Pat Gelsinger a quitté le poste de PDG d’Intel fin 2024. Il n’a pas fait de pause. Il a programmé 100 réunions en 180 jours. L’objectif était simple : réduire le champ. Il avait besoin de savoir ce qui allait suivre.
En mars, la réponse était claire. Il a rejoint Playground Capital en tant que commandité. L’entreprise cible la deep tech. Plus précisément, le matériel qui alimentera la prochaine génération d’informatique.
Gelsinger a actuellement une obsession spécifique : la lumière.
Il souhaite utiliser la lithographie avancée pour relancer la loi de Moore. Gordon Moore prédit que la densité des transistors doublerait tous les deux ans. Cela a duré des décennies. Maintenant, ça stagne. Réduire les transistors aux limites atomiques coûte cher. Cela heurte les barrières physiques.
La solution, selon Gelsinger, consiste à graver des puces avec des faisceaux lumineux à l’échelle nanométrique.
La solution basée sur la lumière aux goulots d’étranglement matériels
La lithographie actuelle repose sur la lumière ultraviolette de 13,5 nanomètres. C’est la norme fixée par ASML, le monopole néerlandais des machines à fabriquer des puces. Ça marche. Mais c’est à la limite de ce qui est pratique.
Gelsinger soutient xLight, une société du portefeuille de Playground. xLight développe de nouvelles techniques de lithographie utilisant des lasers à électrons libres. Le but ? Réduisez les longueurs d’onde de la lumière jusqu’à 2, 3, 4 ou 5 nanomètres. Une lumière plus petite signifie des fonctionnalités plus petites. Plus de transistors. De meilleurs chips.
Il ne s’agit pas de vaincre ASML. Il s’agit de mettre à niveau le moteur.
“Nous voulons connecter notre source de lumière et améliorer les machines AS ML.”
Si cela fonctionne, cela débloque des performances que les ajustements de conception traditionnels ne peuvent égaler. D’autres innovations comme les nouveaux matériaux ou les supraconducteurs bouillonnent. Ils heurtèrent tous le même mur. Vous ne pouvez pas imprimer le circuit si vous ne pouvez pas le graver avec une lumière haute résolution.
Comment Pat Gelsinger contrôle les startups Deep Tech
L’IA a perturbé les logiciels. Aujourd’hui, le capital-risque est attiré vers le matériel.
La plupart des investisseurs en capital-risque ne savent pas comment miser sur la deep tech. Ils le faisaient. Maintenant, ils devinent. Gelsinger ne devine pas. Il rassemble une équipe d’ingénieurs, de docteurs et de professeurs autour de la table. Leur processus est rigoureux.
Ils recherchent le problème difficile. Le fondateur peut-il l’expliquer ? Est-ce résoluble ? Y a-t-il deux ou trois autres entreprises qui poursuivent la même idée ? On trouve rarement une licorne isolée. Vous trouvez des clusters. Choisissez le meilleur.
“Je veux faire des choses qui comptent”, déclare Gelsinger. “S’ils réussissent, faites une différence.”
Le capital-investissement propose des chèques plus importants. Mais c’est de l’ingénierie financière. Gelsinger veut construire. Il veut faire avancer la science. Il recherche le bord de la découverte.
Crise énergétique et changement de matériel de l’IA
La formation des modèles d’IA était autrefois la source de revenus. C’est toujours le cas, pour l’instant. Mais l’inférence est changeante. Les entreprises se formeront une fois. Ils utiliseront le modèle des millions de fois. C’est là que se trouvent le volume – et l’opportunité –.
Les GPU ont bien géré la formation. Ils peuvent faire des déductions. Mais ils ne sont pas optimaux. Nvidia le sait. C’est pourquoi des accords comme celui de Groq sont importants.
La prochaine vague de puces IA ne ressemblera pas aux GPU d’aujourd’hui. Ils seront hétérogènes. Vendeurs mixtes. Systèmes harmonisés.
La mémoire est un autre goulot d’étranglement. La mémoire à large bande passante est actuellement la reine. Mais c’est imparfait. D’ici 2030, les architectures de mémoire empilée domineront. Des entreprises comme d-Matrix, Fractile, Cerebras et Alva Energy brisent les moules actuels.
L’énergie est la vraie contrainte. Les États-Unis ont augmenté leur capacité énergétique d’un chiffre à un chiffre au cours des dix dernières années. C’est inacceptable.
À l’ère de l’IA, l’énergie est une capacité économique.
“Nous étions tellement préoccupés par le climat”, note Gelsinger, “que nous avons oublié la capacité”.
La fourniture des nouvelles turbines à gaz prend huit ans. Le nucléaire prend une décennie. Le solaire dépend de la Chine. Alva Energy de Gelsinger se concentre sur la modernisation des centrales nucléaires existantes. Chemin plus rapide. Récoltez la valeur maintenant. Relancez la construction plus tard.
Les gagnants n’auront pas seulement des puces intelligentes. Ils auront le pouvoir.
La réglementation américaine va-t-elle étouffer le leadership en matière d’IA ?
L’administration américaine est bloquée. Il veut diriger l’IA. Mais il veut aussi le contrôler. Contrôles des exportations de puces. Interventions dans les sorties de modèles. Effet de levier.
Gelsinger ne voit aucune contradiction. Il veut que les valeurs occidentales l’emportent. Pas chinois.
La technologie évolue trop vite pour une régulation lente. Un modèle fondamental majeur est abandonné toutes les quatre semaines. Que réglementez-vous ? Sécurité? Qualité? Intégrité?
“Qui décide ?” demande-t-il.
Il veut de la transparence. Il veut savoir sur quels modèles propriétaires sont formés. Il veut une analyse comparative rigoureuse. Il souhaite que les exigences en matière de sécurité soient intégrées dès le départ.
Si l’industrie ne peut pas s’autoréguler, le gouvernement doit intervenir. C’est le seul moyen de garantir que les modèles ne sont pas seulement les premiers, mais qu’ils sont également sûrs.
La question ouverte
Gelsinger pense que la lumière est la clé. Pas seulement pour la loi de Moore. Mais pour l’efficacité. Pour le pouvoir. Pour la prochaine décennie informatique.
Il parie sur une équipe capable d’imprimer avec une lumière de 2 nanomètres. Il parie sur la modernisation du nucléaire. Il parie que l’hétérogénéité l’emportera sur les conceptions de GPU monolithiques.
Est-ce que ça marchera ?
Personne ne le sait avec certitude. La science continue de prouver des choses. La physique est difficile. L’argent est réel. L’horloge tourne.
Gelsinger ne fait que commencer. La question est de savoir si l’industrie pourra suivre le rythme qu’il impose. Ou si la lumière, comme la loi, finit par s’éteindre.
