Репортаж от Wedoany，Компания Together AI завершила раунд финансирования серии C на сумму $800 млн, возглавляемый Aramco Ventures (венчурное подразделение Saudi Aramco), в результате чего оценка компании достигла $8,3 млрд. В раунде приняли участие такие организации, как Vista Equity Partners, General Catalyst, Emergence Capital, NVIDIA, March Capital, Pegatron, S Ventures и другие. Этот поставщик инфраструктуры, ориентированный на открытые модели, заявил, что его годовой объём бронирований за предыдущий квартал превысил $1,15 млрд.
Together AI стремится предоставлять предприятиям и разработчикам услуги по обучению и выводу открытых моделей, поддерживая такие модели, как DeepSeek, Nemotron, MiniMax и Kimi. Компания утверждает, что по сравнению с ценами на аналогичные или лучшие производительности закрытых моделей, клиенты могут снизить затраты на вывод в 6–60 раз при использовании её платформы. Сообщается, что клиент Decagon после перехода на Together AI сократил затраты на вывод в шесть раз. В настоящее время компания обслуживает тысячи платных клиентов, включая Cursor, Cognition и Decagon, а использование моделей с открытым исходным кодом в отрасли выросло в три раза за 12 месяцев.
Этот раунд финансирования выявил несколько тенденций в сфере AI-инфраструктуры. Вывод становится основным центром затрат для производственного AI, а открытые модели демонстрируют коммерческую привлекательность в снижении расходов. Состав инвесторов заслуживает внимания: помимо венчурного капитала, в нём участвуют энергетический капитал и участники аппаратной экосистемы, что указывает на всё более тесное переплетение AI-инфраструктуры с энергетической стратегией и промышленной политикой. Лидерство Aramco Ventures свидетельствует о том, что энергетическая инфраструктура, включая электроэнергию, площадки для центров обработки данных и охлаждение, необходимые для вычислительных мощностей, становится ключевым ограничением для расширения AI-платформ.
Together AI планирует использовать эти средства для расширения продуктов и функций, усиления возможностей вывода и увеличения инфраструктурных мощностей и охвата примерно в 50 раз в течение следующих пяти лет. Генеральный директор компании Vipul Ved Prakash рассматривает интеллект как базовый ресурс, аналогичный электроэнергии или пропускной способности, полагая, что рынок инфраструктуры в конечном итоге вознаградит масштаб, надёжность и распределение. Однако для корпоративных закупочных команд процесс принятия решений более осторожен: они уделяют особое внимание вопросам безопасности, обработки данных, происхождения моделей, компенсации, региональной доступности, аудиторским следам и обязательствам по уровню обслуживания. В таких областях, как финансы, здравоохранение, энергетика и государственные услуги, регулирующие органы могут задавать ещё более строгие вопросы.
Следует отметить, что сравнение производительности во многом зависит от рабочей нагрузки, допустимой задержки, размера модели, стратегии подсказок, настройки, архитектуры поиска и качества оценки. «Сопоставимая или лучшая» — это не универсальное условие, а инженерный результат, основанный на конкретных сценариях. Предприятиям всё равно необходимо проводить независимое бенчмаркинг, разрабатывать планы управления и готовить резервные планы.
В объявлении цитируется исследование McKinsey, показывающее, что почти три четверти организаций ожидают увеличения использования AI с открытым исходным кодом. Хотя открытые модели могут уменьшить зависимость от поставщиков и снизить затраты, строительство и эксплуатация крупномасштабных вычислительных кластеров по-прежнему требуют огромных капитальных вложений. Для Together AI, когда предложение GPU, энергетические ограничения и корпоративный контроль рисков одновременно ужесточаются, способность превратить ценовые преимущества в долгосрочное инфраструктурное преимущество станет настоящим испытанием.
Венчурное подразделение Schneider Electric также приняло участие в этом раунде. Его генеральный директор Olivier Blum рассматривает эффективность как связующее звено между AI и энергетической инфраструктурой, отмечая, что более эффективный вывод касается не только маржинальности программного обеспечения, но и влияет на спрос на электроэнергию и планирование центров обработки данных. Обещание открытого AI не означает автоматически децентрализованный рынок; оно может породить другой набор «привратников» в сфере инфраструктуры.
