Thinking Machines обсуждает раунд на $1 млрд при оценке от $40 млрд

Лаборатория искусственного интеллекта Thinking Machines, основанная бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати, ведёт переговоры о привлечении $1 млрд при оценке не ниже $40 млрд. По информации The Information, существующий инвестор Accel обсуждает роль лид-инвестора раунда.

Сделка пока не завершена, а Accel и Thinking Machines не ответили на запросы о комментарии. Если раунд состоится на обозначенных условиях, оценка окажется ниже $50 млрд, которых компания, по сообщениям СМИ, стремилась достичь в конце прошлого года.

Оценка и выручка

Годовой темп выручки Thinking Machines превышает $100 млн, сообщил источник, знакомый с финансовыми показателями компании. При оценке в $40 млрд это соответствует очень высокому мультипликатору выручки.

Предыдущий раунд стартапа составил $2 млрд и оценил компанию в $12 млрд. Его возглавила Andreessen Horowitz; также в сделке участвовали Nvidia, GV, Lightspeed и Conviction Partners. Этот раунд называли одним из крупнейших посевных финансирований в истории.

Продукты и изменения в команде

В июле Thinking Machines представила Inkling — модель с открытыми весами. Компания получает выручку от платы за вычисления, когда пользователи адаптируют модели на собственных данных через платформу Tinker.

Публичное представление компании и её подхода к интерактивным моделям дополняет Thinking Machines и интерактивные модели Мурати и показывает, на каких продуктах стартап строит коммерческую модель.

Инвесторы предыдущего раунда в значительной мере опирались на опыт Мурати и бывших исследователей OpenAI, присоединившихся к новой лаборатории. После этого из компании ушли несколько заметных сотрудников: среди сооснователей Лилиан Венг и Люк Метц, вернувшиеся в OpenAI.

Что это означает для рынка

Переговоры демонстрируют, что финансирование ведущих ИИ-лабораторий продолжает связываться и с текущими доходами, и с возможностями моделей и платформы. Для бизнеса практический вывод состоит в том, чтобы отдельно оценивать стоимость использования Tinker, условия работы с закрытыми данными и зрелость поставщика, не сводя выбор к его рыночной оценке.