Comment le boom de l’IA a fait naître une nouvelle génération d’entreprises de cloud à plusieurs milliards de dollars

Alors que l’engouement pour l’intelligence artificielle entraînait une pénurie de puces, plongeant les entreprises dans une recherche frénétique de puissance de calcul, une nouvelle génération de start-ups spécialisées dans le cloud est apparue, proposant de leur fournir cette ressource cruciale.

Un article de Rashi Shrivastava pour Forbes US – traduit par Lisa Deleforterie

En 2017, sans même en avoir conscience, les cofondateurs de CoreWeave ont décroché le jackpot. Ils avaient accumulé un stock important de puces Nvidia, dont la demande s’envolerait cinq ans plus tard, avec la démocratisation de l’intelligence artificielle. À l’origine, Michael Intrator, Brian Venturo et Brannin McBee, alors traders de matières premières, avaient acquis des centaines de GPU pour le minage de cryptomonnaies. En 2019, réalisant le potentiel croissant de leur équipement, ils réorientèrent l’infrastructure de l’entreprise pour offrir de la puissance de calcul à d’autres sociétés, pour des besoins variés allant de l’animation 3D et la recherche pharmaceutique jusqu’à l’intelligence artificielle, secteur en pleine expansion.

Ainsi, lorsque le lancement de ChatGPT par OpenAI fin 2022 a déclenché une ruée vers ces puces Nvidia, devenues essentielles à la formation des modèles d’IA, CoreWeave était idéalement positionnée. Avoir accès à une abondance de capacité de calcul, c’est-à-dire du matériel utilisé pour traiter les données et effectuer des calculs, est devenu un enjeu majeur pour quiconque souhaite être compétitif dans la course à l’IA. Aujourd’hui, même des investisseurs individuels et des firmes de capital-risque institutionnelles stockent des puces pour encourager le développement de l’IA au sein des start-ups qu’ils soutiennent.

CoreWeave : une expansion rapide pour répondre aux besoins des start-ups d’IA

Face à des start-ups en quête urgente de GPU difficiles à trouver et coûteux, des sociétés telles que CoreWeave, qui loue principalement l’accès à ces ressources, sont devenues cruciales. L’expansion rapide de CoreWeave se manifeste clairement à travers ses résultats financiers : l’entreprise a levé 12 milliards de dollars en dette et financements de capital-risque au cours des douze derniers mois, avec une valorisation qui a bondi de 2 milliards en mai 2023 à 19 milliards aujourd’hui. Elle anticipe des revenus de 2,3 milliards de dollars pour 2024, selon The Information. Actuellement, elle poursuit son expansion globale, passant de trois centres de données en 2022 à 28, établis dans des pays tels que l’Espagne et la Suède d’ici la fin de l’année 2024.

« Nous avons été submergés par la demande, qui a surpassé les capacités globales de notre infrastructure cloud », a indiqué Mike Intrator, PDG de CoreWeave, lors d’une interview accordée à Forbes.

CoreWeave dirige un groupe de sociétés cloud qui visent à répondre aux besoins infrastructurels spécifiques des développeurs d’IA, tout en rivalisant avec des titans du cloud comme Google, Amazon, et Microsoft. En capitalisant sur une économie d’IA naissante, CoreWeave s’est hissée au 29^e rang de l’édition 2024 du classement Forbes Cloud 100, le classement des meilleures entreprises de cloud computing privées dans le monde, devenant ainsi le nouvel entrant le mieux placé de l’année.

L’ascension de Lambda dans le secteur des technologies

Lambda, classée 84^ème sur la liste Cloud 100, a réussi à répondre efficacement aux besoins essentiels des start-ups d’intelligence artificielle, telles que la société de création vidéo Pika et la startup Writer, en leur fournissant de vastes ensembles de puces. Parallèlement, des sociétés plus petites se lancent aussi dans cette voie, à l’instar de Together AI, une licorne qui développe une infrastructure open-source destinée à la création de modèles d’IA générative.

Initialement, Lambda, tout comme CoreWeave, ne fournissait pas de GPU aux start-ups d’IA. Ce n’est qu’après avoir lancé Dreamscope en 2015, une application qui permettait aux utilisateurs de transformer leurs photos en différents styles artistiques, que les cofondateurs Stephen et Michael Balaban ont compris le besoin urgent de puissance de calcul abordable et accessible. Malgré l’absence de revenus générés par l’application, celle-ci a occasionné une facture de 40 000 dollars d’Amazon Web Services, incitant l’entreprise à créer ses propres ensembles de GPU. En 2017, Lambda avait déjà commencé à vendre ce matériel, attirant des clients, notamment des chercheurs universitaires en apprentissage automatique. Cette transition a placé Lambda en bonne position pour la prochaine ruée vers l’or technologique. Actuellement, l’entreprise est valorisée à 1,5 milliard de dollars et a généré environ 250 millions de dollars de revenus en 2023. « Lorsque ChatGPT a été lancé, il s’agissait essentiellement de formation. Toutes les autres entreprises s’efforçaient de développer leurs propres modèles, investissant massivement en recherche et développement », a expliqué Mitesh Agrawal, directeur des opérations chez Lambda, à Forbes. « Il y a eu une montée évidente et concrète de l’adoption. »

Cette courbe pourrait bientôt s’aplatir. Selon David Cahn, partenaire chez Sequoia, la pénurie de GPU a atteint son apogée fin 2023, comme il l’explique dans un billet de blog récent. « L’accès à la puissance de calcul s’est considérablement facilité, et avec de nombreux acteurs mettant à disposition l’infrastructure nécessaire pour l’IA, la capacité des GPU devient excédentaire et ces puces se banalisent rapidement », a-t-il affirmé.

Nvidia : un pilier dans l’écosystème dynamique de l’IA

Au cœur de ce modèle d’affaires, des partenariats stratégiques et des liens étroits avec Nvidia, une entreprise évaluée à près de 3 billions de dollars, sont essentiels. Le matériel de pointe de Nvidia a joué un rôle crucial dans les progrès de l’IA générative. Alors que Nvidia fournit ses puces à des géants du cloud tels qu’Amazon Web Services et Google Cloud, qui gèrent des milliers de centres de données offrant une capacité de calcul massive, elle développe également un réseau de distributeurs tels que CoreWeave (dans laquelle elle a investi environ 100 millions de dollars) et Lambda. Ces entreprises offrent plus de flexibilité que les grandes plateformes du cloud et ciblent des clients plus petits. De nombreux développeurs d’IA requièrent des ensembles de puces de manière ponctuelle, ne nécessitant de la puissance de calcul que pour quelques semaines lors de la construction ou de l’entraînement d’un modèle d’IA. Contrairement à des entreprises comme Google et Amazon, qui exigent des engagements contractuels sur des périodes annuelles ou pluriannuelles, pouvant entraîner des coûts excessifs et un gaspillage de ressources, les fournisseurs de calcul dans le cloud tels que CoreWeave louent des Nvidia H100s à la demande, à un tarif horaire allant de 2,5 à 5 dollars par GPU. Tandis que des géants tels qu’Amazon offrent une large gamme d’applications et de services dans divers secteurs comme la santé, le commerce de détail et la finance, CoreWeave et ses semblables sont spécialement adaptés aux besoins spécifiques de l’IA.

« Nous développons des environnements optimisés pour ce type de calcul, surpassant ce que proposent les clouds de manière générale », a expliqué Intrator de CoreWeave.

« Nous ne sommes pas là pour stocker vos photos ni pour héberger vos sites web. Ce n’est pas la vocation de notre infrastructure. Il existe de nombreux services cloud qui excèlent déjà dans ces domaines », a-t-il précisé à Forbes. « Notre approche, c’est de reconnaître qu’il y a une nouvelle façon d’utiliser le calcul qui émerge. Nous nous demandons : Quels outils seront nécessaires pour maximiser leur succès ? »

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