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Les startups de puces IA continuent de lever des fonds, Agrani Labs vise 108 à 110 millions de dollars

Agrani Labs est en passe de boucler une levée de 108 à 110 millions de dollars, sur une valorisation d'environ 350 millions de dollars, rapporte The Economic Times le 3 novembre.

Camille RousseauCamille RousseauIA, modèles et technologies
IA & modèlesAnalyseCamille RousseauPublié le: 4 novembre 20263 min de lectureSources 28
Les startups de puces IA continuent de lever des fonds, Agrani Labs vise 108 à 110 millions de dollars

Agrani Labs vise 108 à 110 millions de dollars

Peak XV Partners mène la levée de 108 à 110 millions de dollars d'Agrani Labs et devrait en apporter plus de la moitié.

Cet argent destiné à l'inférence et aux puces sur mesure donne aux acheteurs de cloud et aux fabricants d'appareils davantage d'alternatives à Nvidia. Les startups doivent encore transformer leurs conceptions en livraisons de série et en clients signés. AI Funding Tracker note que les investisseurs surveillent les contrats clients et la perspective d'une entrée en Bourse. Les personnes interrogées par le journal s'attendent aussi à l'arrivée de Google, HCL Tech, Samsung Ventures et Stargazer. Stargazer est le véhicule d'investissement lié aux fondateurs de Groww. La levée est en préparation depuis plusieurs mois. Elle devrait se clôturer dans le courant du mois prochain.

C'est bien en dessous des tours de plus de 500 millions de dollars obtenus par sept startups en 2026.

À environ 350 millions de dollars, la valorisation rapportée d'Agrani ne représente qu'une fraction de celle de FuriosaAI, à 2,9 milliards de dollars, ou de Tenstorrent, à 6,2 milliards de dollars.

FuriosaAI et Tenstorrent montrent le saut d'échelle

FuriosaAI a bouclé une série D de 620 millions de dollars sur une valorisation post-money de 2,9 milliards de dollars. C'est près de quatre fois les 735 millions de dollars annoncés après son pont de série C de juillet 2025. Le National Growth Fund de Corée du Sud a apporté 370 milliards de wons, soit environ 280 millions de dollars, ce qui en fait le premier investisseur du tour. Tenstorrent a levé une série E de 1,5 milliard de dollars le 19 octobre 2026, sur une valorisation de 6,2 milliards de dollars. C'est environ le double des 2,6 milliards de dollars de son tour de fin 2024. Sept startups privées de puces IA ont levé 500 millions de dollars ou plus en un seul tour au cours de 2026, selon AI Funding Tracker.

La puce RNGD de FuriosaAI est entrée en production de masse en janvier 2026. L'entreprise prévoit de produire 20 000 accélérateurs RNGD en 2026.

Une base de financement plus large

Les investisseurs ont mis environ 10,7 milliards de dollars dans des startups de semi-conducteurs, du stade d'amorçage aux tours de pré-IPO, jusqu'au 10 juin 2026. AI Funding Tracker cite des données Crunchbase pour ce chiffre. L'année était donc en voie de dépasser 2025. Le seul deuxième trimestre a ajouté plus de 6 milliards de dollars répartis sur 80 startups de puces, et 18 de ces entreprises ont levé 100 millions de dollars ou plus, rapporte Semiconductor Engineering. Nano-core Chip a annoncé le 28 octobre avoir levé plus de 1 milliard de yuans en série C2, avec JianTou Investment comme investisseur principal. Le tour fait suite à une série C1 de 1 milliard de yuans en septembre. Nova Spectral AI a levé 21,15 crore de roupies, soit environ 2,25 millions de dollars, dans un tour mené par Shastra VC, pour fabriquer des puces de capteurs d'image infrarouge à ondes courtes.

Sorties et acteurs en place

Cerebras Systems a fixé le prix de son IPO à 185 dollars par action le 13 mai 2026, soit 25 dollars au-dessus du haut de sa fourchette de commercialisation. Elle a vendu 30 millions d'actions et levé 5,55 milliards de dollars. Ce prix valorise Cerebras à 39,82 milliards de dollars. L'entreprise a enregistré 510 millions de dollars de revenus et 237,8 millions de dollars de résultat net pour 2025, selon son document d'enregistrement.

Nvidia se trouve des deux côtés du marché. Le 24 décembre 2025, l'entreprise a accepté de payer 20 milliards de dollars pour licencier la technologie d'inférence de Groq. Elle recruterait aussi la majeure partie du personnel de Groq, dont le cofondateur et PDG Jonathan Ross.

Nvidia a également soutenu la série E de 500 millions de dollars d'Ayar Labs, la série G de 400 millions de dollars de SiFive et le tour de 190 millions de dollars d'Upscale AI en 2026.

La suite

Agrani Labs s'attend à clôturer son tour dans le courant du mois prochain.

Nano-core Chip a indiqué que ses trois premières puces avaient terminé leur tape-out. L'entreprise prévoit des échantillons clients et des premières livraisons de série pour le début de 2027. FuriosaAI prévoit de plus que doubler sa production de 2026 en 2027.

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Sources

28
  1. 01Chip startup Agrani Labs looks to raise $108 million from Peak XV, Google, Samsung with valuation jumpEN
  2. 02FuriosaAI raises $620 mn in Series D at $2.9 bn valuation to scale AI chipsEN
  3. 03Korea's state fund anchors FuriosaAI's US$620 million round in push for homegrown AI chipsEN
  4. 04AI Chip Startups 2026: Funding, Valuations and Top Companies - AI Funding TrackerEN
  5. 05AI inference chip startup Nano-core Chip raises over RMB 1 billion in Series C2 fundingEN
  6. 06Chip startup Nova Spectral AI raises Rs 21 crore to build low-cost image sensorsEN
  7. 07AMD Forecast Exceeds Estimates After AI Chip Demand SoarsEN
  8. 08AI inference startup Fal doubles its valuation to $16B as demand surgesEN
  9. 09AI inference startup Fal doubles its value to $16B in a $1.3B roundEN
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Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.

Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.

Camille Rousseau

Camille Rousseau

IA, modèles et technologies

Camille Rousseau suit les technologies, l’IA et les modèles ainsi que les médias et l’internet pour FLASH24, en partant des dépôts de modèles, des publications techniques et des données publiques, sans reprendre les annonces sans vérification. Elle contrôle les chiffres d’entraînement et de coût en remontant aux jeux de données, aux versions de modèles et aux méthodes de mesure. Elle interroge des chercheurs et des équipes produit, compare les résultats entre modèles et attend les mises à jour de calendrier des principaux fournisseurs. Son intérêt pour l’impression 3D, les vieux ordinateurs et la façon dont les modèles apprennent rejoint directement son travail sur l’IA et les technologies. Elle ne publie pas de chiffres sans source ni de comparaison sans protocole reproductible.

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