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Matériel·2 min de lecture

Tensordyne défie Nvidia sur l'inférence IA, pas sur l'entraînement

La start-up germano-américaine Tensordyne veut battre Nvidia sur la vitesse et le coût d'exécution des modèles d'IA, sans viser l'entraînement.

Close-up of an AI accelerator chip on a circuit board in a data center, symbolizing competition with Nvidia.
Image: t3n Magazin
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Tensordyne, une start-up germano-américaine de puces, veut défier Nvidia là où les modèles d'IA sont exécutés, et non là où ils sont conçus. L'entreprise ambitionne de faire tourner les modèles plus vite et à moindre coût que le matériel de Nvidia, et espère atteindre bientôt une valorisation de plusieurs milliards de dollars.

L'inférence plutôt que l'entraînement

Le cofondateur Gilles Backhus l'affirme : Tensordyne ne cherche pas à concurrencer Nvidia sur l'entraînement des grands modèles. Sa position : il souhaite bonne chance à quiconque s'y essaie. La start-up se concentre sur l'exécution des modèles, l'inférence, où elle promet davantage de rapidité pour un coût moindre.

Selon Backhus, il suffirait pour cela de changer de méthode de calcul. L'affirmation est audacieuse : elle suggère qu'une autre approche de l'arithmétique sous-jacente pourrait offrir un avantage sur le leader du marché, sans l'affronter sur l'ensemble des charges de travail d'IA.

Un marché que Nvidia domine toujours

Le défi est de taille. Même si des concurrents comme Cerebras, Sambanova ou Etched progressent, Nvidia reste en 2026 la référence des puces d'IA. Les chiffres le montrent : de mai à juillet, Nvidia a réalisé près de 100 milliards de dollars de chiffre d'affaires, dont environ 60 milliards de dollars subsistent en résultat net.

AMD, principal concurrent en dehors des grands hyperscalers, pour lesquels les puces représentent une part plus ou moins importante de l'activité, a enregistré au troisième trimestre 2026 quelque 13 milliards de dollars de chiffre d'affaires et un bénéfice net de 2,4 milliards de dollars.

Pourquoi c'est important

Pour les entreprises qui déploient l'IA, l'exécution des modèles représente un coût récurrent. Une alternative crédible, plus rapide et moins chère, pourrait alléger les budgets et réduire la dépendance à un fournisseur unique. Reste à savoir si Tensordyne saura prouver ses promesses face à l'envergure de Nvidia, car son objectif de valorisation à plusieurs milliards en dépend.

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