fr.wedoany.com Rapport : Together AI a bouclé un tour de financement de série C de 800 millions de dollars, mené par Aramco Ventures (filiale de capital-risque de Saudi Aramco), valorisant la société à 8,3 milliards de dollars. Ce tour a attiré la participation de plusieurs institutions, dont Vista Equity Partners, General Catalyst, Emergence Capital, NVIDIA, March Capital, Pegatron et S Ventures. Ce fournisseur d'infrastructures axé sur les modèles ouverts a indiqué que son chiffre d'affaires annualisé au dernier trimestre dépassait déjà 1,15 milliard de dollars.
Together AI se consacre à fournir des services de formation et d'inférence de modèles ouverts aux entreprises et aux développeurs, prenant en charge des modèles tels que DeepSeek, Nemotron, MiniMax et Kimi. La société affirme que, par rapport à la tarification de performances équivalentes ou supérieures des modèles fermés, les clients utilisant sa plateforme peuvent réduire leurs coûts d'inférence de 6 à 60 fois. Selon elle, le client Decagon a vu ses coûts d'inférence diminuer de six fois après avoir migré vers Together AI. Actuellement, la société dessert des milliers de clients payants, dont Cursor, Cognition et Decagon, et l'utilisation des modèles open source dans l'ensemble du secteur a triplé en 12 mois.
Ce financement révèle plusieurs tendances majeures dans le domaine des infrastructures d'IA. L'inférence devient le principal centre de coûts de l'IA de production, et les modèles ouverts montrent un attrait commercial dans la réduction des coûts. La composition de la liste des investisseurs mérite attention : elle comprend non seulement du capital-risque, mais aussi des capitaux liés à l'énergie et des acteurs de l'écosystème matériel, indiquant que les infrastructures d'IA sont de plus en plus entrelacées avec les stratégies énergétiques et les politiques industrielles. La participation d'Aramco Ventures en tant que chef de file montre que les infrastructures énergétiques nécessaires à la capacité de calcul, telles que l'électricité, les sites de centres de données et le refroidissement, deviennent des contraintes clés pour l'expansion des plateformes d'IA.
Together AI prévoit d'utiliser ces fonds pour étendre ses produits et fonctionnalités, renforcer ses capacités d'inférence et multiplier par environ 50 sa capacité et son empreinte d'infrastructure au cours des cinq prochaines années. Le PDG de la société, Vipul Ved Prakash, considère l'intelligence comme une ressource fondamentale similaire à l'électricité ou à la bande passante, estimant que le marché des infrastructures récompensera finalement l'échelle, la fiabilité et la distribution. Cependant, pour les équipes d'approvisionnement des entreprises, le processus de décision est plus prudent, se concentrant sur des questions telles que les contrôles de sécurité, le traitement des données, la provenance des modèles, les indemnisations, la disponibilité régionale, les pistes d'audit et les engagements de niveau de service. Dans des secteurs comme la finance, la santé, l'énergie et les services publics, les régulateurs peuvent également poser des questions plus strictes.
Il convient de noter que les comparaisons de performances dépendent largement de la charge de travail, de la tolérance à la latence, de la taille du modèle, de la stratégie de prompt, de l'optimisation, de l'architecture de récupération et de la qualité de l'évaluation. « Équivalent ou supérieur » n'est pas une condition universelle, mais un résultat d'ingénierie basé sur des scénarios spécifiques. Les entreprises doivent encore effectuer des tests de référence indépendants, élaborer des plans de gouvernance et préparer des plans de secours.
Une étude de McKinsey, citée dans l'annonce, montre que près des trois quarts des organisations prévoient d'augmenter leur utilisation de l'IA open source. Bien que les modèles ouverts puissent réduire le verrouillage des fournisseurs et les coûts, la construction et l'exploitation de pools de calcul à grande échelle nécessitent encore des investissements en capital considérables. Together AI, alors que l'offre de GPU, les contraintes énergétiques et les contrôles des risques d'entreprise se resserrent simultanément, devra faire face à un véritable test pour savoir si elle peut transformer ses avantages de coûts en un avantage durable en matière d'infrastructure.
La branche capital-risque de Schneider Electric a également participé à ce tour de financement. Son PDG, Olivier Blum, considère l'efficacité comme le lien entre l'IA et les infrastructures énergétiques, soulignant qu'une inférence plus efficace ne concerne pas seulement les marges logicielles, mais aussi la demande d'électricité et la planification des centres de données. La promesse de l'IA ouverte n'équivaut pas automatiquement à un marché décentralisé ; elle pourrait donner naissance à un autre ensemble de gardiens dans le domaine des infrastructures.
