NVIDIA инвестирует 30 миллиардов долларов в Thinking Machines Lab, капитализация растет до 40 миллиардов долларов

icon MarsBit
Поделиться
AI summary iconСводка
NVIDIA возглавляет финансовый раунд на $30 млрд для Thinking Machines Lab — проект, ставший новостью в сфере ИИ. Лаборатория, сооснованная Мирой Мурати, теперь имеет предварительную оценку в $400 млрд и стремится привлечь $50–60 млрд. NVIDIA может покрыть половину общей суммы. Компания запустила свою первую модель — Inkling, и разрабатывает платформу для настройки моделей. При масштабировании проекта могут последовать новые листинги токенов.

На этот раз Лао Хуан расширил свои AI-инфраструктурные усилия до уровня моделей.

На прошлой неделе NVIDIA совершила две крупные сделки.

Сразу после заключения соглашения об аквизиции с крупнейшим в мире центром открытых моделей Hugging Face, поступила информация о том, что компания готовит чек на сумму почти 3 миллиарда долларов бывшему главному технологическому директору OpenAI, пользующемуся огромной популярностью в Кремниевой долине, Мире Мурати.

Лао Хуан сделал ставку на Thinking Machines Lab, основанную Мулати.

Предварительная оценка сразу подскочила до как минимум 40 миллиардов долларов США, планируется привлечь 5–6 миллиардов долларов США, причем NVIDIA может взять на себя примерно половину.

Thinking Machines Lab

Это не первоначальные вложения NVIDIA, а постоянное усиление.

Глядя на темпы роста Thinking Machines Lab, кажется, что они получили бонус.

В прошлом раунде в июле 2025 года он собрал одну из крупнейших семенных сделок в истории:

Серия семян на 2 миллиарда долларов США, пост-инвестиционная оценка — 12 миллиардов долларов США.

За всего 14 месяцев предварительная оценка компании выросла до 40 миллиардов, увеличившись более чем в три раза.

Если這次50億到60億美元的募資順利完成,投後估值將直逼450億至460億美元。

Еще более безумное — впереди.

Такая поразительная оценка у компании, чистый годовой доход которой только что превысил 100 миллионов долларов.

Оценка в 40 миллиардов соответствует примерно 400-кратному мультипликатору выручки.

Компания, существующая всего 19 месяцев и у которой уже ушли несколько сооснователей, почему заставила NVIDIA с радостью выделить еще 2,5–3 миллиарда долларов?

Уйдя из OpenAI два года назад, компания достигла оценки в 40 миллиардов долларов США

От 12 миллиардов до 40 миллиардов Мулати смогла достичь всего за 14 месяцев.

В сентябре 2024 года Мулати объявила о уходе из OpenAI. В то время она была CTO и временным генеральным директором в дни, когда Оттмана уволили с должности советом директоров.

Примерно через пять месяцев появилась Thinking Machines Lab.

В списке стартапов почти что список контактов бывших сотрудников OpenAI: среди сооснователей — такие крупные фигуры, как Лилиан Вэнг, Джон Шульман, Баррет Цоф, Люк Мец и другие.

В июле 2025 года поступили средства на сумму 2 миллиарда долларов США в рамках семяного раунда.

Руководство a16z возглавило инвестиции, Accel, NVIDIA, AMD и Jane Street присоединились. В то время у Мулади не было даже одного достойного продукта — инвесторы верили в неё саму.

Вскоре продукт представил свой ответ.

В октябре 2025 года будет запущен первый продукт Tinker, в декабре — полный доступ.

Это не модель, а платформа для тонкой настройки: разработчики загружают свои данные, настраивают модели с открытыми весами под себя и платят за использование вычислительных ресурсов.

Затем последовали более масштабные действия.

10 марта 2026 года Thinking Machines и NVIDIA объявили о многолетнем стратегическом партнерстве: будет развернуто не менее 1 ГВт систем Vera Rubin, а NVIDIA также совершила значительные инвестиции, сумма которых не раскрывается.

Thinking Machines Lab

Хуан Ренъюнь (слева) и Мулати (справа). 10 марта 2026 года стороны официально объявили о сотрудничестве в области Vera Rubin мощностью 1 ГВт, а NVIDIA одновременно совершила инвестицию, сумма которой не раскрывается.

Через четыре месяца, 15 июля 2026 года, они представили свою первую собственную модель — Inkling:

975 миллиардов общих параметров, 41 миллиард активированных, максимальный контекст 1 000 000 токенов, поддержка текста, изображений и аудио, полные веса открыты.

Затем идут переговоры по этому раунду финансирования в размере от 5 до 6 миллиардов долларов США.

Это так много денег, потому что вышеуказанное сотрудничество на 1 ГВт.

1 ГВ — это вычислительная мощность уровня передовых лабораторий. Чипы, сеть, электропитание и центры обработки данных настроены на уровень гигаватт, каждая из этих составляющих — астрономическая цифра.

От первоначальных 1 миллиарда долларов до нынешних 5–6 миллиардов долларов — объем финансирования вырос в пять-шесть раз, чтобы оправдать эти амбиции в 1 ГВт.

Откуда берутся эти деньги?

В прошлом раунде NVIDIA была лишь одним из инвесторов, а лидером раунда выступила a16z.

На этом раунде лидирующим инвестором стало Accel, и NVIDIA, возможно, покроет около половины, перейдя от участника к крупнейшему инвестору.

Таким образом, снова появилась знакомая картина: NVIDIA является как крупнейшим инвестором в этот цикл, так и поставщиком этой системы мощностью 1 ГВт.

Деньги поступили на счет Thinking Machines, и большая их часть, скорее всего, снова превратится в заказы на NVIDIA.

Инвестиции, закупки, доход — замкнутый цикл на одной компании.

The direction is clear enough.

NVIDIA больше не ограничивается поставкой чипов таким известным лабораториям, как OpenAI и Anthropic, — она начинает заранее закреплять за собой следующее поколение передовых игроков с помощью акций.

В объявлении от марта также было сказано, что стороны совместно разработают системы обучения и вывода, ориентированные на архитектуру NVIDIA.

Это означает, что будущие модели Thinking Machines будут изначально созданы по образу Vera Rubin.

Мулади не стремится к первому месту в модели.

За эти 19 месяцев, благодаря стратегии Мулати, вы заметите, что она постоянно избегала прямого соперничества с OpenAI и Anthropic по вопросу, чья модель сильнее.

Даже прямо признают в блоге о выпуске Inkling:

Inkling не является самой мощной моделью сегодня, как открытой, так и закрытой.

Thinking Machines Lab

Бизнес-модель Thinking Machines была определена с момента запуска Tinker — она продает возможность «сделать модель своей».

Компании используют свои данные и бизнес для обучения, тонкой настройки и вывода на его платформе, платя за использование вычислительных ресурсов.

Словами Мулади: создать ИИ, которым люди могут управлять и который они могут считать своим.

Это помещает Thinking Machines на отдельный путь от OpenAI и Anthropic.

Две другие компании соревнуются за создание лучших универсальных закрытых моделей, а она сама позиционирует себя на уровне ниже: не бороться за первое место в моделях, а создавать инфраструктуру для индивидуальной настройки моделей для всех.

Разве это не то самое AI-инфраструктурное обеспечение, о котором неоднократно говорил Лао Хуан?

NVIDIA два года говорила о фабриках ИИ, инфраструктуре ИИ и экономике токенов — именно такой бизнес, где каждый новый клиент потребляет еще больше вычислительных мощностей.

Thinking Machines Lab

На ключевой речи GTC 2026 16 марта Хуан Ренсюнь заявил, что спрос на вычислительные мощности «вырос в миллион раз», а выручка с 2025 по 2027 год составит как минимум 1 триллион долларов США.

Поняв это, становится понятно, почему NVIDIA готова тратить деньги.

В руках NVIDIA две карты: Hugging Face

Это не единственное крупное событие NVIDIA в этом месяце.

3 сентября NVIDIA официально объявила о приобретении Hugging Face за 12,9303 миллиарда долларов США, соглашение уже подписано.

Thinking Machines Lab

Рассмотрите две транзакции вместе:

Hugging Face владеет распределением открытых моделей и сообществом разработчиков; Thinking Machines владеет передовыми моделями, платформой для тонкой настройки и командой исследователей.

Один конец — вход, другой — модель. NVIDIA сделала ставку на обе стороны линии с открытыми весами.

Сумма двух сделок составляет почти 16 миллиардов долларов США, и они произошли всего через несколько дней друг после друга.

Полный вес Inkling доступен на Hugging Face, а также специально выпущена версия NVFP4 для NVIDIA Blackwell.

Разработчики скачивают Inkling с Hugging Face, настраивают его на Tinker и запускают на Vera Rubin.

Вход, модель, платформа для тонкой настройки, чип — каждый этап находится в экосистеме.

Это именно то, чего хотела NVIDIA: заранее заблокировать модели компаний, тем самым обеспечив их будущий спрос на вычислительные мощности.

Справочные материалы:

https://techcrunch.com/tag/thinking-machines-lab/

https://www.theinformation.com/articles/thinking-machines-lab-talks-raise-billions-roughly-40-billion-valuation

https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/

https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-thinking-machines-lab/

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Новости ИИ», автор: АСИ, Откровение; редактор: Юанью

Отказ от ответственности: Информация на этой странице может быть получена от третьих лиц и не обязательно отражает взгляды или мнения KuCoin. Данный контент предоставляется исключительно в общих информационных целях, без каких-либо заверений или гарантий, а также не может быть истолкован как финансовый или инвестиционный совет. KuCoin не несет ответственности за ошибки или упущения, а также за любые результаты, полученные в результате использования этой информации. Инвестиции в цифровые активы могут быть рискованными. Пожалуйста, тщательно оценивайте риски, связанные с продуктом, и свою устойчивость к риску, исходя из собственных финансовых обстоятельств. Для получения более подробной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с нашими Условиями использования и Уведомлением о риске.