La jeune entreprise spécialisée dans les semi-conducteurs, Positron, a levé 230 millions de dollars dans un tour de financement de série B, a appris exclusivement TechCrunch. Cette levée de fonds devrait permettre à l’entreprise basée à Reno de accélérer le déploiement de ses puces mémoire haute vitesse, un élément clé pour les processeurs utilisés dans les charges de travail d’intelligence artificielle. Parmi les investisseurs figure le Qatar Investment Authority (QIA), le fonds souverain du Qatar, qui s’est récemment montré particulièrement engagé dans le développement d’infrastructures d’IA, selon des sources proches du dossier. Ce tour de financement intervient alors que les hyperscalers et les entreprises spécialisées en IA cherchent à réduire leur dépendance à l’égard de Nvidia, leader historique du marché. Même OpenAI, l’un des plus grands clients de Nvidia, aurait exprimé des réserves concernant certaines de ses dernières puces et s’est depuis tournée vers des alternatives, selon des informations recueillies par TechCrunch. Parallèlement, le Qatar, via le QIA, poursuit une stratégie ambitieuse visant à renforcer son infrastructure d’IA « souveraine », un objectif souligné à plusieurs reprises lors du Web Summit Qatar à Doha cette semaine. Le pays considère la puissance de calcul comme un levier essentiel pour maintenir sa compétitivité économique mondiale et se positionne comme un pôle majeur de services d’IA au Moyen-Orient. Cette stratégie se concrétise déjà avec l’annonce en septembre d’un partenariat de 20 milliards de dollars avec Brookfield Asset Management pour développer une infrastructure d’IA. Le financement de Positron s’inscrit dans ce contexte, ajoutant à ses 300 millions de dollars levés depuis sa création il y a trois ans. La levée précédente, de 75 millions de dollars, avait réuni des investisseurs comme Valor Equity Partners, Atreides Management, DFJ Growth, Flume Ventures et Resilience Reserve. Positron affirme que sa première puce, l’Atlas, fabriquée en Arizona, peut égaler les performances des GPU H100 de Nvidia tout en consommant moins d’un tiers d’énergie. Contrairement à de nombreux concurrents, l’entreprise se concentre sur l’inférence – le calcul nécessaire pour exécuter des modèles d’IA dans des applications réelles – plutôt que sur l’entraînement de grands modèles linguistiques. Cette approche correspond à une tendance croissante : les entreprises passent progressivement de la phase de création de modèles à celle du déploiement à grande échelle. Selon plusieurs sources, les puces de Positron se distinguent non seulement par leurs performances mémoire, mais aussi par leur efficacité dans les tâches à haute fréquence et le traitement vidéo. TechCrunch a contacté Positron pour obtenir des précisions complémentaires.