AMD rachète l'équipe d'Untether AI : un aveu d'échec sur l'inférence maison

L'annonce est passée sans conférence de presse. AMD a confirmé mi-juin avoir acquis une partie significative de l'équipe d'Untether AI, basée à Toronto, sans communiquer de montant. Untether AI, fondée en 2018, avait levé environ 165 millions de dollars canadiens depuis sa création, avec des investisseurs comme Intel Capital, Tracker Capital et Radical Ventures. La startup développait des puces d'inférence « at-memory compute » — une architecture où le calcul s'effectue directement là où les données sont stockées, supprimant le goulot d'étranglement classique entre mémoire et processeur.

AMD n'a pas racheté Untether AI. AMD a recruté ses ingénieurs. La nuance est importante : il ne s'agit pas d'une acquisition de propriété intellectuelle complète ni d'une intégration produit. La structure juridique d'Untether AI semble rester distincte, au moins partiellement. Ce type d'opération — un « acqui-hire » déguisé — est caractéristique d'un constat : AMD n'a pas, en interne, les architectes capables de concevoir des accélérateurs d'inférence compétitifs pour le edge et l'embarqué.

Toronto, pas Santa Clara

Les équipes rejoignent le groupe Adaptive Computing d'AMD, celui qui gère l'héritage Xilinx. AMD avait bouclé l'acquisition de Xilinx pour 49 milliards de dollars en 2022, promettant une convergence entre FPGA, CPU et accélérateurs IA. Deux ans et demi plus tard, la division FPGA pèse moins de 5 % du chiffre d'affaires total du groupe, et le pipeline d'accélérateurs IA pour l'edge reste largement en retrait face aux solutions de Qualcomm, de Google (avec les TPU edge) ou même d'Intel avec Gaudi et les Lunar Lake.

Lisa Su, lors du dernier earnings call, a consacré l'essentiel de son temps au MI300X et au datacenter. Le mot « edge » est apparu deux fois. « Inference » sept fois, exclusivement dans le contexte des grands modèles de langage en cloud.

Le pari d'Untether AI reposait sur une idée simple et radicale : éliminer le bus mémoire. Leur puce tsunAImi, annoncée en 2022, promettait une efficacité énergétique de plus de 73 TOPS par watt en INT8 — un ratio qui surpassait alors ce que Nvidia proposait avec l'Orin pour les cas d'usage embarqués. Le problème : tsunAImi n'a jamais atteint de volume commercial significatif. L'écosystème logiciel autour de la puce est resté embryonnaire. Les clients potentiels dans l'automobile, la robotique et la vidéosurveillance ont préféré des plateformes avec un stack logiciel mature, même moins performantes sur le papier.

165 millions pour des CV

Les investisseurs d'Untether AI n'ont probablement pas retrouvé leur mise. Le fait qu'Intel Capital figurait parmi les soutiens de la startup ajoute une ironie que personne dans l'industrie ne commente publiquement. Radical Ventures, le fonds torontois cofondé par Jordan Jacobs et Tad Gueler — et dont Geoffrey Hinton est conseiller — avait mené le tour de série B en 2022. À l'époque, la thèse était que le marché de l'inférence edge dépasserait celui du training d'ici 2027. Cette projection circule encore. Mais les achats réels des entreprises ne la confirment pas.

Le marché de l'inférence en datacenter, lui, explose. Nvidia a indiqué que 40 % de ses revenus datacenter proviennent désormais de l'inférence. Mais c'est de l'inférence sur des GPU à 30 000 dollars pièce, pas sur des puces edge à 50 dollars. AMD semble vouloir adresser les deux segments. La question est de savoir avec combien de fronts ouverts simultanément un groupe qui réalise 23 milliards de dollars de chiffre d'affaires peut se battre contre un concurrent qui en fait 130.

Martin Snelgrove, cofondateur et CTO d'Untether AI, avait passé vingt ans chez Kapik Integration, une firme canadienne de conception de puces analogiques, avant de fonder la startup. C'est ce profil — conception de silicium non conventionnel, architecture near-memory — qui intéresse AMD. Pas un produit. Pas un brevet. Des gens qui savent faire ce qu'AMD ne sait pas faire.

Xilinx, le précédent

En 2022, quand AMD finalisait Xilinx, Victor Peng — alors PDG de Xilinx — décrivait l'opération comme « la naissance d'un leader du calcul adaptatif ». Peng a quitté AMD en janvier 2024. La division Embedded, qui porte Xilinx, a vu son chiffre d'affaires chuter de 31 % en glissement annuel au dernier trimestre reporté — 800 millions de dollars environ sur le trimestre, contre plus d'un milliard un an plus tôt. AMD attribue cette baisse à un cycle de destockage chez les clients industriels.

L'acquisition d'Untether AI — ou de ses ingénieurs — s'inscrit donc dans un contexte où la stratégie edge/embedded d'AMD ne fonctionne pas comme prévu. Le MI300X capte l'essentiel de l'attention et des investissements R&D. Le Ryzen AI tente de placer AMD sur le marché du PC à NPU intégré. Et entre les deux, le edge industriel — robots, caméras intelligentes, véhicules autonomes — reste un angle mort.

Un DSI d'un équipementier automobile européen, interrogé récemment lors d'un salon professionnel à Nuremberg, résumait la situation : « On évalue AMD pour le datacenter, Nvidia pour tout le reste. Ce n'est pas qu'AMD n'a pas de produits edge. C'est qu'on ne connaît personne qui les utilise en production. »

Nvidia a racheté Mellanox en 2020 pour le réseau. Broadcom a absorbé VMware pour le software-defined. Intel a acquis Habana Labs en 2019 pour l'accélération IA — avant de largement marginaliser la technologie au profit de ses propres designs. Le taux de mortalité des startups acquises pour leurs équipes plutôt que pour leurs produits est un sujet que les communiqués de presse ne documentent pas.

AMD emploie environ 26 000 personnes. Untether AI en comptait une centaine avant l'opération. Le nombre exact de transferts n'a pas été communiqué.