La start-up âgée d’un an Flapping Airplanes a annoncé mercredi une levée de 1 milliard de dollars lors d’une série A co-dirigée par Index et Lux, à une valorisation de 6 milliards de dollars.
La levée intervient neuf mois après le lancement de la société, qui avait alors réalisé un tour d’amorçage de 180 millions de dollars auprès de GV, Sequoia et Index, pour une valorisation de 1,5 milliard de dollars — une multiplication par quatre de sa valorisation en moins d’un an.
Parmi les autres participants au nouveau tour figurent les premiers investisseurs Sequoia, GV et Kleiner Perkins. Valor, Atreides, Kleiner Perkins, A* et Nvidia sont également cités comme investisseurs de la société.
Flapping Airplanes a été fondée par Aidan Smith et les frères Asher et Ben Spector. Smith est un ancien fondateur et bénéficiaire d’une bourse Thiel qui a travaillé pour la société d’implants cérébraux Neuralink pendant ses études. Asher Spector a été doctorant en statistiques à Stanford, tandis que Ben Spector était doctorant en informatique à Stanford et a fondé Prod lorsqu’il était au MIT.
Prod est décrit comme un accélérateur étudiant, dirigé par des étudiants, âgé d’environ cinq ans et qualifié d’« presque société secrète » devenue « l’un des incubateurs de talents les plus puissants de la Silicon Valley », a écrit plus tôt cette année David Cahn, partenaire de Sequoia et investisseur dans Flapping Airplanes. Ensemble, « ils construisent le ‘laboratoire AGI de la jeune génération’ », a ajouté Cahn.
Flapping Airplanes : une architecture de megakernel
Les fondateurs présentent leur travail comme « le framework megakernel le plus complet au monde », capable d’exécuter des sessions d’entraînement complètes, de servir de l’inférence, de jouer à des jeux vidéo, et même de réaliser ces trois tâches simultanément dans un seul noyau. (Un noyau, ici, est un programme qui s’exécute sur un GPU, et un megakernel regroupe de nombreuses tâches en un seul programme.)
Ils affirment que le framework « peut chevaucher l’inférence liée à la mémoire avec l’entraînement lié au calcul », c’est‑à‑dire exécuter une tâche qui passe la plupart de son temps à attendre le chargement des données en parallèle d’une tâche qui consomme surtout du calcul, de sorte que la puce est rarement inoccupée. Les fondateurs estiment que l’IA n’a qu’effleuré les capacités des GPU et soutiennent qu’il est possible de créer des systèmes intelligents « sans ingérer la moitié d’internet ».
L’objectif affiché est de réduire le coût d’entraînement et d’exploitation des modèles. « Un modèle qui serait un million de fois plus efficace en termes de données serait probablement un million de fois plus facile à intégrer dans l’économie », a déclaré Asher Spector peu après le lancement de la start-up.
La société dispose désormais d’un milliard de dollars supplémentaires pour recruter et tenter de concrétiser cet objectif.
