L’entreprise qui s’est fait connaître en entraînant des modèles d’IA sur les GPU dispersés de volontaires vend désormais cette capacité au monde de l’entreprise. Prime Intellect a levé un tour de table de série A de 130 millions de dollars à une valorisation de 1 milliard de dollars, mené par Radical Ventures, a indiqué la startup le 8 juillet. Nvidia Ventures, Intel Capital, Dell Technologies Capital et Iconiq ont également participé — une liste d’investisseurs résolument stratégique, très orientée matériel.

La proposition

Prime Intellect présente son produit comme une « pile de superintelligence ouverte » : une plateforme d’entraînement appelée Lab, un cadre d’apprentissage par renforcement (prime-rl) qui répartit l’entraînement sur des milliers de GPU, un Environments Hub de bacs à sable RL créés par les utilisateurs, des outils d’évaluation et une place de marché du calcul qui met aux enchères des clusters répartis dans plus de 50 centres de données. L’idée modulaire : les entreprises assemblent ces briques pour entraîner par renforcement leurs propres modèles d’agents, plutôt que de louer de l’intelligence à un laboratoire de pointe. « Ce ne devrait pas être seulement quelques geeks dans une tour de verre à San Francisco qui aient la capacité d’entraîner des modèles d’IA », a déclaré le cofondateur et CEO Vincent Weisser.

De vrais revenus, rapidement

C’est l’attraction commerciale qui frappe. Prime Intellect tourne à plus de 100 millions de dollars de revenus annualisés en moins d’un an, avec environ 6 000 clients, dont Ramp et Zapier. Ramp a utilisé la pile pour entraîner par RL un sous-agent de tableur baptisé « Fast Ask », que son co-CEO Karim Atiyeh a décrit comme ayant « battu les modèles de pointe en matière de précision, tout en fonctionnant plus rapidement et pour une fraction du coût ». David Katz, de Radical, a déclaré que l’équipe « opère à la frontière de manière abordable ».

Du décentralisé au souverain

Fondée en 2024 par Weisser et Johannes Hagemann, Prime Intellect s’est imposée avec des sessions d’entraînement décentralisées — INTELLECT-1 (10B, entraîné sur trois continents fin 2024) et INTELLECT-2 (32B, apprentissage par renforcement décentralisé, 2025). Fait notable, son modèle ouvert le plus récent, le 106B INTELLECT-3, n’a pas été entraîné sur un réseau sans autorisation mais sur un cluster conventionnel de 512 Nvidia H200. Associé à une série A menée par des fabricants de puces, ce virage signale un passage du récit d’« IA décentralisée » teinté de crypto vers une « IA d’entreprise souveraine ». Les financements antérieurs comprennent un tour de 15 millions de dollars mené par Founders Fund et un amorçage de 5,5 millions de dollars.

Le pari

Les nouveaux fonds serviront à accroître les capacités de calcul, à développer des agents à horizon plus long et à bâtir une infrastructure d’apprentissage continu — la plomberie dont ont besoin les entreprises qui veulent posséder pleinement leurs modèles.