Le COO de Lambda Labs a quitté le fournisseur de cloud AI à la tête du positron, une startup essayant de rivaliser avec Nvidia

Lambda Labs, un partenaire de Nvidia, a perdu son directeur de l’exploitation auprès d’une entreprise peu connue de construction de matériel pour l’industrie de l’IA.

Lambda Coo, Mitesh Agrawal, a déclaré à Trading Insider qu’il était entré dans un nouveau rôle de PDG de Positron plus tôt ce mois-ci. Positron construit du matériel pour l’inférence du modèle de transformateur, c’est ainsi que les chatbots comme Chatgpt répondent aux demandes de l’utilisateur.

Le départ d’Agrawal est important étant donné son rôle dans la transformation de Lambda en l’une des startups les plus financées et les plus précieuses de la Silicon Valley.

Au cours de sa série C en février dernier, la société a été évaluée à environ 1,5 milliard de dollars. Agrawal a refusé de partager l’évaluation exacte de l’entreprise, mais a déclaré qu’elle était passée à plus de 2 milliards de dollars depuis lors.

Agrawal a déclaré à BI que lorsqu’il avait rejoint Lambda en 2017, la société était axée sur la construction de machines pour les modèles de génération d’images. C’était cinq ans après que les frères Twin Stephen et Michael Balaban l’ont fondé en tant qu’entreprise développant une technologie de reconnaissance faciale. Il ne fallut pas longtemps après l’arrivée d’Agrawal, cependant, que la société a déplacé son objectif, concevant l’infrastructure pour les centres de données à grande échelle et pivotant dans les services cloud.

Il a déclaré que les activités de Lambda se concentrent désormais sur le déploiement de l’infrastructure cloud aux clients, en louant des serveurs alimentés par les unités de traitement graphique de NVIDIA. Il propose également le logiciel requis, y compris les API pour les bibliothèques d’inférence et d’apprentissage automatique pour les clients.

Agrawal a déclaré que son déménagement à Positron survient au milieu d’un appétit croissant pour l’inférence – la capacité des modèles d’IA d’appliquer leur formation à de nouvelles données.

Entre les chatbots comme Chatgpt et le Grok de Xai, et les nouveaux modèles de raisonnement comme les problèmes de doctorat O1 d’OpenAI, « la courbe de la technologie pour l’inférence ne fait que monter, ce qui signifie que l’exigence de calcul augmente vraiment », a déclaré Agrawal. Donc, il a dit qu’il pensait beaucoup à « comment résoudre et à gérer ces modèles avec autant d’efficacité que possible ».

Il pense que Positron est bien positionné pour relever ce défi.

Positron a été fondé en 2023 par Thomas Sohmers, qu’Agrawal a rencontré en 2015. Les deux ont également chevauché Lambda pendant le passage de Sohmers à l’entreprise entre 2020 et 2021. Sohmers, qui va dans le rôle de directeur de la technologie, a déclaré à BI que, dans Bi, dans le BI, dans le BI, dans le BI, dans le BI, en, dans le BI, dans le BI, en, dans Bi, dans termes les plus simples, la société «construit du matériel en concurrence avec Nvidia».

Positron dit que son matériel surpasse les GPU H100 et H200 de Nvidia – qui ont alimenté la course AI avant de publier ses puces Blackwell les plus puissantes – en performances, en puissance et en abordabilité.

Faire face à un géant comme Nvidia – qui a dépassé Apple en tant qu’entreprise la plus précieuse au monde la semaine dernière – n’est pas une tâche facile pour une entreprise prometteuse. Mais en se concentrant plus étroitement sur la fourniture de matériel pour l’inférence du modèle de transformateur, Sohmers a déclaré que Positron peut se différencier de la concurrence.

Les modèles de transformateurs – les réseaux de neurones qui apprennent le contexte et la signification des données pour générer de nouvelles données – sont à l’origine de certaines des applications d’IA génératives les plus populaires. Contrairement aux réseaux de neurones convolutionnels, qui ont soutenu les décennies précédentes des avancées d’apprentissage automatique, les modèles de transformateurs ont de plus grandes demandes de mémoire. Sohmers a déclaré avoir vu une opportunité de capitaliser sur ces demandes.

« Je dirais que la raison pour laquelle nous avons commencé le positron est que nous pensions qu’il y avait une meilleure façon de faire les choses », a déclaré Sohmers. « Nvidia, en tant que grande entreprise qui a également beaucoup d’autres objectifs de produits, n’allait pas vraiment optimiser et se concentrer sur le créneau particulier sur lequel nous nous concentrons, qui est l’inférence du modèle de transformateur. »

Agrawal est également confiant dans les performances et l’efficacité énergétique du matériel de Positron. Sa compatibilité avec une gamme de modèles de transformateurs l’aidera également à attirer des clients des concurrents, a-t-il déclaré.

« Nvidia a un écosystème si fort dans le monde des modèles d’IA. Vous entendez parler de leur fossé Cuda, et vous avez entendu parler des douves du logiciel », a-t-il déclaré, se référant au réseau logiciel que la société a construit entre ses produits pour conserver les clients.

« Ce que Positron a vraiment fait, c’est supprimer complètement cette friction de quoi que ce soit », a déclaré Agrawal. Cela signifie qu’une entreprise peut prendre un modèle formé sur un GPU NVIDIA et « exécuter l’inférence de ce modèle sur une carte de positron, tout comme vous courez sur un GPU NVIDIA », a-t-il déclaré.

Agrawal a déclaré que le saut d’un joueur établi comme Lambda à une jeune startup comme Positron présente un « défi passionnant ».

« Vous pouvez rivaliser avec un vétéran de l’industrie ainsi que dans un domaine qui est tellement grand », a-t-il déclaré.