Cerebras

Le 21 septembre 2026, l'éditeur belge de sécurité Aikido a présenté Altar-1, son premier modèle à poids ouverts, conçu pour tourner dans l'infrastructure du client, y compris coupée d'Internet. Altar-1 part de GLM-5.3 de Z.ai, modèle à mélange d'experts de 753 milliards de paramètres, déjà quantifié en INT4 à 488 Go, et supprime 88 des 256 experts de chaque couche selon la méthode REAP de Cerebras : 504 milliards de paramètres et 328 Go de poids, servis sur quatre GPU H200 avec vLLM. Aikido l'a déployé sur sa flotte de boîtiers de test d'intrusion, où il a signalé une vulnérabilité critique chez un client. Sur un jeu interne de 32 vulnérabilités réelles réparties dans 30 dépôts, Altar-1 obtient 60,4 % de rappel moyen par passe et retrouve 23 vulnérabilités au moins une fois, contre 61,5 % et 23 pour la base quantifiée et 65,6 % et 25 pour GLM-5.3 en pleine précision.

Le 4 septembre 2026, Gimlet Labs a annoncé une série B de 300 millions de dollars menée par Andreessen Horowitz, rejointe notamment par Sapphire Ventures, Arm, M12, Menlo Ventures et Factory. Selon le communiqué, la valorisation atteint 3 milliards de dollars et le total levé 392 millions, cinq mois après une série A de 80 millions. La société construit un cloud d’inférence hétérogène, proposé sur son propre cloud ou en service managé chez le client : son logiciel désagrège chaque modèle pour exécuter chaque phase de l’inférence sur le silicium le plus adapté, GPU, accélérateurs à mémoire proche du calcul, architectures à flot de données ou CPU, avec des puces de NVIDIA, AMD, Intel, Arm, Cerebras et d-Matrix. Gimlet revendique des gains de 3 à 10 fois sur les charges frontière et dit avoir, depuis mars, engrangé des milliards de dollars de revenus contractés et des gigawatts de pipeline, avec une montée vers des centaines de mégawatts de capacité gérée.

Le 4 septembre 2026, neuf chercheurs de Cerebras Systems et de la MBZUAI ont publié sur arXiv une étude qui plaide pour réintroduire le layer dropout dans les recettes de pré-entraînement des grands modèles de langage, d'où il avait disparu. Avec une distribution des couches, un calendrier et des hyperparamètres d'optimiseur ajustés, la perte est plus basse à FLOPs d'entraînement égaux, et une perte de validation équivalente s'obtient en économisant jusqu'à 25 % des FLOPs pour un nombre d'étapes donné. Le mécanisme autorise ensuite sortie anticipée, saut de couches et décodage auto-spéculatif, pour une accélération de l'inférence allant jusqu'à 1,5 fois avec une perte de précision négligeable. Les conclusions reposent sur plus de 2 400 expériences, sur des modèles de 271 millions à 8,2 milliards de paramètres et des jeux de données jusqu'à 160 milliards de tokens, tous pré-entraînés sur des systèmes Cerebras CS-3.

Le 3 septembre 2026, depuis Abou Dabi, l'Institute of Foundation Models (IFM) a publié K2 Horizon, une série de six modèles de fondation diffusés avec leurs poids, leur code, leurs données d'entraînement et la méthodologie suivie, sous licence Apache 2.0. Quatre modèles denses couvrent 0,9, 3,7, 7 et 32 milliards de paramètres ; deux modèles épars affichent 36 milliards de paramètres dont 4 actifs, et 375 milliards dont 23 actifs. Eric Xing, fondateur de l'institut et président de l'université MBZUAI, justifie ce choix par la reproductibilité scientifique : publier les seuls poids ne permet selon lui ni de suivre la méthode ni de refaire le résultat. La distribution passe par Hugging Face, vLLM et SGLang, avec Compass, Cerebras, AWS et Nebius comme partenaires d'inférence. L'IFM a été lancé en mai 2025 par MBZUAI et opère depuis Abou Dabi, la Silicon Valley et Paris.

Le 1er septembre 2026, Cerebras Systems et Compute Nordic Finland ont annoncé la construction d'un centre de données dédié à l'IA à Mikkeli, dans la région finlandaise de Savonie du Sud. L'accord repose sur des contrats de service de sept ans à déploiement échelonné, que Pyry Virrantaus, directeur général de Compute Nordic Finland, présente comme « un déploiement par phases contractuellement engagé » et non un pari spéculatif sur la demande future. Andrew Feldman, cofondateur et directeur général de Cerebras, y voit une architecture conçue pour « tirer davantage d'IA utile de chaque mégawatt déployé ». Le site prévoit un refroidissement en boucle fermée avec recirculation de l'eau et récupération de la chaleur fatale. En s'appuyant sur l'étude de marché Ramboll de septembre 2025, le communiqué estime l'investissement entre 1,0 et 1,7 milliard d'euros à pleine échelle, avec 80 à 250 emplois permanents directs et 0,8 à 2,5 millions d'euros de taxe foncière annuelle. La capacité informatique contractualisée montera de 50 MW, tranche déjà en chantier, à 80 MW puis 165 MW.