fr.wedoany.com Rapport : Le 10 juillet, MiniMax a finalisé un nouveau cycle de financement d’environ 16 milliards de HKD. Cette opération a attiré plus d’une centaine d’institutions, avec un taux de souscription de 7 fois, portant le montant initial d’environ 1,8 milliard de USD à plus de 2 milliards de USD. Ces fonds seront principalement alloués à l’infrastructure IA, à la recherche et au développement de modèles, à l’ingénierie des agents et aux opérations mondiales des produits.
Ce cycle de financement se compose de deux parties : un placement de nouvelles actions et des obligations convertibles à taux zéro. Environ 35,6 millions de nouvelles actions de catégorie A devraient lever environ 9,54 milliards de HKD, tandis que les obligations convertibles à taux zéro représentent 6,5 milliards de HKD. MiniMax prévoit d’investir environ 80 % des fonds levés dans l’infrastructure IA et la recherche et développement de modèles. L’utilisation des fonds ne vise pas une expansion commerciale générale, mais plutôt l’augmentation des investissements dans les clusters de calcul, l’entraînement des modèles, les services d’inférence et l’ingénierie des produits agents.
Le développement des grands modèles nécessite de traiter en continu deux types de besoins en calcul : l’entraînement et l’inférence. La phase d’entraînement implique le traitement de grandes quantités de données, le calcul distribué, la mise à jour des paramètres du modèle et des expériences itératives. La phase d’inférence exige que le modèle maintienne une faible latence, un haut débit et une sortie stable lors des appels utilisateurs réels. Avec l’élargissement des fenêtres de contexte et l’évolution vers des modèles multimodaux et des tâches d’agents, le texte, les images, les vidéos, le code, les résultats d’outils et l’historique des états à traiter par tâche augmentent constamment, nécessitant une expansion simultanée du calcul, du stockage, du réseau et de l’ordonnancement technique.
Le dernier modèle phare de MiniMax, M3, a concentré ses orientations techniques sur le codage, les agents, les contextes ultra-longs et le multimodal natif. Ce modèle adopte l’architecture d’attention sparse MiniMax Sparse Attention, prenant en charge jusqu’à 1 million de tokens de contexte et capable de traiter des entrées d’images et de vidéos, ainsi que d’opérer dans un environnement de bureau. Avec un contexte d’un million de tokens, la quantité de calcul par token de M3 est réduite à environ un vingtième de celle du modèle précédent, la vitesse de la phase de pré-remplissage est multipliée par plus de 9, et celle de la phase de décodage par plus de 15.
L’ingénierie des agents constitue un autre axe majeur de cet investissement. Pour accomplir des tâches réelles, un modèle ne peut se limiter à générer du texte ou du code ; il doit comprendre les objectifs, décomposer les tâches, appeler des outils de recherche et de bureautique, lire des fichiers, exécuter des programmes, vérifier les résultats et ajuster les actions suivantes en fonction des retours intermédiaires. L’ingénierie de pilotage des agents doit résoudre les interfaces d’outils, les états des tâches, le contrôle des autorisations, la mémoire à long terme, la récupération d’erreurs et l’évaluation des exécutions, permettant au modèle de travailler en continu sur de longues chaînes de tâches.
M3 a déjà étendu ses capacités de codage à la correction de bugs, au développement front-end et back-end, à l’optimisation des performances et à l’exécution terminale. Grâce à un cadre de simulation utilisateur interactif, le modèle est entraîné à gérer les compléments de besoins, les discussions de solutions, les modifications basées sur les retours et l’itération de projets complexes. Le modèle ne se limite plus à des instructions uniques, mais tente de collaborer avec les développeurs dans des sessions continues pour faire avancer les tâches logicielles.
MiniMax a actuellement développé un système de modèles couvrant le langage, la vidéo, la voix, l’image et la musique, et a lancé des agents de code, la génération vidéo, la génération audio, des applications de personnages IA et une plateforme de développement d’entreprise. Avec l’arrivée des 16 milliards de HKD, l’expansion de l’infrastructure IA, l’entraînement de M3 et des modèles suivants, l’ingénierie de pilotage des agents, l’optimisation du calcul pour les contextes longs et le déploiement de produits multimodaux deviendront les domaines d’investissement concrets.
