vétéran de Nvidia depuis 22 ans qui a contribué à la construction des systèmes HGX et DGX.
Si ces paramètres économiques résistent à l’échelle des déploiements, Etched n’a pas besoin de détrôner Nvidia. Prendre une part significative dans l’inférence pourrait suffire à faire pression sur l’extraordinaire pouvoir de fixation des prix et sur les marges de Nvidia.
Les propres actions de Nvidia suggèrent que l’inférence spécialisée mérite d’être prise au sérieux. À la fin de l’année dernière, la société a conclu un accord pour obtenir une licence pour la technologie d’inférence de Groq et embaucher des membres clés de son équipe, dont le fondateur Jonathan Ross. Nvidia a depuis intégré la technologie Groq dans ses propres produits d’inférence. Cela renforce l’argument plus large de Burry selon lequel le matériel d’inférence spécialisé est important, tout en montrant également que Nvidia ne reste guère immobile.
Etched doit encore prouver qu’il peut fabriquer et déployer ses systèmes à l’échelle de celle de Nvidia. Ses performances n’ont pas encore été démontrées de manière indépendante sur l’énorme gamme de charges de travail prises en charge par Nvidia. Nvidia vend également bien plus que des puces : CUDA, les réseaux, les systèmes et logiciels à l’échelle du rack créent des coûts de commutation qu’une puce spécialisée plus rapide n’efface pas automatiquement.
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Traduit automatiquement de l’anglais. Le texte original fait foi.
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