Гигаватты для мышления: как Мурати строит новую AI-империю
Индустрия искусственного интеллекта в 2026 году - это не про алгоритмы. Это про мегаватты. Гигаватты. И доступ к чипам, которые их жрут. Мира Мурати, человек, который несколько лет назад заставлял GPT-4 отвечать на наши глупые вопросы, теперь играет в другую лигу. Thinking Machines Lab - ее новый проект, о котором все говорят, но почти ничего не знают. За исключением одного: Nvidia уже подписала с ними соглашение на гигаваттные мощности. Что это значит? Давайте разбираться.
Важно: информация о сделке стала известна из утечек инсайдеров. Официального пресс-релиза от Thinking Machines Lab или Nvidia пока нет, что только подогревает спекуляции.
Thinking Machines Lab: не просто еще один стартап
После ухода из OpenAI в конце 2024 года, Мурати не исчезла. Она собрала команду из примерно 30 человек - в основном бывших коллег из OpenAI и Google DeepMind. Но в отличие от десятков других AI-стартапов, которые обещают революцию в LLM, у Thinking Machines Lab другая цель. Они не хотят делать очередную модель, которая лучше пишет стихи. Они хотят построить инфраструктуру для машин, которые действительно думают. Абстрактно? Да. Но их первый контракт очень конкретен.
Сделка с Nvidia: цифры, от которых плавится сеть
По данным инсайдеров, соглашение гарантирует Thinking Machines Lab доступ к вычислительным мощностям мощностью более 1 гигаватта в дата-центрах, использующих новейшие системы на базе Nvidia Vera Rubin. В переводе на человеческий язык: это тысячи этих самых чипов, работающих круглосуточно. Стоимость? Не раскрывается, но учитывая, что один ускоритель Vera Rubin стоит десятки тысяч долларов, а электричество для их питания - еще больше, речь идет о сотнях миллионов, если не миллиардах долларов.
Почему Nvidia пошла на такую сделку? Во-первых, это стратегическое партнерство. Nvidia получает эксклюзивного партнера для тестирования своих самых новых архитектур в реальных условиях. Во-вторых, это сигнал рынку: даже после поглощения Groq и других игроков, они готовы сотрудничать с самыми амбициозными стартапами. В-третьих, деньги. Их много.
Гигаватты - новая нефть. И новая проблема
Сделка Мурати и Nvidia - это симптом. Самый яркий симптом эпохи, когда AI-железо стало валютой. У кого есть доступ к гигаваттам и самым современным чипам - у того есть шанс создать следующее поколение ИИ. У кого нет - тот остается играть с API OpenAI или Meta.
Но здесь кроется и главная проблема Thinking Machines Lab. И любой другой лаборатории, строящей гигаваттные дата-центры. Энергия. Где ее взять? Уже сейчас AI-индустрия потребляет больше электричества, чем некоторые страны. Nvidia, кстати, активно ищет решения, в том числе через проекты в термоядерном синтезе. Но это - вопрос на годы.
| Игрок | Примерная вычислительная мощность (2026) | Ключевое железо |
|---|---|---|
| Thinking Machines Lab | 1+ ГВт (по слухам) | Nvidia Vera Rubin |
| OpenAI | Несколько ГВт | Смешанное: Nvidia, собственные ASIC |
| Microsoft (для AI) | Масштаб Azure | Maia 200, Nvidia |
| Cerebras | Специализированные кластеры | Wafer Scale Engine 3 |
А что с AMD и другими игроками?
Интересно, что в списке инвесторов Thinking Machines Lab, по слухам, фигурируют не только венчурные фонды, но и стратегические игроки, включая AMD. Почему? Потому что даже при наличии контракта с Nvidia, ни один серьезный стартап не хочет зависеть от одного поставщика. Особенно после истории с отрицанием инвестиций Nvidia в OpenAI. AMD может предоставить альтернативу, особенно в нишевых задачах. Но пока что Vera Rubin - король горы.
Что они будут делать со всей этой мощью?
Вот здесь - главная загадка. Мурати и ее команда молчат. Но есть несколько теорий, основанных на патентах и найме специалистов.
- Нейро-символический гибрид: Попытка соединить мощь больших языковых моделей (вроде GPT-5) с логическим выводом и планированием. Это требует невероятных вычислительных ресурсов для поиска в огромных пространствах состояний.
- Мультимодальные модели реального времени: Не просто анализ текста и картинок, а постоянный поток данных от различных сенсоров, с необходимостью мгновенного принятия решений. Подумайте об автономных роботах, но на стероидах.
- Фундаментальные исследования архитектуры ИИ: Отказ от трансформеров? Поиск новых парадигм. Это самая рискованная, но и самая потенциально прибыльная авантюра.
Какой бы путь они ни выбрали, им придется решать инженерные проблемы масштаба. Проблемы, подобные тем, которые Peer Direct решал для ускорителей Gaudi, но в тысячу раз сложнее.
Что будет дальше? Наш прогноз (который, вероятно, ошибочен)
Thinking Machines Lab не выпустит продукт в 2026 году. Возможно, не выпустит и в 2027. Они будут молча жечь гигаватты, пытаясь найти прорыв. А индустрия будет ждать. И копировать их подход, как это уже бывало с OpenAI.
Но главный урок здесь не про технологии. Он про ресурсы. Будущее ИИ теперь определяется не в Кремниевой долине, а на электростанциях и в цехах, где производят чипы. Мурати это поняла одной из первых. Остальные просто бегут за ней, сжигая все больше ватт на своем пути. И если вы думаете, что это касается только гигантов, посмотрите, как Nvidia действует в Индии или других странах. Гонка только началась. И ставка - все гигаватты мира.
