Компания Миры Мурати купила у Google мощности для обучения ИИ

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.

Сообщает itzine.ru

 

Новость из рубрики: Технологии и Hi-Tech

 

Поделиться новостью:

 

Топ Новости Недели

• Обезвреживание медицинских отходов класса «Г» в Москве...
• Максимально подробное руководство по зеркалам на заказ любых размеров, форм и цветов: от идеи до реализации, дизайнерских решений и влияния на пространство интерьера...
• Відео-дошки оголошень в Україні як новий формат онлайн-комунікації: розвиток цифрових платформ, маркетингові можливості та майбутнє інтерактивних сервісів...
• Почему зимние шины Hankook считаются эталоном качества и надежности: технологии производства, безопасность движения и правильный выбор для сложных зимних условий...
• Визуальная и функциональная природа контекстной рекламы: как она выглядит, где размещается, как привлекает внимание и формирует современную цифровую экосистему маркетинга...
• Полный гид по стилям кухонь: как выбрать идеальный дизайн, сочетать эстетику и функциональность и создать гармоничное пространство для жизни и кулинарии...
• Почему профессиональный вывод из запоя становится ключевым этапом лечения: преимущества медицинской помощи, безопасная детоксикация и путь к полноценному восстановлению организма...
• Почему вызов нарколога на дом становится оптимальным решением: преимущества медицинской помощи, этапы лечения, восстановление организма и профилактика зависимости в современных условиях...
• Полное руководство по выводу из запоя в стационаре: этапы медицинской детоксикации, круглосуточное наблюдение, восстановление организма и долгосрочная реабилитация пациента...
• Глубокий разбор вывода из запоя: медицинская детоксикация, восстановление физического и психического состояния, профилактика рецидивов и возвращение к полноценной жизни...
• Зачем студенты пишут курсовые работы: роль научных исследований в образовании, развитие аналитического мышления и формирование профессиональных компетенций в процессе обучения...
• Штукатурка по газобетону: почему машинное нанесение — наиболее надежный способ соблюсти правильную паропроницаемость стен...
• Возможен ли слив базы Семяныч или это очередной интернет-миф...