Anthropic renonce à l'acquisition de la startup israélienne Decart AI

Anthropic renonce à l'acquisition de la startup israélienne Decart AI pour 6 milliards de dollars. Les deux entreprises pourraient toutefois collaborer à l'avenir.

CalcalistAuteur : חדשות חוץ
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Anthropic renonce à l'acquisition de la startup israélienne Decart AI
Photo : Calcalist / צילום: יובל חן

Anthropic a décidé de ne pas donner suite à l'acquisition de la startup israélienne d'intelligence artificielle Decart AI, selon un rapport de Bloomberg citant des sources proches du dossier. Anthropic avait étudié la transaction potentielle et mené un audit préalable (due diligence) sur Decart, mais a finalement choisi de se retirer. Toutefois, les deux entreprises pourraient encore envisager d'autres formes de collaboration, selon l'une des sources. Les représentants d'Anthropic et de Decart ont refusé de commenter.

Anthropic, le développeur du chatbot Claude, avait entamé des discussions pour acquérir Decart pour un montant d'environ 6 milliards de dollars, bien qu'aucun accord final n'ait été conclu.

Infrastructure et efficacité

Decart AI développe un logiciel conçu pour réduire les coûts d'entraînement et de fonctionnement des systèmes d'intelligence artificielle en améliorant l'efficacité des puces électroniques. L'objectif de cette acquisition était d'aider l'infrastructure informatique d'Anthropic à faire face à une demande croissante. Anthropic, qui réalise rarement de grandes acquisitions, investit massivement dans la puissance de calcul pour développer de nouveaux produits avant son introduction en bourse (IPO). Selon des sources proches des préparatifs, la société vise à lever lors de son IPO un montant égal ou supérieur à celui que SpaceX prévoit de lever.

Les fondateurs israéliens

Decart a été fondée en 2023 par trois ingénieurs israéliens : les frères Dean et Orian Leitersdorf, et Moshe Shalev. La startup propose un système d'optimisation conçu pour aider les développeurs d'IA à maximiser les performances de chaque puce. Cette solution s'applique aussi bien à l'entraînement des modèles d'IA qu'à leur exécution, un processus appelé inférence.

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