Intel rate l’opportunité de s’implanter dans le domaine de l’IA avec SambaNova : les négociations d’acquisition s’achèvent, et Intel opte pour une collaboration autour des processeurs Xeon.

L’acquisition de SambaNova par Intel était initialement perçue comme une étape cruciale pour renforcer le rôle de l’entreprise dans le domaine de l’inférence en intelligence artificielle. Cependant, il semblerait que la firme de Cupertino ait opté pour une approche moins ambitieuse que prévu.

Le PDG d’Intel prévoit un investissement direct dans la levée de fonds de SambaNova après avoir déjà bénéficié d’un soutien via Walden Capital.

Lorsqu’on aborde les progrès de l’IA, Intel se distingue comme l’une des rares grandes entreprises informatiques à avoir peiné à saisir les opportunités offertes par l’essor de l’IA. Ce problème persiste depuis plusieurs trimestres, et l’ancien PDG, Pat Gelsinger, a ouvertement reconnu les lacunes de l’entreprise dans ce domaine. La décision de ne pas acquérir SambaNova semble illustrer ce problème récurrent. Selon une annonce récente publiée sur le blog d’Intel, l’entreprise a conclu un partenariat stratégique avec SambaNova pour développer une infrastructure basée sur Xeon, ainsi qu’une solution d’inférence co-conçue qui fusionne les fonctionnalités d’Intel et de SambaNova.

Cette collaboration complète les engagements existants d’Intel en matière de GPU pour centres de données et ne modifie en rien sa stratégie de compétitivité dans le domaine de l’IA. L’entreprise continue d’investir dans la propriété intellectuelle, l’architecture, les produits, les logiciels et les systèmes GPU, et de consolider sa feuille de route dans le cadre de ses initiatives d’IA du edge au cloud.

Ensemble, Intel et SambaNova visent à contribuer à façonner l’avenir des centres de données d’IA hétérogènes, en intégrant les processeurs Intel Xeon, les GPU Intel, les réseaux et le stockage Intel et les systèmes SambaNova pour débloquer une opportunité de marché de plusieurs milliards de dollars dans le domaine de l’inférence.

Le concept de SambaNova est à la fois simple et novateur. Cette entreprise utilise des moteurs de traitement spécialisés, appelés unités de données reconfigurables (RDU), capables de traduire efficacement des graphes de réseaux neuronaux entiers directement en configurations matérielles, à l’instar d’Etched ou de Taalas AI. Récemment, SambaNova a présenté sa puce d’IA SN50, démontrant une réduction remarquable des coûts opérationnels – trois fois inférieurs à ceux des GPU pour les tâches d’IA agentielle – et une efficacité de calcul par accélérateur cinq fois supérieure à celle de son prédécesseur. Plutôt que de procéder à une acquisition, la stratégie révisée d’Intel semble privilégier la collaboration afin d’accélérer son entrée sur le marché de l’inférence.

SambaNova est en train de lever 350 millions de dollars lors de son tour de table de série E, avec le soutien d’investisseurs clés tels que SoftBank et Intel Capital. Notamment, Lip-Bu Tan, déjà investisseur via son portefeuille Walden Capital, renforce son engagement envers SambaNova. Ce double investissement témoigne de sa forte conviction quant au potentiel de l’entreprise à tirer parti de l’essor de l’inférence. L’acquisition étant désormais finalisée, quelles autres mesures Intel pourrait-elle prendre ?

Une personne tenant une puce semi-conductrice étiquetée « Samantha », « CXERA-IN », « SDR 770FY-35 » et « WARDEN 023 ». — Crédits photo : SambaNova

L’analyse suggère qu’Intel pourrait se préparer à intégrer les RDU de SambaNova à des charges de travail ciblées, s’inspirant potentiellement de la stratégie de NVIDIA avec Groq. Des indices de cette orientation apparaissent dans le dernier article de blog d’Intel, qui détaille son projet de développer des centres de données d’IA « hétérogènes » utilisant des GPU, des CPU et des systèmes SambaNova d’Intel. Face aux difficultés déjà rencontrées par Intel dans le domaine de l’entraînement, l’urgence de mettre en œuvre des solutions d’inférence efficaces est cruciale, sous peine de répercussions importantes en cas d’échec dans ce domaine critique de l’IA.

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