SkyPilot, une startup fondée par Ion Stoica, cofondateur de Databricks, a obtenu 20 millions de dollars de financement pour résoudre un problème croissant dans l'industrie de l'IA : la complexité de l'exécution de charges de travail lourdes en calcul sur plusieurs fournisseurs de cloud. La société affirme que sa plateforme est conçue pour éliminer la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, qui est devenue un casse-tête coûteux pour de nombreuses organisations, surtout alors que les prix des GPU grimpent.
Pourquoi ce financement est important
Ce tour de table, annoncé cette semaine, intervient alors que les entreprises d'IA se retrouvent de plus en plus liées à un seul fournisseur de cloud, souvent confrontées à des hausses de prix importantes pour la capacité GPU. Le logiciel de SkyPilot permet aux équipes de déployer des travaux sur Amazon Web Services, Google Cloud ou Microsoft Azure — ou toute combinaison — sans réécrire le code ni reconfigurer manuellement l'infrastructure. L'idée est de donner aux utilisateurs la flexibilité de rechercher des ressources de calcul moins chères ou d'exploiter la capacité disponible en cas de besoin.
Stoica, qui a également cofondé le projet Apache Spark et le framework Ray, a déclaré dans un communiqué que l'industrie évolue vers une réalité multi-cloud. « Les charges de travail IA sont devenues trop diverses et trop coûteuses pour être verrouillées chez un seul fournisseur », a-t-il noté. « SkyPilot donne aux équipes la liberté de choisir où leurs modèles s'exécutent, en fonction du coût, de la disponibilité et des performances. »
Comment fonctionne la plateforme
SkyPilot agit comme une couche d'orchestration. Au lieu qu'un utilisateur configure manuellement un cluster sur un cloud, la plateforme choisit le meilleur endroit — entre les clouds — pour exécuter une tâche. Elle gère le provisionnement, la mise à l'échelle automatique et le nettoyage. L'outil est open source, bien que la société propose une version gérée pour les entreprises qui souhaitent une expérience sans intervention.
Les premiers utilisateurs incluent des laboratoires d'IA et des startups qui ont besoin d'entraîner de grands modèles sur des GPU coûteux comme les H100 de Nvidia. En répartissant les tâches entre les clouds, ils peuvent éviter les majorations qui accompagnent les contrats spéciaux d'un seul fournisseur. SkyPilot affirme également réduire le temps d'inactivité des GPU, ce qui représente de l'argent gaspillé dans un marché tendu.
Le coût croissant du calcul
Les prix des GPU ont grimpé en flèche au cours de l'année écoulée, sous l'impulsion de l'explosion de l'IA générative. Les entreprises qui achetaient auparavant de la capacité sur un seul cloud cherchent désormais ailleurs, mais se heurtent aux limites de la gestion manuelle multi-cloud. La levée de fonds de 20 millions de dollars de SkyPilot — auprès d'investisseurs dont Lightspeed Venture Partners et d'autres — indique que le marché voit un besoin croissant d'une solution unifiée.
Ni SkyPilot ni les investisseurs n'ont divulgué la valorisation de l'entreprise. Le financement servira à agrandir l'équipe d'ingénierie et à développer des intégrations avec davantage de fournisseurs de cloud et de types de GPU.
L'historique de Stoica avec Databricks, qui a bâti une entreprise valant des milliards autour de la simplification de l'ingénierie des données, donne de la crédibilité à la startup. Mais la concurrence est rude : des acteurs établis comme Kubernetes et des outils plus récents comme Run:ai et Anyscale visent également le même problème.
Pour l'instant, l'argument de SkyPilot est la simplicité. « Nous ne voulons pas que les utilisateurs pensent aux clouds », a déclaré Stoica. « Ils devraient penser à leurs modèles. »
La société prévoit de publier une mise à jour majeure de sa plateforme open source plus tard ce trimestre, ajoutant la prise en charge de davantage de régions cloud et d'instances spot GPU moins chères.
