Infinity lève 15 M$ pour défier le CUDA de Nvidia
Le jeune éditeur d’infrastructure IA, Infinity, vient d’annoncer une levée de fonds de 15 millions de dollars, valorisée à 100 millions. Parmi les bailleurs de fonds figurent Touring Capital, Principal VC ainsi que des chercheurs issus d’OpenAI et d’Anthropic. Cette injection de capital vise à accélérer le développement d’une couche logicielle capable de rendre les puces d’intelligence artificielle plus accessibles aux développeurs, en contournant la dépendance historique à CUDA, la technologie propriétaire de Nvidia.
Pourquoi le modèle CUDA est-il si dominant ?
Le succès de Nvidia ne repose pas uniquement sur la puissance brute de ses GPU, mais surtout sur CUDA – Compute Unified Device Architecture – qui transforme les processeurs graphiques en unités de calcul généralistes. Les deux principaux frameworks d’apprentissage profond, PyTorch et TensorFlow, s’appuient sur cette interface, permettant aux programmeurs d’écrire du code en Python et de le faire tourner automatiquement sur les cartes Nvidia. Cette synergie a créé un effet de verrouillage difficile à briser pour les concurrents.
Infinity propose une alternative universelle
Infinity ambitionne de concevoir un « kernel » universel, capable de s’exécuter sur tout type de matériel : SRAM, GPU, puces mobiles, voire matrices systoliques. L’objectif est de fournir une bibliothèque d’inférence qui s’adapte à chaque architecture sans que les startups aient à réécrire leurs propres bas‑niveau. En d’autres termes, la société veut offrir une solution logicielle comparable à CUDA, mais indépendante du fabricant.
Le fondateur, Jeremy Nixon, ancien chercheur chez Google Brain et créateur de la communauté AGI House, explique que son intérêt porte sur l’idée d’« invention automatisée ». Après avoir mis au point un algorithme nommé Omega, capable de générer et d’évaluer de nouvelles méthodes d’apprentissage, il a décidé d’appliquer le même principe à la programmation de bas niveau. Le résultat est l’agent d’IA nommé Ignition, qui écrit, teste, débogue et optimise les kernels nécessaires à l’inférence sur des puces alternatives à Nvidia.
Un agent auto‑optimisant au service des développeurs
Ignition fonctionne comme un assistant autonome : il mesure les performances, réécrit le code si les métriques s’avèrent insuffisantes et s’ajuste continuellement aux spécificités matérielles, même lorsqu’elles sont propriétaires. Les humains restent dans la boucle pour orienter la stratégie globale, mais la partie fastidieuse et répétitive est prise en charge par l’agent, réduisant des cycles de développement de plusieurs mois à quelques jours.
Le modèle économique d’Infinity repose sur une prise de pourcentage des gains de performance et des économies réalisées, plutôt que sur un paiement de licence initial. Cette approche incite le fournisseur à maximiser l’efficacité du code produit.
Premiers clients et perspectives
Parmi les premiers adopteurs, on compte D‑Matrix, un fabricant de puces qui se positionne comme challenger de Nvidia. Infinity est également en discussion avec plusieurs géants du cloud et d’autres concepteurs de processeurs, cherchant à élargir son portefeuille de partenaires.
Avec 26 employés répartis entre conception, exploitation et ingénierie, l’entreprise se trouve à un stade critique où le financement nouvellement acquis pourra soutenir le recrutement, la R&D et les premières intégrations commerciales.
En résumé, Infinity mise sur l’automatisation du bas‑niveau pour libérer les développeurs des contraintes imposées par les écosystèmes propriétaires, ouvrant ainsi la voie à une plus grande diversité de matériel IA.