Accel tratta 1 mld per Thinking Machines a valutazione di 40 mld
Testo scritto con l’intelligenza artificiale a partire da una fonte citata, senza revisione umana prima della pubblicazione.
Se completato, il round valorizzerebbe Thinking Machines circa 40 miliardi, un multiplo di ricavi straordinariamente alto rispetto a un fatturato annuo superiore a 100 milioni.
Accel è in trattative per guidare un round da 1 miliardo di dollari in Thinking Machines a una valutazione di almeno 40 miliardi di dollari. La notizia arriva da The Information ed è ripresa da TechCrunch, che cita una fonte a conferma delle discussioni in corso1.
Se chiuso, il finanziamento valuterebbe la società sotto i 50 miliardi di dollari che Thinking Machines cercava di ottenere alla fine dello scorso anno1. Le parti non hanno ancora definito i termini finali. L’esito resta incerto.
Una fonte con conoscenza delle finanze della società indica un tasso di ricavi annuali superiore a 100 milioni di dollari. A quel livello di ricavi, una valutazione da 40 miliardi implica un multiplo di ricavi elevato1.
Accel risulta già investitore in Thinking Machines ed è in discussione per guidare il nuovo aumento di capitale. Accel e Thinking Machines non hanno risposto immediatamente alle richieste di commento1.
Thinking Machines è un laboratorio di intelligenza artificiale fondato all’inizio dello scorso anno da Mira Murati, già CTO di OpenAI1. La società ha presentato a luglio Inkling, un modello “open-weight”. Il modello genera ricavi applicando tariffe di calcolo in base all’uso. L’offerta consente di adattare i modelli su dati proprietari tramite la piattaforma Tinker1.
Il precedente aumento di capitale è stato un round da 2 miliardi di dollari. L’operazione ha valutato la società 12 miliardi di dollari. Ha guidato Andreessen Horowitz, con la partecipazione di Nvidia, GV e Lightspeed1.
Secondo The Information, le discussioni attuali puntano a una nuova raccolta con Accel in posizione per guidare il sindacato, se le trattative andranno a buon fine. Le condizioni potrebbero modificarsi e la chiusura non è garantita1.
Il divario tra la valutazione prospettata e i ricavi indicati mette l’accento sulle aspettative del mercato per i laboratori di intelligenza artificiale. In questo contesto, la scelta di pubblicare un modello “open-weight” e di monetizzarlo con tariffe di calcolo legate all’uso tramite Tinker mostra dove la società cerca trazione: adattamento su dati proprietari, pagando per la capacità impiegata1.
Fonti
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