Le fondateur et PDG de FuriosaAI, June Paik a déclaré que l’architecture de sa startup peut remodeler une industrie dominée par Nvidia (NASDAQ: NVDA). Il a déclaré à Benzinga qu’il était déterminé à faire de FuriosaAI l’entreprise qui soutiendra la transition vers une IA durable, tout en refusant de commenter les rumeurs faisant état d’une offre d’acquisition de 800 millions de dollars émanant de Meta (NASDAQ: META).
Cependant, son message était clair : « Nous pensons que Furiosa aura le plus d’impact en tant qu’entreprise indépendante », a déclaré Paik. « Le monde a un besoin urgent de nouvelles méthodes d’exécution de l’IA avancée, beaucoup plus écoénergétiques. Nous nous engageons à construire la technologie qui apportera les avantages d’une IA durable à tous. »
Paik a ajouté que le fait d’être axé sur une mission a simplifié les choix stratégiques clés, et a guidé Furiosa vers le maintien de son indépendance et son orientation sur l’impact à long terme.
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L’inefficacité inhérente que Nvidia ne peut pas réparer
Paik considère la domination de Nvidia sur le marché comme à la fois redoutable et fondamentalement vulnérable.
« Le plus grand atout de Nvidia — un héritage construit sur des unités de traitement graphique (GPU) à usage général — est aussi son talon d’Achille », a-t-il déclaré. « Il existe une inefficacité inhérente et une complexité architecturale découlant de l’utilisation d’une architecture GPU à usage général pour le calcul spécialisé de l’IA ».
Paik a ajouté : « Les fabricants de GPU ont développé des solutions matérielles et logicielles extrêmement sophistiquées pour atténuer ces limitations. Mais leurs efforts sont dirigés vers l’avancement de leur trajectoire actuelle, ce qui leur rend difficile de pivoter vers un nouveau paradigme parfaitement adapté à l’IA. »
FuriosaAI est partie des premiers principes en 2017, en concevant l’architecture du processeur de contraction tensorielle spécialement pour les calculs d’IA. « L’architecture de notre puce, le processeur de contraction tensorielle, fonctionne à un niveau d’abstraction plus élevé », a déclaré Paik à Benzinga. « La contraction tensorielle est l’opération fondamentale de l’apprentissage profond, ce qui rend les problèmes d’optimisation complexes beaucoup plus faciles à résoudre par rapport à la multiplication matricielle de bas niveau utilisée par les GPU. »
Le choix architectural offre des avantages pratiques. « Cela signifie que lorsque de nouveaux modèles d’IA émergent, notre compilateur peut les exécuter efficacement sans avoir à fournir un effort considérable pour écrire des centaines de nouveaux kernels réglés à la main », a déclaré Paik. « Cela signifie également que nos puces minimisent le mouvement inutile des données, ce qui se traduit par une efficacité énergétique révolutionnaire. »
Paik a comparé la concurrence à la transition des voitures à essence vers les véhicules électriques. Les constructeurs automobiles traditionnels ont passé un siècle à perfectionner le moteur à combustion, tandis que les nouveaux arrivants ont commencé avec une ardoise vierge et ont conçu autour d’un paradigme entièrement différent.
Selon Paik, Furiosa suit une voie similaire dans le calcul d’IA, en développant une architecture qui offre des performances et des économies de coûts hors de portée des systèmes basés sur les GPU.
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Le goulot d’étranglement électrique bloquant la croissance de l’IA — et la solution de FuriosaAI
La puce RNGD de FuriosaAI a été décrite comme la « couche de calcul fondamentale de la pile d’IA », un positionnement que Paik croit qu’il modifiera fondamentalement l’équilibre des pouvoirs dans l’industrie des puces.
« Nous permettons aux entreprises d’économiser de l’argent », a déclaré Paik à Benzinga. « La supériorité de l’efficacité de RNGD se traduit directement par un coût de possession total inférieur et des économies significatives sur les coûts opérationnels. Cela permet aux clients d’obtenir 3,5 fois plus de tokens par rack et d’exécuter des applications d’IA puissantes dans des racks de centres de données refroidis par air standard, où la puissance est souvent limitée. »
Les implications vont au-delà des économies de coûts. « Nous permettons l’IA souveraine et locale », a déclaré Paik. « En fournissant une infrastructure efficace et déployable localement, RNGD répond directement aux préoccupations des entreprises en matière de coûts et de confidentialité des données. Cette architecture permet aux clients, tels que LG AI Research, de contrôler et de posséder leur propre pile d’IA au lieu de dépendre uniquement des grands fabricants de puces et des hyperscalers. »
Pour ces derniers, Paik a déclaré que RNGD offrait une flexibilité cruciale en augmentant la densité de calcul dans les centres de données, permettant d’obtenir plus de tokens par seconde avec le même nombre de racks. La conception réduit également le goulot d’étranglement de la production et de la livraison d’électricité pour alimenter les services d’IA, permettant une mise à l’échelle plus rapide dans les régions qui ne peuvent pas répondre aux énormes besoins énergétiques de centaines de racks GPU avancés.
Les trois piliers de l’informatique durable en matière d’IA
La vision de Paik de l’IA durable s’étend à travers les dimensions économiques, sociétales et environnementales qui répondent à des défis mondiaux interconnectés.
La durabilité économique s’attaque à la crise fondamentale des coûts. « La durabilité économique concerne avant tout le coût fondamental d’exécution de l’IA », a déclaré Paik à Benzinga. « Parce que l’infrastructure actuelle est extrêmement coûteuse, la puissance supérieure de Furiosa permet de réaliser d’importantes économies sur les coûts opérationnels et un coût de possession total inférieur. C’est crucial parce que de nombreuses applications d’IA perdent actuellement de l’argent en raison des coûts élevés de l’infrastructure. »
La durabilité sociétale et infrastructurelle met l’accent sur la démocratisation de l’accès tout en faisant progresser la souveraineté. Paik définit l’IA durable comme la capacité à adapter la technologie pour tous en supprimant les barrières économiques et infrastructurelles.
Cette approche soutient les initiatives mondiales d’IA souveraines en fournissant une infrastructure sécurisée, efficace et déployable localement, réduisant la dépendance à un petit groupe de fournisseurs de cloud centralisés et de fabricants de puces.
La durabilité environnementale se concentre sur le soulagement de la crise du réseau électrique qui menace la croissance de l’IA. L’accélérateur RNGD de Furiosa offre une efficacité énergétique nettement supérieure à celle des GPU avancés, ne consommant que 180 watts, ce qui réduit le fardeau environnemental des centres de données.
Paik a déclaré à Benzinga que la société prévoit d’étendre ces gains d’efficacité avec de futurs produits conçus pour réduire davantage la pression sur les systèmes énergétiques mondiaux.
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La divergence fondamentale qui a coûté des milliers de kernels réglés à la main aux fabricants de GPU
La percée technique réalisée par FuriosaAI répond à ce que Paik considère comme une divergence fondamentale dans la manière dont les calculs d’IA sont cartographiés sur le silicium.
« Nous avons vu une opportunité fondamentale dans la couche d’abstraction que les détenteurs de parts de marché avaient soit négligée, soit qu’ils ne pouvaient pas exploiter en raison de leur architecture héritée », a déclaré Paik à Benzinga. « Le défi principal est la difficulté d’attribuer un calcul d’IA à grande échelle à du matériel semi-conducteur. Les solutions GPU s’appuient sur de petites multiplications matricielles comme bloc de construction de base, ce qui est une primitive bidimensionnelle. »
Ce choix architectural crée des défis en cascade, car les programmeurs et les compilateurs doivent traduire des opérations tensorielles complexes multidimensionnelles en une primitive de bas niveau. Cette divergence rend l’optimisation et la planification beaucoup plus difficiles, nécessitant des milliers de kernels réglés à la main et un important travail d’ingénierie.
Le processeur de contraction tensorielle adopte une approche fondamentalement différente. « L’architecture de notre processeur de contraction tensorielle est construite autour de la contraction tensorielle comme primitive fondamentale », a déclaré Paik. « En utilisant cette abstraction optimale, nous rendons le problème sous-jacent d’optimisation et de planification beaucoup plus facile à résoudre pour notre compilateur. »
Le point de rupture est maintenant
Convertir les entreprises hors de l’écosystème de Nvidia dépend de la réduction des frictions tout en prouvant des avantages tangibles.
Paik souligne que l’architecture de la puce Furiosa offre des performances solides dans le monde réel avec une consommation d’énergie beaucoup plus faible, ce qui réduit les coûts d’électricité et réduit le coût total de possession. Étant donné que l’énergie est la dépense fondamentale de l’exécution de l’IA, cet avantage d’efficacité crée des économies opérationnelles substantielles.
Paik souligne également la facilité d’adoption. « Nous ne demandons pas aux développeurs d’apprendre un tout nouvel écosystème. Notre pile logicielle offre une intégration native de PyTorch, une [interface de programmation d’application] compatible OpenAI et un remplacement direct de v[large language model] », a déclaré Paik à Benzinga.
La validation des clients est devenue le dernier élément de preuve. « L’adoption de RNGD par LG AI Research montre aux clients potentiels que nous offrons des performances dans le monde réel avec une intégration simple. Nous avons hâte de partager plus de nouvelles de clients bientôt », a déclaré Paik.
Cloudflare (NYSE: NET), un autre client de FuriosaAI exploitant des centres de données périphériques limités en énergie, priorise l’efficacité dans les nouveaux accélérateurs, ce qui renforce le fait que la demande pour une IA durable est devenue un besoin industriel crucial.
Alors que les concurrents poursuivent des améliorations incrémentales, Paik affirme que l’ensemble du modèle commercial des GPU est confronté à une crise existentielle qui se déroule en temps réel. « Le point de rupture est maintenant », a-t-il déclaré. « Le coût fondamental d’exécution de l’IA est déterminé par la consommation d’énergie, et de nombreuses applications d’IA perdent déjà de l’argent sur l’infrastructure. Les entreprises doivent obtenir un retour sur investissement de l’inférence pour être durable. S’ils ne peuvent pas le faire, ils doivent réduire leur échelle ou trouver des alternatives. »
Paik a déclaré à Benzinga que l’objectif de l’entreprise est de fournir un calcul haute performance efficace sur le plan énergétique qui soutient à la fois la durabilité mondiale et la souveraineté locale. Il a ajouté que la force de Furiosa réside dans l’intégration profonde de son matériel, de son compilateur et de sa pile logicielle, un système bien plus difficile à répliquer que n’importe quelle idée individuelle.
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Le trésor de guerre de 246 millions de dollars de FuriosaAI et son chemin vers la série D de 2026
À ce jour, FuriosaAI a levé 246 millions de dollars avec une valorisation d’environ 735 millions de dollars, dont une ronde de série C de 125 millions de dollars clôturée en juillet. Le financement permet à l’entreprise de mettre à l’échelle sa production et de développer sa puce de nouvelle génération.
« Furiosa bénéficie du soutien des investisseurs dont elle a besoin pour faire des progrès rapides vers la réalisation de notre mission », a déclaré Paik à Benzinga. « En 2026, nous prévoyons de lever une ronde de série D pour accélérer cet élan. »
La société prévoit de partager des détails supplémentaires début 2026, positionnant la nouvelle puce pour répondre aux paradigmes émergents de l’IA qui nécessitent des profils informatiques radicalement différents de ceux des modèles linguistiques d’aujourd’hui.
Les relations avec les investisseurs reflètent un alignement soigneux autour d’une vision à long terme plutôt que d’une pression de monétisation à court terme. « Nous avons donné la priorité au travail avec des investisseurs qui sont alignés sur notre mission et notre stratégie », a déclaré Paik.
La collaboration avec OpenAI a surpris de nombreux observateurs, mais Paik le considère comme un alignement naturel entre des algorithmes de pointe et un matériel efficace.
La stratégie de partenariat de FuriosaAI englobe à la fois les géants américains de la technologie comme OpenAI et les entreprises asiatiques qui recherchent une indépendance stratégique vis-à-vis des fournisseurs de technologie américains. « Pour réaliser notre mission visant à rendre l’IA durable, Furiosa doit être une entreprise mondiale qui travaille avec des entreprises leaders partout dans le monde. La grande technologie est un facteur d’égalité », a déclaré Paik à Benzinga.
Le pari de June Paik à 8000 kilomètres de la Silicon Valley
Durant les premières années de FuriosaAI, les ressources limitées ont fait du choix de l’architecture la décision la plus critique.
Paik a déclaré que l’équipe avait passé près de trois ans à valider sa conception de processeur de contraction tensorielle avant la mise à l’échelle, en comparant le processus à la rédaction et à la nouvelle rédaction d’un scénario avant la production. « Cela nous a forcés à ne pas avoir de pitié dans la conception de la bonne fondation pour l’avenir du calcul d’IA », a-t-il déclaré à Benzinga, ajoutant que la priorité donnée aux premiers principes sous contrainte était devenue la force principale de l’entreprise.
Malgré l’approche agressive de FuriosaAI, Paik se demande si une audace encore plus grande aurait pu accélérer les progrès. « Nous avons été une entreprise très agressive et audacieuse depuis le début — comme on s’y attendrait avec le nom ‘FuriosaAI’ », a-t-il réfléchi. « Le simple fait de décider de créer une entreprise de puces d’IA à 8 000 kilomètres de la Silicon Valley a été considéré comme un peu fou. De même, je pense qu’il était assez audacieux de partir des premiers principes pour concevoir un nouveau type de puce d’IA. »
Les paris prémonitoires ont payé, mais Paik voit la place pour une audace encore plus grande. « Je me demande encore si j’aurais pu faire preuve d’une plus grande audace et aller encore plus vite », a-t-il admis. « Ces questions sont en tête de liste alors que nous développons notre puce de troisième génération. Nous abordons chaque décision avec une absence de peur et un sentiment d’urgence. »
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Le leadership de Paik : pas de compromis à court terme pour des victoires de RP
Paik fixe des limites claires autour de ce que FuriosaAI fera et ne fera pas, même sous la pression externe. « Furiosa s’engage à faire de l’ingénierie d’excellence et de l’innovation sans contraintes basée sur les premiers principes, plutôt que de faire des compromis à court terme pour des victoires de RP ou de poursuivre des modèles d’entreprise non viables », a-t-il déclaré