De 8 à 16 milliards de dollars en sept mois : l'ascension financière de fal

Deux levées totalisant 1,65 milliard de dollars portent la valorisation de fal à 16 milliards. La plateforme veut accélérer la génération d'images et de vidéos.

Seize milliards de dollars de valorisation, contre huit milliards sept mois plus tôt. La plateforme américaine fal, spécialisée dans l'exécution de modèles génératifs d'images, de vidéos et d'audio, vient de boucler une levée de fonds de 1,3 milliard de dollars. Cette série F, menée par Bessemer Venture Partners, succède à un financement de 350 millions de dollars réalisé en avril sous la direction de Sequoia Capital. Les deux opérations représentent 1,65 milliard de dollars et placent l'entreprise parmi les acteurs les mieux financés de l'infrastructure d'intelligence artificielle générative.

Les montants et les valorisations ont été rapportés par Bloomberg et repris par TechCrunch. Dans sa communication officielle, la société confirme les deux tours de financement, sans en détailler les conditions financières. NVIDIA participe à la série F en qualité d'investisseur stratégique, aux côtés de Sound Ventures, HOF Capital et T. Rowe Price, selon les informations de Bloomberg. Cette nouvelle injection de capitaux doit principalement renforcer les capacités informatiques de fal et accompagner ses travaux de recherche sur les modèles génératifs. Une croissance qui se heurte à la capacité de calcul

Fondée en 2021 par Burkay Gur et Gorkem Yurtseven, fal s'est développée autour d'une infrastructure permettant aux développeurs et aux entreprises d'exécuter des modèles génératifs sans gérer directement les serveurs nécessaires. Sa plateforme rassemble des milliers de modèles accessibles depuis une interface de programmation commune, avec une facturation liée à leur utilisation.

Cette activité repose sur l'inférence, autrement dit l'exécution d'un modèle déjà entraîné pour produire un résultat. Contrairement aux modèles de langage, qui génèrent progressivement des tokens, les systèmes de création visuelle mobilisent souvent plusieurs étapes de calcul pour produire ou modifier une image ou une séquence vidéo. Leurs besoins en mémoire, en puissance de traitement et en temps d'exécution peuvent varier considérablement selon les modèles et les formats demandés.

L'expansion rapide de ces usages impose donc de disposer d'une infrastructure capable d'absorber des volumes importants de requêtes. Burkay Gur a expliqué à Bloomberg que l'entreprise avait dû limiter certaines utilisations pendant l'été, faute de capacités suffisantes pour répondre à la demande. Le financement doit précisément aider à acquérir davantage de ressources informatiques et à renforcer une équipe qui compte environ 185 collaborateurs.

Selon les mêmes informations, le chiffre d'affaires annualisé de fal aurait dépassé 800 millions de dollars au cours de l'année. Ce montant correspond à une extrapolation du rythme de revenus observé sur une période donnée, et non à un chiffre d'affaires annuel effectivement encaissé. Il reste également distinct de la rentabilité, dans une activité où l'achat ou la location de puissance informatique représente une dépense importante. De l'hébergement à l'amélioration des modèles

La stratégie de fal évolue parallèlement à son infrastructure. Longtemps concentrée sur la distribution et l'exécution des modèles développés par d'autres laboratoires, l'entreprise travaille désormais directement sur leur amélioration après entraînement, en collaboration avec leurs concepteurs.

Cette évolution s'est concrétisée avec H3 Max, une version adaptée du modèle vidéo de MiniMax, puis avec FLUX 3 Max, développé avec Black Forest Labs. L'objectif consiste à améliorer conjointement la qualité des résultats et la vitesse à laquelle ils sont produits, plutôt que de traiter ces deux dimensions séparément.

Sur FLUX 3 Max, les mesures publiées par fal font état d'une génération vidéo de dix secondes réalisée en 12,45 secondes, contre 126,44 secondes pour FLUX 3 dans le protocole retenu. Le modèle obtient également un score de 1 139 Elo dans une évaluation préliminaire de génération vidéo à partir d'images, contre 1 089 pour sa version d'origine. Ces résultats illustrent les gains revendiqués par le fournisseur, sans établir une supériorité générale sur tous les formats, matériels et conditions de production.

Ce travail rapproche fal des laboratoires qui développent les modèles qu'elle distribue. Dans son analyse de l'investissement, Bessemer indique que les entreprises peuvent désormais commander des versions spécialement adaptées de modèles, disponibles exclusivement sur l'infrastructure de fal. Les conditions de propriété, de portabilité et de commercialisation de ces versions personnalisées ne sont toutefois pas détaillées. Une infrastructure déjà utilisée dans les chaînes de production

Les clients professionnels constituent un autre axe de développement. Studios de divertissement, agences publicitaires, plateformes de commerce électronique et éditeurs de jeux vidéo intègrent progressivement la génération d'images, de vidéos et d'audio dans leurs processus de production.

La société avait déjà annoncé en mai un partenariat stratégique avec Amazon Web Services pour soutenir cette croissance. Elle revendiquait alors plus de 2,5 millions de développeurs utilisant sa plateforme et citait Amazon MGM Studios, Canva et Adobe parmi les entreprises exécutant des charges de production sur son infrastructure. L'accord avec AWS vise notamment à améliorer la disponibilité des ressources informatiques et la capacité à répondre aux variations de demande.

Pour les entreprises clientes, l'enjeu ne se limite pas au choix d'un modèle performant. Une même production peut nécessiter plusieurs systèmes successifs pour générer, modifier, améliorer ou assembler différents médias. L'accès à ces modèles depuis une infrastructure commune réduit les opérations d'intégration, mais crée aussi une dépendance à la disponibilité, aux tarifs et aux conditions techniques du fournisseur.

Ce positionnement place fal face à d'autres spécialistes de l'inférence, dont Fireworks AI, Baseten et Modal, ainsi qu'aux grands fournisseurs de cloud. La concurrence porte autant sur les