Le passage de Rochan Sankar chez Nvidia marque un tournant dans la guerre pour les talents en IA

Dans une démarche qui témoigne de la soif de Nvidia pour les talents spécialisés en infrastructure d’IA, le géant des puces a dépensé plus de 900 millions de dollars pour intégrer directement dans ses rangs Rochan Sankar, PDG de la startup hardware Enfabrica, ainsi que son équipe d’ingénieurs. La transaction — une combinaison de liquidités et d’actions — a été conclue en 2024 et représente la dernière manœuvre de Nvidia dans une tendance croissante du secteur : acquérir des entreprises non pas pour leurs produits, mais pour leurs talents et leur technologie fondamentale.

Il ne s’agit pas simplement pour Nvidia d’embaucher un dirigeant. La société a également acquis simultanément les droits sur la pile technologique centrale d’Enfabrica, lui donnant le contrôle sur des systèmes matériels capables d’orchestrer jusqu’à 100 000 GPU pour fonctionner comme une plateforme informatique unifiée. Pour Nvidia, c’est une acquisition claire à la fois du talent et des innovations infrastructurelles qui comptent le plus à l’ère de l’IA.

La technologie d’Enfabrica que Nvidia souhaite réellement

La proposition de valeur fondamentale d’Enfabrica repose sur la résolution d’un problème critique : comment faire fonctionner harmonieusement des clusters de GPU. Fondée en 2019, la startup a construit la couche d’infrastructure qui transforme une dizaine de processeurs graphiques en un système coordonné plutôt qu’en composants isolés.

Les propres systèmes de centre de données de nouvelle génération de Nvidia démontrent déjà cette capacité. La dernière architecture de la société fait fonctionner 72 GPU en formations empilées dans des racks, tous synchronisés pour agir comme une seule unité logique. C’est précisément cette base technique qui est déployée dans le nouveau projet de centre de données de Microsoft, d’une valeur de 4 milliards de dollars, dans le Wisconsin. Pour Nvidia, posséder cette technologie signifie contrôler non seulement les puces elles-mêmes, mais aussi toute la couche d’orchestration qui rend pratique le déploiement massif de GPU.

Enfabrica elle-même a démontré cette valeur aux investisseurs. Lors de sa levée de fonds de série B en 2023 — menée par Atreides Management — la startup a levé 125 millions de dollars. Bien que la valorisation exacte n’ait pas été divulguée publiquement, des sources indiquent que la valeur de l’entreprise aurait quintuplé depuis sa précédente levée. Nvidia était déjà investisseur lors de cette levée, faisant de cette acquisition complète une extension naturelle de sa conviction antérieure dans la technologie.

Le modèle d’acquisition par “acqui-hire” que Meta, Google et Microsoft ont perfectionné

La transition de Rochan Sankar vers Nvidia suit un modèle devenu standard dans la guerre des divisions IA de la Silicon Valley. Les géants de la tech ont discrètement changé de stratégie : au lieu de rivaliser pour des produits finis ou des talents en ingénierie générale, ils achètent désormais des entreprises entières pour leurs équipes fondatrices et leurs systèmes propriétaires.

Meta a lancé cette tendance avec une opération de 14,3 milliards de dollars pour sécuriser Alexandr Wang, fondateur de Scale AI, en achetant une participation de 49 %. Google a suivi quelques mois plus tard, en acquérant l’équipe derrière Windsurf — une startup de codage fondée par Varun Mohan — pour 2,4 milliards de dollars, incluant des accords de licence pour le logiciel sous-jacent. Google a également absorbé toute l’équipe de Character.AI lors d’une transaction distincte l’année précédente. Microsoft a racheté l’équipe infrastructure d’Inflection AI, tandis qu’Amazon a sécurisé le groupe fondateur d’Adept.

Cette approche résout une énigme réglementaire. Acquérir une entreprise entière pour 900 millions de dollars suscite moins de scrutin antitrust que d’embaucher 500 ingénieurs spécialisés en IA via des canaux traditionnels, ce qui pourrait signaler une consolidation agressive du marché. En structurant ces opérations comme des achats d’entreprises plutôt que comme des raids de talents, les géants de la tech évitent l’apparence de poaching direct et maintiennent une image réglementaire plus propre.

Nvidia elle-même a conclu une autre transaction similaire quelques mois plus tôt : l’acquisition de Run:ai pour 700 millions de dollars, une startup israélienne dont la plateforme aide les développeurs à allouer et optimiser les ressources GPU pour les charges de travail en IA. La transaction Run:ai et celle de Rochan/Enfabrica suivent ce même modèle — payer pour l’entreprise, obtenir les talents, posséder la technologie.

De Mellanox à Rochan : comment l’approche de Nvidia en matière de talents a évolué

La stratégie d’acquisition historique de Nvidia montre à quel point l’entreprise s’est adaptée. En 2019, Nvidia a signé un chèque de 6,9 milliards de dollars pour acquérir Mellanox, une société israélienne de conception de puces. C’était une acquisition technologique classique : acheter l’entreprise, intégrer le produit (les puces réseau) à son portefeuille, et absorber l’équipe. La technologie Mellanox alimente aujourd’hui l’architecture d’interconnexion GPU Blackwell de Nvidia.

Comparez cela à l’échec de l’acquisition de 40 milliards de dollars d’Arm en 2022, totalement bloquée par les régulateurs. Nvidia a tiré des leçons de ce rejet réglementaire. La société s’est depuis orientée vers des acquisitions plus petites et ciblées, qui atteignent des objectifs similaires — sécuriser des talents et des technologies clés — sans déclencher autant de préoccupations antitrust.

La transaction de 700 millions de dollars pour Run:ai et celle de Rochan/Enfabrica illustrent cette évolution. Au lieu d’une acquisition massive et transformative, Nvidia construit ses capacités d’infrastructure IA par plusieurs acquisitions plus petites et ciblées, avec moins de friction réglementaire.

Les enjeux de plusieurs milliards de dollars derrière chaque deal de talents en IA

Ces transactions doivent être comprises dans le contexte de la croissance exceptionnelle de Nvidia sur le marché. Il y a deux ans, Nvidia approchait une valorisation de 1 000 milliards de dollars. Aujourd’hui, la capitalisation boursière de l’entreprise dépasse 4,28 trillions de dollars — un quadruplement de valeur depuis 2023. Dans le même temps, Nvidia a également affiché sa stratégie d’investissement plus large avec une participation de 5 milliards de dollars dans Intel, consolidant un partenariat pour co-développer des processeurs IA de nouvelle génération. La société a aussi déployé un nouvel investissement de 700 millions de dollars dans Nscale, une startup britannique spécialisée dans la technologie de centres de données.

Chaque acquisition de talents et investissement stratégique reflète la conviction de Nvidia que le marché des infrastructures IA ne cesse de croître. Rochan Sankar et son équipe d’Enfabrica incarnent cette expertise spécifique — orchestration GPU et optimisation de clusters — qui devient de plus en plus précieuse à mesure que les déploiements IA s’étendent aux entreprises et aux niveaux nationaux.

Ce qui a commencé comme une décision d’embauche de 900 millions de dollars est en réalité la continuation d’une stratégie soigneusement orchestrée : sécuriser les talents, acquérir les brevets, contrôler la couche d’infrastructure, et finalement vendre non seulement des puces, mais des systèmes IA complets et intégrés aux clients qui en ont besoin.