Il laboratorio delle macchine pensanti ottiene un investimento da NVIDIA

      L'accordo abbina una delle aziende di chip più potenti al mondo con la startup di intelligenza artificiale fondata dall'ex CTO di OpenAI, e solo l'impegno computazionale ammonta a decine di miliardi di dollari. Quando Mira Murati ha lasciato OpenAI nel settembre 2024, ha rifiutato di dire molto su cosa sarebbe successo dopo. Ciò che è diventato chiaro, circa 18 mesi dopo, è che stava costruendo qualcosa con ambizioni serie e che ha trovato in Nvidia un partner pronto a sostenerle a una scala che sarebbe sembrata stravagante anche solo un anno fa. Il 10 marzo 2026, NVIDIA e Thinking Machines Lab hanno annunciato una partnership strategica pluriennale secondo la quale la startup di Murati utilizzerà almeno un gigawatt dei sistemi di nuova generazione Vera Rubin di NVIDIA per addestrare i suoi modelli. NVIDIA ha anche effettuato quello che entrambe le aziende descrivono come un "investimento significativo" in Thinking Machines, sebbene nessuna delle due abbia rivelato la cifra. Il 💜 della tecnologia dell'UE Gli ultimi rumori dalla scena tecnologica dell'UE, una storia dal nostro saggio fondatore Boris e alcune opere d'arte AI discutibili. È gratuito, ogni settimana, nella tua casella di posta. Iscriviti ora! Secondo il Financial Times, l'accordo di fornitura di chip da solo vale decine di miliardi di dollari. Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha precedentemente affermato che un gigawatt di capacità di data center AI costa fino a 50 miliardi di dollari. Thinking Machines Lab, che Murati ha fondato nel febbraio 2025, ha ora raccolto più di 2 miliardi di dollari dalla sua nascita. Gli investitori includono Andreessen Horowitz, Accel e NVIDIA, insieme, in modo piuttosto insolito, al braccio di venture di AMD, il principale rivale di chip di NVIDIA. L'azienda è cresciuta da circa 30 dipendenti un anno fa a circa 120 oggi. Un laboratorio costruito sulla personalizzazione La missione dichiarata dell'azienda è costruire sistemi di intelligenza artificiale che siano, nelle proprie parole, "più ampiamente compresi, personalizzabili e generalmente capaci". L'accento sulla personalizzazione è evidente: Murati e il suo team sembrano posizionare Thinking Machines come qualcosa di distinto da OpenAI e Anthropic, che vendono prodotti relativamente fissi, costruendo infrastrutture che le aziende e gli sviluppatori possono modellare secondo le proprie esigenze. La partnership con NVIDIA include collaborazione tecnica oltre alla fornitura di calcolo, specificamente l'ottimizzazione dei prodotti di Thinking Machines per l'hardware di NVIDIA. Questo tipo di integrazione ravvicinata a livello di chip si è storicamente dimostrato prezioso; è, in termini generali, parte di ciò che ha permesso a OpenAI di muoversi così rapidamente nell'era GPT. "La tecnologia di NVIDIA è la base su cui è costruito l'intero campo", ha dichiarato Murati in una dichiarazione che accompagna l'annuncio. "Questa partnership accelera la nostra capacità di costruire AI che le persone possono modellare e rendere proprie." Cosa segnala questa corsa al calcolo Thinking Machines non è l'unico laboratorio di frontiera a firmare accordi di calcolo su scala gigawatt. L'industria dell'AI più ampia è bloccata in una corsa per assicurarsi l'infrastruttura necessaria per addestrare la prossima generazione di modelli, e gli accordi che vengono firmati ora, in alcuni casi prima che l'hardware esista anche, riflettono una scommessa che chiunque riesca a garantire il maggior calcolo per primo avrà un vantaggio duraturo. Per NVIDIA, l'investimento serve a un duplice scopo: genera entrate dalle vendite di chip mentre dà anche all'azienda una partecipazione in un laboratorio che chiaramente considera un potenziale cliente a lungo termine e partner strategico. NVIDIA ha effettuato investimenti simili in altre aziende di AI, costruendo un portafoglio che segue la frontiera dell'industria. Murati, da parte sua, ha rifiutato un'offerta di acquisizione da parte di Mark Zuckerberg di Meta lo scorso anno. La partnership con NVIDIA suggerisce che intende rimanere indipendente e che ha assicurato le risorse per sostenere credibilmente questa posizione. Se un laboratorio di 120 persone possa realmente competere con organizzazioni dieci volte più grandi resta da vedere. Ma non le manca più il calcolo per provare.