L’accord entre la France et Fluidstack pour un supercalculateur à 10 milliards interroge
Il y a quelques jours le Président Emmanuel Macron dévoilait son plan ambitieux de 109 milliards d’euros d’investissements pour positionner la France en leader européen de l’IA lors du Sommet pour l’action sur l’IA. Ce programme inclut la construction de gigafactories dédiées à la puissance de calcul, destinées à soutenir l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle.
Un protocole d’accord a été signé entre le gouvernement et Fluidstack, une startup britannique méconnue, co fondée par César Maklary, pour un projet de supercalculateur en France d’un montant de 10 milliards d’euros, dès 2026. Cette initiative, en parfaite adéquation avec les ambitions françaises, interroge néanmoins par l’ampleur du projet et les capacités réelles de l’entreprise à mener à bien une telle infrastructure.
Le modèle de FluidStack repose sur la location de clusters de GPU, une approche similaire à celle de Coreweave ou Nebius Group. La startup revendique des clients prestigieux, tels que Mistral AI, Poolside et même Meta, et propose un accès à plusieurs modèles de puces graphiques Nvidia. Elle aurait d’ailleurs passé commande de serveurs intégrant les nouvelles puces Blackwell GB200 du fabricant.
Cela étant, Fluidstack reste une startup en phase d’amorçage. Financée par Cacti ventures, un microfond qui ne compte que 6 investissements à son portefeuille, Fluidstack n’aurait levé que 4,5 millions de dollars à ce jour. Une somme qui peut paraitre dérisoire au regard des investissements nécessaires à la réalisation d’un supercalculateur d’un gigawatt de capacité. La startup serait actuellement en discussions pour lever entre 100 et 200 millions de dollars en série A, un montant qui, bien que significatif, demeure également très inférieur aux exigences d’un tel projet. À titre de comparaison, Coreweave, acteur établi du cloud computing pour l’IA, a déjà levé plus de 3 milliards de dollars pour ses infrastructures, loin des 4,5 millions récoltés par Fluidstack.
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