Axelera AI a dévoilé Europa, sa nouvelle architecture d’unité de traitement d’intelligence artificielle (AIPU) conçue pour les charges d’inférence d’IA physiques et industrielles. La société néerlandaise présente ce matériel comme une alternative aux GPU pour les organisations nécessitant l’exécution persistante de modèles sur leurs propres serveurs, avec une attention particulière à la consommation d’énergie, à la souveraineté des données et aux coûts d’infrastructure. Ce lancement s’accompagne d’un écosystème de fabricants incluant des systèmes validés par Dell Technologies et Supermicro.

Les points clés d’Europa d’Axelera AI en 20 secondes

• Europa est une AIPU dédiée à l’inférence en entreprise, à l’IA physique, à la vision et aux modèles génératifs.
• Axelera affirme atteindre jusqu’à 6 fois plus de tokens par seconde et par watt que les solutions basées sur GPU.
• Elle se présente sous forme de puce et en cartes PCIe Edge 232p et Server 250p.
• Les systèmes Dell XE5 et Supermicro 111AD sont déjà certifiés comme systèmes validés.
• Axelera lance également AxScript, un langage basé sur Python permettant de programmer directement ses accélérateurs.

Cette démarche répond à une évolution dans les besoins en infrastructure d’IA. Alors que l’entraînement de grands modèles continue de mobiliser d’énormes ressources, l’inférence — c’est-à-dire l’exécution de ces modèles pour répondre aux requêtes des utilisateurs ou traiter des données — peut devenir une charge permanente pour des entreprises, usines, hôpitaux, véhicules, systèmes de sécurité et autres environnements.

Dans ces contextes, payer continuellement pour une capacité cloud ne correspond pas toujours aux exigences de coût, de latence, de confidentialité ou de souveraineté des données.

Axelera vise précisément à occuper cette niche.

L’entreprise affirme qu’Europa peut offrir jusqu’à 6 fois plus de tokens par seconde et par watt que des solutions GPU comparables. Ces résultats sont issus de tests internes comparant la carte Edge 232p d’Axelera à des données publiées par des plateformes concurrentes, il ne faut donc pas les considérer comme une évaluation indépendante valable universellement.

Europa étend l’architecture d’Axelera du edge au centre de données

Jusqu’à présent, Axelera AI bâtissait son offre autour de l’inférence en edge: traiter les données près de leur source.

Europa étend cette idée vers les serveurs et centres de données.

L’architecture est proposée en trois formats : d’une part, sous forme de silicium autonome permettant aux fabricants de concevoir leurs propres cartes ; d’autre part, comme une carte PCIe compacte et à profil réduit, la Axelera Edge 232p; enfin, comme une carte PCIe de taille standard, la Axelera Server 250p.

L’utilisation de cartes PCIe classiques offre une facilité pratique : ajouter des capacités d’inférence à des serveurs existants sans nécessiter une refonte complète de l’infrastructure.

Ce choix est judicieux pour les charges d’inférence continues sans besoin de ré-entraînement de modèles.

Parmi les scénarios évoqués par Axelera figurent les systèmes agentiques, la vision-linguistique (VLM), l’IA générative et la vision artificielle.

On trouve aussi des secteurs où le traitement local est une nécessité en matière de confidentialité ou de conformité réglementaire, tels que la finance, la santé, la défense, les administrations publiques ou les services juridiques.

Un argument central d’Europa repose sur cette idée : contrôler où s’exécute l’IA revient aussi à contrôler l’emplacement des données, leur coût de traitement et l’infrastructure utilisée.

Cela ne signifie pas que l’inférence locale sera toujours moins coûteuse que la cloud. Le coût total dépend du modèle, de l’utilisation du accélérateur, du serveur, de l’électricité, du refroidissement, du logiciel et de l’exploitation. Mais cela offre une alternative de coût qui peut éviter une dépendance constante à un prestataire externe.

Les performances doivent être contextualisées

Axelera publie quatre comparaisons de performance pour sa Edge 232p face à une plateforme concurrente.

En tokens par seconde avec batch 1, elle affiche un résultat de 42,5 contre 41,3 pour Llama 3.1 8B ; 83,4 contre 61 pour Qwen3 30B MoE ; 11 contre 13,2 pour Qwen3 32B dense ; et 36,9 contre 26,3 pour Llama 3.2 11B VLM.

La différence devient notable lorsqu’on examine l’efficacité énergétique.

Axelera publie également des chiffres d’efficacité tokens/sec/watt :

Modèle	Axelera Edge 232p	Plateforme concurrente
Llama 3.1 8B	1,37	0,32
Qwen3 30B MoE	2,69	0,47
Qwen3 32B dense	0,35	0,10
Llama 3.2 11B VLM	1,19	0,20

Il est important de noter que ces chiffres internes ont été comparés à des données publiques des plateformes concur­rentes.

Un aspect essentiel à considérer est que les performances d’un accélérateur d’IA ne peuvent pas se réduire à un seul indicateur de tokens par seconde.

Le résultat dépend du modèle, de la quantification, de la taille du batch, de la longueur du contexte, de la précision, du logiciel, de la mémoire et des optimisations spécifiques. Une architecture qui excelle sur un certain type de charge peut se comporter différemment sur une autre.

De plus, ces mesures de consommation électrique illustrent qu’un gain en efficacité énergétique n’est pas toujours synonyme de la meilleure performance globale dans tous les cas. La comparaison doit être faite avec prudence, en tenant compte du contexte et des charges spécifiques.

AxScript, la réponse à la complexité de programmation des accélérateurs

L’un des atouts majeurs annoncé par Axelera concerne le logiciel : AxeleraScript, ou AxScript, un langage spécifique à domaine basé sur Python qui autorise une programmation au niveau du kernel sur sa nouvelle architecture.

L’objectif est de répondre à l’un des problèmes récurrents des accélérateurs spécialisés : la compatibilité avec différents modèles.

Une GPU généraliste offre une grande flexibilité, pouvant exécuter diverses opérations via différents frameworks et bibliothèques. À l’inverse, un accélérateur spécialisé impose souvent des restrictions sur les opérations ou architectures supportées, limitant la rapidité d’adaptation aux nouveautés.

Axelera veut réduire cette barrière en permettant aux développeurs de créer réseaux, opérateurs et architectures personnalisés directement pour Europa, sans dépendre exclusivement du support du fabricant.

Selon la société, AxScript permet de travailler avec CNN, LLM, VLM et autres architectures, tout en conservant le rendement du silicium.

Ce point est particulièrement crucial car la vitesse à laquelle émergent de nouveaux modèles peut dépasser la capacité des fabricants d’accélérateurs à fournir des optimisations spécifiques.

D’après Axelera, un ingénieur aurait pu porter le modèle Qwen3.5 en une journée avec l’aide d’AxScript et d’outils d’IA.

Ce chiffre, provenant de l’entreprise, ne constitue pas une démonstration indépendante du temps de portage pour tous les modèles, mais illustre le flux de développement que Axelera souhaite encourager : un logiciel suffisamment flexible pour que le support de nouveaux modèles ne dépende pas uniquement du fabricant.

Dell et Supermicro certifient déjà leurs systèmes

Europa ne se limite pas à un composant isolé.

Axelera annonce un écosystème constitué de fabricants de serveurs, d’intégrateurs et de fournisseurs de technologie.

Parmi les systèmes validés figurent le Dell XE5 et le Supermicro 111AD, tous deux compatibles avec l’Edge 232p. D’autres partenaires comme HPE, Lenovo, 2CRSi, Advantech, Axiomtek et SECO font également partie de cet écosystème, présentant des plateformes validées et disponibles.

Ce volet est crucial pour une technologie d’infrastructure.

Une entreprise n’achète pas habituellement un accélérateur d’IA pour l’expérimenter dans un serveur de test. Elle doit vérifier la compatibilité avec le châssis, l’alimentation, la ventilation, le BIOS, le système d’exploitation, les pilotes et les outils de gestion.

Plus la liste de plateformes compatibles est longue, plus il sera simple d’intégrer l’accélérateur dans une infrastructure existante sans devoir construire une solution spécifique autour.

Axelera indique aussi compter plus de 600 clients déployés dans le monde et une portefeuille d’affaires dépassant 1,5 milliard de dollars. Ces chiffres sont des déclarations de l’entreprise et ne correspondent pas à des revenus ou commandes formelles.

L’efficacité énergétique, le véritable enjeu

L’argument énergétique revient tout au long du lancement.

Ce n’est pas un hasard.

L’IA augmente la consommation électrique des centres de données, tandis que les organisations prêtent de plus en plus attention aux coûts liés à l’inférence continue.

Pour certaines applications, réduire la consommation par inférence peut être plus crucial que d’obtenir la meilleure performance absolue.

Un système traitant moins de tokens par seconde mais consommant beaucoup moins d’énergie peut rester opérationnel 24h/24 et 7j/7, ce qui est un avantage considérable.

La métrique tokens/sec/watt vise précisément à allier ces deux aspects.

Axelera construit sa proposition autour de cette relation, notamment pour des charges à exigences spécifiques en puissance et refroidissement.

Ce concept est encore plus pertinent en contexte edge : il n’est pas toujours possible d’installer d’importants systèmes de refroidissement ou d’alimenter des accélérateurs de plusieurs centaines de watts.

Europa cherche à transposer cette philosophie dans les serveurs d’entreprise.

Europa, une composante de la stratégie de souveraineté technologique européenne

Le nom même de cette architecture n’est pas anodin.

Axelera AI est une société européenne de semi-conducteurs et plusieurs de ses partenaires positionnent Europa comme une pièce maîtresse d’une infrastructure d’IA européenne visant à renforcer le contrôle sur le hardware, les données et leur gestion.

Dell, par exemple, a indiqué collaborer avec Axelera AI et l’intégrateur E4 Computer Engineering pour déployer des infrastructures d’IA pour les factories d’IA européennes en Italie et au Luxembourg. La coopération se concentre sur la performance, le contrôle et la souveraineté des données.

Parmi les partenaires figurent aussi OVHcloud, OpenNebula, 2CRSi, Telefónica Tech, ainsi que d’autres fabricants et intégrateurs européens ou internationaux.

OpenNebula envisage d’intégrer l’Europe dans une plateforme cloud ouverte pour fournir des accélérateurs d’IA en mode service, tandis qu’OVHcloud met en avant la synergie entre efficacité d’inférence et infrastructure orientée souveraineté. Ces démarches reflètent les ambitions des acteurs, mais ne constituent pas encore des certifications indépendantes attestant qu’Europe égalerait pour l’instant les principales GPU du marché.

Enfin, cette orientation européenne des composants et systèmes s’inscrit dans une dimension industrielle plus large.

Une grande partie de l’infrastructure IA mondiale dépend actuellement d’accélérateurs conçus par des entreprises américaines et fabriqués via des chaînes d’approvisionnement asiatiques. Disposer d’alternatives européennes n’élimine pas cette dépendance, mais offre une nouvelle option pour certains déploiements stratégiques.

De l’IA physique à l’IA d’entreprise

Europa représente pour Axelera un saut de dimension.

L’entreprise a été fondée avec une orientation claire vers la Physical AI, où caméras, robots, véhicules, drones et capteurs doivent exécuter l’inférence près de leur source.

Elle vise désormais un marché beaucoup plus vaste : les serveurs d’entreprise et les centres de données.

Dans ce contexte, la concurrence est beaucoup plus rude.

Il ne suffit pas d’avoir un bon rendement par watt. La compatibilité avec frameworks, outils de développement, modèles, mémoire, intégration avec les serveurs, support, disponibilité logicielle et capacité à maintenir à jour les accélérateurs à l’évolution des modèles sont également essentiels.

C’est pourquoi AxScript peut jouer un rôle clé dans cette démarche, tout comme Europa.

Si les développeurs peuvent rapidement adapter de nouveaux modèles et opérateurs sans attendre que le fabricant ofere un support spécifique, l’accélérateur gagne en flexibilité.

Associée à une consommation inférieure dans certaines charges, cette flexibilité pourrait distinguer Europa d’une stratégie classique axée sur la puissance brute des GPU.

Ainsi, le lancement ne se réduit pas à la présentation d’un nouveau chip pour IA.

Axelera tente de bâtir une alternative complète à l’inférence, du silicium aux cartes PCIe, en passant par des serveurs validés, des outils de compilation et de programmation sur mesure.

L’entreprise indique que Europa est déjà en production, avec une disponibilité étendue grâce à son réseau de partenaires. Les mois à venir permettront d’évaluer si ses chiffres d’efficacité et sa capacité à supporter divers modèles se confirment hors des tests internes.

Pour les entreprises souhaitant déployer en permanence l’IA en interne, cet aspect pourrait s’avérer plus déterminant que le seul maximum de performance.

Source : axelera.ai