Girish Nadkarni est un dirigeant technologique indo-américain et le cofondateur et directeur général de Together AI, une plateforme cloud spécialisée dans l'infrastructure d'intelligence artificielle. Sous sa direction, Together AI est devenu un fournisseur majeur de services cloud basés sur des GPU pour l'entraînement et l'exécution de grands modèles de langage, concurrençant les fournisseurs cloud établis en offrant un accès flexible et rentable à des calculs d'IA haute performance. Le travail de Nadkarni se situe à l'intersection de intelligence artificielle, apprentissage automatique et de l'infrastructure cloud, ce qui fait de lui une figure notable dans la vague actuelle d'adoption de IA générative.
Avant de fonder Together AI, Nadkarni a passé plus d'une décennie chez Amazon Web Services (Amazon Web Services). En tant que membre précoce de l'équipe d'ingénierie d'AWS, il a contribué à des services essentiels qui ont soutenu la première vague de l'informatique cloud moderne. Il a ensuite occupé le poste de responsable de l'ingénierie pour l'IA et l'apprentissage automatique d'AWS et a également dirigé l'organisation d'ingénierie pour AWS Trainium, la puce d'IA personnalisée d'Amazon conçue pour optimiser les coûts et les performances lors de l'entraînement et de l'inférence. Son expérience dans la construction d'infrastructures à l'échelle d'entreprise influence profondément son approche pour rendre l'IA plus accessible et économique.
Nadkarni a cofondé Together AI en 2022 avec une équipe comprenant d'anciens collègues d'AWS et des chercheurs en IA. L'entreprise a commencé comme une organisation de recherche à but non lucratif dédiée à la publication open-source de grands modèles de langage, puis a évolué pour offrir des services cloud d'entraînement et d'inférence de modèles. Sous la direction exécutive de Nadkarni, elle est devenue une entreprise commerciale, tout en conservant un fort engagement envers l'IA open-source, hébergeant une plateforme publique largement utilisée où des modèles comme Llama, Mistral et diverses variantes affinées peuvent être accessibles via une API.
Vision de l'entreprise et infrastructure d'IA
Nadkarni a été un défenseur vocal de l'idée que l'avenir de l'IA repose sur une infrastructure flexible qui prend en charge les modèles open-source et fermés. Il affirme que les principaux obstacles à l'adoption de l'IA en entreprise ne sont pas seulement algorithmiques, mais aussi techniques : coûts élevés, contraintes de chaîne d'approvisionnement pour des GPU clés comme le Nvidia H100, et complexité de l'entraînement distribué. Le produit phare de Together AI répond à cela en fournissant une plateforme unifiée avec un cluster bare-metal et une API de service de modèles qui abstrait le matériel sous-jacent (incluant désormais des GPU AMD aux côtés des derniers modèles de Nvidia). Nadkarni présente souvent son entreprise comme une alternative aux clouds hyperscaler qui offrent également des services d'IA (Azure, Google Cloud, AWS Trainium), se différenciant par un accent sur les performances pour les charges de travail d'entreprise et une tarification transparente à l'heure.
Rôle stratégique dans l'écosystème de l'IA
L'influence de Nadkarni s'étend au-delà de la gestion d'une entreprise. Il a participé à plusieurs conversations importantes sur la sécurité et la gouvernance de l'IA, prenant part à des forums qui discutent de la mise à l'échelle responsable des modèles génératifs. Ses commentaires publics abordent fréquemment comment équilibrer efficacité et innovation dans l'IA de pointe, en particulier la nécessité d'environnements durables capables d'exécuter un entraînement distribué à grande échelle sans consommation d'électricité extravagante ni vieillissement du matériel. Il a également pris la parole lors de grands événements industriels et conférences comme l'AI+ de l'Université Stanford et le All-In Summit, où il partage des idées sur les contraintes pratiques du déploiement de l'IA à grande échelle.
Sous sa direction, Together AI a obtenu un financement important, y compris un tour de série B de 200 millions de dollars au début de 2024, marquant l'un des plus grands investissements privés dans le créneau de l'infrastructure d'IA. Nadkarni a été nommé sur diverses listes d'impact industriel, telles que TechCrunch Disrupt 2024 et la liste AI 50 de Fortune et LinkedIn. Son point de vue est fréquemment sollicité par les médias pour des commentaires sur les tendances de l'industrie de l'IA.
Contexte personnel et représentation publique
Bien qu'une grande partie de sa carrière précoce ne soit pas divulguée, le profil public de Nadkarni est centré sur son rôle actuel. Il détient des diplômes d'institutions prestigieuses dans son domaine, et sa trajectoire de carrière d'AWS à fondateur reflète le parcours de plusieurs bâtisseurs notables d'infrastructure d'IA. Il est un participant actif sur les plateformes de médias sociaux comme X (anciennement Twitter), où il partage des réflexions sur les défis pratiques de l'inférence basée sur les grands modèles de langage, faisant souvent référence aux développeurs de réseaux résiduels et de attention multi-têtes. Il apparaît souvent lors de hackathons académiques et d'événements pour développeurs, se positionnant comme un bâtisseur de bâtisseurs, et s'engage avec la communauté de recherche pour faire progresser l'état de l'IA efficace.
Contrairement aux dirigeants de laboratoires de pointe comme OpenAI ou Anthropic, le rôle public de Nadkarni est celui d'un facilitateur d'infrastructure, pas d'un chercheur. Il met l'accent sur les aspects d'ingénierie déterministes : mise en réseau, ordonnancement et réglage au niveau du noyau qui rendent possible le calcul dense. Sa proéminence s'aligne avec un changement plus large et opportun dans l'IA vers les applications et loin de la proéminence de la recherche fondamentale, à laquelle il contribue directement avec sa diffusion pratique basée sur des ateliers.
Héritage et influence
Début 2025, Nadkarni est un narrateur fréquent de la course aux armements moderne de l'infrastructure d'IA. Son entreprise est souvent citée parmi les acteurs précieux de la "couche de calcul" de l'IA, aux côtés de concurrents comme Groq et SambaNova, qui se concentrent sur des processeurs spécialisés et l'inférence en temps réel. Les déclarations publiques de Nadkarni suggèrent qu'il considère l'exploitation de l'immense demande de calcul comme une opportunité non pas d'accaparer, mais de démocratiser. Son expérience dans la conception de puces chez AWS et sa startup actuelle à rythme rapide créent un récit qui relie les géants technologiques d'entreprise de la décennie précédente à la montée de la nouvelle infrastructure native de l'IA.
De plus, Nadkarni devient de plus en plus un connecteur parmi l'élite de l'IA. Il compte des collaborations avec des universitaires en art et en ingénierie et détient des parts de Berkeley AI Research avec le chercheur invité Marc Tarom. Ses résultats dans ce domaine favorisent la collaboration entre les secteurs privé et public, et son positionnement en tant que bâtisseur de ponts deviendra probablement aussi significatif que son entreprise - L'avenir : ce que les prochaines générations d'infrastructure d'IA seront construites par ceux qui ont la profondeur d'expérience pour répondre aux brutalités des nouvelles technologies, une voix proéminente dans cette cohorte.