Le 26 octobre, Cadence a lancé Maestro, qui permet aux fabricants de puces d’utiliser des modèles d’IA qu’ils peuvent affiner à l’aide de leurs conceptions propriétaires et faire fonctionner derrière leurs propres pare-feu. Ce lancement soulève une question plus vaste dans sa rivalité avec Synopsys : qui contrôle les modèles, les données qu’ils traitent et la valeur qu’ils créent ?

Deux paris sur l’emplacement des modèles

Maestro réunit des modèles spécialisés, la technologie Nemotron à poids ouverts de NVIDIA, l’apprentissage par renforcement et les Super Agents IA de Cadence, connectés aux outils de conception de puces. Les clients peuvent exécuter le système complet sur leurs propres serveurs, via Cadence ou dans des clouds publics sécurisés. Cadence indique également travailler avec NVIDIA à l’intégration de la sécurité OpenShell.

« Il y a davantage de fournisseurs de modèles (d’IA) que de fournisseurs de logiciels de conception de puces. »

Paul Cunningham, vice-président senior de Cadence, a déclaré à Reuters que les approches à poids ouverts et à poids fermés étaient « poursuivies à parts égales ».

Synopsys a choisi une autre voie. Dans le cadre de son partenariat avec OpenAI annoncé le 30 septembre, GPT-Synopsys fonctionnera sur l’infrastructure hébergée par OpenAI et interagira directement avec les outils de conception de Synopsys. Les deux entreprises se partageront les revenus. Synopsys promet le chiffrement, des contrôles de conservation configurables et l’absence d’entraînement sur les données des clients. La distinction n’est toutefois pas absolue : sa stratégie plus large, Autopilot, permet également d’intégrer des agents aux plateformes d’IA propres aux clients.

Modèles de puces IA Maestro de Cadence : performances et potentiel de marché

Une affirmation d’efficacité, sans vérification du coût total

Cadence affirme que, lors des premières étapes de travail, Maestro a produit des résultats jusqu’à 30 % plus satisfaisants et s’est montré cinq fois plus efficace en matière de jetons qu’un modèle généraliste. Ses outils d’ingénierie vérifient les résultats des agents au regard des contraintes de conception et réinjectent ces résultats dans l’entraînement. Il s’agit toutefois de chiffres avancés par Cadence, et non d’économies vérifiées de manière indépendante sur l’ensemble d’un projet de conception.

Comme Cryptopolitan l’a indiqué précédemment, le coût par tâche accomplie compte davantage que le prix des jetons lorsqu’un modèle doit effectuer plusieurs tentatives ou que des ingénieurs doivent corriger ses résultats. Garder Maestro en interne peut contribuer à protéger les schémas sensibles, mais l’exploitation de cette infrastructure a également un coût. Les premiers modèles seront proposés à une sélection de clients en accès anticipé au quatrième trimestre 2026.

Un marché suffisamment important pour attiser la concurrence

Les enjeux sont considérables. Selon SEMI, le marché de la conception de systèmes électroniques a généré 5,71 milliards de dollars au deuxième trimestre 2026, soit une hausse de 12,2 %. Les revenus de la propriété intellectuelle des semi-conducteurs ont progressé de 20,4 % ; la conception physique et la vérification des circuits intégrés ont augmenté de 16,6 %. TrendForce prévoit une croissance de près de 31 % des livraisons de serveurs d’IA cette année, alors que Google et Amazon développent leurs programmes de puces personnalisées.

Cadence a également annoncé le 21 octobre la création d’un centre de données souverain dédié à l’IA à Munich, afin de répondre à la demande de maintien des charges de travail sensibles à l’intérieur des frontières régionales.

Cadence a déclaré un chiffre d’affaires de 1,633 milliard de dollars au troisième trimestre, en hausse de 22 %, un carnet de commandes de 8,2 milliards de dollars et prévoit une croissance de 21 % de son chiffre d’affaires pour l’ensemble de l’année. Ses Super Agents IA font l’objet de plus de 100 collaborations actives avec des clients. Reuters a indiqué que l’action avait progressé de 3,9 % après l’annonce de Maestro.

C’est là que la rivalité se jouera : non pas dans le nombre de jetons ou les promesses du cloud, mais dans la capacité des ingénieurs à concevoir de meilleures puces plus rapidement, sans alourdir la facture totale.

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