Startup de IA Thinking Machines Lab levanta US$ 2 bilhões em rodada inicial
A Thinking Machines Lab, startup de inteligência artificial fundada pela ex-diretora de tecnologia da OpenAI, Mira Murati, anunciou nesta segunda-feira o fechamento de uma rodada de investimento inicial (seed round) de US$ 2 bilhões, liderada pela Andreessen Horowitz. A rodada também contou com a participação de gigantes como NVIDIA, Accel, ServiceNow, CISCO, AMD e Jane Street, elevando a valorização da empresa para US$ 12 bilhões.
Valorização surpreendente
Relatórios anteriores indicavam que a startup estava próxima de fechar a rodada com uma valorização de US$ 10 bilhões, mas o valor subiu significativamente nos últimos meses. Este é um dos maiores investimentos iniciais já registrados no Vale do Silício, refletindo o grande interesse dos investidores em laboratórios de IA promissores.
O que a Thinking Machines Lab está construindo?
Apesar de ter menos de um ano de existência, a startup ainda não revelou detalhes sobre seus projetos. No entanto, Murati deu algumas pistas em um post no X (antigo Twitter), afirmando que a empresa planeja lançar seu primeiro produto nos “próximos meses”, incluindo uma “oferta significativa de código aberto”. O produto será voltado para pesquisadores e startups que desenvolvem modelos personalizados de IA.
“Em breve, também compartilharemos nossa melhor ciência para ajudar a comunidade de pesquisa a entender melhor os sistemas de IA de fronteira.” — Mira Murati
Equipe e ambições
A Thinking Machines Lab já atraiu talentos de peso, incluindo ex-colegas de Murati na OpenAI, como John Schulman, Barret Zoph e Luke Metz. A empresa está em fase de expansão e busca profissionais com experiência em “construir produtos impulsionados por IA desde o início”.
Concorrência e desafios
A startup é vista como uma potencial concorrente de líderes do setor, como OpenAI, Anthropic e Google DeepMind. Com bilhões em financiamento, Murati tem recursos para treinar modelos de IA de ponta. A empresa já fechou uma parceria com o Google Cloud para impulsionar seus modelos.
No entanto, o caminho para se destacar não será fácil, diante dos investimentos massivos de Meta, Google DeepMind e outras gigantes em suas próprias equipes de pesquisa.
