Nvidia включилась в Series B раунд индийского стартапа Simplismart на $14 млн — ставка на софт, который позволяет компаниям запускать AI-модели с меньшей нагрузкой на железо. Раунд возглавила Dallas Venture Capital, участвовали также Accel, Shastra VC и Micromax. Стартап оценили в $100 млн.

На первый взгляд это выглядит как странный ход: Nvidia — монополист на рынке AI-чипов — финансирует технологию, которая сокращает потребление GPU. На самом деле в этом нет противоречия. Как объясняет соучредитель Simplismart Амританшу Джайн, оптимизация инференса делает hardware более привлекательным для клиентов, снижает барьер входа и расширяет рынок AI-приложений в целом — что увеличивает общий спрос на вычислительные мощности.

Суть Simplismart в том, что софт сидит между моделью и инфраструктурой, автоматически подстраивая развёртывание под конкретные требования: баланс между скоростью отклика, пропускной способностью и потреблением ресурсов. Вместо того чтобы компании вручную манипулировали конфигурациями для каждого случая, Simplismart это автоматизирует. Платформа работает как на облачной инфраструктуре, так и на собственных серверах, позволяет облачным провайдерам строить собственные AI-инференс-сервисы.

В портфеле Simplismart уже работают известные имена: AI-платформа InVideo сократила расходы на GPU-serving на 56%, HeyGen и Higgsfield работают над оптимизацией видео-генерации, индийский облачный провайдер Yotta использует софт Simplismart для своего serverless AI-сервиса. За последние полгода годовой run rate Simplismart вырос в 14 раз и достиг восьмизначной суммы — хотя больше половины дохода уже идёт из США, несмотря на то что основная масса клиентов в Индии.

Simplismart конкурирует на густо забитом рынке инференс-софта — против встроенных инструментов самой Nvidia, облачных гигантов (AWS, Google Cloud, Azure) и растущего числа стартапов, которые нюхом почувствовали спрос. Но у Simplismart есть своя ниша: компании с жёсткими требованиями к SLA и TCO (сроки отклика, надёжность, затраты). Конкуренты часто предлагают готовые наборы быстро/дёшево, Simplismart же ищет индивидуальный баланс для каждого клиента.

Стартап основали в 2022 году бывший инженер Oracle Амританшу Джайн и бывший инженер Google Деванш Гхатак — познакомились в BITS Pilani, вместе строили ML-системы в крупных компаниях. Сейчас Simplismart нанял 58 сотрудников и планирует расширять присутствие в США, набирать команду, развивать софт.

Для российского бизнеса история актуальна: любой, кто крутит AI-сервисы — от генерации контента до видео, от обработки данных до персональных assistants — рано или поздно натыкается на проблему масштабирования инференса. Решения типа Simplismart позволяют снизить операционные расходы на железо, что критично, когда GPU стоят дорого и поставляются с задержками. В России это может быть актуально для облачных провайдеров (как тот же Yotta у индийцев), для стартапов в ИИ-контенте и аналитике, для корпоративных систем. Локальные аналоги пока не видны, поэтому интеграция глобальных решений остаётся главным путём.