Большое продуктовое расследование: чем на самом деле занимается Мира Мурати?
Thinking Machines Lab под руководством Миры Мурати (бывший CTO OpenAI) привлекла рекордный seed-раунд в $2 млрд при оценке $12 млрд, что сделало стартап одним из самых ожидаемых игроков в AI-отрасли. В команду вошли ведущие специалисты из OpenAI, включая Джона Шульмана и Баррета Зофа, а также эксперты, работавшие над ChatGPT, Character.AI, Mistral и PyTorch.
Стартап создаёт платформу нового типа: open-source ядро для мультимодальных AI-моделей (текст, изображения, звук, структурированные данные) с возможностью глубокой кастомизации, интеграцией с MLOps, гибридной работой в облаке и on-premise, а также собственной инфраструктурой безопасности (safety-lab). Ключевой акцент — инфраструктурный масштаб, поддержка enterprise-нагрузок, marketplace микромодулей, прозрачное ценообразование и возможность запуска на любых вычислительных мощностях.
Ожидается, что платформа Thinking Machines будет востребована компаниями, которым требуется независимость от крупных вендоров, гибкая адаптация AI-решений под бизнес-процессы, контроль за безопасностью и соответствие требованиям комплаенса. Демонстрационный релиз и первый демо-день намечены на осень, продукт должен сразу продемонстрировать зрелость и устойчивость для масштабного внедрения.
- Рекордный seed-раунд: $2 млрд при оценке $12 млрд
- Команда — бывшие топ-менеджеры и инженеры OpenAI, PyTorch, Mistral
- Open-source ядро + коммерческий облачный слой
- Enterprise-ориентированная архитектура, поддержка кастомизации и безопасности
- Встроенный marketplace API и продвинутые инструменты интеграции с MLOps/CI/CD
- Крупнейший стартап-раунд организован Andreessen Horowitz, инвесторы — Nvidia, Accel, Cisco, AMD и др.
Читайте также
7 кругов ада: практическое руководство по выбору ML-стека
Как кодинг-агенты используют инструменты, память и контекст репозитория, чтобы писать код лучше
AI-пузырь: когда стартапы получают миллионы за обёртку над чужим ИИ
Анализ документов нейросетью с цитатами из источников: скилл research-docs для Claude Code
Компромисс с креативностью: что маркетологи рискуют потерять в эпоху AI
- Мультимодальное ядро для AI-платформы: Современные AI-платформы должны обрабатывать текст, изображения, звук и структурированные данные в едином стеке для создания универсального инженерного слоя. Такой подход позволяет быстро адаптировать продукт под новые сервисы и задачи.
[Продукт]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться