Samsung soutient Euclyd dans une levée de 230 millions de dollars destinée aux alternatives à Nvidia

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Hanna Syniavska

15.09.2026

Samsung soutient Euclyd dans une levée de 230 millions de dollars destinée aux alternatives à Nvidia — Samsung soutient Euclyd lors d’un tour de table de 200 millions d’euros

Samsung a soutenu la start-up néerlandaise de semi-conducteurs Euclyd lors d’un tour de financement de 200 millions d’euros, soit environ 231 millions de dollars, alors que les investissements dans les processeurs conçus pour concurrencer le matériel de Nvidia dans le domaine de l’intelligence artificielle s’accélèrent. Euclyd développe une architecture alternative destinée à l’inférence d’IA, un domaine où l’augmentation des besoins en puissance de calcul et en énergie incite les entreprises à se tourner au-delà des GPU traditionnels.

Points forts

Euclyd a levé 200 millions d’euros lors d’un tour de financement de série A.
Samsung a participé en tant qu’investisseur codirigeant.
Les systèmes commerciaux sont prévus pour 2028.
Euclyd se concentre sur le matériel d’inférence d’IA.

Cet article a été traduit de l'original. Lisez la version originale de notre correspondant ici.

La série A a été codirigée par Samsung, Somerset Capital Partners, le Scaleup Europe Fund géré par EQT et Innovation Industries, a rapporté le CNBC. Fondée en 2024, Euclyd conçoit un système informatique intégré pour l’IA couvrant à la fois l’architecture du processeur et celle de la mémoire, avec un déploiement du matériel commercial prévu à partir de 2028.

Euclyd cible le marché de l’inférence d’IA

Nvidia domine le marché des processeurs d’IA haut de gamme, après que les GPU, initialement conçus pour les graphismes, sont devenus essentiels à l’entraînement et à l’exécution de grands modèles d’IA. Cette position a incité les hyperscalers et les start-up de semi-conducteurs à développer des processeurs spécialisés susceptibles de réduire les coûts ou d’améliorer l’efficacité pour certaines charges de travail.

Euclyd se concentre sur l’inférence, c’est-à-dire le processus consistant à exécuter des modèles d’IA entraînés afin de produire des résultats. Son architecture diffère de celle des GPU traditionnels et vise à réduire la consommation d’énergie ainsi que les coûts d’infrastructure associés à des charges de travail d’IA de plus en plus exigeantes.

L’entreprise prévoit deux activités principales. Elle entend vendre des systèmes matériels complets et des racks aux entreprises souhaitant héberger en interne leurs opérations d’inférence d’IA, tout en concédant également sa propriété intellectuelle sous licence à des sociétés développant des processeurs personnalisés.

Samsung apporte son expertise dans les semi-conducteurs

La participation de Samsung donne à Euclyd accès à bien plus que des capitaux. En tant que l’un des plus grands fabricants mondiaux de puces mémoire, Samsung apporte son expérience dans les technologies de mémoire, l’ingénierie, les chaînes d’approvisionnement en semi-conducteurs et la production à grande échelle, autant de domaines qui pourraient devenir importants à mesure qu’Euclyd passe de la conception aux systèmes physiques.

Cet investissement intervient alors que la concurrence dans le domaine des processeurs d’IA s’intensifie. Google, Amazon Web Services et Meta développent leurs propres puces d’IA, tandis qu’OpenAI a annoncé en août sa première puce d’IA, Jalapeño. Ces projets reflètent la demande croissante d’alternatives, alors que les dépenses consacrées aux infrastructures d’IA augmentent.

Euclyd en est toutefois encore à ses débuts. Ses systèmes n’ont pas encore démontré leurs performances ou leur efficacité à grande échelle dans le cadre de déploiements commerciaux, ce qui fait de l’exécution un défi majeur.

La concurrence dans les puces d’IA dépasse désormais les GPU

Le tour de table de 200 millions d’euros met en évidence l’orientation des capitaux vers de nouvelles architectures informatiques, alors que les centres de données d’IA consomment davantage d’électricité et nécessitent du matériel toujours plus coûteux. Nvidia reste la référence, mais les clients explorent des puces spécialisées susceptibles d’offrir une meilleure rentabilité pour l’inférence.

Euclyd prévoit de déployer ses premiers systèmes physiques en 2028 et de servir des milliers de clients professionnels d’ici 2030. Le soutien de Samsung renforce sa trajectoire vers la fabrication et la commercialisation, mais la capacité de l’entreprise à rivaliser dépendra en définitive de la capacité de son architecture à offrir des avantages mesurables à grande échelle.

Nous avons précédemment souligné qu’OpenAI et Samsung approfondissent leur coopération sur les puces de nouvelle génération.

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