Cerebras : une IPO à 60 milliards de dollars, lente puis soudaine

L'action Cerebras double presque le premier jour, valorisant le fabricant de puces IA à 100 milliards de dollars

Cerebras Systems, le fabricant de puces basé dans la Silicon Valley, a fait une entrée fracassante au Nasdaq le 14 mai 2026 : l'action a ouvert à 350 dollars, soit presque le double du prix d'introduction fixé à 185 dollars, propulsant la capitalisation boursière de la société au-delà des 100 milliards de dollars dès les premières heures de cotation. L'entreprise a levé 5,55 milliards de dollars en vendant 30 millions d'actions, ce qui en fait la plus grande introduction en bourse technologique américaine depuis Uber en 2019. La demande des investisseurs a littéralement submergé les attentes initiales : Cerebras avait d'abord fixé une fourchette cible de 115 à 125 dollars, l'avait relevée à 150-160 dollars face à l'engouement, avant de fixer le prix final encore au-dessus de cette bande révisée. La société, dont le chiffre d'affaires a progressé de 76 % pour atteindre 510 millions de dollars en 2025, a annoncé son intention d'investir ces nouveaux capitaux dans l'expansion de son infrastructure cloud d'inférence. Ce succès boursier repose sur une architecture radicalement différente de celle de Nvidia. Le Wafer-Scale Engine WSE-3 de Cerebras est un processeur unique qui occupe un wafer de silicium entier, le disque de la taille d'une assiette à partir duquel sont normalement découpées des dizaines de puces classiques. Avec 4 000 milliards de transistors, 900 000 cœurs de calcul et 44 gigaoctets de mémoire embarquée, il est 58 fois plus grand que le B200 de Nvidia et offre 2 625 fois plus de bande passante mémoire. Cet avantage est décisif pour l'inférence d'IA, le processus qui consiste à faire tourner un modèle entraîné pour générer des réponses : chaque token produit nécessite de déplacer l'intégralité des poids du modèle entre mémoire et calcul, une opération strictement séquentielle où la bande passante est le facteur limitant. Cerebras revendique des vitesses d'inférence jusqu'à 15 fois supérieures aux solutions GPU concurrentes sur modèles open source, un chiffre confirmé par le cabinet d'analyse indépendant Artificial Analysis. Le parcours de Cerebras jusqu'à cette cotation a été tout sauf linéaire. Fondée en 2015 sur le pari que les charges de travail de l'IA seraient fondamentalement contraintes par les communications entre mémoire et calcul, la société a passé des années à résoudre un problème que l'industrie des semi-conducteurs avait tenté et abandonné à plusieurs reprises sur 75 ans d'histoire. Cerebras avait une première fois déposé son dossier d'introduction en bourse en septembre 2024, avant de se retirer face aux questions des régulateurs sur sa dépendance quasi totale à un seul client aux Émirats arabes unis. Le redépôt d'avril 2026 présentait un profil radicalement différent : des partenariats avec OpenAI et Amazon Web Services, un service d'inférence cloud en forte croissance, et une base de revenus diversifiée. La capitalisation atteinte dès le premier jour place désormais Cerebras parmi les fabricants de semi-conducteurs les plus valorisés au monde, dans un secteur où Nvidia règne encore en maître incontesté.

💬 100 milliards le premier jour, le marché n'attendait visiblement que ça. Ce qui m'intéresse plus que le chiffre boursier, c'est que leur pari de 2015 (l'inférence est bornée par la bande passante mémoire, pas par le compute) était juste, là où l'industrie avait abandonné ce problème depuis 75 ans. Les 15x sur l'inférence sont validés par des labos indépendants, c'est pas du marketing.

OpenAI va dépenser plus de 20 milliards de dollars en puces Cerebras et obtenir une participation au capital

OpenAI a conclu un accord majeur avec Cerebras Systems, le fabricant de puces AI concurrent de Nvidia, pour un montant total dépassant 20 milliards de dollars sur trois ans. Selon plusieurs sources proches du dossier, cette somme, deux fois supérieure aux chiffres précédemment évoqués, servira à financer l'utilisation de serveurs équipés des puces Cerebras. En parallèle, OpenAI s'est engagé à injecter environ 1 milliard de dollars supplémentaires pour financer la construction de centres de données destinés à héberger ses produits d'intelligence artificielle. En contrepartie de ces dépenses, OpenAI recevra des bons de souscription donnant accès à une participation minoritaire dans Cerebras, participation qui pourrait croître proportionnellement aux sommes dépensées. Cet accord constitue une tentative directe de réduire la dépendance d'OpenAI envers Nvidia, dont les puces H100 et H200 dominent le marché de l'infrastructure IA. Pour OpenAI, l'enjeu est double : diversifier ses fournisseurs de calcul tout en pesant sur les coûts d'entraînement et d'inférence de ses modèles, qui représentent plusieurs milliards de dollars par an. Cerebras, connue pour ses puces WSE (Wafer Scale Engine) aux performances élevées sur certaines charges de travail, tentait de lancer son introduction en bourse depuis 2024, un processus retardé notamment par des questions réglementaires liées à ses investisseurs du Moyen-Orient. Cet accord avec OpenAI change radicalement sa trajectoire et sa valorisation potentielle. Il s'inscrit dans un mouvement plus large de l'industrie tech visant à diversifier l'approvisionnement en silicium face à la pénurie et au pouvoir de marché de Nvidia, tandis que des acteurs comme AMD, Intel et des startups comme Groq cherchent également à s'imposer comme alternatives crédibles.

💬 20 milliards sur Cerebras, c'est pas une commande de puces, c'est un message envoyé à Jensen Huang. OpenAI commence enfin à construire un levier de négociation réel, parce qu'être client captif de Nvidia à cette échelle, c'est juste intenable sur la durée. Reste à voir si les WSE tiennent la charge en prod sur des workloads variés, parce que Cerebras performe bien dans certains cas mais c'est pas encore la puce universelle qu'on nous vend.

SambaNova : la startup de puces IA soutenue par Intel vise une valorisation de 10 milliards de dollars

SambaNova, startup américaine spécialisée dans les puces dédiées à l'inférence IA, négocie une levée de fonds comprise entre 800 millions et 1 milliard de dollars, selon The Information. Si l'opération aboutit, la société atteindrait une valorisation d'environ 10 milliards de dollars, soit cinq fois sa valeur d'il y a seulement quatre mois. Le fonds General Atlantic serait en discussion pour piloter ce tour de table, qui deviendrait le plus important de l'histoire de l'entreprise. Intel, qui détient environ 9 % du capital de SambaNova, figure déjà parmi ses clients actifs et co-développe avec elle une solution d'inférence combinant ses processeurs et la technologie RDU de la startup. Par ailleurs, le fonds Vista Equity Partners a annoncé un partenariat pour créer un fournisseur de services cloud intégrant puces Intel, RDU de SambaNova et GPU NVIDIA, un accord que le PDG Rodrigo Liang valorise à 3,5 milliards de dollars d'engagements de revenus. Cette valorisation en forte hausse reflète un double intérêt : technologique et économique. L'architecture propriétaire de SambaNova repose sur une unité de traitement baptisée RDU (Reconfigurable Dataflow Unit), conçue pour accélérer l'exécution des modèles d'IA tout en réduisant drastiquement la consommation électrique. Selon Rodrigo Liang, les puces RDU peuvent opérer sur certains scénarios d'inférence en consommant jusqu'à dix fois moins d'énergie que les GPU de NVIDIA. Dans un contexte où les coûts énergétiques des centres de données explosent, cet argument pèse lourd face aux opérateurs comme aux investisseurs. SambaNova ne cherche pas à supplanter NVIDIA frontalement : ses puces sont positionnées en complément, prenant en charge la phase de décodage de l'inférence tandis que les GPU gèrent les calculs les plus intensifs en amont. Cette approche hybride réduit le risque commercial tout en ouvrant un segment de marché propre. La trajectoire de SambaNova s'inscrit dans une dynamique plus large de diversification des infrastructures IA. Depuis l'explosion des usages de modèles de langage, l'inférence est devenue l'un des segments les plus stratégiques du marché, et les acteurs capables d'y proposer une alternative crédible aux GPU de NVIDIA suscitent un intérêt croissant. Les grands fonds de capital-investissement, longtemps concentrés sur les éditeurs de logiciels, se tournent désormais vers les fabricants de semi-conducteurs spécialisés. SambaNova profite également du repositionnement d'Intel, en quête de partenariats pour reconquérir le segment de l'IA après avoir raté le virage des GPU. La startup californienne, fondée en 2017, a mis plusieurs années à trouver son marché ; la convergence entre tension sur l'énergie, boom de l'inférence et consolidation industrielle lui offre aujourd'hui une fenêtre d'opportunité rare.

SiMa.ai lève des fonds à une valorisation de 1,4 milliard de dollars

La startup californienne SiMa.ai, basée à San Jose, est en négociations avancées pour lever plus de 100 millions de dollars auprès d'investisseurs, à une valorisation d'environ 1,4 milliard de dollars. Cette opération représenterait une hausse de plus de 45 % par rapport à sa valorisation de 960 millions de dollars enregistrée en août 2025, selon les données de PitchBook. L'information a été confirmée par deux sources proches du dossier. SiMa.ai conçoit des puces d'inférence destinées à fonctionner directement sur des appareils embarqués comme des drones, des robots ou des caméras de surveillance, sans avoir recours à la puissance de calcul des centres de données. Cette levée de fonds illustre une conviction croissante chez certains investisseurs : l'avenir de l'IA ne se jouera pas uniquement dans les datacenters. Les puces de SiMa.ai sont optimisées pour la sobriété énergétique et l'exécution locale des modèles, ce que l'on appelle l'inférence en périphérie de réseau ("edge inference"). Pour les industriels du secteur manufacturier, de la logistique ou de la sécurité, cette approche ouvre la possibilité de déployer de l'intelligence artificielle sur le terrain, en temps réel, sans dépendre d'une connexion permanente au cloud ni des coûts associés. Si ce modèle se généralise, il pourrait remettre en question les projections actuelles sur les besoins en infrastructure numérique mondiale. SiMa.ai s'inscrit dans une vague de startups spécialisées qui cherchent à conquérir des segments du marché des puces IA laissés en dehors du champ de Nvidia, dont la domination porte essentiellement sur les GPU de datacenter. Ces challengers misent sur des cas d'usage précis et des contraintes physiques réelles, comme la consommation électrique ou la taille des appareils. Le marché de l'IA embarquée, porté par l'essor des véhicules autonomes, de la robotique industrielle et des systèmes de vision par ordinateur, devrait croître fortement dans les prochaines années, attirant capitaux et compétition dans ce segment encore dominé par aucun acteur incontournable.