Une startup a levé 12 millions de dollars en seed pour développer un système d'exploitation IA destiné aux entreprises. Son objectif : transformer les logiciels d'entreprise traditionnels en interfaces conversationnelles pilotées par des prompts, simplifiant radicalement l'expérience utilisateur.
Coinbase s'empresse de construire l'infrastructure permettant aux agents IA d'effectuer des paiements autonomes, ciblant un marché encore embryonnaire qui pourrait devenir un champ de bataille pour les acteurs du paiement. Coinbase et Zerohash, une startup spécialisée en infrastructure crypto, sont en compétition pour émettre un nouveau stablecoin destiné à Cloudflare, dont le lancement est prévu cette année. L'enjeu est stratégique : le gagnant verrait son stablecoin au cœur du trafic des agents IA, grâce au rôle central de Cloudflare dans la gestion du trafic web et la cybersécurité.
Nscale, jeune entreprise dirigée par Josh Payne (ancien mineur de charbon), a levé 2 milliards de dollars à une valorisation de 14,6 milliards, nommé Sheryl Sandberg et Nick Clegg à son conseil d'administration, et signé une lettre d'intention pour fournir 1,35 GW de puissance de calcul à Microsoft. La société prévoit d'acquérir American Intelligence & Power pour développer ce qui pourrait devenir le plus grand complexe de data centers des États-Unis en Virginie-Occidentale, avec 8 GW de capacité planifiés d'ici 2031. Nscale table sur une croissance de revenus de 1,5 milliard à 30 milliards de dollars entre 2025 et 2027, soutenue par des investissements de Nvidia et des partenariats avec Dell.
Mastercard a développé un grand modèle tabulaire (LTM) entraîné sur des milliards de transactions par carte bancaire pour détecter la fraude et renforcer la sécurité des paiements numériques. Contrairement aux LLM, ce modèle analyse les relations entre champs de tableaux multidimensionnels (montants, localisation marchands, incidents de fraude, etc.) sans données personnelles, réduisant ainsi les risques liés à la vie privée. Déployé en cybersécurité avec l'appui de Nvidia et Databricks, il améliore déjà la détection des anomalies, notamment sur les achats à haute valeur et faible fréquence.
