Экс-СТО OpenAI запускает Thinking Machines: стартап с оценкой $12 млрд показал, как демократизировать обучение AI
Мира Мурати, бывший технический директор OpenAI, вернулась на сцену с проектом, который может перевернуть индустрию искусственного интеллекта.
Её новый стартап Thinking Machines, получивший $2 млрд инвестиций при оценке в $12 млрд, наконец-то раскрыл карты: первый продукт под названием Tinker обещает дать исследователям и разработчикам то, о чём они мечтали годами — возможность обучать и кастомизировать большие языковые модели без инфраструктурного ада.
Если OpenAI создала ChatGPT для пользователей, то Thinking Machines создаёт Tinker для создателей ChatGPT.
От OpenAI — к новой экосистеме
Thinking Machines основана в феврале 2025 года и с первых дней держала полную тишину вокруг своей деятельности.
Но по составу команды всё было ясно: Мурати собрала инженеров из OpenAI, Meta, Anthropic, Mistral и DeepMind — тех, кто буквально стоял у истоков современной AI-архитектуры.
Сегодня их цель амбициозна: не просто улучшать модели, а сделать процесс дообучения и кастомизации таким же простым, как запуск приложения.
Что такое Tinker и почему это важно
Tinker — это API для настройки и обучения языковых моделей, работающий на внутренней инфраструктуре Thinking Machines.
В основе продукта лежит принцип «AI для исследователей, а не только корпораций».
Tinker берёт на себя всё — от управления вычислительными ресурсами и распределения серверов до восстановления после сбоев.
Исследователю не нужно строить датацентр или тратить месяцы на оптимизацию кода — система сама масштабирует обучение, управляет GPU и обеспечивает стабильность.
Мурати описывает Tinker как «лабораторию внутри API» — инструмент, где можно быстро проверять гипотезы, обучать модели на собственных данных и переключаться между архитектурами.
Главная инновация — доступность
Пользователи смогут работать с моделями с открытыми весами, в том числе основанными на mixture-of-experts — архитектуре, которая позволяет моделям динамически выбирать, какие нейроны активировать для каждой задачи.
Это значит, что кастомизация станет не просто настройкой параметров, а полноценным переобучением под уникальные сценарии — от юридического анализа до медицинских консультаций или персонализированных ассистентов.
Переключиться между моделями можно буквально одной строчкой кода.
Вместе с Tinker выходит Tinker Cookbook — библиотека примеров и техник дообучения, созданная для разработчиков, которые хотят быстро войти в игру.
Закрытая бета, открытая философия
Tinker уже тестируют команды из Принстона, Стэнфорда и Беркли.
По отзывам участников беты, API «ощущается как Playground для профессионалов» — лёгкий вход, минимальные ограничения, прозрачный доступ к архитектурам и точный контроль над вычислительными процессами.
Пока продукт работает в закрытой версии для исследователей, но уже открыт лист ожидания.
Первые пользователи получат бесплатный доступ, позже появится гибкая тарификация по объёму обучения и мощности серверов.
Почему инвесторы поверили в идею без продукта
Инвестиции в $2 млрд на посевном этапе — случай почти беспрецедентный.
Фонды сделали ставку не на прототип, а на команду и идеологию: Thinking Machines хочет демократизировать доступ к обучению AI, вывести инструменты, которыми раньше владели только лаборатории OpenAI или DeepMind, в открытое сообщество исследователей.
В мире, где каждый месяц появляются сотни новых моделей, именно инфраструктура обучения становится новой валютой.
Именно это поняли инвесторы — от Andreessen Horowitz до Sequoia Capital, которые стали первыми партнёрами проекта.
Новая волна AI-революции
Если ChatGPT стал символом потребительской революции в AI, то Thinking Machines запускает революцию разработчиков.
Tinker разрушает барьер между «создателями» и «пользователями» моделей, позволяя каждому исследователю стать полноценным архитектором искусственного интеллекта.
По сути, Thinking Machines строит GitHub для AI-мозгов — инфраструктуру, где модели можно обучать, модифицировать, делиться ими и комбинировать в новые системы.
Это открывает огромный рынок: от университетов и исследовательских лабораторий до стартапов и инди-разработчиков.
От инструментов к экосистеме
Судя по утечкам из окружения компании, в следующем релизе Tinker получит маркетплейс моделей — площадку, где можно будет обмениваться собственными дообученными версиями нейросетей.
Таким образом, разработчики смогут не только экспериментировать, но и монетизировать свои кастомные решения.
Thinking Machines движется к созданию нового типа экономики — экономики обучения, где знание и код становятся товаром.
Мира Мурати делает то, чего не смогла OpenAI: превращает обучение моделей в открытую лабораторию для мира.
Всё это меняет архитектуру власти в AI-индустрии. Не только корпорации, но и отдельные разработчики теперь смогут влиять на то, каким будет интеллект будущего.
AI становится инструментом создателей. Настало время не просто пользоваться моделями — а обучать свои.