La startup statunitense Descartes sta emergendo rapidamente come uno dei nuovi attori più strategici dell’infrastruttura AI grazie a un approccio focalizzato sull’astrazione hardware e sull’ottimizzazione cross-chip dei modelli di intelligenza artificiale. L’azienda ha raccolto 300 milioni di dollari in un nuovo round guidato da Radical Ventures, con la partecipazione di investitori di alto profilo come NVIDIA, Andrej Karpathy, Michael Eisner e la famiglia Yamauchi, storicamente legata a Nintendo. Dopo il round, la valutazione della società si avvicina ai 4 miliardi di dollari.
Fondata nel 2023 dai fratelli israeliani Dean e Orian Reitersdorf insieme a Moshe Shalev, Descartes si era inizialmente distinta nel segmento dei “world model”, sviluppando piattaforme come Oasis e Lucy capaci di generare ambienti tridimensionali interattivi in tempo reale tramite AI generativa video. Questi sistemi trovano applicazione in videogiochi, simulazioni fisiche, robotica, e-commerce immersivo e ambienti virtuali per streaming e intrattenimento. Tra i principali clienti figura Amazon, che utilizza la tecnologia Descartes all’interno di Twitch, delle attività e-commerce e delle produzioni media, integrandola con l’infrastruttura hardware basata sui chip AI Trainium.
L’elemento più rilevante della strategia aziendale è però DOS (Descartes Optimization Stack), un layer software progettato per consentire ai modelli AI di funzionare e scalare in modo efficiente su architetture hardware differenti. Nel mercato attuale, l’ecosistema AI è frammentato tra GPU NVIDIA, TPU di Google, chip Trainium di Amazon e acceleratori proprietari sviluppati da hyperscaler e startup. Ogni piattaforma richiede normalmente librerie, toolchain e ottimizzazioni specifiche, creando forti lock-in tecnologici e costi elevati di migrazione.
DOS punta a eliminare questa rigidità infrastrutturale, introducendo un livello di compatibilità e ottimizzazione capace di ridurre drasticamente il lavoro necessario per spostare workload AI da un’architettura all’altra. Secondo l’azienda, il trasferimento di modelli su hardware differenti rappresenta oggi uno dei costi più elevati per le aziende AI enterprise, con contratti che possono raggiungere centinaia di milioni di dollari solo per l’adattamento software e l’ottimizzazione inferenziale.
Contestualmente al nuovo round, Descartes ha presentato DOS 2.0, piattaforma di nuova generazione focalizzata su inferenza AI ad alte prestazioni e world model real-time. La nuova versione dichiara throughput superiori a 1.600 token al secondo nei workload agentici e oltre 100 FPS nelle simulazioni world model distribuite su hardware eterogeneo. Si tratta di numeri particolarmente rilevanti in un momento in cui il mercato si sta spostando rapidamente verso agenti AI persistenti, ambienti simulativi interattivi e generazione video in tempo reale.
L’aspetto più interessante dell’operazione rimane probabilmente la partecipazione stessa di NVIDIA all’investimento. Pur controllando la quasi totalità del mercato delle GPU AI, l’azienda ha deciso di sostenere economicamente una tecnologia che semplifica concretamente l’utilizzo di hardware concorrente. Questo viene interpretato dal settore come un segnale strategico: la priorità non è più soltanto proteggere il singolo chip, ma accelerare l’espansione complessiva dell’ecosistema AI globale, evitando che la carenza di capacità computazionale rallenti l’adozione dei modelli avanzati.
Per le aziende AI enterprise, piattaforme come DOS potrebbero diventare fondamentali nei prossimi anni perché consentono di sfruttare infrastrutture multi-vendor, ridurre la dipendenza da singoli fornitori hardware e mantenere continuità operativa anche durante periodi di scarsità di GPU. In un contesto in cui la domanda computazionale cresce più rapidamente della produzione di acceleratori AI, la capacità di astrarre l’hardware sta iniziando a trasformarsi in uno dei principali vantaggi competitivi dell’intero settore.