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Une jeune pousse peut-elle lever 335 millions de dollars en quatre mois et atteindre une valorisation de 4 milliards ? Eh bien, oui. C’est l’exploit signé Ricursive Intelligence. Une startup qui ne fabrique pas de puces, mais promet de réinventer la façon dont on les conçoit.
Derrière cette incroyable ascension se cache deux figures bien connues de l’IA. Anna Goldie, aujourd’hui PDG, et Azalia Mirhoseini, directrice technique. Elles ne sortent pas de nulle part.
Leur nom circulait déjà dans les cercles fermés de la Silicon Valley. Au point de recevoir, comme elles le racontent en riant, des propositions inattendues venues de Mark Zuckerberg. Des offres flatteuses, mais bien sûr déclinées.
Le parcours du duo derrière Ricursive Intelligence ?
Pour faire simple, rencontre à Stanford University, passage le même jour chez Google Brain, départ simultané, arrivée coordonnée chez Anthropic. Puis, retour chez Google, nouveau départ… jusqu’à la création de leur propre entreprise. Même timing, même ambition.
C’est chez Google qu’elles se font vraiment remarquer avec Alpha Chip. Cet outil d’IA est capable de générer en quelques heures le schéma d’une puce. Un travail qui demande normalement plus d’un an à des ingénieurs humains.
Alpha Chip a contribué à la conception de trois générations de TPU de Google, ces processeurs dédiés à l’IA. En interne, le projet était surnommé “circuit training pour puces”. Clin d’œil à leurs séances de sport communes et à l’humour de Jeff Dean.
Évidemment, leur succès n’a pas été sans tensions. En 2022, un collègue a été licencié après avoir tenté de discréditer leurs travaux, selon Wired. Une polémique qui n’a pas freiné l’impact d’Alpha Chip, devenu la preuve qu’une IA peut apprendre à optimiser la conception de puces complexes.
Car concevoir une puce, c’est un casse-tête monumental. Des millions, parfois des milliards de composants minuscules doivent être placés avec précision sur du silicium. Chaque décision influence la performance, la consommation d’énergie et la fiabilité.
Évidemment, le duo a finalement eu raison de la complexité extrême de la conception des puces. Comment ? Grâce à un système de récompense. L’IA évalue la qualité de ses propres conceptions, ajuste ses paramètres et s’améliore au fil des essais. Après des milliers d’itérations, elle devient à la fois plus rapide et plus efficace.
Ricursive : quelles différences ?
Avec Ricursive, l’approche de Anna Goldie et Azalia Mirhoseini va encore plus loin. L’entreprise propose une plateforme qui ne se limite pas au placement des composants.
Elle intègre aussi des modèles de langage pour couvrir l’ensemble du processus, de la conception à la vérification finale. Et surtout, elle apprend en permanence. Chaque nouvelle puce conçue améliore les suivantes..
Mis à part cela, contrairement à la majorité des startups du secteur, Ricursive ne veut pas concurrencer Nvidia. Ironie du sort, le géant fait même partie de ses investisseurs. Les clients visés sont les géants du secteur comme AMD ou Intel, ainsi que toute entreprise ayant besoin de composants électroniques avancés.
Les investisseurs, eux, n’ont pas hésité longtemps. Quelques mois après un tour d’amorçage de 35 millions de dollars mené par Sequoia Capital, la startup a bouclé une série A de 300 millions menée par Lightspeed Venture Partners. Total levé en quatre mois : 335 millions. Valorisation : 4 milliards.
Au-delà des chiffres, l’ambition est vertigineuse. Les fondatrices imaginent un futur où l’IA conçoit les puces qui feront tourner les modèles d’IA. Autrement dit, une technologie qui participe à la création de son propre cerveau informatique.
Mais leur discours se veut pragmatique. Des puces mieux adaptées pourraient offrir des performances multipliées par dix, à coût équivalent, tout en réduisant la consommation de ressources.
Qu’est-ce que l’entreprise tente de résoudre ?
Aujourd’hui, la pénurie de GPU occupe toute l’attention. Mais peu parle du vrai frein : la conception des puces elle-même. Voyez-vous, le problème ne concerne pas seulement la fabrication. Il touche aussi les technologies nécessaires à ces puces.
Par exemple, les puces modernes contiennent des milliards de transistors. Seulement, leur conception exige des phases longues de validation, de simulation et d’optimisation.
Or, selon une étude menée par les principales associations du secteur des semi-conducteurs, ce processus peut dépasser 20 semaines rien que pour certaines étapes critiques. Notamment la vérification et les ajustements techniques.
Ce n’est pas tout. Certaines capacités critiques, comme le packaging avancé ou la mémoire spécialisée, sont déjà entièrement réservées jusqu’en 2026. Cela signifie que même avec plus de fonds, accélérer le développement reste difficile.
Les délais s’accumulent ensuite à chaque étape, avec des livraisons pouvant atteindre 20 à 40 semaines, bien au-delà des standards historiques.
A cause de ce décalage, la production accélère, mais la création des nouvelles architectures peine à suivre. Résultat : les entreprises déploient souvent des puces déjà dépassées au moment de leur mise en service.
Alors, si Ricursive parvient à automatiser et accélérer cette phase critique, l’impact pourrait dépasser la simple amélioration technique. Cela reviendrait à accélérer l’ensemble du cycle d’innovation de l’IA.
Reste à voir si Ricursive saura transformer l’essai.
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