На цей раз старий Хуан розширив свої AI-інфраструктурні руки до шару моделей.

Автор статті, джерело: NewZeal

На минулому тижні NVIDIA здійснила дві величезні угоди.

Щойно підписавши угоду про придбання з найбільшим у світі центром відкритих моделей Hugging Face, з’явилися повідомлення про те, що планується виписати Мірі Мураті, колишньому CTO OpenAI, яка користується найбільшою увагою в Сіліконовій долині, чек на майже 3 мільярди доларів США.

Старий Хуан робить ставку на Thinking Machines Lab, засновану Мулаті.

Приватна оцінка перед інвестуванням безпосередньо стрімко зросла до принаймні 40 мільярдів доларів США, планується залучити 5–6 мільярдів доларів США, а NVIDIA може охопити приблизно половину.

Це не початкове інвестування NVIDIA, а постійне збільшення вкладень.

Подивіться на швидкість росту Thinking Machines Lab — здається, що вони мають буст.

У попередньому раунді в липні 2025 року він отримав одну з найбільших сімейних інвестицій у історії:

Сід-раунд на 2 мільярди доларів США, оцінка після інвестування — 12 мільярдів доларів США.

Протягом лише 14 місяців доінвестиційна оцінка зросла до 40 мільярдів, збільшившись більше ніж утричі.

Якщо цей збір у розмірі від 5 до 6 мільярдів доларів США пройде успішно, після інвестування оцінка компанії наблизиться до 45–46 мільярдів доларів США.

Ще більше безглуздих речей чекають у майбутньому.

При такій дивовижній оцінці річний дохід цієї компанії лише трохи перевищує 100 мільйонів доларів США.

Оцінка в 40 мільярдів доларів США відповідає приблизно 400-кратному коефіцієнту доходів.

Яка компанія, що існує 19 місяців і в якій вже пішли кілька співзасновників, може змусити NVIDIA добровільно витратити ще 2,5–3 мільярди доларів США?

Після виходу з OpenAI два роки тому досяг оцінки в 40 мільярдів доларів США

Від 12 мільярдів до 400 мільярдів Мураті витратила лише 14 місяців.

У вересні 2024 року Мураті оголосила про вихід з OpenAI. На той час вона була CTO та тимчасовим CEO під час тих днів, коли Оттмана було вигнано з ради директорів.

Приблизно через п’ять місяців з’явився Thinking Machines Lab.

У списку стартапів майже що це адресна книга колишніх співробітників OpenAI: серед засновників — Ліліан Венг, Джон Шульман, Баррет Цоф, Люк Мець та інші величезними іменами.

У липні 2025 року надійшло 2 мільярди доларів США у рамках сідл-раунду.

a16z очолює інвестиції, Accel, NVIDIA, AMD, Jane Street виступають як супутні інвестори. На той момент у Муладі не було навіть одного належного продукту — інвестори вкладалися саме в неї.

Швидко продукт подав відповідь.

У жовтні 2025 року запущено перший продукт Tinker, у грудні — повне відкриття.

Це не модель, а платформа для донастройки: розробники завантажують свої дані, доналаштовують моделі з відкритими вагами під себе і платять за використання обчислювальних ресурсів.

Наступним кроком стає ще більший рух.

10 березня 2026 року Thinking Machines та NVIDIA офіційно оголосили про довгострокову стратегічну співпрацю: розгортання щонайменше 1 ГВт систем Vera Rubin, а NVIDIA здійснила значну інвестицію, сума якої не розголошена.

Хуан Ренсюнь (ліворуч) та Мулаті (праворуч)

10 березня 2026 року обидві сторони офіційно оголосили про співпрацю на рівні 1 ГВт Vera Rubin, а NVIDIA одночасно здійснила інвестицію, сума якої не розголошувалася.

Чотири місяці потому, 15 липня 2026 року, вони представили свою першу власну модель — Inkling:

975 мільярдів загальних параметрів, 41 мільярд активованих, максимальний контекст до 1 000 000 токенів, підтримка тексту, зображень та аудіо, повні ваги відкриті.

Тоді йде переговори щодо цього раунду фінансування в розмірі від 5 до 6 мільярдів доларів США.

Гроші потрібні стільки, тому що вище зазначено співпрацю на 1 ГВт.

1 GW — це потужність рівня передових лабораторій. Чіпи, мережі, електроенергія, центри обробки даних — все налаштовано на рівні гігаватів, кожен параметр — це астрономічні цифри.

Від початкових 1 мільярда доларів до сьогоднішніх 5–6 мільярдів доларів — обсяг фінансування збільшився в п’ять–шість разів, щоб підтримати ці амбіції в 1 ГВт.

Звідки взялися ці гроші?

У попередньому раунді NVIDIA була лише одним із інвесторів, а лідером інвестицій була a16z.

На цьому етапі лідируючим інвестором став Accel, а NVIDIA може охопити приблизно половину, перейшовши від супутнього інвестора до найбільшого інвестора.

Тож знову з’явилася знайома картина: NVIDIA є не лише найбільшим інвестором цього циклу, а й постачальником цієї системи потужністю 1 ГВт.

Гроші потрапили на рахунок Thinking Machines, і велика їх частина, ймовірно, знову перетвориться на замовлення на NVIDIA.

Інвестиції, закупівлі, дохід — усі цикли замкнені в одній компанії.

Напрямок достатньо чіткий.

NVIDIA більше не задовольняється постачанням чіпів для відомих лабораторій, таких як OpenAI та Anthropic — вона починає попередньо зв’язувати себе з наступними лідерами галузі за допомогою акцій.

У оголошенні за березень було ще одне речення, яке легко можна було не помітити: обидві сторони мають спільно розробити системи навчання та висновування, орієнтовані на архітектуру NVIDIA.

Це означає, що майбутні моделі Thinking Machines з самого початку будуть розвиватися за принципами Вері Рубін.

Мулаті не прагне бути першим у моделі

Пройшовши 19 місяців стратегії Мулаті, ви помітите, що вона завжди уникав прямих зіткнень з OpenAI та Anthropic щодо того, чия модель сильніша.

Навіть прямо в блозі про випуск Inkling признавали:

Inkling не є найпотужнішою моделлю, ні відкритою, ні закритою.

Бізнес-модель Thinking Machines була визначена з дня запуску Tinker — вона продає «перетворення моделі на твою».

Підприємство використовує власні дані та бізнес-процеси для навчання, доналаштування та висновків на його платформі, сплачуючи за використання обчислювальних ресурсів.

За словами Мураті: зробити штучний інтелект, яким люди можуть керувати та який можна власнити.

Це речення ставить Thinking Machines на іншу дорогу порівняно з OpenAI та Anthropic.

Дві останні компанії борються за найпотужнішу універсальну закриту модель, а вона сама віднесла себе на нижчий рівень: не боротися за перше місце серед моделей, а створювати інфраструктуру для індивідуалізації моделей для всіх.

Це ж саме інфраструктура ШІ, про яку неодноразово говорив старий Хуан?

NVIDIA два роки розповідала про AI-фабрики, AI-інфраструктуру та економіку токенів — саме такий бізнес, де кожен новий клієнт призводить до збільшення споживання обчислювальних потужностей.

16 березня на GTC 2026 Дженсен Хуанг заявив, що попит на обчислювальну потужність «збільшився в мільйон разів», а виручка з 2025 по 2027 рік складе щонайменше 1 трильйон доларів США.

Зрозумівши це, стає зрозуміло, чому NVIDIA готова витрачати гроші.

Налагоджуючи Hugging Face, NVIDIA має дві карти в руках

Це не єдине велике подія NVIDIA цього місяця.

3 вересня NVIDIA офіційно оголосила про придбання Hugging Face за 12,9303 мільярда доларів США, угоду підписано.

Подивіться на дві транзакції разом:

Hugging Face має контроль над розповсюдженням відкритих моделей та спільнотою розробників; Thinking Machines має передові моделі, платформу для тонкої настройки та команду дослідників.

Один кінець — це вхід, інший — модель. NVIDIA зробила ставку на обидва кінці лінії відкритих ваг.

Дві транзакції разом складають майже 16 мільярдів доларів США і відбулися лише через кілька днів одна після іншої.

Повна вага Inkling доступна на Hugging Face, а також спеціально створена версія NVFP4 для NVIDIA Blackwell.

Розробник завантажує Inkling з Hugging Face, налаштовує його на Tinker і запускає на Vera Rubin.

Вхід, модель, платформа для донастройки, чіп — кожен крок усередині екосистеми.

Це саме те, чого хоче NVIDIA: за допомогою капіталу забезпечити раннє залучення компаній-розробників моделей, тим самим забезпечивши їхні майбутні потреби у обчислювальних ресурсах.