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Pourquoi Delos Data mise 100 millions de dollars sur les réseaux d’IA
Delos Data a levé plus de 100 millions de dollars pour développer des puces et logiciels de réseau pour les centres de données d’IA. Son approche Delos Nonstop AI vise des échanges à faible latence, à haut débit et résilients entre des composants de calcul, de mémoire et de stockage hétérogènes.
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Points clés à retenir
- Delos Data a levé plus de 100 millions de dollars pour développer des puces et logiciels de réseau pour les centres de données d’IA.
- Son approche Delos Nonstop AI vise des échanges à faible latence, à haut débit et résilients entre des composants de calcul, de mémoire et de stockage hétérogènes.
- L’enjeu est d’éviter que des GPU et autres accélérateurs, très coûteux et énergivores, attendent les données dont ils ont besoin pour travailler.
- La société parie sur une couche réseau flexible, alors que personne ne connaît encore l’architecture définitive des infrastructures dédiées à l’IA agentique.
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Les infrastructures d’intelligence artificielle ne se résument plus à acheter davantage de GPU : elles dépendent aussi de la capacité du réseau à alimenter ces puces en données au bon moment. Delos Data, une jeune entreprise fondée par des anciens d’Intel, a levé plus de 100 millions de dollars pour développer des puces et des logiciels capables d’accélérer ces échanges dans les centres de données d’IA. 1
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Ce que développe Delos Data
Delos Data conçoit du silicium réseau et des logiciels destinés à faire communiquer les ressources de calcul, la mémoire et le stockage d’un centre de données d’IA. L’entreprise a présenté son approche Delos Nonstop AI, qui comprend notamment une Data Interface et une architecture de référence. L’objectif affiché : une infrastructure résiliente, à faible latence et à haut débit pour des charges de travail d’IA agentique. 2
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Concrètement, Delos veut permettre aux exploitants de centres de données de relier efficacement des processeurs de natures différentes et de transférer les données entre eux sans devoir bâtir tout le réseau autour d’une seule architecture d’accélérateurs. Reuters indique que la société cible des grappes d’IA de plus en plus hétérogènes, où les composants doivent échanger très rapidement, même lorsque la combinaison de puces évolue. 1
Le réseau devient le maillon critique
Au début du boom de l’IA, de nombreux grands clusters reposaient principalement sur des GPU Nvidia reliés par les technologies réseau propriétaires de Nvidia. Le centre de gravité se déplace désormais : après l’entraînement des modèles, les centres de données doivent de plus en plus répondre aux requêtes des utilisateurs, y compris à des tâches en plusieurs étapes exécutées par des agents d’IA. Dans le même temps, les opérateurs disposent d’un choix plus large, avec des puces d’AMD et de Cerebras, ainsi que plusieurs produits Nvidia. 1
Cette évolution change la fonction du réseau. Il ne s’agit plus seulement d’interconnecter un ensemble stable de processeurs identiques : il doit acheminer vite les données entre des composants variés, tout en conservant la faible latence nécessaire aux usages interactifs et à l’IA agentique. La thèse de Delos est que la circulation adaptable des données prend de la valeur à mesure que les architectures de calcul deviennent moins uniformes. 1
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Le coût caché : des accélérateurs allumés, mais inutilisés
Les fonds levés doivent servir à renforcer les équipes d’ingénierie matérielle et logicielle, à accélérer le développement des produits et à étoffer les ventes. 2
Le problème visé est particulièrement coûteux : un accélérateur peut être sous tension, consommer de l’électricité et rester incapable d’effectuer un travail utile parce qu’il attend des données provenant d’un autre élément du système. Pat Gelsinger, ancien directeur général d’Intel et désormais associé chez Playground, l’un des investisseurs, a résumé cette situation par l’image d’un matériel « brûlant et consommant des watts » tout en étant, dans les faits, inactif. 1
Autrement dit, multiplier les accélérateurs ne garantit pas une hausse proportionnelle de la capacité réellement exploitable si le réseau ne fournit pas les données là où elles sont nécessaires et au moment où elles le sont.
Miser sur la flexibilité face à l’incertitude de l’IA agentique
Dan Daly, cofondateur et directeur technologique de Delos, a reconnu que l’entreprise ne peut pas savoir « quelle sera la prochaine architecture d’infrastructure pour l’IA agentique ». Sa stratégie consiste donc à fournir un moyen très rapide de déplacer les données dont cette future architecture aura besoin. 1
C’est le cœur du positionnement de Delos : ne pas demander aux clients de deviner quelle puce d’IA ou quel modèle d’infrastructure finira par s’imposer. L’entreprise entend plutôt proposer au réseau un rôle de couche commune, capable d’accompagner l’arrivée de nouveaux processeurs et de nouvelles formes de charge de travail.
À retenir
La levée de plus de 100 millions de dollars de Delos Data illustre une idée qui s’impose dans l’infrastructure d’IA : la capacité ne dépend pas seulement de la disponibilité des GPU et autres accélérateurs, mais aussi du réseau qui les relie. 1
2 Si l’inférence hétérogène pilotée par des agents devient durablement une charge de travail majeure, la faculté de maintenir des échanges de données rapides — et d’éviter l’inactivité de matériels gourmands en énergie — pourrait devenir un avantage concurrentiel déterminant pour les exploitants de centres de données.
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Quelle est la réponse courte à « Pourquoi Delos Data mise 100 millions de dollars sur les réseaux d’IA » ?
Delos Data a levé plus de 100 millions de dollars pour développer des puces et logiciels de réseau pour les centres de données d’IA.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Delos Data a levé plus de 100 millions de dollars pour développer des puces et logiciels de réseau pour les centres de données d’IA. Son approche Delos Nonstop AI vise des échanges à faible latence, à haut débit et résilients entre des composants de calcul, de mémoire et de stockage hétérogènes.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
L’enjeu est d’éviter que des GPU et autres accélérateurs, très coûteux et énergivores, attendent les données dont ils ont besoin pour travailler.