La jeune pousse Infinity boucle un tour de 13 M€ pour rendre les puces IA plus faciles à exploiter. L’enjeu dépasse la technique, il touche au pouvoir de Nvidia.
21En bref
- Infinity lève environ 13 M€
- La startup veut contourner l’avantage logiciel de Nvidia
- Son agent IA génère et optimise des kernels
Le verrou, dans l’IA, n’est pas seulement dans la puce. Il est dans le logiciel qui permet aux développeurs de l’utiliser sans y penser. C’est précisément là que Infinity veut se glisser, avec une levée d’environ 13 M€ (15 M$) annoncée lundi, sur une valorisation d’environ 86 M€ (100 M$).
Le vrai fossé n’est pas la puce, c’est la couche logicielle
Si Nvidia tient si fort le marché, ce n’est pas juste une affaire de performances brutes. Sa force, c’est aussi CUDA, la couche logicielle qui permet à ses GPU, conçus au départ pour le graphisme, de faire tourner des charges généralistes. Et comme PyTorch et TensorFlow se sont bâtis là-dessus, les développeurs peuvent coder en Python et voir leurs applications tourner par défaut sur du Nvidia.
Résultat, les startups qui construisent des apps IA n’ont ni les équipes ni le temps pour écrire leurs propres kernels, ce code bas niveau qui parle directement au matériel, puis porter tout cela vers d’autres puces. C’est ce mur-là que Infinity attaque. Clairement, si cette couche cède, l’équilibre du marché peut bouger.
Infinity veut une bibliothèque d’inférence qui traverse les architectures
La société développe une bibliothèque universelle d’inférence capable de fonctionner sur plusieurs types de puces, des GPU aux puces de smartphone, en passant par la SRAM et les Systolic Arrays. L’idée n’est pas seulement de faire tourner des modèles, mais d’automatiser la reproduction de résultats de recherche de pointe sur des architectures variées.
Son agent de recherche IA, Ignition, doit écrire le code bas niveau nécessaire à l’inférence sur des puces alternatives à Nvidia. Il teste, débogue, mesure les performances matérielles, puis réécrit automatiquement le code si besoin. Selon Jeremy Nixon, le système s’auto-optimise en continu et s’adapte à différentes architectures, même propriétaires, pour atteindre une pile logicielle d’un niveau comparable à CUDA.
Et il y a quand même un point intéressant, les humains restent dans la boucle. Ils donnent la direction générale, pendant que l’agent absorbe le travail répétitif. Dans un cas d’usage cité par l’entreprise, un processus qui aurait pris des mois, voire des années, descend à quelques heures ou quelques jours.
Une levée de 13 M€ pour un pari encore jeune mais déjà commercial
Fondée l’an dernier par Jeremy Nixon, ancien chercheur de Google Brain et créateur de la communauté AGI House, Infinity part d’une obsession assez nette chez son fondateur, l’idée d’une invention automatisée où les systèmes d’IA deviennent une méta-technologie. Il dit avoir déjà conçu un algorithme de machine learning, Omega, capable de générer puis d’évaluer d’autres algorithmes dans une boucle de retour.
Le tour de table réunit Touring Capital, Principal VC, ainsi que des chercheurs issus de OpenAI et d’Anthropic. Côté business, D-Matrix, fabricant de puces IA qui veut bousculer Nvidia, fait partie des clients. La startup discute aussi avec d’autres grands acteurs de la puce et du cloud. Son modèle est assez malin, pas de licence d’entrée, mais une part des gains de performance et des économies mesurées en tokens par seconde. Aujourd’hui, Infinity compte 26 salariés, répartis entre ingénierie, opérations et design.
