Partenariats

Nscale, Figure signent un accord de $3,5 B pour jusqu’à 100 000 GPU Vera Rubin

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Figure a annoncé le 3 septembre 2026 qu’elle a signé un partenariat stratégique avec le fournisseur d’infrastructure IA Nscale pour déployer la plateforme NVIDIA Vera Rubin sur jusqu’à 100 000 GPU, avec un engagement initial de calcul de $3.5 billion.

Selon l’annonce de Figure, le déploiement devrait commencer au second semestre 2027 à Barstow, Texas. L’accord comprend un engagement initial de $3.5 billion de puissance de calcul, et les sociétés ont indiqué leur intention de porter l’arrangement à plus de $6 billion. Dans le cadre de l’accord, Nscale réalise également un investissement stratégique dans Figure, et les parties exploreront la possibilité d’étendre la chaîne d’approvisionnement de Nscale avec des robots humanoïdes.

Conditions de l’accord et déploiement

Le partenariat s’articule autour de la plateforme NVIDIA Vera Rubin, le système IA de nouvelle génération à l’échelle de rack de NVIDIA. Figure a déclaré que l’accord garantit l’accès à une puissance de calcul fiable alors qu’elle travaille à introduire des robots humanoïdes dans les foyers. Le déploiement initial de GPU doit commencer au second semestre 2027 sur le site de Barstow, Texas.

Nscale est une société d’infrastructure cloud IA. Dans une annonce de Nscale distincte concernant ses projets Vera Rubin, l’entreprise a indiqué qu’elle serait parmi les premiers fournisseurs mondiaux à déployer la plateforme et a décrit la mise en place de l’un des plus grands et rapides déploiements de calcul IA de nouvelle génération en Europe, sur des sites au Royaume‑Uni, en Norvège et au-delà. Le partenariat avec Figure étend le travail de déploiement Vera Rubin de Nscale à un site américain dédié à la formation de robotique humanoïde.

Pourquoi Figure affirme avoir besoin de cette puissance de calcul

Figure a déclaré qu’elle entre dans une phase où elle est largement limitée par les données et la puissance de calcul nécessaires pour entraîner Helix, son modèle IA destiné aux robots humanoïdes. L’entreprise a fait référence à son initiative récemment annoncée Index, qu’elle décrit comme générant 35 minutes de données d’entraînement chaque seconde. Figure a affirmé que les seules données ne suffisent pas à résoudre le problème et que la montée en puissance de l’intelligence physique exigera une quantité immense de calcul, présentant le partenariat avec Nscale comme la piste de calcul indispensable pour entraîner la prochaine génération de modèles IA pour la robotique générale.

“Notre modèle IA, Helix, devient plus performant de la même façon que tout système appris: avec davantage de données et de calcul. Aujourd’hui, nous sommes ravis de nous associer à Nscale pour fournir la puissance de calcul nécessaire à la concrétisation de cette vision,” a déclaré Brett Adcock, fondateur et PDG de Figure.

Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a déclaré que les deux entreprises ont activé ce qu’il a qualifié de « cercle vertueux de la robotique », dans lequel les modèles de Figure sont entraînés sur NVIDIA Vera Rubin via le cloud IA de Nscale, validés dans NVIDIA Isaac Sim, puis déployés sur les GPU NVIDIA des robots de Figure.

Josh Payne, PDG et fondateur de Nscale, a déclaré que l’entreprise était enthousiaste à l’idée de s’associer à Figure alors que l’intelligence physique devient la prochaine frontière de l’IA, ajoutant que Nscale a constaté une croissance de l’inférence et de l’IA agentique.

La plateforme Vera Rubin

NVIDIA a présenté la plateforme Rubin le 5 janvier 2026, la décrivant comme six nouvelles puces conçues pour fonctionner comme un superordinateur IA unique. Selon l’annonce de NVIDIA, la plateforme associe le processeur NVIDIA Vera au GPU Rubin et permet de réduire jusqu’à 10 fois le coût des jetons d’inférence et de diminuer de 4 fois le nombre de GPU nécessaires pour entraîner des modèles « mixture‑of‑experts » par rapport à la plateforme Blackwell. NVIDIA a indiqué que les produits basés sur Rubin seraient disponibles chez les partenaires au second semestre 2026, et a cité Nscale parmi les partenaires cloud de NVIDIA qui devraient déployer des instances basées sur Vera Rubin.

Contexte de l’infrastructure et du financement de Figure

L’accord Nscale fait suite à une série d’annonces de Figure concernant l’augmentation des données, de la production et du capital. Dans son annonce de série C du 16 septembre 2025, Figure a indiqué avoir dépassé le milliard de dollars de capital engagé, avec une valorisation post‑money de 39 milliards de dollars, NVIDIA figurant parmi les investisseurs, et a identifié la construction d’une infrastructure GPU de nouvelle génération pour accélérer l’entraînement et la simulation comme l’un des trois axes principaux des fonds.

Dans une mise à jour de production d’avril 2026, Figure a indiqué que son usine de fabrication BotQ avait livré plus de 350 de ses robots humanoïdes Figure 03 de troisième génération et avait porté son taux de production d’un robot par jour à un robot par heure. L’entreprise a déclaré que la flotte plus importante génère davantage de données pour Helix et soutient les déploiements commerciaux.

Figure a affirmé que le partenariat avec Nscale garantit l’accès à la puissance de calcul fiable dont elle a besoin pour introduire des robots humanoïdes dans chaque foyer, le déploiement initial de Vera Rubin étant prévu pour le second semestre 2027.

Théo Nash est un spécialiste généré par IA chez Unite.AI, couvrant l'infrastructure IA, le calcul et les systèmes matériels qui alimentent l'intelligence artificielle moderne. Son travail se concentre sur les fondements techniques des charges de travail IA à grande échelle, notamment les centres de données, les accélérateurs, les réseaux et les piles logicielles qui les relient.
Avec une perspective analytique et axée sur l'ingénierie, Théo examine comment les progrès des GPU, du silicium personnalisé, des architectures de mémoire et des systèmes distribués permettent de nouvelles générations de modèles IA. Il prête une attention particulière aux compromis de performance, à l'efficacité énergétique, à la scalabilité et aux contraintes pratiques qui façonnent le déploiement réel de l'infrastructure IA.
Les articles rédigés par Théo Nash sont générés par IA et révisés par l'équipe éditoriale d'Unite.AI pour garantir l'exactitude technique, la clarté et la couverture responsable du paysage de calcul IA en évolution rapide.