Mira Muratis KI-Startup sichert Nvidia-Chips und Milliardenfinanzierung
Thinking Machines Lab erhält Kapital sowie Zugang zu Nvidias neuen Vera-Rubin-Systemen für das KI-Training.
Das KI-Startup Thinking Machines Lab, gegründet von der ehemaligen OpenAI-Technologiechefin Mira Murati, hat eine bedeutende Vereinbarung mit Nvidia abgeschlossen. Der Deal sichert dem Unternehmen sowohl frisches Kapital als auch exklusiven Zugang zu Nvidias kommenden Vera-Rubin-Chips – und das bereits ab Anfang 2026.
Die neuen Vera-Rubin-Systeme sollen primär für das Training der KI-Modelle von Thinking Machines eingesetzt werden. Finanzielle Details der Transaktion wurden nicht offengelegt. Branchenexperten schätzen jedoch, dass 1 Gigawatt Rechenleistung – genug, um rund 750.000 US-Haushalte zu versorgen – etwa 50 Milliarden US-Dollar kosten kann.
Der Zugang zu dieser Rechenkapazität ist entscheidend für den Wettbewerb mit etablierten KI-Schwergewichten. Der Deal soll Thinking Machines dabei helfen, mit größeren Konkurrenten beim Aufbau leistungsstarker KI-Systeme Schritt zu halten.
Bewertung in Milliardenhöhe trotz Personalabgängen
Thinking Machines hatte bereits im vergangenen Jahr für Aufsehen gesorgt: In einer von Andreessen Horowitz angeführten Seed-Finanzierungsrunde sammelte das Unternehmen rund 2 Milliarden US-Dollar ein und wurde dabei mit 12 Milliarden US-Dollar bewertet. Nvidia war bereits als Investor an dieser Runde beteiligt.
Aktuell soll das Startup eine neue Finanzierungsrunde anstreben, die das Unternehmen mit mehreren zehn Milliarden US-Dollar bewerten könnte, wie Reuters aus Insider-Kreisen erfuhr. Allerdings verzeichnete Thinking Machines zuletzt prominente Abgänge: Mitgründer und Ex-CTO Barret Zoph sowie Mitgründer Luke Metz kehrten beide zu OpenAI zurück – ein Zeichen für den harten Wettbewerb um KI-Talente.
Nvidia als Investor und Lieferant zugleich
Die Partnerschaft beleuchtet Nvidias wachsende Doppelrolle als Chiplieferant und Kapitalgeber in der KI-Branche. Der Konzern hat zuletzt 30 Milliarden US-Dollar in OpenAI und 10 Milliarden US-Dollar in Anthropic investiert – und liefert gleichzeitig die GPUs, die diese Unternehmen zum Trainieren ihrer Modelle benötigen.
Diese Verflechtung von Kapital und Rechenressourcen ruft bei einigen Branchenanalysten Erinnerungen an die Technologieblase der späten 1990er Jahre wach. Kritiker sehen in dem Kreislauf aus Investitionen und Hardware-Lieferungen eine strukturelle Abhängigkeit, die langfristig Risiken birgt. Für Anleger bleibt die Frage, ob die enormen Bewertungen durch reale Erträge gedeckt werden können.