Sarvam annonce un modèle d'IA à mille milliards de paramètres et un service d'inférence hébergé en Inde
La startup indienne Sarvam a annoncé la construction d'un modèle d'IA à plus de mille milliards de paramètres en Inde et le lancement d'une plateforme d'inférence hébergée localement.

La startup spécialisée dans l'IA, Sarvam, a dévoilé sa feuille de route produit la plus ambitieuse à ce jour, annonçant son intention de construire en Inde un modèle d'IA de pointe comptant plus de mille milliards de paramètres. Parallèlement, l'entreprise lance une plateforme d'inférence hébergée localement, dans le but de créer une pile technologique IA complète couvrant les modèles, l'infrastructure et les logiciels d'entreprise.
Basée à Bengaluru, la startup a fait ces annonces lors de sa première conférence développeur, Epoch 2026. L'événement a également été marqué par le lancement de plusieurs nouveautés dans les domaines de l'IA agentive, de la parole, de la vision et de la productivité professionnelle.
« Nous sommes très heureux d'annoncer que nous construisons un modèle avec plus de mille milliards de paramètres ici même en Inde. Nous les développons à partir de zéro pour être compétitifs en codage, en cybersécurité, en simulation, en science et plus encore », a déclaré Pratyush Kumar, cofondateur de Sarvam, lors de la conférence. Aucun calendrier précis pour le lancement du modèle n'a été communiqué.
Sarvam a également annoncé l'ouverture d'un bureau à San Francisco et la nomination de Devendra Singh Chaplot, qui a fait partie des équipes fondatrices de Mistral AI et Thinking Machines Lab, au poste de conseiller.
Parmi les lancements clés figure Sarvam Inference, une plateforme qui sert des modèles d'IA open source de pointe en utilisant une infrastructure hébergée en Inde. Le service prend actuellement en charge le propre modèle de Sarvam de 105 milliards de paramètres, ainsi que des modèles ouverts tels que GLM 5.2 et Gemma 4. Sarvam a indiqué que cette plateforme vise à aider les développeurs et les entreprises à accéder à des modèles d'IA tout en garantissant que les charges de travail d'inférence restent en Inde, répondant ainsi aux exigences croissantes en matière de résidence des données.