На этот раз Хуан протянул щупальца ИИ-инфраструктуры в слой моделей.
На прошлой неделе NVIDIA выложила на стол две королевские комбинации.
Только что подписала соглашение о поглощении с крупнейшим в мире хранилищем открытых моделей Hugging Face, а следом появилась информация, что она готовится выписать чек на почти 3 миллиарда долларов самому заметному в Кремниевой долине бывшему техническому директору OpenAI, Мире Мурати (Mira Murati).
Хуан делает ставку на основанную Мурати компанию Thinking Machines Lab.
Доинвестиционная оценка взлетела как минимум до 400 миллиардов долларов, планируется привлечь от 50 до 60 миллиардов, и NVIDIA одна может взять на себя около половины.
Для NVIDIA это не первая инвестиция, а продолжение наращивания доли.
Оглядываясь на скорость роста Thinking Machines Lab, она просто феноменальна.
В предыдущем раунде, в июле 2025 года, она только что получила один из крупнейших посевных раундов в истории:
Посевной раунд на 2 миллиарда долларов, постинвестиционная оценка 120 миллиардов долларов.
И всего через 14 месяцев доинвестиционная оценка взлетела до 400 миллиардов, увеличившись более чем в три раза.
Если в этом раунде успешно привлечь от 50 до 60 миллиардов, постинвестиционная оценка приблизится к 450-460 миллиардам долларов.
Но самое безумное — впереди.
При такой ошеломляющей оценке годовая выручка компании едва превышает 100 миллионов долларов.
Оценка в 400 миллиардов соответствует коэффициенту выручки около 400x.
Компания, существующая 19 месяцев, из которой уже ушли несколько сооснователей, — зачем NVIDIA добровольно выкладывать еще 2.5-3 миллиарда долларов?
После ухода из OpenAI за два года привлечено 40 миллиардов долларов оценки
От 12 миллиардов до 400 миллиардов Мурати потребовалось всего 14 месяцев.
В сентябре 2024 года Мурати объявила об уходе из OpenAI. Тогда она занимала должность технического директора и была временным генеральным директором в те несколько дней, когда совет директоров уволил Олтмана.
Примерно через пять месяцев на свет появилась Thinking Machines Lab.
В стартовом списке сотрудников почти полностью были бывшие коллеги по OpenAI: среди сооснователей — такие гуру, как Лилиан Венг (Lilian Weng), Джон Шульман (John Schulman), Баррет Зоф (Barret Zoph), Люк Метц (Luke Metz) и другие.
В июле 2025 года был получен посевной раунд на 2 миллиарда долларов.
Лидировала a16z, с участием Accel, NVIDIA, AMD, Jane Street. На тот момент у Мурати не было даже приличного продукта, инвесторы шли на нее саму.
Вскоре продукт дал ответ.
В октябре 2025 года вышел первый продукт Tinker, в декабре полностью открытый.
Это не модель, а платформа для тонкой настройки: разработчики загружают свои данные, настраивают модель с открытыми весами под свои нужды и платят за использование вычислительных ресурсов.
Затем последовало более масштабное движение.
10 марта 2026 года Thinking Machines и NVIDIA официально объявили о многолетнем стратегическом партнерстве: развертывание как минимум 1 ГВт систем Vera Rubin, при этом NVIDIA также осуществила значительные инвестиции, сумма которых не разглашается.
Дженсен Хуан (слева) и Мира Мурати (справа). 10 марта 2026 года стороны объявили о сотрудничестве на уровне 1 ГВт с Vera Rubin, NVIDIA также завершила инвестиции на неразглашенную сумму.
Четыре месяца спустя, 15 июля 2026 года, они представили свою первую собственную флагманскую модель Inkling:
975 миллиардов общих параметров, 41 миллиард активируемых, контекст длиной до 1 миллиона токенов, принимает текст, изображения, аудио, полностью открытые веса.
Затем начались переговоры по этому раунду финансирования на 50-60 миллиардов долларов.
Такие большие деньги нужны именно для соглашения о 1 ГВт, упомянутого выше.
1 ГВт — это уровень вычислительной мощности для передовых лабораторий. Чипы, сети, электричество, центры обработки данных — все настраивается на гигаваттном уровне, каждая позиция стоит астрономических денег.
От первоначально озвученных 1 миллиарда до нынешних 50-60 миллиардов долларов объем финансирования вырос в 5-6 раз, и только такие суммы могут поддержать амбиции на 1 ГВт.
Откуда возьмутся эти деньги?
В предыдущем раунде NVIDIA была лишь одним из со-инвесторов, лидировала a16z.
В этом раунде лидером стал Accel, NVIDIA может взять на себя около половины, превратившись из со-инвестора в крупнейшего вкладчика.
И снова появляется знакомая картина: NVIDIA является одновременно крупнейшим инвестором этого раунда и поставщиком той самой 1 ГВт системы.
Деньги поступают на счет Thinking Machines, большая часть, вероятно, совершив круг, снова превращается в заказ у NVIDIA.
Инвестиции, закупки, выручка — замкнутый цикл на одной компании.
Направление достаточно ясно.
NVIDIA больше не удовлетворяется поставками чипов таким известным лабораториям, как OpenAI, Anthropic, она начинает заранее связывать себя долями в акциях с игроками следующего поколения на переднем крае.
В мартовском объявлении была еще одна фраза, которую легко упустить: стороны будут совместно проектировать системы для обучения и вывода, ориентированные на архитектуру NVIDIA.
Это означает, что будущие модели Thinking Machines с самого нижнего уровня будут созданы под Vera Rubin.
Путь Мурати: не борьба за первое место среди моделей
Глядя на действия Мурати за эти 19 месяцев, вы заметите, что она постоянно избегала прямого соревнования с OpenAI и Anthropic за звание сильнейшей модели.
Более того, в блоге о выпуске Inkling она прямо признала:
Inkling — не самая сильная модель на сегодняшний день, ни среди открытых, ни среди проприетарных.
Бизнес-модель Thinking Machines была определена в день запуска Tinker: она продает услугу «сделать модель своей».
Предприятия приносят свои данные, свой бизнес, обучают, настраивают и делают выводы на ее платформе, она берет деньги за использование вычислительных ресурсов.
Словами самой Мурати: создавать ИИ, который люди могут формировать и делать своим.
Эта фраза ставит Thinking Machines на путь, отличный от OpenAI и Anthropic.
Последние две стремятся к созданию сильнейшей универсальной проприетарной модели, тогда как Thinking Machines располагается уровнем ниже: не борется за первое место среди моделей, а создает инфраструктуру, помогающую всем настраивать модели.
Разве это не та самая ИИ-инфраструктура, о которой не раз говорил Хуан?
Два года NVIDIA рассказывает об ИИ-фабриках, ИИ-инфраструктуре, токен-экономике, и ей нужен именно такой бизнес, где каждый новый клиент означает дополнительные затраты на вычисления.
Ключевой доклад на GTC 2026, 16 марта. Дженсен Хуан заявил, что спрос на вычислительную мощность «вырос в миллион раз», выручка в 2025-2027 годах составит не менее 1 триллиона долларов.
Понимая это, логика готовности NVIDIA вкладывать деньги становится ясной.
Плюс Hugging Face: две карты в руках у NVIDIA
Это не единственный крупный ход NVIDIA в этом месяце.
3 сентября NVIDIA официально объявила о покупке Hugging Face за 129,303 миллиарда долларов, соглашение подписано.
Рассматривая две сделки вместе:
Hugging Face держит точку входа для распространения открытых моделей и сообщество разработчиков; Thinking Machines держит передовые модели, платформу для тонкой настройки и исследовательскую команду.
С одной стороны — вход, с другой — модель. NVIDIA сделала ставки на обоих концах линии открытых весов.
Две сделки вместе составляют около 16 миллиардов долларов, с разницей всего в несколько дней.
Полные веса Inkling размещены на Hugging Face, специально подготовлена версия NVFP4 для Blackwell от NVIDIA.
Разработчики скачивают Inkling с Hugging Face, настраивают его под себя на Tinker, а затем запускают на Vera Rubin.
Вход, модель, платформа настройки, чипы — каждый шаг в одной экосистеме.
Именно этого и хочет NVIDIA: с помощью капитала заранее зафиксировать модельные компании, а значит, и их будущий спрос на вычисления.
Источники:
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 из официального аккаунта WeChat «Новая эра искусственного интеллекта», автор: ASI Апокалипсис; редактор: Юаньюй
