Thinking Machines Lab Миры Мурати подписала с Google соглашение на несколько миллиардов долларов, чтобы арендовать облачную инфраструктуру для обучения и развёртывания ИИ-моделей. Для стартапа, который ещё толком не показал продукт, это не просто покупка вычислений, а очень дорогой способ купить себе время и доступ к железу, пока остальные спорят о «будущем ИИ».
В сделку входят и системы на базе ускорителей Nvidia GB300, которые Google только начинает раздавать первым клиентам. На фоне дефицита мощностей у облачных провайдеров это выглядит почти буднично: кто успел застолбить доступ раньше, тот и обучает модели без очереди.
Что получила Thinking Machines Lab
По условиям соглашения Google Cloud даст стартапу не только вычисления, но и набор типичных корпоративных кирпичей: хранилище данных, Kubernetes и базу данных Spanner. Это важная деталь, потому что крупные ИИ-команды всё чаще покупают не «облако», а целую производственную среду, где можно гонять обучение, хранить датасеты и не падать от первого же всплеска нагрузки.
Сделка не эксклюзивная, так что Миры Мурати оставила себе право торговаться и с другими провайдерами. И это разумно: в ИИ-индустрии зависеть от одного облака сейчас почти так же умно, как строить дата-центр на обещаниях пиар-отдела.
Зачем стартапу столько инфраструктуры
Thinking Machines уже привлекла $2 млрд при оценке $12 млрд, а стартовала в феврале 2025 года. Для компании без публичного флагманского продукта это очень крупный чек, и он хорошо объясняет, почему стартапу нужно покупать не только таланты, но и ускорители, которые в ИИ-сегменте давно стали новой нефтью.
До сделки с Google у компании уже было партнёрство с Nvidia, включая инвестиции от производителя чипов. На рынке ИИ это давно стандартная комбинация: чипмейкер помогает деньгами, облако помогает железом, а стартап обещает магию. Только магия обычно превращается в счета за инфраструктуру.
- Thinking Machines получила доступ к Google Cloud для обучения и развёртывания моделей.
- В сделку входят ускорители Nvidia GB300.
- Соглашение оценивается в несколько миллиардов долларов.
- Ранее стартап уже привлёк $2 млрд при оценке $12 млрд.
Tinker и ставка на обучение с подкреплением
Google отдельно подчеркнула, что стартап может использовать её инфраструктуру для обучения с подкреплением. Именно этот подход помог таким игрокам, как Google DeepMind и OpenAI, вытащить свои модели на новый уровень, так что выбор направления тут не случаен. Thinking Machines в октябре прошлого года уже показала инструмент Tinker, который автоматизирует создание передовых ИИ-моделей, и теперь у этой задумки появился очень дорогой двигатель.
Мы сравнили этот шаг с тем, как обычно ведут себя молодые ИИ-компании после крупных раундов: сначала они нанимают людей, потом подписывают облако, а уже потом начинают объяснять всем, что именно строят. Thinking Machines просто ускорила второй этап, потому что в гонке за вычислениями промедление стоит слишком дорого.
