LinkedIn évite chaque mois des dizaines de milliers d’heures GPU d’indisponibilité ; les nouvelles innovations de TorchPass permettent de préserver la progression des charges de travail d’IA sans modification du code et d’accélérer l’apprentissage par renforcement.

PALO ALTO, Californie, 5 octobre 2026 — Clockwork.io, dont le logiciel de tolérance aux pannes permet de maintenir le fonctionnement des charges de travail liées à la formation de l’IA, à l’apprentissage par renforcement et à l’inférence même en cas de défaillance de l’infrastructure, annonce aujourd’hui une nouvelle levée de fonds de 31 millions de dollars, des déploiements en production chez LinkedIn et Together AI, ainsi qu’une adoption élargie par WhiteFiber.

L’entreprise a également présenté deux nouvelles fonctionnalités pour sa solution TorchPass, chacune permettant de capturer l’état d’une tâche d’IA distribuée en cours d’exécution. Les instantanés de plateformes multi-nœuds, une première dans le secteur de l’apprentissage automatique, permettent de sauvegarder l’intégralité d’un travail en cours d’exécution sur l’ensemble des nœuds sans modifier le code d’apprentissage, et de le conserver en vue d’une restauration. Des points de contrôle rapides et asynchrones de l’application, effectués en arrière-plan pendant l’exécution de la tâche, accélèrent l’apprentissage par renforcement. Ils transmettent les poids actualisés du modèle aux répliques d’inférence qui génèrent les rollouts (les exemples à partir desquels le modèle apprend), ce qui permet à ces répliques de passer moins de temps à attendre ou à travailler à partir d’un modèle obsolète.

La tolérance aux pannes est désormais une exigence incontournable pour l’IA à grande échelle

Les charges de travail d’IA distribuées à grande échelle peuvent s’étendre sur des milliers de GPU qui doivent rester synchronisés : un seul GPU défaillant, une connexion interrompue ou un serveur figé peuvent paralyser l’ensemble du traitement. Meta a signalé des interruptions imprévues, à raison d’environ une toutes les trois heures en moyenne, au cours d’une période de 54 jours consacrée à la formation de Llama 3 sur 16 384 GPU.

La solution habituelle consiste à recharger un point de contrôle, c’est-à-dire une copie enregistrée de l’avancement de la tâche. La récupération peut prendre jusqu’à 90 minutes, met les GPU en bon état en attente et nécessite que la tâche répète le travail effectué depuis ce point de contrôle. Les clients paient pour des GPU inutilisés et des calculs répétés, et les modèles mettent plus de temps à s’exécuter. À mesure que le nombre de tâches augmente, chaque redémarrage compromet davantage le temps de calcul alloué au GPU.

À cette échelle, garantir la continuité des opérations utiles malgré les pannes est une exigence fondamentale de l’infrastructure. Clockwork.io y répond grâce à une suite de solutions de tolérance aux pannes que les équipes chargées de la plateforme déploient comme une couche intermédiaire entre le matériel et la charge de travail. LinkPass redirige le trafic en contournant une liaison défaillante, de sorte que la tâche ne détecte jamais la panne. TorchPass transfère les tâches d’un GPU défaillant vers un GPU en bon état, ce qui permet de poursuivre l’entraînement au lieu de revenir en arrière. Les deux sont en cours de production. Les nouveaux instantanés de la plateforme TorchPass, annoncés aujourd’hui, permettent de capturer l’état d’une tâche distribuée en cours d’exécution, afin que l’ensemble de la tâche puisse être restauré lorsqu’une défaillance est trop importante pour être contournée.

« Les échecs sont inévitables à l’échelle de l’IA. On ne devrait pas perdre des heures de travail productives à cause d’eux », déclare Suresh Vasudevan, CEO de Clockwork.io. « La tolérance aux pannes est un multiplicateur de débit effectif : cela permet aux cartes graphiques de continuer à effectuer des tâches utiles au lieu d’attendre la récupération des données ou de répéter des opérations déjà effectuées. Nous avons développé notre logiciel en collaboration avec des entreprises et des fournisseurs de services cloud qui exploitent certains des plus grands parcs de GPU ; il est donc capable de gérer les pannes auxquelles ils sont réellement confrontés. Cette protection fait partie intégrante de l’infrastructure sur laquelle s’appuient quotidiennement les entreprises et les fournisseurs de services cloud. »

L’adoption se généralise au sein des entreprises, chez les hyperscalers et dans les néoclouds

Les entreprises qui gèrent leurs propres parcs de GPU, les hyperscalers et les néoclouds adoptent Clockwork.io pour la même raison : une plus grande partie de leurs heures de calcul GPU est consacrée à des tâches utiles.

LinkedIn a déployé la technologie LinkPass de tolérance aux pannes réseau sur l’ensemble de son parc d’infrastructures d’IA, ce qui permet d’éviter chaque mois des dizaines de milliers d’heures de temps d’arrêt des GPU.

« À l’échelle d’une infrastructure IA, un problème réseau isolé ne devrait jamais mettre hors service des GPU en bon état de fonctionnement ni interrompre les charges de travail en cours d’exécution. Avant Clockwork.io, une seule instabilité au niveau d’une carte réseau InfiniBand pouvait mettre hors service un serveur équipé de huit GPU, tandis qu’une instabilité au niveau d’un port de commutateur pouvait mettre hors service un deuxième serveur, doublant ainsi l’impact à 16 GPU », déclare Raghu Hiremagalur, vice-président principal et CTO de l’infrastructure chez LinkedIn. « Clockwork.io a contribué à transformer ce modèle opérationnel. Sa technologie de tolérance aux pannes réseau redirige automatiquement le trafic vers des chemins opérationnels, ce qui permet aux tâches de se poursuivre sans interruption pendant la réparation des pannes de liaison, de fibre optique, de câble ou de NIC. Au total, Clockwork.io évite chaque mois des dizaines de milliers d’heures de temps d’arrêt des GPU sur l’ensemble de notre parc. En transformant ce qui était autrefois des incidents opérationnels perturbateurs en interventions de maintenance gérables, Clockwork.io a contribué à améliorer le taux d’utilisation des infrastructures et l’efficacité opérationnelle. »

Together AI commercialise TorchPass sous forme de service sur ses clusters de GPU. Lors de la PyTorch Conference, les deux entreprises présenteront en direct un travail d’entraînement multi-nœuds qui se poursuit malgré des pannes simulées du réseau et des GPU, sans redémarrage.

« Nos clients nous jugent sur le goodput, la part de leurs heures de GPU qui font réellement progresser le modèle », déclare Pavneet Ahluwalia, chef de produit chez Together AI. « La fonction de réparation des nœuds détecte déjà les défaillances et alloue automatiquement une capacité de remplacement. Les solutions TorchPass et LinkPass de Clockwork.io s’appuient sur cette base et sont conçues pour assurer la continuité des tâches en cas de défaillance des GPU ou de coupures de liaison, tout en préservant la progression des tâches. Nous les commercialisons comme le prochain niveau de résilience de la plateforme. »

WhiteFiber (NASDAQ : WYFI), un client existant, étend l’utilisation du logiciel Clockwork.io à l’ensemble de son réseau mondial de services GPU-as-a-service, en pleine expansion.

« Il est essentiel de tester la fiabilité d’un cluster sous pression avant sa mise en production, car un client qui hérite d’un défaut caché au niveau de la structure en fera les frais par la suite, sous forme de tâches échouées et d’heures de GPU perdues », déclare Tom Sanfilippo, CTO chez WhiteFiber. « Des optiques marginales, des cartes réseau mal configurées et des liaisons qui passent un test de base mais se dégradent sous charge peuvent passer inaperçues. L’audit automatisé de parc de Clockwork.io vérifie simultanément chaque lien et chaque nœud, localise les défaillances en quelques minutes et nous permet de les corriger avant la mise en service. Nous mettons les clusters en service plus rapidement, et la première session de formation d’un client s’effectue sur une infrastructure validée de bout en bout, et pas simplement mise sous tension. Compte tenu de la croissance fulgurante de la demande du marché, il est essentiel pour notre activité de mettre rapidement à la disposition de nos clients une capacité validée ; c’est pourquoi nous déployons actuellement Clockwork.io sur l’ensemble de nos clusters. »

Les nouvelles fonctionnalités de TorchPass confèrent aux équipes chargées de la plateforme les moyens de protéger les charges de travail

Clockwork.io a étendu les capacités de TorchPass au-delà de la migration vers le GPU en y ajoutant deux fonctionnalités dont les équipes de la plateforme ne disposaient pas jusqu’à présent : un aperçu complet d’un travail distribué qu’ils peuvent obtenir eux-mêmes, ainsi que des points de contrôle de l’application suffisamment rapides pour s’exécuter en arrière-plan.

Dans le cadre de la formation, les instantanés de plateforme enregistrent l’état d’exécution d’une tâche en cours sur l’ensemble de ses nœuds, afin que celle-ci puisse être restaurée après une interruption. Les équipes chargées de la plateforme et les ingénieurs en infrastructure d’IA le déploient pour les charges de travail prises en charge sans attendre que les responsables d’applications modifient leur code ou ajoutent une logique de point de contrôle. Les équipes d’entreprise peuvent sécuriser les tâches de formation sur l’ensemble de leur parc à l’aide d’un seul mécanisme, et les fournisseurs de services cloud peuvent sécuriser les tâches de leurs clients dont ils ne contrôlent pas le code. Lorsque les équipes effectuent des sauvegardes au niveau de l’application, les sauvegardes rapides de TorchPass peuvent être réalisées plus fréquemment, ce qui permet de limiter la perte de progrès et de réduire le nombre de calculs à refaire en cas d’échec.

Pour les opérations d’inférence, les modèles volumineux s’exécutent sur deux serveurs ou plus ; ainsi, une seule connexion défaillante peut mettre hors service toute une réplique et interrompre une session utilisateur ou une tâche d’agent en cours d’exécution. LinkPass permet à ces répliques réparties sur plusieurs serveurs de continuer à fonctionner malgré les pannes de liaison.

L’apprentissage par renforcement repose à la fois sur la formation et sur l’inférence. Les copies du modèle génèrent des itérations ; le modèle d’entraînement apprend à partir de celles-ci, et les poids mis à jour doivent être transmis aux copies avant que celles-ci puissent générer des résultats avec la dernière version. Les points de contrôle d’application de TorchPass transmettent plus rapidement les poids mis à jour aux répliques de déploiement, tandis que LinkPass permet à ces répliques de continuer à fonctionner malgré les pannes de liaison.

« La tolérance aux pannes dans les clusters était autrefois un problème de formation. C’est désormais aussi un problème d’inférence », explique Dylan Patel, fondateur, CEO et analyste en chef chez SemiAnalysis, dont les classements ClusterMAX servent de référence pour les fournisseurs de services cloud de GPU. « Dans notre ClusterMAX, TorchPass réduit la perte de débit utile lors de l’entraînement de 14 % à moins de 3 % pour un néocloud certifié Gold. L’apprentissage par renforcement (RL) fait le lien entre les deux : les répliques d’inférence génèrent des rollouts, l’entraîneur en tire des enseignements, puis les poids mis à jour sont renvoyés vers les répliques. Clockwork.io assure la continuité du service des répliques en cas de fluctuations de connexion et de pannes réseau. Ses points de contrôle extrêmement rapides accélèrent le transfert de poids vers le parc de rollout, de sorte qu’aucune des deux directions ne bloque l’exécution. C’est au niveau de la couche de tolérance aux pannes sous-jacente à la formation, à l’inférence et à l’apprentissage par renforcement que ce problème doit être résolu. »

Les équipes chargées des plateformes d’entreprise et les fournisseurs de services cloud peuvent contacter Clockwork.io afin d’évaluer le logiciel pour leurs charges de travail ou d’étudier des opportunités de partenariat.

Le tour de table et ce qu’il permet de financer

Ce tour de table a été mené conjointement par Premji Invest, Wing Venture Capital et Seligman Ventures, avec la participation des investisseurs existants NEA et e& Capital. Il porte le montant total des financements levés par Clockwork.io à 73 millions de dollars. L’entreprise utilisera ces fonds pour accélérer le déploiement de sa suite de solutions de tolérance aux pannes dans les domaines de l’entraînement, de l’inférence et de l’apprentissage par renforcement, pour étendre son adoption par les entreprises et pour développer son offre par l’intermédiaire de partenaires cloud.

« La seule chose qui évolue parfaitement à grande échelle, c’est le manque de fiabilité : il suffit de mettre suffisamment de cartes graphiques dans une machine pour qu’il y ait toujours un problème », confie Greg Papadopoulos, Venture Partner, NEA. « La vieille recette : interrompre la tâche et recharger un point de contrôle n’a aucun sens, compte tenu de l’ampleur actuelle des opérations. Clockwork considère l’échec comme un état normal : TorchPass transfère en temps réel l’entraînement depuis un GPU défaillant et réalise désormais des instantanés d’un travail en cours d’exécution dans son intégralité, sans aucune modification du code. Cela permet déjà d’économiser des dizaines de milliers d’heures GPU par mois. Nous avons soutenu pour la première fois Clockwork.io en 2021 et nous sommes ravis de continuer à les accompagner alors qu’ils définissent la couche de performances des clusters d’IA. »

À propos de Clockwork.io

Clockwork.io est le pionnier des AI Fabrics™ pilotés par logiciel, une couche programmable entre le matériel et les charges de travail qui rend les clusters de GPU observables, tolérants aux pannes et pleinement exploités, quel que soit l’accélérateur, le réseau ou le cloud utilisé. Les charges de travail d’IA nécessitent que l’ensemble du cluster fonctionne comme une seule machine, mais les pannes et les goulots d’étranglement entraînent la mise à l’arrêt des GPU. La plateforme FleetLens de Clockwork.io, permet de récupérer cette capacité perdue : une télémétrie précise à la nanoseconde près permet d’identifier le GPU, le nœud ou la liaison à l’origine du ralentissement ou du blocage d’une tâche, de valider les clusters avant leur lancement et, grâce à LinkPass et TorchPass, d’assurer la continuité des charges de travail en cas de défaillance ou de dégradation de l’infrastructure, de l’entraînement à l’inférence. SemiAnalysis a mené une évaluation comparative indépendante qui a montré que TorchPass assure une correction des pannes plus rapidement que le redémarrage depuis un point de contrôle et que les principaux frameworks open source. LinkedIn, Together AI, WhiteFiber, Wells Fargo, Nebius, NScale et DCAI font confiance à Clockwork.io pour prendre en charge leur infrastructure d’IA. Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.clockwork.io.

The CAZ GP Stakes Fund Series Gives Investors Two Ways to Own a Stake in Leading Private Asset Managers

HOUSTON, Oct. 5, 2026 — CAZ Investments (“CAZ”), a Houston-based leading alternative investment firm, today announced the launch of the CAZ GP Stakes Growth Fund, a registered interval fund designed to give investors exposure to the long-term growth of some of the leading private asset managers.

Together, the CAZ GP Stakes Growth Fund and the existing CAZ GP Stakes Income Fund form the CAZ GP Stakes Fund Series, an approach CAZ calls “GP Stakes, Your Way.” Investors can pursue income, growth, or a combination of both, based on their objectives.

“We believe owning a piece of a private asset manager is one of the most attractive business models we have seen in our 25 years of investing,” said Christopher Zook, Founder and Chief Investment Officer of CAZ Investments. “We designed this fund series for our own personal capital, and now investors can customize their exposure to it. If your priority is income, the CAZ GP Stakes Income Fund was designed for you. If you are focused on long-term compounding, the CAZ GP Stakes Growth Fund was built for you. The fund series allows you to tailor your approach and select the combination that makes sense for you.”

Both funds are open to all investors regardless of accreditation status, with a minimum investment of $2,500. Each vehicle offers daily pricing and subscriptions, structured redemption through a quarterly repurchase program, a flat management fee with no performance fee, and 1099 tax reporting.

CAZ Investments works with a global network of wealth management firms. With the fund series, investment professionals can align each client’s allocation to their priorities, whether current income, long-term growth, or both.

CAZ was recognized by GP Stakes News as the GP Stake Investor of the Year for 2025, which reflects its position as a dominant participant in acquiring minority stakes in private asset management companies, commonly referred to as GP Stakes. CAZ has allocated over $8 billion to GP Stakes in the last 10 years and currently holds minority ownership in more than 120 private asset managers across Private Equity, Private Credit, and Private Real Estate.

Learn more about the CAZ GP Stakes Growth Fund at www.cazgpstakesfund.com.

About CAZ Investments

CAZ Investments is a Houston-based alternative investment firm that thematically curates differentiated investment opportunities for its global network of investors. Founded in 2001, CAZ has grown to become one of the world’s top 100* allocators to private equity. With $12+ billion in assets currently deployed, CAZ provides exposure to asset classes such as GP Stakes, Professional Sports Ownership, Space and Defense, Energy, and more.

The CAZ global network consists of over 9,700 investors in all 50 states and 43 countries. The group includes more than 500 wealth management firms, investment advisors, family offices, and institutional investors, who value the innovative and differentiated opportunities that CAZ develops.

*Source: Preqin

Media Contact:

Laura Simpson
JConnelly for CAZ Investments
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Investors should consider the investment objectives, risks, and charges and expenses of the Fund(s) before investing. The prospectus contains this and other information about the Fund(s) and should be read carefully before investing. The prospectus may be obtained at (855) 886-2307 or www.cazgpstakesfund.com.

The CAZ GP Stakes Income Fund and the CAZ GP Stakes Growth Fund are distributed by Ultimus Fund Distributors, LLC, Member FINRA/SIPC. CAZ Investment Registered Adviser, LLC is not affiliated with Ultimus Fund Distributors, LLC. Each Fund should be considered a speculative investment and entails substantial risks, and a prospective investor should invest only if it can sustain a complete loss of its investment.

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A Fund’s distributions may be funded from unlimited amounts of offering proceeds or borrowings, which may constitute a return of capital and reduce the amount of capital available to the Fund for investment. Each Fund is non-diversified. Investing involves risk, including loss of principal. Past performance is no guarantee of future results. There is no guarantee that any investment strategy will achieve its objectives, generate profits or avoid losses.

The Fund invests in private funds which are subject to certain risks including those related to illiquidity, indirect fees, valuation, limited operating histories and limited information regarding underlying investments.

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SOURCE CAZ Investments

LinkedIn prevents tens of thousands of GPU-hours of downtime monthly; new TorchPass innovations preserve AI workload progress without code changes and speed reinforcement learning.

PALO ALTO, Calif., Oct. 5, 2026 — Clockwork.io, whose fault-tolerance software keeps AI training, reinforcement learning and inference workloads running through infrastructure failures, today announced $31 million in new funding, production deployments at LinkedIn and Together AI, and expanded adoption by WhiteFiber.

The company also introduced two new capabilities for its TorchPass solution, each capturing the state of a running distributed AI job. Multi-node platform snapshots, an industry first for training, save an entire running job across every node without changes to the training code and preserve it for recovery. Fast, asynchronous application checkpoints, taken in the background while the job runs, accelerate reinforcement learning. They deliver updated model weights to the inference replicas that generate rollouts, the examples the model learns from, so those replicas spend less time waiting or working from a stale model.

Fault tolerance has become a requirement for AI at scale

Large distributed AI workloads can span thousands of GPUs that must stay in sync: one failed GPU, dropped link or frozen server can stall the entire job. Meta reported unexpected interruptions averaging roughly one every three hours during a 54-day period of Llama 3 training on 16,384 GPUs.

The typical response is to reload a checkpoint, a saved copy of the job’s progress. Recovery can take up to 90 minutes, leaves healthy GPUs waiting, and requires the job to repeat work completed since that checkpoint. Customers pay for idle GPUs and repeated computation, and models take longer to complete. As jobs grow, each restart puts more GPU time at risk.

At this scale, keeping useful work running through failures is an infrastructure requirement. Clockwork.io meets it with a fault-tolerance suite that platform teams deploy as a layer between the hardware and the workload. LinkPass reroutes traffic around a failed link so the job never sees the fault. TorchPass moves work from a failing GPU to a healthy one so training continues instead of rolling back. Both are in production. TorchPass’s new platform snapshots, announced today, capture the state of a running distributed job so the whole job can be restored when a failure is too large to migrate around.

“Failures are inevitable at AI scale. Losing hours of useful work to them should not be,” said Suresh Vasudevan, CEO of Clockwork.io. “Fault tolerance is a goodput multiplier: it keeps GPUs doing useful work instead of waiting for recovery or repeating work already done. We built our software alongside enterprises and cloud providers operating some of the largest GPU fleets, so it handles the failures they actually see. That protection belongs in the infrastructure enterprises and cloud providers rely on every day.”

Adoption expands across enterprises, hyperscalers and neoclouds

Enterprises running their own GPU fleets, hyperscalers and neoclouds are adopting Clockwork.io for the same reason: more of their GPU-hours go to useful work.

LinkedIn has deployed LinkPass network fault tolerance across its AI infrastructure fleet and prevents tens of thousands of GPU-hours of downtime each month.

“At AI infrastructure scale, a single network issue should never sideline healthy GPUs or interrupt running workloads. Before Clockwork.io, one InfiniBand NIC flap could remove an eight-GPU server from service, while a switch port flap could drain a second server, doubling the impact to 16 GPUs,” said Raghu Hiremagalur, SVP, CTO Infrastructure, LinkedIn. “Clockwork.io helped transform that operating model. Its network fault-tolerance technology automatically reroutes traffic onto healthy paths, allowing jobs to continue uninterrupted while link, optic, cable, or NIC faults are repaired. In aggregate, Clockwork.io prevents tens of thousands of GPU-hours of downtime per month across our fleet. By turning what were once disruptive operational incidents into manageable maintenance events, Clockwork.io has helped improve infrastructure utilization and operational efficiency.”

Together AI is bringing TorchPass to market as a service on its GPU Clusters. At the PyTorch Conference, the two companies will demonstrate a live multi-node training job continuing through injected network and GPU failures without restarting.

“Our customers grade us on goodput, the share of their GPU-hours that actually move the model forward,” said Pavneet Ahluwalia, Product Lead, Together AI. “Node repair already detects faults and provisions replacement capacity automatically. Clockwork.io’s TorchPass and LinkPass build on that foundation and are designed to keep jobs moving through GPU faults and link failures, preserving progress. We are bringing them to market as the next layer of resilience in the platform.”

WhiteFiber (NASDAQ: WYFI), an existing customer, is expanding its use of Clockwork.io software across its growing global GPU-as-a-service footprint.

“Pressure-testing a cluster’s reliability before it reaches production is critical, because a customer who inherits a hidden fabric fault pays for it later in failed jobs and lost GPU-hours,” said Tom Sanfilippo, Chief Technology Officer, WhiteFiber. “Marginal optics, misconfigured NICs, and links that pass a basic test but degrade under load can slip through. Clockwork.io’s automated fleet audit validates every link and node at once, localizes faults in minutes, and lets us correct them before acceptance. We bring clusters up faster, and a customer’s first training run lands on a fabric validated end-to-end, not just powered on. With market demand growing as rapidly as it is, getting validated capacity to customers quickly is critical to our business, and it is why we are expanding Clockwork.io across our clusters.”

New TorchPass capabilities put workload protection in platform teams’ hands

Clockwork.io extended TorchPass beyond GPU migration with two capabilities platform teams have not had: a snapshot of a whole distributed job that they can take themselves, and application checkpoints fast enough to run in the background.

For training, platform snapshots save a running job’s execution state across all of its nodes so the job can be restored after an interruption. Platform teams and AI infrastructure engineers deploy it for supported workloads without waiting for application owners to modify their code or add checkpointing logic. Enterprise teams can protect training jobs across their fleet with one mechanism, and cloud providers can protect customer jobs whose code they do not control. Where teams checkpoint at the application level, TorchPass’s fast checkpoints can be taken more often, so less progress is lost and less computation repeated after a failure.

For inference, large models run across two or more servers, so one bad link can take down a whole replica and cut off a user session or agent task mid-stream. LinkPass keeps those multi-server replicas serving through link failures.

Reinforcement learning depends on both training and inference. Copies of the model generate rollouts, the trainer learns from them, and updated weights must reach the copies before they can generate with the latest version. TorchPass’s application checkpoints carry the updated weights to the rollout replicas sooner, while LinkPass keeps those replicas serving through link failures.

“Cluster fault tolerance used to be a training problem. It is now an inference problem too,” said Dylan Patel, Founder, CEO, and Chief Analyst at SemiAnalysis, whose ClusterMAX ratings benchmark GPU cloud providers. “In our ClusterMAX, TorchPass cuts training goodput loss from 14% to under 3% for a gold-rated neocloud. Reinforcement Learning (RL) ties the two together: inference replicas generate rollouts, the trainer learns from them, and the updated weights go back to the replicas. Clockwork.io keeps replicas serving through link flaps and network failures. Its extremely fast checkpoints accelerate weight transfer back into the rollout fleet, so neither direction stalls the run. One fault-tolerance layer under training, inference, and RL is where this has to be solved.”

Enterprise platform teams and cloud providers can contact Clockwork.io to evaluate the software for their workloads or explore partnership opportunities.

The round and what it funds

The round was co-led by Premji Invest, Wing Venture Capital, and Seligman Ventures, with participation from existing investors NEA and e& Capital. It brings Clockwork.io’s total funding to $73 million. The company will use the capital to accelerate the rollout of its fault-tolerance suite across training, inference and reinforcement learning, expand enterprise adoption, and scale delivery through cloud partners.

“The one thing that scales perfectly is unreliability: put enough GPUs in one machine and something is always failing,” said Greg Papadopoulos, Venture Partner, NEA. “The old playbook: stop the job, reload a checkpoint, makes no sense at today’s scale. Clockwork treats failure as the normal state: TorchPass migrates training off a failing GPU live, and now snapshots an entire running job with no code changes. It’s already saving tens of thousands of GPU-hours a month. We first backed Clockwork.io in 2021 and are thrilled to keep supporting them as they define the performance layer of the AI cluster.”

About Clockwork.io

Clockwork.io pioneers Software-Driven AI Fabrics™, a programmable layer between hardware and workload that makes GPU clusters observable, fault-tolerant, and fully utilized across any accelerator, network, or cloud. AI workloads need the whole cluster to act as one machine, yet failures and bottlenecks idle GPUs. Clockwork.io’s FleetLens platform recovers that lost capacity: nanosecond-accurate telemetry pinpoints the GPU, node, or link slowing or stalling a job, validates clusters before launch, and, with LinkPass and TorchPass, keeps workloads running through infrastructure failures and degradations, from training to inference. SemiAnalysis has independently benchmarked TorchPass as recovering from failures faster than checkpoint-restart and leading open-source frameworks. LinkedIn, Together AI, WhiteFiber, Wells Fargo, Nebius, NScale, and DCAI trust Clockwork.io to power their AI infrastructure. Learn more at www.clockwork.io.

LinkedIn verhindert monatlich Zehntausende von GPU-Stunden an Ausfallzeiten; neue TorchPass-Innovationen sichern den Fortschritt bei KI-Workloads ohne Codeänderungen und beschleunigen das verstärkende Lernen.

PALO ALTO, Kalifornien, 5. Oktober 2026 — Clockwork.io, dessen fehlertolerante Software dafür sorgt, dass KI-Trainings, verstärktes Lernen und Inferenz-Workloads auch bei Infrastrukturausfällen weiterlaufen, gab heute eine neue Finanzierung in Höhe von 31 Millionen US-Dollar, den produktiven Einsatz bei LinkedIn und Together AI sowie die erweiterte Nutzung durch WhiteFiber bekannt.

Das Unternehmen stellte außerdem zwei neue Funktionen für seine TorchPass-Lösung vor, die jeweils den Status eines laufenden verteilten KI-Jobs erfassen. Multi-Node-Plattform-Snapshots – eine Branchenneuheit für das Training – speichern einen gesamten laufenden Job über alle Knoten hinweg ohne Änderungen am Trainingscode und bewahren ihn für die Wiederherstellung auf. Schnelle, asynchrone Anwendungs-Checkpoints, die im Hintergrund während der Ausführung des Jobs erstellt werden, beschleunigen das verstärkende Lernen. Sie liefern aktualisierte Modellgewichte an die Inferenz-Replikate, die „Rollouts” generieren – also die Beispiele, aus denen das Modell lernt –, sodass diese Replikate weniger Zeit damit verbringen, zu warten oder mit einem veralteten Modell zu arbeiten.

Fehlertoleranz ist zu einer Voraussetzung für KI in großem Maßstab geworden

Große verteilte KI-Workloads können sich über Tausende von GPUs erstrecken, die synchron bleiben müssen: Eine ausgefallene GPU, eine unterbrochene Verbindung oder ein eingefrorener Server kann den gesamten Job zum Stillstand bringen. Meta berichtete von unerwarteten Unterbrechungen im Durchschnitt von etwa einer alle drei Stunden während eines 54-tägigen Zeitraums des Llama-3-Trainings auf 16.384 GPUs.

Die übliche Reaktion besteht darin, einen Checkpoint – eine gespeicherte Kopie des Fortschritts des Jobs – neu zu laden. Die Wiederherstellung kann bis zu 90 Minuten dauern, lässt funktionsfähige GPUs im Leerlauf warten und erfordert, dass der Job die seit diesem Checkpoint abgeschlossenen Arbeitsschritte wiederholt. Kunden zahlen für im Leerlauf befindliche GPUs und wiederholte Berechnungen, und die Fertigstellung der Modelle dauert länger. Mit zunehmender Größe der Jobs gefährdet jeder Neustart mehr GPU-Zeit.

In dieser Größenordnung ist es eine Anforderung an die Infrastruktur, dass nützliche Arbeit trotz Ausfällen weiterläuft. Clockwork.io erfüllt diese Anforderung mit einer Suite zur Fehlertoleranz, die Plattformteams als Schicht zwischen der Hardware und der Arbeitslast bereitstellen. LinkPass leitet den Datenverkehr um eine ausgefallene Verbindung herum um, sodass der Job den Fehler gar nicht bemerkt. TorchPass verlagert die Arbeit von einer ausfallenden GPU auf eine funktionsfähige, sodass das Training fortgesetzt wird, anstatt zurückgesetzt zu werden. Beide Lösungen sind bereits im Einsatz. Die heute angekündigten neuen Plattform-Snapshots von TorchPass erfassen den Zustand eines laufenden verteilten Jobs, sodass der gesamte Job wiederhergestellt werden kann, wenn ein Ausfall zu groß ist, um ihn zu umgehen.

„Ausfälle sind im KI-Maßstab unvermeidlich. Der Verlust von Stunden nützlicher Arbeit durch diese Ausfälle sollte es jedoch nicht sein”, sagte Suresh Vasudevan, CEO von Clockwork.io. „Fehlertoleranz ist ein Goodput-Multiplikator: Sie sorgt dafür, dass GPUs weiterhin nützliche Arbeit verrichten, anstatt auf die Wiederherstellung zu warten oder bereits erledigte Arbeit zu wiederholen. Wir haben unsere Software gemeinsam mit Unternehmen und Cloud-Anbietern entwickelt, die einige der größten GPU-Flotten betreiben, sodass sie die Ausfälle bewältigt, mit denen diese tatsächlich konfrontiert sind. Dieser Schutz gehört in die Infrastruktur, auf die sich Unternehmen und Cloud-Anbieter täglich verlassen.”

Die Nutzung breitet sich in Unternehmen, bei Hyperscalern und Neoclouds aus

Unternehmen, die ihre eigenen GPU-Flotten betreiben, Hyperscaler und Neoclouds setzen Clockwork.io aus demselben Grund ein: Ein größerer Teil ihrer GPU-Stunden fließt in nützliche Arbeit.

LinkedIn hat die LinkPass-Netzwerkfehlertoleranz in seiner gesamten KI-Infrastrukturflotte implementiert und verhindert damit jeden Monat Ausfallzeiten im Umfang von Zehntausenden von GPU-Stunden.

„Bei einer KI-Infrastruktur dieser Größenordnung sollte ein einzelnes Netzwerkproblem niemals funktionierende GPUs außer Betrieb setzen oder laufende Workloads unterbrechen. Vor der Einführung von Clockwork.io konnte ein einziger Ausfall einer InfiniBand-Netzwerkkarte einen Server mit acht GPUs außer Betrieb setzen, während ein Ausfall eines Switch-Ports einen zweiten Server lahmlegen und die Auswirkungen auf 16 GPUs verdoppeln konnte”, sagte Raghu Hiremagalur, SVP und CTO Infrastructure bei LinkedIn. „Clockwork.io hat dazu beigetragen, dieses Betriebsmodell zu transformieren. Die Netzwerk-Fehlertoleranztechnologie leitet den Datenverkehr automatisch auf intakte Pfade um, sodass Jobs unterbrechungsfrei weiterlaufen können, während Fehler an Verbindungen, optischen Komponenten, Kabeln oder Netzwerkkarten behoben werden. Insgesamt verhindert Clockwork.io in unserer gesamten Flotte jeden Monat Ausfallzeiten im Umfang von Zehntausenden von GPU-Stunden. Indem Clockwork.io ehemals störende Betriebsvorfälle in beherrschbare Wartungsereignisse umwandelt, hat es dazu beigetragen, die Infrastrukturauslastung und die betriebliche Effizienz zu verbessern.”

Together AI bringt TorchPass als Service auf seinen GPU-Clustern auf den Markt. Auf der PyTorch-Konferenz werden die beiden Unternehmen einen Live-Trainingsjob mit mehreren Knoten demonstrieren, der trotz simulierter Netzwerk- und GPU-Ausfälle ohne Neustart fortgesetzt wird.

„Unsere Kunden bewerten uns anhand des Goodput, also des Anteils ihrer GPU-Stunden, der das Modell tatsächlich voranbringt”, sagte Pavneet Ahluwalia, Produktleiter bei Together AI. „Node Repair erkennt bereits Fehler und stellt automatisch Ersatzkapazität bereit. TorchPass und LinkPass von Clockwork.io bauen auf dieser Grundlage auf und sind darauf ausgelegt, Jobs trotz GPU-Ausfällen und Verbindungsfehlern weiterlaufen zu lassen und so den Fortschritt zu bewahren. Wir bringen sie als nächste Ebene der Ausfallsicherheit auf der Plattform auf den Markt.”

WhiteFiber (NASDAQ: WYFI), ein bestehender Kunde, weitet den Einsatz der Clockwork.io-Software auf seine wachsende globale GPU-as-a-Service-Infrastruktur aus.

„Es ist entscheidend, die Zuverlässigkeit eines Clusters vor der Inbetriebnahme auf Herz und Nieren zu prüfen, denn ein Kunde, der einen versteckten Fabric-Fehler erbt, zahlt später dafür in Form von fehlgeschlagenen Jobs und verlorenen GPU-Stunden”, sagte Tom Sanfilippo, Chief Technology Officer bei WhiteFiber. „Optiken mit Grenzwerten, falsch konfigurierte Netzwerkkarten und Verbindungen, die zwar einen Basistest bestehen, aber unter Last an Leistung verlieren, können durchrutschen. Die automatisierte Flottenprüfung von Clockwork.io validiert jede Verbindung und jeden Knoten auf einmal, lokalisiert Fehler innerhalb von Minuten und ermöglicht es uns, diese vor der Abnahme zu beheben. Wir nehmen Cluster schneller in Betrieb, und der erste Trainingslauf eines Kunden läuft auf einer Fabric, die durchgängig validiert wurde – und nicht nur eingeschaltet ist. Angesichts der rasant wachsenden Marktnachfrage ist es für unser Geschäft entscheidend, validierte Kapazitäten schnell an Kunden bereitzustellen, und deshalb erweitern wir den Einsatz von Clockwork.io auf alle unsere Cluster.”

Neue TorchPass-Funktionen legen den Schutz von Workloads in die Hände der Plattformteams

Clockwork.io hat TorchPass über die GPU-Migration hinaus um zwei Funktionen erweitert, über die Plattformteams bisher nicht verfügten: einen Snapshot eines gesamten verteilten Jobs, den sie selbst erstellen können, und Anwendungs-Checkpoints, die schnell genug sind, um im Hintergrund ausgeführt zu werden.

Beim Training speichern Plattform-Snapshots den Ausführungsstatus eines laufenden Jobs über alle seine Knoten hinweg, sodass der Job nach einer Unterbrechung wiederhergestellt werden kann. Plattformteams und KI-Infrastrukturingenieure setzen dies für unterstützte Workloads ein, ohne darauf warten zu müssen, dass Anwendungsbesitzer ihren Code ändern oder Checkpoint-Logik hinzufügen. Unternehmensteams können Trainingsjobs in ihrer gesamten Flotte mit einem einzigen Mechanismus schützen, und Cloud-Anbieter können Kundenjobs schützen, über deren Code sie keine Kontrolle haben. Wenn Teams Checkpoints auf Anwendungsebene erstellen, können die schnellen Checkpoints von TorchPass häufiger erstellt werden, sodass nach einem Ausfall weniger Fortschritt verloren geht und weniger Rechenaufwand wiederholt werden muss.

Bei der Inferenz laufen große Modelle auf zwei oder mehr Servern, sodass eine einzige fehlerhafte Verbindung eine gesamte Replik lahmlegen und eine Benutzersitzung oder eine Agenten-Aufgabe mitten im Ablauf unterbrechen kann. LinkPass sorgt dafür, dass diese Repliken auf mehreren Servern auch bei Verbindungsausfällen weiterarbeiten.

Verstärkendes Lernen hängt sowohl vom Training als auch von der Inferenz ab. Kopien des Modells generieren Rollouts, der Trainer lernt daraus, und aktualisierte Gewichte müssen die Kopien erreichen, bevor diese mit der neuesten Version generieren können. Die Anwendungs-Checkpoints von TorchPass übertragen die aktualisierten Gewichte schneller an die Rollout-Replikate, während LinkPass dafür sorgt, dass diese Replikate auch bei Verbindungsausfällen weiterarbeiten.

„Die Fehlertoleranz von Clustern war früher ein Problem beim Training. Mittlerweile ist sie auch ein Problem bei der Inferenz”, sagte Dylan Patel, Gründer, CEO und Chefanalyst bei SemiAnalysis, dessen ClusterMAX-Bewertungen GPU-Cloud-Anbieter benchmarken. „In unserem ClusterMAX reduziert TorchPass den Goodput-Verlust beim Training für eine Neocloud mit Gold-Rating von 14 % auf unter 3 %. Reinforcement Learning (RL) verbindet beide Aspekte miteinander: Inferenz-Replikate generieren Rollouts, der Trainer lernt daraus, und die aktualisierten Gewichte werden an die Replikate zurückgesendet. Clockwork.io sorgt dafür, dass die Replikate auch bei Verbindungsausfällen und Netzwerkstörungen weiterlaufen. Seine extrem schnellen Checkpoints beschleunigen die Rückübertragung der Gewichte in die Rollout-Flotte, sodass der Lauf in keiner Richtung ins Stocken gerät. Eine einzige Fehlertoleranzschicht für Training, Inferenz und RL – genau hier muss die Lösung liegen.”

Teams von Unternehmensplattformen und Cloud-Anbieter können sich an Clockwork.io wenden, um die Software für ihre Workloads zu evaluieren oder Möglichkeiten für eine Partnerschaft zu erkunden.

Die Finanzierungsrunde und was damit finanziert wird

Die Runde wurde gemeinsam von Premji Invest, Wing Venture Capital und Seligman Ventures angeführt, unter Beteiligung der bestehenden Investoren NEA und e& Capital. Damit beläuft sich die Gesamtfinanzierung von Clockwork.io auf 73 Millionen US-Dollar. Das Unternehmen wird das Kapital nutzen, um die Einführung seiner Suite für Fehlertoleranz in den Bereichen Training, Inferenz und bestärkendes Lernen zu beschleunigen, die Akzeptanz in Unternehmen zu steigern und die Bereitstellung über Cloud-Partner auszuweiten.

„Das Einzige, was sich perfekt skalieren lässt, ist Unzuverlässigkeit: Steckt man genug GPUs in einen Rechner, fällt immer irgendetwas aus”, sagte Greg Papadopoulos, Venture Partner bei NEA. „Das alte Vorgehen – den Job stoppen und einen Checkpoint neu laden – macht bei den heutigen Größenordnungen keinen Sinn mehr. Clockwork behandelt Ausfälle als Normalzustand: TorchPass verlagert das Training live von einer ausgefallenen GPU und erstellt nun Snapshots eines gesamten laufenden Jobs ohne Codeänderungen. Dadurch werden bereits Zehntausende von GPU-Stunden pro Monat eingespart. Wir haben Clockwork.io erstmals 2021 finanziell unterstützt und freuen uns sehr, das Unternehmen weiterhin zu fördern, während es die Leistungsschicht des KI-Clusters definiert.”

Informationen zu Clockwork.io

Clockwork.io ist Vorreiter bei Software-Driven AI Fabrics™, einer programmierbaren Schicht zwischen Hardware und Workload, die GPU-Cluster beobachtbar, fehlertolerant und über jeden Beschleuniger, jedes Netzwerk und jede Cloud hinweg voll auslastet. KI-Workloads erfordern, dass der gesamte Cluster als eine einzige Maschine agiert, doch Ausfälle und Engpässe führen dazu, dass GPUs ungenutzt bleiben. Die FleetLens”-Plattform von Clockwork.io gewinnt diese verlorene Kapazität zurück: Nanosekundengenaue Telemetrie lokalisiert die GPU, den Knoten oder die Verbindung, die einen Job verlangsamt oder zum Stillstand bringt, validiert Cluster vor dem Start und sorgt mit „LinkPass” und „TorchPass” dafür, dass Workloads trotz Infrastrukturausfällen und Leistungseinbußen weiterlaufen – vom Training bis zur Inferenz. SemiAnalysis hat in unabhängigen Benchmarks festgestellt, dass TorchPass Ausfälle schneller behebt als Checkpoint-Restart und führende Open-Source-Frameworks. LinkedIn, Together AI, WhiteFiber, Wells Fargo, Nebius, NScale und DCAI vertrauen auf Clockwork.io als Grundlage für ihre KI-Infrastruktur. Weitere Informationen finden Sie unter www.clockwork.io.

As Hybrid Work Redefines the Office, Micro-Markets Provide Companies a High-Value Employee Perk at Zero Rent or Cost to Facilities

FORT COLLINS, Colo., Oct. 5, 2026 — Healthy Smart Mart™, the pioneer of the micro-market franchise industry and a leader in unattended retail, today announced a strategic initiative to accelerate the modernization of corporate breakrooms across North America. As commercial property owners, HR leaders, and office park developers adapt to the realities of the modern hybrid workforce, traditional vending machines are rapidly becoming relics of the past. Healthy Smart Mart™ is stepping into the gap by replacing outdated, broken cash-operated machines with high-end, self-checkout micro-convenience stores—at absolute zero cost and zero rent to employers and facility hosts.

As companies seek compelling incentives to encourage return-to-office attendance and boost workplace culture, access to fresh, healthy meal options has moved from a luxury to a baseline expectation. Healthy Smart Mart™ solves this challenge by transforming standard breakrooms into modern, automated retail spaces stocked with fresh salads, organic snacks, premium beverages, and gourmet food options available 24/7.

Elevating the Hybrid Workplace Experience The modern workforce operates on fluid schedules, making traditional cafeteria services financially unviable and rigid vending options deeply unsatisfying. Healthy Smart Mart’s micro-market model utilizes open glass-front coolers, attractive shelving, and seamless self-checkout kiosks powered by advanced cashless payment technology. Employees can inspect product nutrition labels before buying, enjoying an elevated retail experience right in their office breakroom that boosts morale and keeps talent energized throughout the workday.

A Zero-Cost Amenity for HR Leaders and Property Managers For HR executives and commercial real estate developers looking to differentiate their buildings in a competitive market, Healthy Smart Mart™ offers a turnkey solution. Corporate host locations incur zero capital expenditure, zero maintenance responsibilities, and zero rental fees. Local Healthy Smart Mart™ operators handle the complete installation, inventory management, and servicing of the market, turning underutilized square footage into a premium, revenue-generating amenity that adds distinct value to the property.

Empowering Local Entrepreneurs Through Corporate Partnerships Behind every Healthy Smart Mart™ breakroom upgrade is a dedicated independent operator leveraging the company’s proven business system. By bridging the gap between corporate wellness needs and entrepreneurial ambition, Healthy Smart Mart™ creates a scalable, high-margin passive wealth engine for local business owners while delivering exceptional corporate amenities.

About Healthy Smart Mart™ Healthy Smart Mart™ offers a premier business opportunity for entrepreneurs ready to enter the micro market industry. By transforming traditional workplace break rooms into modern, cashless convenience stores, they help operators build profitable businesses. The company provides a proven model, innovative technology, and a unique funding program to ensure success. Bill Way, CEO, is a recognized authority in the field and a number-one Wall Street Journal bestselling author. Most notably, his latest book, Micro Markets – Profit From The Automated Convenience Store BOOM! outlines the future of the vending and micro market industry and is the first and ONLY book in print on the subject. Mr. Way is available for interviews, which tend to be quite fun and extraordinary. For more information, please visit HealthySmartMart.com.

Media Contact:

Bill Way

[email protected] 

(970) 222-8582

SOURCE Healthy Smart Mart(TM)

Proceeds will fund completion of the Phase 1 trial and continued development of C-1101,
a potential first-in-class disease-modifying therapeutic

Clinical data expected in 1H 2027

BURLINGTON, Mass., Oct. 5, 2026 — Consano Bio, Inc., a clinical-stage biotechnology company advancing novel therapeutics designed to address serious, painful orthopedic conditions, today announced that it has completed an oversubscribed financing, raising more than its $15 million target to support the clinical development of C-1101, the company’s lead investigational therapy. The financing was subscribed by a syndicate of accredited private investors, and including this transaction, Consano Bio has now raised more than $45 million in the three years since inception.

Consano Bio will use the proceeds to complete its ongoing randomized, double-blind Phase 1 clinical trial of C-1101 (C-1101-101, NCT07264270) and to continue to develop and strengthen the scientific foundation and intellectual property portfolio for C-1101 and additional assets. The study is enrolling patients with chronic painful lumbosacral radiculopathy (LSR), or chronic sciatica, in Australia and the United States and is expected to complete enrollment in early 2027. Clinical data from the Phase 1 study are expected in the first half of 2027 and are intended to inform further clinical development.

LSR is a significant subset of low back pain, which is the leading cause of years lived with disability in the U.S.¹ accounting for more U.S. health care spending than any other condition, an estimated $135 billion annually.² It is also a major driver of opioid initiation and chronic opioid use.³ Today there are no FDA-approved pharmaceutical treatments for chronic sciatica, leaving patients reliant on an unsatisfactory standard of care with treatments that provide only temporary or incomplete relief and do not address the underlying pathology. In August 2026, the FDA granted C-1101 Fast Track designation for the treatment of LSR.

“C-1101 represents a new category of disease-modifying biologics, designed to activate cellular repair and alleviate the pain and dysfunction that results from orthopedic conditions. LSR is where we begin, and we believe the potential of this approach extends well beyond a single condition,” said Andrew Hall, Chief Executive Officer of Consano Bio. “The recently closed financing allows us to complete our first clinical study and to assess how C-1101 affects patients with chronic LSR versus an epidural saline injection. This is an exciting time for Consano Bio, and we are building toward what could transform how these conditions are treated.”

About Chronic Lumbosacral Radiculopathy (LSR)
Chronic, painful LSR, or chronic sciatica, is a chronic lower back pain condition caused by damage or irritation of spinal nerve roots in the lower back, leading to radiating pain, numbness, and weakness from the spine into the leg. There are no FDA-approved pharmaceutical treatments for chronic sciatica despite its prevalence and widespread societal and economic impact.

About C-1101
C-1101 is Consano Bio’s lead investigational clinical candidate and the first pharmaceutical therapy of its kind in development: a novel, platelet-derived multi-protein biologic therapeutic. It is designed to treat LSR, or chronic sciatica, by modulating inflammation and stimulating and enhancing cellular repair at the site of injury. The product contains consistent concentrations of cytokines, growth factors, and matrix proteins designed to help trigger the body’s natural healing response. Delivered via an epidural injection, C-1101 is intended to provide supraphysiologic concentrations of these proteins directly to the site of nerve injury.

About Consano Bio
Consano Bio is a clinical-stage biotechnology company dedicated to transforming the treatment of painful and debilitating orthopedic conditions through a new class of multi-protein biologic therapeutics. The company is headquartered in the Greater Boston area. For more information, visit www.consanobio.com.

Contacts:

Consano Bio
Rahul Bansal
VP, Finance & Investor Relations
[email protected]
(908) 230-6689

Investor Relations
Tiberend Strategic Advisors, Inc.
David Irish
(231) 632-0002
[email protected]

Media Relations
Tiberend Strategic Advisors, Inc.
Casey McDonald
(646) 577-8520
[email protected]

¹JAMA. 2018;319(14):1444-1472. doi:10.1001/jama.2018.015
²Dieleman JL, et al. JAMA. 2020;323(9):863-884. doi:10.1001/jama.2020.0734
³Deyo RA, Von Korff M, Duhrkoop D. Opioids for low back pain. BMJ. 2015;350:g6380. doi:10.1136/bmj.g6380

SOURCE Consano Bio

Daniel Sheriff Joins as Managing Director, Head of Private Credit and Christian Watson as Director, Expanding CCM’s Advisory Capabilities

NEW YORK, Oct. 5, 2026 — Cohen & Company Capital Markets (“CCM”), a division of Cohen & Company Securities, LLC (Member FINRA, SIPC), an indirect, controlled subsidiary of Cohen & Company Inc. (NYSE American: COHN) (“Cohen & Company” or the “Company”), today announced the launch of a dedicated private credit advisory practice, further expanding its capital markets platform. The new offering provides middle-market companies with tailored debt financing solutions and specialized credit expertise alongside CCM’s established M&A advisory and public and private capital-raising capabilities.

To lead the practice, CCM has appointed Daniel Sheriff as Managing Director, Head of Private Credit and Christian Watson as Director of Private Credit. Together, they bring extensive experience across credit advisory, debt structuring, underwriting and institutional banking.

As private credit continues to grow as an important source of corporate financing, companies are increasingly seeking flexible capital solutions beyond traditional bank lending. CCM’s new practice is designed to help clients evaluate and access these alternatives to support growth initiatives, acquisitions, recapitalizations and refinancing transactions.

“The addition of a dedicated private credit team is an important step in the continued evolution of our capital markets platform,” said Jerry Serowik, Head of Cohen & Company Capital Markets. “Our clients rely on us across the full spectrum of strategic and financing decisions. Daniel and Christian enhance the expertise we bring to those conversations, strengthening our ability to deliver thoughtful advice, tailored solutions and successful execution.”

A six-year veteran of both the U.S. Marine Corps and Army, Mr. Sheriff brings a disciplined and analytical approach to complex financing situations. His experience spans corporate banking and structured credit, including financial modeling, underwriting and capital structuring. Prior to joining CCM, he advised companies on complex credit solutions at Catalyst Strategic Credit Group and underwrote debt facilities at PNC Financial Services Group for businesses ranging from middle-market enterprises to Fortune 500 companies.

Mr. Watson complements that experience with more than a decade advising management teams on financial operations, treasury management and working capital strategy. His background includes credit origination and placement, emerging technology and venture banking, with prior experience at both Catalyst Strategic Credit Group and PNC Financial Services Group.

The launch of CCM’s private credit practice reflects the firm’s continued commitment to providing clients with comprehensive advisory and financing solutions. By adding dedicated credit expertise to its platform, CCM is better positioned to help companies evaluate capital alternatives and execute financing strategies aligned with their long-term objectives.

About Cohen & Company

Cohen & Company is a financial services company specializing in an expanding range of capital markets and asset management services. Cohen & Company’s operating segments are Capital Markets, Asset Management, and Principal Investing. The Capital Markets segment consists of sales, trading, gestation repo financing, new issue placements in corporate and securitized products, underwriting, and advisory services, operating primarily through Cohen & Company’s subsidiaries Cohen & Company Securities, LLC (“Cohen Securities”) in the United States and Cohen & Company Financial (Europe) S.A. in Europe. A division of Cohen Securities, CCM is the Company’s full-service boutique investment bank providing capital markets and SPAC advisory services to corporations, financial sponsors, investors and institutions. The Capital Markets business segment also includes investment returns on financial instruments that the Company has received as consideration for investment banking and new issue services provided by CCM. The Asset Management segment manages and services assets through investment funds, managed accounts, joint ventures, and collateralized debt obligations. As of June 30, 2026, the Company had approximately $1.4 billion of assets under management in primarily fixed income assets in a variety of asset classes including European bank and insurance trust preferred securities, debt issued by small and medium sized European, U.S., and Bermudian insurance and reinsurance companies, and servicing commercial real estate loans. The Principal Investing segment is comprised primarily of investments the Company has made for the purpose of earning an investment return rather than investments made to support its trading or other capital markets business activity. For more information, please visit www.cohenandcompany.com.

About Cohen & Company Capital Markets

Cohen & Company Capital Markets, a division of Cohen Securities, is a full-service boutique investment bank delivering bulge-bracket expertise through a senior-led, client-aligned advisory model. The firm provides strategic counsel and execution capabilities across M&A advisory, capital markets and SPAC transactions, serving middle-market and growth companies. CCM’s differentiated approach emphasizes deep sector knowledge and institutional-quality execution across public and private markets. For more information, please visit www.cohencm.com 

SOURCE Cohen & Company Capital Markets

New name accompanies 6X revenue growth and rapid adoption by defense tech firms

BOSTON, Oct. 5, 2026 — Pryzm, the CRM designed for government contracting, is now Belisar.

The rebrand comes as the company rapidly scales, with 6X ARR growth and an expanding share of defense tech unicorns utilizing the platform.

“Belisar exists to connect the best technology to the missions that need it most,” said Nick LaRovere, Belisar Co-Founder and CEO. “Too often in federal procurement, the best technology loses to whoever can best absorb bureaucratic friction. We’re changing that. Our agentic platform gives companies the clearest view of federal growth, enabling our customers to swiftly find, pursue, and win government business.”

The White House has requested $1.5 trillion for national defense in FY27, the largest defense budget request in U.S. history. Venture investment in defense tech reached a record $49.1 billion in 2025, nearly double the year before. But, even with increased funding and opportunities, government contractors often find the path from idea to contract to deployment to be slow and opaque. The playing field shifts every day, and the procurement process is challenging for those who don’t have the institutional knowledge or long-held relationships to navigate through it.

Belisar levels the playing field by bringing real-time data, intuitive AI, and an enterprise CRM together into one operating system, so the best technology can win. Customers include a third of the 60+ defense tech unicorns, including Forterra, Quantum Systems, and Allen Control Systems.

“Traditional CRMs are built for a different mission,” said Scott Sanders, Chief Growth Officer at Forterra. “There is nothing in the world that looks like government contracting, and you need a tool that is really built for that.”

“We see Belisar as a game-changer for us as a company,” he continued. “It’s not just the growth team that uses it. It’s the marketing team, the operations team, and our manufacturing teams planning build cycles. The ability for everyone to have transparency into what sales targets are being hit, how we are building the capability for our customer, and how are we deploying that — it’s not just a growth problem; it’s an operations and engineering problem, as well. Belisar gives us so much more operational efficiency because we can share data across a system.”  

A wide range of companies rely on the Belisar platform, including primes, neo-primes, leading consultancies, and defense tech startups. Customers include HII, Boeing, and Beacon Global. It’s also a trusted system of record for government agencies like DIU, which selected Belisar (then Pryzm) for its Enterprise Workflow and Reporting Platform (eWARP) initiative. The platform holds IL5 and FedRAMP High authorizations.

Investors in Belisar include Andreessen Horowitz and XYZ Venture Capital, among others. Built by alumni of Palantir and Lockheed Martin, Belisar’s platform includes market intelligence across U.S. federal and SLED, as well NATO, the EU, and a total of 39 countries. Its enterprise CRM provides a common operating picture for both commercial and government business. 

About Belisar (formerly Pryzm)

Belisar is the CRM designed for government contracting, fusing internal context, intuitive AI, and real-time data into a unified view of the market. Organizations across the public and private sector use Belisar as their unified system of record for government contracts and commercial deals, helping them see clearly, move faster, and win. Headquartered in Boston, with offices in New York and Arlington, Va. Learn more at belisar.com.

SOURCE Belisar, Inc.

Das Technologie-Start-up ermöglicht es Menschen und Institutionen, ihre Daten, Werke und Bildrechte zu schützen, zu lizenzieren und dafür eine Vergütung zu erhalten – und verbindet sie dabei mit der wachsenden Nachfrage nach realen menschlichen Daten in den Bereichen KI, Forschung und Medien.

WILMINGTON, Delaware, 5. Oktober 2026 — SignSplit PBC, ein schnell wachsendes Technologieunternehmen, das es Menschen und Institutionen ermöglicht, ihre Daten, Werke und Bildnisse zu schützen, zu lizenzieren und zur Verfügung zu stellen, hat heute mit einer strategischen Startkapitalrunde in Höhe von 400 Millionen US-Dollar, die gemeinsam mit der W Group – einem globalen Fintech- und Technologie-Ökosystem mit mehr als 40 Millionen Nutzern – gesichert wurde, den Stealth-Modus verlassen. Die Finanzierungszusage, die SignSplit mit 1 Milliarde US-Dollar bewertet, kombiniert Kapital mit einem mehrjährigen Paket strategischer Ressourcen zur Unterstützung der globalen Markteinführung von SignSplit.

Die nächste Generation der KI wird zunehmend auf reale menschliche Daten, Wissen, Kreativität und Erfahrung in Bereichen angewiesen sein, die von fortschrittlichen Modellen und Robotik bis hin zu Wissenschaft, Gesundheitswesen, Medien und Unterhaltung reichen. SignSplit ermöglicht es Menschen und Institutionen, proaktiv an dieser Zukunft teilzuhaben, indem sie ihre Daten, ihre Arbeit und ihr Bildrecht mit Einwilligung, klarer Herkunftsangabe und festgelegten Bedingungen schützen, lizenzieren und zur Verfügung stellen. SignSplit bezeichnet dies als „signierte Daten”.

Über SignSplit können KI- und Robotikunternehmen, Forscher und andere Organisationen auf Daten- und Forschungspools zugreifen, die auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten sind, während die Mitwirkenden reale Daten, Wissen und Fähigkeiten bereitstellen und für ihre Teilnahme eine Vergütung erhalten. SignSplit umfasst zudem eine Verifizierungsschicht für Daten, Werke und Bildnisse, die es KI-Systemen, Social-Media-Plattformen und anderen digitalen Diensten ermöglicht, signierte Inhalte zu identifizieren und auf die zugehörige Herkunft, Einwilligung und die Bedingungen zuzugreifen.

„SignSplit bietet Lösungen für eine Welt, in der die Grenze zwischen menschlicher Erfahrung und Technologie zunehmend verschwimmt”, sagte Alessandro Monterosso, Mitbegründer und CEO von SignSplit.„Je weiter die KI in die reale Welt vordringt, desto stärker werden menschliches Wissen, Kreativität, Fähigkeiten und Identität mit der Entwicklung der Technologie und deren Interaktion mit der uns umgebenden Welt verknüpft sein. Wir glauben, dass SignSplit und die Nutzung signierter Daten die Brücke zwischen beiden Bereichen bilden können und den menschlichen Beitrag im Zuge des technologischen Fortschritts mit Schutz, Teilhabe und Vergütung verbinden.”

„SignSplit setzt neue Maßstäbe für die Nutzung von Daten, Arbeitsergebnissen und Bildnissen von Einzelpersonen und Institutionen”, sagte Volodymyr Nosov, Gründer und Präsident der W Group.„Wir sind davon überzeugt, dass jeder ernstzunehmende Akteur im Bereich der KI und der Datenwirtschaft sich künftig auf die Infrastruktur von SignSplit verlassen wird. Das Ausmaß unseres Engagements spiegelt sowohl wider, wie früh wir uns in dieser Entwicklung noch befinden, als auch, wie wichtig diese Lösungen unserer Meinung nach für jede Branche sind, die auf menschliche Daten angewiesen ist.”

SignSplit wurde 2024 von Glib Denisov, Mitbegründer, Vorstandsvorsitzender und Chief Product Officer, gegründet. „Als wir SignSplit 2024 gründeten, entwickelten wir Lösungen für die Richtung, in die sich die KI unserer Meinung nach entwickeln würde – nicht für den Stand, den sie zu diesem Zeitpunkt hatte”, sagte Glib Denisov. „Wir haben erkannt, dass die nächste Generation der KI mehr als nur zusätzliche Daten benötigen würde – sie würde qualitativ hochwertigere, aus der realen Welt stammende Daten mit klarer Herkunft, entsprechenden Genehmigungen und Rechten benötigen.”

Informationen zu SignSplit

SignSplit PBC ist ein Technologieunternehmen, das die Infrastruktur für die Wirtschaft mit signierten Daten aufbaut. SignSplit wurde 2024 gegründet und als Delaware Public Benefit Corporation eingetragen. Über seine Plattform für signierte Daten verbindet das Unternehmen Menschen und Institutionen mit KI- und Robotikunternehmen, Forschern und Medienplattformen. Das Unternehmen stellt eine Infrastruktur bereit, um reale menschliche Daten und andere Formen menschlicher Beiträge mit Einwilligung, klarer Herkunft und definierten Bedingungen zu schützen, zu lizenzieren und bereitzustellen.

Erfahren Sie mehr und melden Sie sich bei SignSplit unter signsplit.com an.

Informationen zur W Group

Die W Group ist ein globales Ökosystem von Unternehmen, die durch Technologie, Innovation und ambitionierte Produkte die Zukunft gestalten. Heute vereint die W Group 11 Unternehmen, mehr als 1.500 Teammitglieder an 15 Standorten weltweit und über 40 Millionen Kunden in 150 Ländern. Weitere Informationen finden Sie unter https://www.w.group/. 

Zukunftsgerichtete Aussagen

Diese Pressemitteilung enthält zukunftsgerichtete Aussagen zu den Plänen von SignSplit, seiner strategischen Beziehung zur W Group und den erwarteten Marktentwicklungen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen und unterliegen Risiken und Unsicherheiten; die tatsächlichen Ergebnisse können erheblich davon abweichen, und keines der beiden Unternehmen übernimmt eine Verpflichtung, diese Aussagen zu aktualisieren. Nichts in dieser Pressemitteilung stellt ein Angebot oder eine Aufforderung zum Kauf von Wertpapieren oder digitalen Vermögenswerten dar.