Nvidia acquiert CentML pour plus de 400 millions USD

Nvidia, le géant californien des puces, a acquis la start-up torontoise CentML pour une somme dépassant les 400 millions de dollars américains, selon des informations obtenues par The Logic. Cette acquisition s'inscrit dans le cadre d'une stratégie plus large visant à renforcer l'efficacité de l'utilisation du matériel informatique pour l'intelligence artificielle (IA). Chronologie et Contexte CentML a été incubée par Radical Ventures en juin 2022, avec un financement initial de 3,5 millions de dollars, évaluant l'entreprise à environ 13 millions de dollars après cette levée de fonds. En juin 2023, CentML est sortie de l'ombre et a levé 27 millions de dollars en série semilla, menée par Gradient Ventures, le fonds d'investissement en IA de Google. Nvidia, Deloitte Ventures, et le bras d'investissement de Thomson Reuters ont également participé à ce tour de table, évaluant CentML à plus de 60 millions de dollars. L'acquisition de CentML par Nvidia a été officialisée en 2025, après que l'entreprise ait battu plusieurs autres candidats. La transaction devrait générer des rendements significatifs pour les investisseurs et actionnaires de CentML, qui avaient collectivement investi 30,9 millions de dollars, selon les données de PitchBook. Les termes exacts de l'accord incluent des ajustements basés sur des objectifs de performance non divulgués, ce qui pourrait porter la valeur totale de l'acquisition à plus de 400 millions de dollars. Personnes Clés et Rôles Parmi les fondateurs de CentML, Gennady Pekhimenko, ancien CEO et professeur adjoint à l'Université de Toronto, est devenu senior director for AI software chez Nvidia. Shang Wang, le cofondateur et CTO de CentML, a rejoint Nvidia en tant que manager d'AI software system. Anand Jayarajan, ancien chief architect, et Akbar Nurlybayev, ancien COO, ont également intégré Nvidia respectivement en tant qu'ingénieur principal et senior manager d'AI software. Shang Wang, originaire de Qingdao en Chine, a étudié à l'Université de Toronto où il a obtenu sa licence, son master, et son doctorat sous la direction de Pekhimenko. Avant de cofonder CentML, Wang avait déjà travaillé chez Nvidia, ainsi que chez Google, Intel, et Huawei Canada, où il a acquis une expérience précieuse dans l'optimisation des charges de travail pour améliorer les performances des GPU. Technologie et Impact CentML a développé des logiciels qui opèrent entre les modèles d'IA et les puces qui les alimentent, optimisant ainsi l'utilisation du matériel sous-exploité. Ces logiciels permettent de déterminer quel matériel peut être utilisé pour améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique tout en réduisant leurs coûts. CentML proposait des abonnements à ses logiciels et des accords de partage des revenus avec des fournisseurs de services cloud, intégrant sa technologie dans leurs offres. En particulier, Wang et son équipe ont mis au point deux innovations majeures. Dans une première recherche publiée en 2020, ils ont reformulé le processus de rétropropagation comme une opération de balayage, augmentant ainsi la vitesse de formation des modèles de 2,75 fois et celle de la rétropropagation de 108 fois. En 2021, ils ont introduit HFTA (Horizontally Fused Training Array), un framework qui fusionne horizontalement des modèles de tâches répétitives pour maximiser l'utilisation du matériel, améliorant les débits de formation jusqu'à 15,1 fois. Avant l'acquisition, CentML avait également développé Hidet, un compilateur open-source d'apprentissage automatique, qui s'intègre parfaitement avec son moteur de service basé sur vLLM, CServe. Ce compilateur permet aux développeurs de choisir n'importe quel modèle open-source et de le déployer sur diverses plateformes matérielles, y compris les GPU Nvidia H100, les GPU AMD MI300X, et les TPU. Les technologies Hidet et EAGLE, une technique de décodage spéculatif, ont permis d'optimiser les performances des modèles quantifiés, notamment le DeepSeek-R1, en améliorant la vitesse du MoE layer de 2 à 11 fois et celle de l'inference de 1,5 à 2 fois. Implications et Réactions Cette acquisition s'inscrit dans une série de mouvements stratégiques de Nvidia visant à renforcer sa position dans le marché de l'IA. Au cours des derniers mois, Nvidia a également acquis des startups telles que Deci, OctoAI, et Run:ai, toutes spécialisées dans l'optimisation de l'utilisation du matériel pour l'IA. Ces acquisitions témoignent de l'engagement de Nvidia à développer des solutions intégrées qui maximisent l'efficacité et la performance des systèmes d'IA. Les experts de l'industrie saluent ces acquisitions comme un signe de l'importance croissante de l'optimisation matérielle dans le développement de l'IA. Nvidia, qui est actuellement l'une des entreprises les plus valorisées au monde grâce à la demande de ses GPUs pour l'entraînement et le déploiement de modèles d'IA, continue de construire son propre service cloud, renforçant ainsi son écosystème de technologies d'IA. Conclusion L'acquisition de CentML par Nvidia pour plus de 400 millions de dollars est un coup stratégique majeur qui renforce la capacité de Nvidia à optimiser l'utilisation du matériel pour l'IA. Elle témoigne de la reconnaissance des contributions techniques de CentML, notamment celles de Shang Wang et de Gennady Pekhimenko. Cette transaction devrait également apporter des retours importants aux investisseurs de CentML, tout en permettant à Nvidia de continuer à innover et à dominer le marché de l'IA. Les technologies acquises contribueront à améliorer l'efficacité des systèmes d'IA, permettant aux entreprises de tirer le meilleur parti de leur matériel existant.