Компания Applied Compute рассчитывает на оценку в 3 миллиарда долларов на фоне растущего спроса на решения с открытой моделью

По сообщению издания The Information, калифорнийская компания Applied Compute, которая помогает фирмам в разработке, внедрении и совершенствовании моделей искусственного интеллекта с открытыми весами, ведет переговоры с инвесторами о привлечении финансирования на сумму около 3 миллиардов долларов

В случае привлечения средств, это более чем вдвое увеличит прежнюю оценку компании в 1,3 миллиарда долларов, объявленную всего четыре месяца назад в рамках раунда финансирования, что демонстрирует изменение взглядов инвесторов на инфраструктуру искусственного интеллекта.

Это свидетельствует о более масштабных изменениях в индустрии искусственного интеллекта. С развитием открытых моделей предприятия постоянно ищут системы, которые они могут персонализировать для своих нужд и управлять ими, что приводит к растущему спросу на инфраструктуру, способную обучать, развертывать и совершенствовать эти модели.

Hugging Face, ведущая платформа для открытых моделей, заявила, что к 2025 году число пользователей ее платформы достигло 13 миллионов, а количество общедоступных моделей превысило 2 миллиона, что является доказательством развития экосистемы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.

Удвоение инвестиций, полученных в рамках раунда финансирования серии B на сумму 1,3 миллиарда долларов

В апреле компания Applied Compute сообщила о привлечении 80 миллионов долларов в рамках раунда финансирования , при этом основным инвестором стала компания Kleiner Perkins, оценившая компанию после инвестиций в 1,3 миллиарда долларов, что увеличило общий объем привлеченных средств до 160 миллионов долларов.

В новом раунде финансирования оценка компании в 3 миллиарда долларов составит примерно 2,3 раза больше, чем ожидалось, в течение нескольких месяцев. Процесс привлечения средств еще не завершен, поэтому эта оценка может измениться.

Предложенная цифра также резко контрастирует с данными о финансировании от Epoch AI. Компания Mistral AI, один из ведущих разработчиков открытых моделей, по состоянию на сентябрь 2025 года привлекла 3 миллиарда долларов акционерного капитала при оценке в 13,7 миллиарда долларов, согласно данным Epoch.

В отличие от Mistral, компания Applied Compute на данный момент привлекла около 160 миллионов долларов, что означает, что ее оценочная стоимость в 3 миллиарда долларов основана на гораздо меньшем объеме финансирования. Сами компании нельзя сравнивать напрямую, поскольку Mistral создает базовые модели, а Applied Compute предоставляет необходимую инфраструктуру, однако такая разница показывает, насколько важна для инвесторов инфраструктура для моделей ИИ с открытым исходным кодом.

Последний раунд финансирования Mistral почти в 25 раз превысил общий объем финансирования, полученного Applied Compute, и привел к тому, что оценка компании оказалась примерно в 4,6 раза выше, чем у Applied Compute. Это позволяет понять причину роста оценки Applied Compute без необходимости полагаться на неопределенные прогнозы выручки.

Что на самом деле продает компания Applied Compute?

Компания Applied Compute описывает свою платформу как облако для обучения, вывода результатов и непрерывного совершенствования открытых моделей. Ее Agent Cloud, или AC2, позволяет предприятиям обучать модели на основе собственных данных и рабочих процессов, одновременно развертывая их в производственной среде.

Основная идея заключается в связывании обучения модели с развертыванием агентов. В отличие от традиционной практики разделения обучения и развертывания, Applied Compute позволяет организациям сохранять свою инфраструктуру агентов неизменной и развертывать альтернативную обученную модель, соответствующую их потребностям.

«Жгут проводов может оставаться там, где он уже работает». — Винджай Вейл, Applied Compute

Платформа использует tracпроизводственных процессах, контекст предприятия и обучение с подкреплением для улучшения специализированных моделей. Это может стать все более ценным по мере того, как предприятия будут выходить за рамки универсальных ИИ-помощников.

Исследование компании Applied Compute иллюстрирует этот подход. В недавнем экспериментекомпания обучила маршрутизатор распределению задач разработки программного обеспечения между NVIDIA Nemotron ​​3 Ultra, GPT-5.5 и Claude Opus 4.7. Компания заявила, что маршрутизатор достиг производительности уровня GPT-5.5 при примерно на 25% меньшей стоимости, при этом получив большую часть преимуществ стратегии оракула.

Эта стратегия рассматривает модели ИИ как взаимозаменяемые компоненты. Вместо того чтобы поручать каждую задачу самой мощной модели, предприятия могут найти баланс между возможностями и стоимостью.

Это становится всё более актуальным по мере того, как открытые модели сокращают разрыв с проприетарными системами. Cryptopolitan освещал конкуренцию Kimi K3 с OpenAI и Anthropic, демонстрируя, как китайские модели с открытыми весами всё чаще бросают вызов американским системам по возможностям и цене.

Почему сейчас благоприятствуют ставке на открытую модель

Обсуждения по привлечению инвестиций компанией Applied Compute происходят на фоне смещения расходов на инфраструктуру ИИ в сторону производственных нагрузок. Gartner прогнозирует, на инференцию будет приходиться 55% расходов на инфраструктуру как услугу, оптимизированную для ИИ, поскольку ИИ все чаще используется в реальных приложениях.

Эта тенденция соответствует модели Applied Compute. Компания не просто продает вычислительные ресурсы для обучения; она создает инфраструктуру, предназначенную для постоянного совершенствования моделей после их развертывания.

Рост Hugging Face — ещё одно свидетельство расширения рынка. К 2025 году платформа компании достигла 13 миллионов пользователей и более 2 миллионов общедоступных моделей, поскольку разработчики всё чаще создают доработанные модели и приложения на основе существующих систем.

Для предприятий модели с открытыми весами также предоставляют больший контроль. Компании могут настраивать их под собственные рабочие процессы и развертывать, сохраняя при этом больший контроль над своими данными и поведением модели.

Это потенциально обеспечивает компании Applied Compute ценную позицию. Если предприятия все чаще стремятся создавать ИИ на основе собственных данных, а не просто арендовать интеллектуальные ресурсы у закрытых поставщиков, инфраструктура, связывающая модели с собственными рабочими нагрузками, может стать важной частью глобального рынка ИИ.

Таким образом, предложенная оценка в 3 миллиарда долларов — это не просто ставка на один стартап. Это ставка на то, что компании будут все чаще использовать, обучать, адаптировать и постоянно совершенствовать модели искусственного интеллекта в соответствии со своими потребностями.