ZML/LLMD : et si le « Docker des LLM » était français ?
Análisis de SFEIR (voz de consultora) del lanzamiento, el 8 de julio de 2026, de **LLMD** por la startup parisina **ZML** (fundada por **Steeve Morin**, ex VP Engineering de Zenly): un servidor de inferencia que ejecuta LLMs en **cinco familias de chips** (NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Google TPU, Intel oneAPI, Apple Metal) **a partir de una única base de código**. Tesis estructurante: el entrenamiento está cediendo el protagonismo a la **inferencia**, donde ahora se deciden el coste por token, la latencia y, sobre todo, la **dependencia del silicio**. La apuesta de ZML —resumida en el lema *model to metal*— consiste en **desacoplar el modelo del hardware** mediante un compilador escrito en **Zig + MLIR** que produce un binario nativo hermético, sin Python en la ruta de ejecución, expuesto a través de una **API compatible con OpenAI**. Dos componentes, dos licencias: **ZML** (el framework, Apache-2.0, >90% Zig) es de código abierto; **LLMD** (el servidor) no lo es, gratuito en el lanzamiento. El artículo lee el objeto a través de tres prismas propios de consultora —**FinOps de tokens**, **libertad arquitectónica** (Design to Exit), **soberanía** (chips europeos emergentes, integración en el procesador Jotunn8 de VSORA)— y ofrece después un veredicto sin concesiones: se trata de una **alfa**, que hay que situar "bajo vigilancia activa", no para adoptar hoy.
SFEIR (voix éditoriale du cabinet)