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ASML donne le rythme en lithographie : la Chine serait en retard de deux décennies dans la course aux puces

ASML, l’entreprise européenne qui fabrique la machine la plus difficile pour les puces

Dans l’industrie des semi-conducteurs, on regarde presque toujours dans la même direction : Nvidia conçoit les accélérateurs qui alimentent l’intelligence artificielle, TSMC fabrique pour la planète entière, Samsung et Intel rivalisent pour rattraper leur retard sur les nœuds les plus avancés, tandis qu’Apple, AMD ou Qualcomm transforment ces puces en produits destinés à nos pochettes ou aux centres de données. Mais derrière tous ces acteurs se cache une entreprise moins connue du grand public, qui occupe une position bien plus stratégique qu’il n’y paraît. ASML ne fabrique pas de puces. Elle conçoit les machines qui permettent de fabriquer les semi-conducteurs les plus avancés au monde. Néerlandaise née en 1984 d’une coentreprise entre Philips et ASM International, cette société est devenue

Google à propos de Nuvem lors de son lancement : 384 Tbps sous l’Atlantique

Google franchit une étape supplémentaire dans sa stratégie d’infrastructure numérique mondiale avec Nuvem, son nouveau câble sous-marin transatlantique reliant les États-Unis au Portugal. Ce système, dont le nom signifie « nuage » en portugais, a déjà franchi plusieurs jalons importants, notamment la fixation des terminaux dans l’Atlantique. Son entrée en service est prévue pour la seconde moitié de 2026, après la finalisation des phases de déploiement, d’activation et de tests. Au-delà de la simple connexion entre deux continents, Nuvem illustre parfaitement la direction prise par l’infrastructure numérique : les grands fournisseurs de cloud ne se limitent pas à acheter de la capacité auprès de tiers, ils conçoivent, financent et contrôlent désormais des segments cruciaux de la инфраструктure physique supportant leurs

Apple regarde la Chine pour contenir le coût de la mémoire de l’iPhone

Apple se trouve confrontée à un problème que même son immense pouvoir d’achat ne peut esquiver : la mémoire devient trop chère. La pression exercée par les centres de données dédiés à l’intelligence artificielle sur la DRAM, la NAND et d’autres composants haute performance augmente le coût des dispositifs grand public qui, jusqu’à récemment, semblaient protégés par des contrats à long terme et des chaînes d’approvisionnement très contrôlées. Selon le Financial Times, relayé par Reuters, Apple pousse l’administration Trump à donner son feu vert politique pour l’acquisition de semi-conducteurs mémoire de ChangXin Memory Technologies, plus connue sous le nom de CXMT. Cette entreprise chinoise figure sur la liste du Pentagone des sociétés liées à l’industrie et aux infrastructures militaires chinoises,

IBM présente la première technologie de puces de moins de 1 nanomètre au monde

IBM 0,7 nm : quand les nanomètres ne mesurent plus rien

IBM vient d’annoncer une technologie de puce à 0,7 nanomètre — soit 7 angstroms — et la présente comme la première percée sub-nanomètre du secteur. Elon Musk a réagi presque aussitôt : ces 0,7 nm ne correspondent pas à la taille physique des composants de la puce. Il a raison. Et IBM ne le nie d’ailleurs pas dans ses propres communications. Cette tension touche un point sensible de l’industrie. Pendant des décennies, les nanomètres décrivaient directement la progression de la fabrication de semi-conducteurs : plus le chiffre était petit, plus les transistors étaient miniaturisés, plus les circuits étaient denses. Cette relation directe a disparu depuis plusieurs années. Aujourd’hui, la désignation d’un nœud fonctionne comme une étiquette de génération technologique, pas

L'essor des LLM open source : vers une intelligence artificielle plus démocratique et durable

Fugu (Sakana AI) : l’IA multi-agents bat les modèles géants

Sakana AI a présenté Fugu, une famille d’orchestrateurs de modèles qui remet en débat un des sujets les plus chargés de l’IA moderne : la progression des performances viendra-t-elle de l’entraînement de modèles monolithiques toujours plus grands, ou de la coordination de plusieurs modèles spécialisés via des systèmes multi-agents ? Ce concept n’est pas nouveau pour les équipes techniques familières avec LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP, les agents de code ou les flux RAG. Ce qui est remarquable, c’est que Sakana AI en a fait un rapport technique avec des résultats mesurables. Fugu-Ultra, sa version axée sur la qualité maximale, atteint 73,7 % sur SWE-Bench Pro, contre 69,2 % pour Claude Opus 4.8 dans le même rapport. Sur Terminal Bench 2.1,

NVIDIA renforce son engagement dans l'infrastructure IA avec BlueField-4 STX, une architecture de stockage conçue pour les agents et les contextes longs

NVIDIA et les racks 800V : l’IA bute désormais sur l’électricité

Un rack Rubin Ultra de NVIDIA pourrait consommer 660 kW à lui seul, soit l’équivalent électrique de plusieurs centaines de foyers. Les futurs systèmes pourraient dépasser 1,3 MW. C’est dans ce contexte que NVIDIA prépare son propre système d’alimentation en rack HVDC à 800V, confirmé par TrendForce. Un tournant : la contrainte de l’IA, ce ne sont plus seulement les GPU, c’est le réseau électrique lui-même. Du GPU au transformateur : la chaîne s’allonge La progression de la densité de calcul suit une courbe rapide. La génération GB300 livre des racks à environ 150 kW. La plateforme VR200 (Vera Rubin) monte à 225 kW, encore gérable avec des alimentations conventionnelles. Rubin Ultra, prévu pour la seconde moitié de 2027, franchit