Decart Premium : Pourquoi Anthropic paie plus pour une IA moins chère

Une start-up israélienne de trois ans, avec environ…100 employésEtPlusieurs dizaines de millions dans les revenus annuelsSa valeur était de 4 milliards de dollars en mai. Trois mois plus tard, elle est vendue pour6 milliards de dollars.

L’entreprise est Decart. L’acheteur est Anthropic. Le point essentiel est que cette augmentation de 2 milliards de dollars n’a rien à voir avec ce que Decart vend réellement.

Decart développe des logiciels qui rendent l’inférence en IA plus économique et plus rapide. Ses produits incluent des modèles de génération de vidéos en temps réel, ainsi qu’un produit appelé Oasis, qui permet aux robots de s’entraîner dans des environnements simulés par l’IA. L’entreprise se décrit comme capable d’apporter une amélioration de dix fois dans l’entraînement et l’inférence des grands modèles génératifs. Tout cela représente vraiment une technologie intéressante, si vous travaillez dans le domaine de la gestion de grandes réseaux neuronaux à grande échelle.

Mais voici la question liée au financement : pourquoi une équipe d’ingénieurs qui a coûté 450 millions de dollars à financer, coûte maintenant 6 milliards de dollars ? Et pourquoi Anthropic – une entreprise privée qui a déposé sa demande de cotation en bourse auprès de la SEC quelques semaines après avoir levé 65 milliards de dollars, avec une valeur de 965 milliards de dollars – est-elle celle qui paie les frais ?

L’augmentation de 4 à 6 milliards de dollars s’est produite grâce à une vente aux enchères classique, et non parce que les activités commerciales de Decart ont changé fondamentalement. Nvidia, qui a participé au tour de financement de mai de Decart, avec une valeur de 4 milliards de dollars, était initialement le acheteur principal. Puis quelqu’un d’autre a présenté une offre plus élevée, et les fondateurs ont donc cherché un autre acheteur. SpaceX, Amazon et Nebius étaient tous liés à ce processus, avant qu’Anthropic ne devienne le principal candidat. Lorsque Nvidia a perdu la bataille des offres, le prix a augmenté de 50 %.

Ce n’est pas une méthode médiocre pour vendre une entreprise. C’est également une méthode d’évaluation que personne en dehors de la bulle financière liée à l’IA ne accepterait.

L’histoire la plus intéressante est celle que propose Anthropic. La compétence principale de Decart est l’optimisation de l’infermentation : faire en sorte que le matériel existant puisse effectuer davantage de travail par watt, par dollar, par heure GPU. L’écosystème d’optimisation de l’entreprise, qu’elle appelle DOS, se situe entre les modèles et les puces, permettant ainsi de tirer plus de calculs du même matériel. Dans l’industrie de l’IA, c’est l’infermentation qui représente le véritable profit. Entraîner un modèle est une dépense de capital discrète. En revanche, le fait de le faire fonctionner chaque jour, pendant des années, constitue une coûte d’exploitation qui se multiplie. Si vous pouvez réduire les coûts d’infermentation de huit fois – ce qui est à peu près ce que le système de Decart parvient à accomplir – cela ne représente pas une amélioration logicielle. C’est plutôt un événement lié aux marges bénéficiaires.

Anthropic, avec un fonds de 65 milliards de dollars en réserve et prête à effectuer sa première offre publique, a un intérêt particulier à prouver que ses coûts de fonctionnement sont en baisse, et non en hausse. Une offre publique en bourse exige que les investisseurs croient que la croissance des revenus dépasse progressivement les coûts de calcul. Acquérir une entreprise dont tout le produit est basé sur l’utilisation d’IA moins coûteuse est donc une manière efficace de montrer que les chiffres sont corrects. Les rapports de Moomoo sur cet accord le qualifient de mesure importante pour renforcer la position de l’entreprise avant l’offre publique en bourse… Et c’est juste. Il ne s’agit pas d’acheter de meilleurs modèles, mais plutôt de rendre les modèles existants moins coûteux à utiliser.

Il y a aussi la question de savoir si il s’agit d’une acquisition de talents déguisée en projet technologique. Les rapports des journalistes de Globes sur le processus d’achat indiquent que les sources du marché étaient sceptiques quant aux fondements techniques de Decart et à son faible chiffre d’affaires. Mais ils reconnaissent la forte concentration d’ingénieurs et d’experts en IA chez cette entreprise. Cent personnes, dont la plupart sont des chercheurs en intelligence artificielle et des ingénieurs en systèmes, pour 6 milliards de dollars… Cela fait donc 60 millions de dollars par personne. Pour comparaison, les acquisitions de talents en intelligence artificielle se font généralement dans la fourchette de 20 à 50 millions de dollars par ingénieur. Decart est bien au-delà de cette fourchette, ce qui montre à quel point le marché de l’ingénierie en intelligence artificielle est compétitif.

Decart est en soi un exemple remarquable en matière d’évaluation des startups en IA. Elle a été fondée en septembre 2023 par Dean Leitersdorf et Moshe Shalev, tous deux anciens membres de l’unité de renseignement signalétique Unit 8200 en Israël. Le tour de financement initial en 2024 a été de 21 millions de dollars, sous la direction de Sequoia. Le tour de financement suivant, la série A, a représenté 32 millions de dollars, pour une valeur de 500 millions de dollars. Puis, les financements se sont accélérés : 100 millions de dollars pour une valeur de 3,1 milliards de dollars, suivis par 300 millions de dollars pour une valeur de 4 milliards de dollars en mai, avec la participation de Radical Ventures, ainsi que de Nvidia, Toyota, Adobe et eBay. Le total des financements s’élève à un peu plus de 450 millions de dollars. L’entreprise est passée d’une startup discrète à une entreprise valant 6 milliards de dollars en environ 33 mois.

Ce type de progression est possible uniquement lorsque le groupe d’acheteurs est limité à des personnes qui croient déjà en la thèse sous-jacente. Les offrants concernés – Anthropic, SpaceX, Amazon, Nvidia – sont tous des entreprises qui ont besoin d’optimiser leurs systèmes d’intelligence artificielle, car elles exploitent ou construisent des infrastructures d’IA à une échelle énorme. Decart n’est pas une entreprise de logiciels polyvalente. C’est plutôt une entreprise spécialisée, qui se trouve aujourd’hui parmi les spécialistes les plus coûteux au monde.

Ce qui est amusant avec le cas Nvidia, c’est le conflit d’intérêts qui se cache dans sa structure. Nvidia investit 4 milliards de dollars dans une start-up ; elle devient alors une possible acquisitionneuse, mais perd l’opportunité d’acquisition face à quelqu’un d’autre, tandis que le prix augmente de 50 %. Du point de vue de Nvidia, elles ont simplement subventionné le pool de talents d’un concurrent. C’est ce qui se passe lorsque les entreprises de puces tentent d’effectuer des investissements de type venture avec les mêmes équipes qui pourraient ensuite optimiser les charges de travail en dehors de leurs propres matériels. Nvidia dispose déjà de sa propre stack d’optimisation : TensorRT, cuDNN, et toute une série d’outils liés à CUDA. Mais la proposition de Decart concerne une efficacité indépendante des puces. Un logiciel qui fonctionne également bien sur les GPU Nvidia, les puces AMD MI-series ou les puces Trainium d’Amazon n’est pas aussi menaçant pour un fournisseur de puces, mais il est plus attrayant pour une entreprise de modèles comme Anthropic, qui ne veut pas être liée à un seul fournisseur de matériel.

Ainsi, la structure du accord est intéressante pour l’acheteur. Anthropic paie un prix élevé en échange de l’efficacité des calculs, de la flexibilité du matériel, et d’une équipe d’ingénieurs qui savent comment exploiter au mieux les ressources informatiques. Le prix de 6 milliards de dollars est élevé pour une entreprise de cent personnes avec des revenus modérés, mais il est peu coûteux par rapport aux économies qu’elle peut apporter en termes de coûts de calcul. Si la plateforme de Decart peut réellement réduire significativement les coûts de calcul sur le cluster d’Anthropic, l’accord se paye lui-même dans des chiffres à un ou deux chiffres.

Les investisseurs, de l’autre côté, sont les véritables gagnants. Sequoia, Benchmark, Radical Ventures, Nvidia et les autres investisseurs ont obtenu un rendement de plus de 13 fois sur les 450 millions de dollars investis. C’est ce genre de résultat qui permet aux fonds dédiés à l’IA de continuer à fonctionner, même lorsque les produits eux-mêmes essaient encore de trouver une source stable de revenus.

L’implication structurelle est plus simple que ce que le titre ne laisse entendre. Anthropic ne achète pas un produit nouveau ; elle obtient plutôt une plus grande flexibilité grâce à ses investissements informatiques existants. Cela se fait au moment où elle doit convaincre les investisseurs du marché public que les coûts de développement sont une fraction maîtrisable des revenus. Le premium de 2 milliards de dollars par rapport à l’évaluation privée précédente n’est pas une évaluation de la technologie de Decart. C’est plutôt le coût d’obtenir une victoire dans une concurrence pour un petit groupe d’ingénieurs, dans un marché où personne d’autre ne peut faire ce qu’ils font. C’est une manière parfaitement rationnelle de dépenser 6 milliards de dollars, si on dispose de 65 milliards de dollars sur les comptes bancaires et si on peut effectuer une introduction en bourse.