Lightelligence bondit de 400 % à son introduction en Bourse à Hong Kong, portée par la demande en puces photoniques liée à l'IA

Yixing Intelligence lève 1,5 milliard de yuans en série B pour ses puces IA RISC-V

La startup chinoise de puces IA Yixing Intelligence a annoncé le 22 avril 2026 la clôture d'un tour de série B de 1,5 milliard de yuans, soit environ 210 millions de dollars. Le tour a été co-piloté par plusieurs fonds d'investissement industriels basés à Pékin, avec la participation de multiples investisseurs institutionnels. Fondée en 2022, l'entreprise se spécialise dans les puces IA basées sur l'architecture RISC-V. Sa gamme phare, la série Epoch, cible les grands modèles de langage et les charges de travail en apprentissage profond, avec un support de la précision FP8 et une compatibilité avec des formats de précision inférieure pour améliorer l'efficacité et la flexibilité du déploiement. Yixing propose une solution complète couvrant les puces, les cartes accélératrices PCIe et les clusters de serveurs, accompagnée d'un écosystème logiciel intégrant compilateurs et systèmes d'exécution. Ce financement intervient à un moment où la Chine cherche activement à développer une industrie des semi-conducteurs indépendante face aux restrictions américaines à l'exportation. Pour les acteurs de l'IA qui déploient des infrastructures de calcul intensif, une solution comme celle de Yixing représente une alternative crédible aux GPU d'Nvidia, dont l'accès est de plus en plus limité pour les entreprises chinoises. La technologie d'interconnexion haute vitesse propriétaire de la société, qui permet des déploiements multi-noeuds à grande échelle, répond directement aux besoins des centres de données entraînant des modèles de plusieurs milliards de paramètres. L'essor de Yixing Intelligence s'inscrit dans une dynamique plus large de montée en puissance des champions nationaux de semi-conducteurs en Chine, portée à la fois par les politiques industrielles de Pékin et par l'urgence stratégique créée par les contrôles à l'exportation américains sur les puces avancées. L'architecture RISC-V, ouverte et libre de droits, est au coeur de cette stratégie : elle permet aux entreprises chinoises de concevoir des puces sans dépendre de la propriété intellectuelle d'ARM ou d'x86, majoritairement détenue par des sociétés occidentales. Les fonds levés seront utilisés pour accélérer la mise en production de masse, développer la prochaine génération de produits et élargir l'écosystème partenaire, ce qui laisse anticiper une montée en puissance commerciale significative dans les prochains mois.

Intel participera à la construction de l'usine de puces IA Terafab d'Elon Musk

Intel s'associe au projet Terafab d'Elon Musk, une gigafabrique de puces IA en cours de construction à Austin, au Texas. Le fabricant américain de semi-conducteurs a annoncé mardi qu'il participait à la conception et à la construction de cette installation, dont l'objectif est de fournir des puces IA aux deux entreprises de Musk : SpaceX, récemment fusionnée avec xAI, et Tesla. Aucun chiffre d'investissement n'a été rendu public pour l'instant, mais l'ampleur du site laisse entrevoir un projet de plusieurs milliards de dollars. Ce partenariat est stratégique pour les deux parties. Musk a besoin de volumes massifs de puces pour alimenter ses ambitions : voitures autonomes, robots humanoïdes, et des centres de données qu'il envisage de déployer dans l'espace via SpaceX. Pour Intel, qui traverse une période difficile face à TSMC et Nvidia, décrocher un contrat avec l'un des acteurs les plus en vue de l'IA américaine représente un signal fort sur sa capacité à rester compétitif dans la course aux semi-conducteurs avancés. Terafab s'inscrit dans un mouvement plus large de relocalisation de la production de puces aux États-Unis, accéléré par le CHIPS Act et les tensions géopolitiques autour de Taiwan. Musk, dont SpaceX prépare son introduction en bourse cette année, cherche à sécuriser une chaîne d'approvisionnement indépendante des fabricants asiatiques. Intel, de son côté, mise sur son activité de fonderie pour reconquérir des parts de marché perdues face à ses concurrents.

L'AI-RAN redefinit l'intelligence et l'autonomie en bordure de reseau pour les entreprises

Les réseaux radio à intelligence artificielle, connus sous l'acronyme AI-RAN, s'imposent progressivement comme une refonte profonde de l'infrastructure sans fil en entreprise. Lors d'une conversation avec VentureBeat, Chris Christou, vice-président senior chez Booz Allen, et Shervin Gerami, directeur général au Cerberus Operations Supply Chain Fund, ont détaillé les contours de cette transformation. Christou résume l'enjeu : l'AI-RAN permet d'étendre les promesses de la 5G, et demain de la 6G, en hébergeant directement de l'inférence IA au niveau de la périphérie du réseau, pour des cas d'usage comme la fabrication intelligente ou les entrepôts autonomes. Gerami va plus loin : selon lui, l'AI-RAN n'est pas une mise à niveau réseau, c'est un système d'exploitation pour les industries physiques. Le concept se décline en trois niveaux distincts : l'IA pour le RAN (optimisation interne du réseau), l'IA sur le RAN (exécution de charges de travail IA comme la vision par ordinateur ou l'inférence LLM locale), et enfin l'IA et le RAN conjointement, où applications et infrastructure radio sont conçues ensemble comme un système distribué coordonné. L'impact concret de cette convergence est considérable pour les secteurs industriels, logistiques et de santé. Le principe ISAC (Integrated Sensing and Communications) transforme le réseau lui-même en capteur, capable de détecter des mouvements, de suivre des actifs avec une précision inférieure au mètre dans des usines ou des hôpitaux, d'identifier des intrusions périmètriques ou d'optimiser la consommation énergétique de bâtiments intelligents. Là où les entreprises gèrent aujourd'hui des dizaines de systèmes distincts -- caméras, radars, capteurs de mouvement, traceurs d'actifs -- l'ISAC pourrait consolider ces capacités nativement dans le réseau, réduisant les coûts de maintenance, d'intégration et de gestion des fournisseurs. Pour les applications critiques comme la robotique en temps réel, l'inspection qualité instantanée ou la maintenance prédictive, la réduction de latence qu'offre l'IA en périphérie représente souvent la différence entre un système opérationnel et un système inutilisable. Cette dynamique s'inscrit dans un mouvement plus large de convergence entre cloud computing et infrastructure physique. Pendant des décennies, l'innovation applicative a été l'apanage du cloud ; l'AI-RAN ouvre la même logique d'écosystème développeur au niveau du réseau radio. Les acteurs positionnés sur ce marché -- cabinets de conseil comme Booz Allen, fonds d'investissement industriels comme Cerberus -- anticipent que la valeur ne réside plus dans le transport passif de données, mais dans la capacité à orchestrer des opérations autonomes directement depuis l'infrastructure réseau. La transition vers la 6G, attendue dans la seconde moitié de la décennie, devrait accélérer cette convergence, en faisant du réseau non plus un tuyau, mais une couche fondamentale de l'économie de l'IA physique.

Google en discussions avec Marvell pour développer de nouveaux puces IA dédiées à l'inférence

Google mène des discussions avec Marvell Technology pour développer deux nouveaux puces dédiées à l'inférence d'intelligence artificielle, selon deux sources proches du dossier. La première est une unité de traitement mémoire conçue pour fonctionner en complément des TPU (Tensor Processing Units) déjà fabriqués par Google. La seconde est un nouveau TPU entièrement conçu pour exécuter des modèles d'IA en production. Aucune date officielle n'a été communiquée pour l'instant. Cette démarche illustre la demande explosive pour des puces d'inférence performantes, celles qui font tourner les applications d'IA en temps réel, des agents autonomes aux assistants commerciaux. Contrairement à l'entraînement des modèles, l'inférence mobilise des ressources en continu, à grande échelle, ce qui en fait un enjeu économique majeur pour les grandes plateformes cloud. Optimiser ces puces se traduit directement en réduction de coûts et en amélioration des performances pour des millions d'utilisateurs finaux. La course à la puce d'inférence s'intensifie sur tous les fronts. En mars dernier, Nvidia a présenté à sa conférence GTC un nouveau composant baptisé LPU (Language Processing Unit), construit sur une technologie rachetée à la startup Groq pour 20 milliards de dollars. Google, de son côté, développe ses propres TPU depuis des années pour réduire sa dépendance à Nvidia, et ce partenariat potentiel avec Marvell s'inscrit dans cette stratégie d'autonomie technologique. La bataille pour dominer l'infrastructure d'inférence promet d'être l'un des grands enjeux industriels des prochaines années.

💬 Google qui externalise une partie de sa conception de puces à Marvell, c'est un signal fort : même eux n'ont pas les ressources pour tout faire en interne à ce rythme. L'inférence, c'est le vrai coût caché de l'IA en prod, celui qui explose à mesure qu'on déploie des agents partout. Reste à voir si ce partenariat débouche sur quelque chose de concret, ou si c'est juste une piste parmi dix autres.