Applied Compute lève 350 M$ et atteint 3,25 Md$ de valorisation

Ce que propose la plateforme

Applied Compute a été fondée par Yash Patil, Rhythm Garg et Linden Li. Elle propose un cloud d'IA permettant aux entreprises d'entraîner et d'exécuter de grands modèles de langage (LLM). Les développeurs gèrent l'entraînement et l'inférence sur une seule infrastructure, et la société accompagne aussi ses clients sur la recherche en apprentissage automatique.

L'un des atouts de la plateforme est l'apprentissage par renforcement asynchrone, qui accélère l'entraînement en menant de front la génération de données et la mise à jour des poids du modèle. L'entreprise recourt aussi à l'autodistillation, avec l'objectif de supprimer le besoin de modèles enseignants.

En plus de l'entraînement et de l'inférence, Applied Compute propose Shift-1, un routeur de modèles. Cet outil oriente les requêtes des agents de programmation vers le modèle d'IA le plus économique et peut répartir les tâches complexes entre plusieurs modèles. La plateforme ajuste automatiquement les ressources matérielles selon le trafic des utilisateurs et permet un réglage fin régulier pour adapter les modèles aux besoins des clients.

Une croissance rapide

La société avait déjà obtenu 80 millions de dollars en octobre 2025. En un an environ, le saut de financement et de valorisation témoigne de l'appétit des investisseurs pour les infrastructures qui permettent aux entreprises de bâtir et d'exploiter leurs propres modèles.