Netris lève 15 M$ chez a16z pour automatiser les réseaux GPU néocloud

Les GPU font la une, mais c'est souvent le réseau qui dicte la vitesse réelle de mise en service d'un cluster IA. Configurer les switches qui relient des milliers d'accélérateurs est une opération longue et risquée — et c'est précisément là que Netris intervient. La startup annonce une Série A de 15 millions de dollars menée par Andreessen Horowitz, avec le partner Guido Appenzeller qui rejoint son conseil d'administration, selon TechCrunch.

La plateforme opère directement au niveau des switches réseau et propose une abstraction du réseau accélérée par le matériel ainsi que de la multi-location au niveau hardware. Le CEO Alex Saroyan est explicite sur le choix d'architecture : «Pour l'IA, le logiciel ne convient pas, parce que le volume de trafic est tellement élevé que tout doit être accéléré par le matériel.» La société s'appuie sur des algorithmes déterministes développés sur huit ans, un choix délibéré face aux approches basées sur l'IA, pour des raisons de fiabilité lors des changements de configuration réseau.

La traction est déjà substantielle : Netris est déployé sur plus de 35 clusters GPU dans le monde et gère environ un million de GPU au total, pour des clients comme Lightning AI, Foxconn, Visionbay, Hewlett Packard Enterprise, TensorWave et Telus. Nvidia recommande par ailleurs la solution à ses partenaires néocloud depuis deux ans, à la suite d'une démonstration produit convaincante.

Les fonds serviront à recruter des ingénieurs et des commerciaux, à élargir le support des équipementiers réseau et à améliorer les algorithmes d'automatisation. La présence d'Appenzeller au conseil envoie un signal clair sur l'intérêt d'a16z pour la couche réseau de l'infrastructure IA.

Ce que le reportage ne fournit pas, c'est une mesure concrète du gain de temps obtenu par rapport à une configuration manuelle, ni un aperçu du paysage concurrentiel face aux outils réseau des grands constructeurs. Le marché des néoclouds reste également volatile. Mais si la demande en compute IA continue de dépasser la capacité des hyperscalers, les opérateurs de clusters GPU indépendants auront précisément besoin du type d'automatisation que Netris propose.