Le ralentissement du capital-risque n’a pas encore touché les concepteurs de puces d’IA

Une analyse Certaines startups de puces d’IA parviennent à lever des capitaux auprès d’investisseurs malgré leur présence sur un marché encombré de concurrents où le financement en capital-risque a chuté au cours de la dernière année.

Les concepteurs de puces AI soutenus par des entreprises qui ont levé des financements ces derniers mois incluent NeuReality basé en Israël, Axelera basé aux Pays-Bas ainsi que SiMa.ai, Quadric et EnCharge AI, trois entreprises américaines dont le siège est dans la Silicon Valley.

Ces startups ont convaincu les investisseurs de se séparer de dizaines de millions de dollars dans un environnement d’investissement beaucoup plus conservateur en raison de l’économie chancelante de cette année, bousculée par l’inflation et la hausse des taux d’intérêt.

Comme Le registre récemment rapporté, le financement mondial du capital-risque pour les startups de semi-conducteurs en 2022 a diminué de 46% pour atteindre 7,8 milliards de dollars, au 5 décembre, reflétant une surveillance accrue de ces entreprises à forte intensité de capital.

Alors que le financement a chuté profondément pour les startups de semi-conducteurs cette année, la baisse du nombre total de cycles de financement connus n’a pas été aussi prononcée, plongeant de 20% en 2022 à 618 transactions.

Sur les cinq startups qui ont levé des financements récents, quatre d’entre elles – Axelera, SiMa.ai, Quadric et EnCharge AI – se concentrent sur les puces d’IA pour exécuter l’inférence sur les appareils de pointe, où le traitement des données à haute vitesse tout en utilisant le moins d’énergie possible dans des facteurs de forme contraints est primordial.

Ce n’est peut-être pas une coïncidence complète. Au 31 octobre, le financement VC pour les concepteurs de puces IA basées sur l’inférence avait dépassé les fonds collectés par les startups axées sur les processeurs pour la formation, la première étape du développement d’applications IA avant de se tourner vers l’inférence pour un déploiement dans le monde réel. C’est selon une note de recherche de novembre rédigée par l’analyste principal de PitchBook, Brendan Burke.

Burke a déclaré qu’il s’agissait d’un renversement d’une tendance observée au cours des quatre dernières années, où le financement des startups de puces axées sur la formation ou à la fois sur la formation et l’inférence dépassait le capital pour ceux qui ne travaillaient que sur l’inférence.

“Il y a une composante cyclique dans ce modèle, étant donné le besoin limité pour les entreprises de formation de lever des fonds chaque année, mais nous observons que les entreprises axées sur l’inférence concluent des partenariats commerciaux importants pendant la récession économique”, a-t-il déclaré.

Ce besoin accru de puces d’inférence coïncide avec une croissance prévue des dépenses en puces d’IA pour les cas périphériques, un terme plutôt nébuleux qui, dans le cas du rapport de Pitchbook, inclut les marchés des PC, de l’automobile et de l’industrie. Burke a déclaré que les marchés des PC et de l’automobile pour les puces AI ont augmenté de plus de 22% en 2022, plus rapidement que les dépenses en silicium pour les centres de données.

“Les demandes de l’automobile et de l’informatique de pointe entraînent davantage d’accords commerciaux pour les puces axées sur l’inférence que pour les puces de formation dans le cloud”, a ajouté l’analyste.

Toutes les startups travaillant sur des puces IA n’ont pas eu de chance cette année.

Mythic, une startup basée au Texas qui développait des puces analogiques pour les cas d’utilisation de l’IA de pointe, a manqué de financement des investisseurs avant de pouvoir générer des revenus, a déclaré un haut dirigeant en novembre.

Ensuite, il y a Graphcore, une startup britannique qui a commercialisé des puces de centre de données pour la formation et l’inférence. La société aurait vu sa valorisation privée réduite de 1 milliard de dollars après avoir perdu un accord clé avec Microsoft, entre autres difficultés financières.

Ruta Belwalkar, une investisseuse privée et conceptrice de puces, nous a déjà dit qu’elle ne serait pas surprise si davantage de startups de conception de puces finissaient par être acquises ou fermées l’année prochaine parce qu’elles n’avaient pas réussi à passer assez rapidement de la recherche et du développement à la commercialisation.

Ce ne sont pas seulement les investisseurs qui trouvent que certaines startups de puces IA sont toujours acceptables dans une économie plus faible. Certains vétérans de l’industrie font également le saut.

Par exemple, Lightelligence, une startup de puces d’IA optique basée à Boston, a récemment embauché Weifeng Zhang, l’ancien scientifique en chef de l’informatique hétérogène d’Alibaba, ainsi que Wayne Wu, l’ancien chef de l’équipe de conception PCIe d’AMD, et Hal Conklin, qui était plus récemment Arm’s vice-président des ventes de canaux mondiaux.

A eux, nous disons bonne chance. ®