Netris ha raccolto 15 milioni di dollari in un round Series A guidato da Andreessen Horowitz, con l'obiettivo di spingere una piattaforma pensata per far entrare più' rapidamente in produzione le neocloud dedicate all'intelligenza artificiale. Il nodo è molto concreto: costruire un data center per servizi cloud AI non significa solo procurarsi GPU, switch di rete e storage, ma anche configurarli, renderli operativi e adattarli alle esigenze di clienti diversi.
Nel mercato nato attorno al boom dell'AI, la corsa alle infrastrutture ha moltiplicato gli operatori che vogliono offrire capacità' di calcolo per training e inference. Ma preparare un data center per fornire servizi cloud può' richiedere mesi di lavoro. Ogni ritardo pesa sui conti, perché' le GPU acquistate o installate restano inattive mentre l'operatore non è' ancora pronto a vendere capacità' computazionale.
La proposta di Netris è automatizzare una parte critica di questo processo. La società' sviluppa software che gira sugli switch di rete e una piattaforma collegata agli switch per automatizzare setup, configurazione e operazioni. Il sistema offre anche network abstraction, così' da modificare le configurazioni hardware quando necessario, e isolamento di server e risorse a livello hardware, una condizione essenziale per gestire la multi-tenancy e servire più' clienti sulla stessa infrastruttura.
Il problema non è' nuovo per i grandi operatori infrastrutturali. Gruppi come Equinix, NTT, Digital Realty, Oracle, Microsoft, AWS e Google hanno affrontato negli anni configurazione di rete, automazione e multi-tenancy costruendo internamente competenze e strumenti. Le neocloud più' piccole, invece, raramente possono contare su eserciti di ingegneri o su piattaforme proprietarie mature, pur dovendo sostenere livelli di complessita' simili.
Il fondatore e CEO Alex Saroyan descrive il punto dal lato operativo: un gestore di cluster GPU deve cambiare configurazioni su ogni collegamento, ogni giorno. Nei data center tradizionali, ha spiegato, queste attività' venivano gestite con tecnologie di software-defined networking, ma per l'AI il solo software non basta, perché' il traffico è molto elevato e tutto deve essere accelerato via hardware. La promessa di Netris è offrire un approccio simile all'SDN, ma completamente hardware accelerated.
Saroyan ha anche precisato che la piattaforma è vendor-agnostic e compatibile con apparati e standard di rete usati nei data center, sia per server basati su NVIDIA sia per quelli basati su AMD. Il posizionamento ha già' prodotto adozione: Netris è attiva in oltre 35 cluster GPU nel mondo, per circa un milione di GPU complessive, gestite da clienti e operatori come Lightning AI, Foxconn, Visionbay, Hewlett Packard Enterprise, TensorWave e Telus.
Un dettaglio controintuitivo, in un mercato dominato dal lessico dell'intelligenza artificiale, è che Netris non usa AI per eseguire queste funzioni. Saroyan ha spiegato che la società' impiega algoritmi sviluppati in precedenza per automazione e operations: nel modificare migliaia di configurazioni di switch, il valore non è' la creativita' ma la ripetibilita'. L'AI, nella sua lettura, può' essere utile per attività' creative, mentre l'infrastruttura di rete richiede procedure persistenti e deterministiche.
Con il nuovo capitale, Netris punta ad assumere più' ingegneri e personale commerciale, estendere il supporto a nuovi fornitori hardware e aggiungere funzionalità' al proprio algoritmo. Nel board entra Guido Appenzeller, partner di a16z. Per le imprese che acquistano o usano capacità' di calcolo AI, il tema resta la disponibilità' effettiva dell'infrastruttura: meno tempo tra installazione e go-live significa cluster utilizzabili prima, servizi più' rapidi da attivare e minore capitale immobilizzato in hardware non ancora produttivo.