#NvidiaPerplexityBet

Le fabricant de puces @nvidia aurait envisagé de concéder sous licence la technologie de @perplexity_ai et d'embaucher du personnel. Maintenant, @theinformation indique que Nvidia pourrait diriger un investissement de plusieurs milliards de dollars avec une valorisation supérieure à 30 milliards de dollars. Le chiffre d'affaires annualisé de Perplexity dépasserait désormais 750 millions de dollars.#BTCETFInflowsSurge #ETHTests2500 #OKXOutcomeF1TI15Recap

Nvidia soutiendrait un accord de 6 milliards de dollars pour construire un modèle à poids ouvert qui concurrencerait directement DeepSeek, Kimi K3, OpenAI et Anthropic.

🔥 DERNIÈRE INFO : L'accord de 6 milliards de dollars de Nvidia vise à construire un modèle à poids ouvert défiant DeepSeek, Kimi K3, OpenAI et Anthropic, selon le WSJ.

l'IA est désormais un bilan. stability ai : 76 M$, 232 M$ au total. emerald ai : 150 M$ à 1,05 Md$. nvidia discute d'un tour de financement perplexity de plus de 30 Md$. anthropic : 5 M$ pour des évaluations indépendantes du bien-être. la course aux modèles est une allocation de capital.

Je ne peux m'empêcher de penser que le plan de NVIDIA ressemble à ceci : laisser les entreprises d'IA payer pour développer des méthodes d'entraînement et leur vendre des puces jusqu'à ce qu'elles n'aient plus d'argent, puis utiliser les bénéfices pour entraîner elle-même la dernière génération de modèles...

La stratégie de NVIDIA : commoditiser l'intelligence NVIDIA a réalisé trois acquisitions / investissements importants en l'espace de quelques jours : Hugging Face, Poolside et Perplexity. (Deux rumeurs, mais semblent probables) Les trois visent le même objectif : aider à construire un écosystème open source robuste comme contrepoids à OpenAI et Anthropic. Hugging Face est la couche de distribution — le GitHub de l'IA open source, où résident les modèles, les ensembles de données et les outils. Poolside est la couche de construction de modèles — NVIDIA paie 6 milliards de dollars pour licencier sa technologie « Model Factory », tout en investissant un autre milliard dans l'entreprise. L'application évidente est d'accélérer les efforts de NVIDIA sur ses propres modèles Nemotron/open-weight. Perplexity est la couche applicative — un produit grand public à grande échelle qui prouve que les modèles ouverts peuvent soutenir des produits concurrents directement avec les laboratoires de modèles fermés. NVIDIA discuterait d'un autre investissement à une valorisation de plus de 30 milliards. Mettez-les ensemble et la stratégie devient plus claire : Poolside Model Factory → Modèles → Hugging Face → développeurs → applications comme Perplexity → plus de demande pour les GPU NVIDIA. NVIDIA n'a pas besoin de battre OpenAI ou Anthropic eux-mêmes. Il doit s'assurer qu'il existe des milliers d'alternatives crédibles à ces derniers. Parce qu'un monde dominé par une poignée d'entreprises intégrées verticalement avec des modèles fermés est finalement mauvais pour l'entreprise qui vend les outils et les pioches. NVIDIA veut que l'intelligence soit une commodité. Le calcul est l'endroit où elle veut que la rareté demeure. PS : L'une des plus grandes implications de cela est que l'open source déplace l'économie vers les fournisseurs d'inférence (qui sont aussi des clients de nvda) plutôt que vers les laboratoires de modèles (qui sont aussi des clients).

Robots, Hugging Face à vendre & le pari de 6 milliards de dollars d'Nvidia sur l'IA

JUST IN : Nvidia réalise un investissement stratégique dans Lancium et déploiera sa plateforme d'usine IA complète à travers le portefeuille de plus de 15 GW de l'entreprise.

$NVDA, PARTENAIRE DE LANCIUM SUR PLUS DE 15 GW DE PIPELINE DE CENTRES DE DONNÉES IA NVIDIA a réalisé un investissement stratégique dans Lancium et déploiera sa plateforme complète d'usine IA à travers le portefeuille de campus sécurisés en énergie de l'entreprise. Lancium dispose actuellement de 4 GW de capacité en location et de plus de 15 GW de terrains alimentés en développement. Le partenariat utilisera les conceptions NVIDIA DSX pour accélérer les déploiements et améliorer l'efficacité énergétique, y compris DSX MaxLPS, que NVIDIA affirme pouvoir supporter jusqu'à 40 % de GPU supplémentaires avec le même budget énergétique. L'accord offre aux clients NVIDIA un accès à des sites prêts à l'alimentation à l'échelle du gigawatt, alors que la demande en infrastructures IA continue de se tourner vers la sécurisation de l'énergie et de la capacité plusieurs années à l'avance.