Reuters rapporte qu'Anthropic a discuté d'une acquisition de MatX pour environ 7 milliards de dollars. Deux personnes informées des échanges ont décrit cette piste au média, tandis qu'une troisième indique que les discussions de fusion ont depuis évolué vers l'idée d'un partenariat.

Il n'y a donc pas de rachat annoncé, encore moins de transaction conclue. Anthropic a refusé de commenter ces négociations auprès de Reuters et MatX n'a pas répondu. La raison de l'abandon du projet d'acquisition n'est pas connue.

MatX chercherait maintenant de nouveaux capitaux sur la base d'une valorisation d'environ 4 milliards de dollars. En février, la startup avait déjà levé 500 millions de dollars lors d'une série B.

MatX apporte exactement le savoir-faire qu'Anthropic essaie de construire

La société a été créée par Reiner Pope et Mike Gunter, deux anciens ingénieurs de Google ayant travaillé sur les TPU. Pope dirigeait notamment le développement logiciel IA lié aux accélérateurs de Google, tandis que Gunter avait participé à leur conception matérielle.

Le produit annoncé par MatX est très spécialisé. La société présente MatX One comme un accélérateur pensé pour les grands modèles, couvrant l'entraînement, le reinforcement learning ainsi que les différentes étapes de l'inférence.

Son architecture met notamment l'accent sur l'utilisation de SRAM pour conserver les poids avec une faible latence et de mémoire HBM pour les caches nécessaires aux longs contextes. MatX revendique également une interconnexion capable de monter vers des clusters comptant des centaines de milliers de puces. Ce sont des affirmations du constructeur ; le matériel n'est pas encore un produit largement disponible permettant une comparaison indépendante avec les dernières plateformes Nvidia.

TechCrunch rapportait en février que MatX prévoyait de produire ses puces avec TSMC et de commencer les livraisons en 2027.

Anthropic ne cherche plus seulement à acheter du calcul

Le point important est surtout ce que ces discussions disent de la stratégie d'Anthropic. Reuters indique que l'entreprise développe une équipe interne dédiée au silicium et rencontre plusieurs startups spécialisées. Elle n'a pas encore arrêté son approche définitive ni choisi une acquisition.

Anthropic a recruté cette semaine Amir Salek, vétéran des puces de Google. En juin, l'entreprise avait déjà embauché Clive Chan, ancien ingénieur d'OpenAI ayant travaillé sur le processeur maison du concurrent.

La piste MatX suggère notamment un intérêt pour une puce dédiée à l'entraînement, domaine sur lequel travaille la startup. Anthropic pourrait aussi finir par concevoir un accélérateur destiné à l'inférence. Pour l'instant, ce sont encore plusieurs scénarios étudiés plutôt qu'une feuille de route matérielle annoncée.

Des dizaines de milliards dépensés avant même la première puce maison

Anthropic n'attend évidemment pas son propre silicium pour faire tourner Claude. Sa stratégie actuelle multiplie au contraire les fournisseurs. La société a déclaré vouloir continuer à utiliser du matériel Nvidia, Google et Amazon même en développant ses propres composants.

L'échelle financière donne une idée de la raison. Reuters rapporte qu'Anthropic prévoit d'acheter pour 36 milliards de dollars de puces IA Google. Elle a également signé un accord de 45 milliards de dollars avec Nscale pour louer de la capacité de calcul et s'est engagée à verser 1,25 milliard de dollars par mois à SpaceX jusqu'en mai 2029 pour d'autres capacités de centres de données.

Concevoir une puce maison ne supprime pas ces besoins à court terme. Une génération d'accélérateur peut nécessiter un an ou davantage avant de devenir un composant viable, avec des coûts de conception se chiffrant en centaines de millions de dollars.

Réduire Nvidia sans remplacer Nvidia

Anthropic cherche en partie à réduire sa dépendance aux GPU Nvidia et à adapter plus précisément le matériel aux caractéristiques de ses propres modèles. La tension sur l'approvisionnement joue aussi : Nvidia a indiqué que ses processeurs resteraient en situation de pénurie jusqu'en 2027.

Le mouvement n'a rien d'isolé. Google dispose de ses TPU, Amazon développe Trainium et Inferentia, tandis qu'OpenAI travaille également sur ses accélérateurs. Lorsqu'un laboratoire dépense des dizaines de milliards dans le calcul, gagner en rendement sur un workload très précis finit par justifier des investissements matériels autrement difficiles à imaginer.

Mais les 7 milliards évoqués pour MatX restent l'histoire d'une acquisition qui n'a pas eu lieu. Pour l'instant, Anthropic possède une équipe silicium en croissance, plusieurs partenaires matériels et beaucoup de discussions ouvertes.