LG en discussions avec Nvidia : l’action bondit grâce à l’IA physique

Ce que les discussions entre LG et NVIDIA révèlent sur l'avenir de l'IA physique

LG et NVIDIA sont actuellement en discussions exploratoires portant sur l'IA physique, les centres de données et la mobilité. Une rencontre à Séoul entre Ryu Jae-cheol, PDG de LG, et Madison Huang, directeur senior marketing produit pour Omniverse et la robotique chez NVIDIA, a permis de poser les bases d'une coopération potentielle. Aucun montant ni calendrier n'a encore été formalisé, mais les deux entreprises ont des priorités matérielles qui se recoupent sur deux fronts distincts : l'infrastructure thermique des centres de données et la robotique domestique. Sur le premier point, LG a présenté au CES 2026 des solutions de climatisation et de gestion thermique haute efficacité spécifiquement conçues pour les fermes de serveurs IA. Sur le second, le groupe coréen a dévoilé CLOiD, un robot domestique doté de deux bras à sept degrés de liberté et de cinq doigts à actuation individuelle, fonctionnant sur sa plateforme maison baptisée "Affectionate Intelligence". En parallèle, NVIDIA vient de conclure un essai de deux semaines sur un site Siemens en janvier 2026, annoncé en avril à la foire de Hanovre, où un robot humanoïde HMND 01 Alpha a exécuté des opérations logistiques réelles sur une plage de huit heures. Ces discussions révèlent une dépendance structurelle croissante entre les fabricants d'équipements physiques et les fournisseurs de puissance de calcul. Les racks de serveurs NVIDIA génèrent des densités de chaleur que les systèmes de refroidissement conventionnels ne peuvent plus absorber sans dégrader les performances : lorsque les nœuds de calcul surchauffent, ils réduisent automatiquement leur cadence, détruisant le retour sur investissement des puces haut de gamme. Intégrer les solutions thermiques de LG directement dans l'écosystème NVIDIA permettrait aux opérateurs d'entasser plus de puissance de calcul dans moins d'espace physique. Du côté robotique, LG manque aujourd'hui des environnements de simulation, des modèles de manipulation pré-entraînés et de l'infrastructure de jumeaux numériques nécessaires pour déployer CLOiD en toute sécurité dans des logements réels. La pile Omniverse et Isaac de NVIDIA offre précisément cette architecture, optimisée pour l'inférence physique en temps réel, ce qui permettrait de comprimer drastiquement le délai entre prototype et production commerciale. L'enjeu central de ces négociations illustre une fracture fondamentale de l'IA physique : les environnements industriels, comme l'usine Siemens d'Erlangen, sont structurés et prévisibles, ce qui facilite le déploiement de robots. Les intérieurs domestiques, eux, présentent une variabilité extrême en termes d'éclairage, de disposition et de comportement humain imprévisible, rendant le passage à l'échelle bien plus complexe. LG mise sur NVIDIA pour combler cette lacune via la puissance de simulation et l'inférence en périphérie de réseau. Pour NVIDIA, dont les revenus du segment centres de données battent régulièrement des records, nouer des partenariats avec des constructeurs d'appareils grand public comme LG représente une voie pour ancrer sa plateforme Omniverse comme standard de l'industrie robotique, avant que la concurrence chinoise ou les acteurs spécialisés ne s'imposent.

Nebius en discussions pour racheter la startup israélienne AI21 après l'échec des négociations avec Nvidia

Nebius, fournisseur cloud soutenu par Nvidia et valorisé à 32 milliards de dollars, est en discussions pour racheter la startup israélienne AI21 Labs, selon des sources proches du dossier. La société, basée à Amsterdam, cherche à élargir ses services d'intelligence artificielle au-delà de son activité principale de location de serveurs GPU. AI21 Labs, dont la dernière valorisation connue était de 1,4 milliard de dollars en 2023, développe des grands modèles de langage et des systèmes d'agents pour les entreprises. Ce rachat potentiel permettrait à Nebius de monter dans la chaîne de valeur de l'IA, en passant de simple infrastructure à fournisseur de solutions logicielles complètes. Pour ses clients, cela signifierait un accès intégré à des modèles et outils d'IA directement via la plateforme cloud, sans passer par des tiers. Pour AI21 Labs, une acquisition représente une issue après l'échec d'une précédente tentative de vente à Nvidia, qui ne s'était pas concrétisée. AI21 Labs fait partie de la première vague de startups israéliennes spécialisées en IA générative, concurrente directe d'OpenAI et Anthropic sur le segment entreprise. La startup avait levé des fonds auprès d'investisseurs majeurs dont Google, Intel Capital et Nvidia lui-même. Le secteur cloud connaît une consolidation accélérée, les fournisseurs d'infrastructure cherchant à intégrer verticalement des capacités IA pour fidéliser leurs clients face à la concurrence d'AWS, Azure et Google Cloud.

Le rival de Nvidia Etched atteint 5 milliards de dollars de valorisation grâce à sa puce IA

La startup américaine Etched a finalisé une levée de fonds de 500 millions de dollars qui porte sa valorisation à 5 milliards de dollars, une opération conclue en décembre 2025 mais dévoilée seulement ce 1er juillet 2026. Ce tour de table, mené par le fonds Stripes, réunit des investisseurs institutionnels spécialisés en finance quantitative comme Jane Street, Hudson River Trading, Two Sigma, ainsi que VentureTech Alliance et Ribbit Capital. Des investisseurs providentiels de premier plan y participent également, parmi lesquels Andrej Karpathy, Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li, Arthur Mensch et Scott Wu, aux côtés des milliardaires Peter Thiel et Stanley Druckenmiller. Avec ce nouveau financement, Etched porte le total de ses levées à 800 millions de dollars. Fondée en 2022 par Gavin Uberti et Robert Wachen, deux anciens étudiants de Harvard devenus boursiers Thiel, l'entreprise affirme par ailleurs disposer déjà d'un carnet de commandes d'un milliard de dollars pour ses premiers systèmes, alors même que ceux-ci sont encore en phase de test chez ses premiers clients. Ce succès s'explique par le pari technologique que fait Etched: plutôt que de concevoir des puces polyvalentes comme les GPU de Nvidia, la startup développe des accélérateurs spécialisés exclusivement dans l'inférence, c'est-à-dire l'étape où un modèle d'IA traite les requêtes des utilisateurs pour produire une réponse. Ce segment est devenu un enjeu économique majeur pour l'industrie, car à mesure que les entreprises déploient leurs modèles à grande échelle, l'inférence concentre l'essentiel des coûts d'exploitation et constitue souvent le principal goulot d'étranglement en matière de performance. Toute solution capable de réduire ces coûts et cette consommation énergétique, tout en accélérant les temps de réponse, attire donc naturellement l'attention des investisseurs comme des grands fournisseurs de cloud, qui cherchent à rentabiliser leurs infrastructures IA. Le pari d'Etched a franchi une étape concrète début 2026, avec la fabrication réussie de sa première puce par le fondeur taïwanais TSMC. L'entreprise commercialise désormais des systèmes complets, qu'elle présente comme des « clusters d'inférence de pointe », combinant puces, racks et une couche logicielle dédiée à l'optimisation des performances. Cette progression rapide illustre l'appétit croissant du marché pour des alternatives à l'hégémonie de Nvidia sur les puces IA, dans un contexte où la maîtrise des coûts d'inférence devient un facteur déterminant pour la rentabilité de l'intelligence artificielle générative à grande échelle.

💬 Un milliard de commandes pour une puce encore en phase de test chez les premiers clients, ça montre surtout à quel point le marché a la trouille de rester scotché à Nvidia. Sur le fond, Etched vise juste: l'inférence, pas l'entraînement, est devenue le vrai poste de coût de l'IA générative, et c'est elle qui décidera de la rentabilité des prochaines années. Bon, sur le papier tout ça a l'air béton, reste à voir si les clusters tiennent la charge en prod avant de crier victoire.

Construire pour la nouvelle ère de l'IA avec Microsoft et NVIDIA

D'ici 2026, les entreprises s'apprêtent à franchir un cap décisif dans l'adoption de l'intelligence artificielle : selon le rapport 2026 de Deloitte sur l'IA, 54% des organisations interrogées prévoient de faire passer au moins 40% de leurs expérimentations en production. Ce basculement marque la fin de l'ère des démonstrations et prototypes d'IA générative pour entrer dans celle de l'IA agentique à grande échelle, capable non seulement de générer des réponses mais aussi d'agir de manière autonome. Microsoft et NVIDIA, à travers un partenariat conjoint, positionnent leurs technologies pour accompagner cette transition, en s'appuyant sur une approche de plateforme unifiée destinée à faire passer les agents IA du stade pilote à la production réelle. Cette bascule représente un changement d'ampleur pour les entreprises car le déploiement d'agents IA en production constitue un problème d'ingénierie fondamentalement différent de celui des chatbots génératifs classiques. Chaque outil et chaque source de données devient un défi d'intégration, nécessitant une orchestration robuste, une isolation entre les sessions, une mémoire persistante, ainsi qu'une observabilité construite depuis la base pour surveiller, comprendre et corriger le comportement des agents tout au long de leur cycle de vie. Sans ces fondations, les équipes s'exposent à des agents peu fiables, des failles de sécurité, une gouvernance improvisée et, in fine, à un écart de performance entre les pilotes prometteurs et les déploiements réels, un phénomène déjà observé largement dans les organisations qui tentent de bricoler leurs propres solutions maison. Ce constat rappelle une transition technologique déjà vécue par l'industrie il y a une dizaine d'années, lorsque les microservices avaient imposé aux entreprises de repenser leur architecture logicielle : celles qui avaient alors adopté une approche plateforme plutôt que des solutions ad hoc en étaient sorties gagnantes. Aujourd'hui, Microsoft et NVIDIA défendent l'idée d'une "agent factory", une architecture de production coordonnée combinant un plan de contrôle agentique avec des modèles spécialisés accélérés, des agents et des compétences, le tout gouverné de façon cohérente. L'enjeu dépasse la simple performance technique : il s'agit de permettre aux entreprises de construire des systèmes d'agents collaboratifs plutôt que des agents isolés, une condition jugée désormais indispensable pour transformer les promesses de l'IA agentique en résultats concrets et mesurables sur le terrain économique.