L'azienda che si è fatta un nome addestrando modelli di AI su GPU sparse di volontari sta ora vendendo quella capacità alle imprese. Prime Intellect ha raccolto una Serie A da 130 milioni di dollari a una valutazione di 1 miliardo di dollari, guidata da Radical Ventures, ha detto la startup l'8 luglio. Nvidia Ventures, Intel Capital, Dell Technologies Capital e Iconiq hanno partecipato — un elenco di investitori decisamente strategico e fortemente orientato all'hardware.

La proposta

Prime Intellect descrive il suo prodotto come uno "stack di superintelligenza aperta": una piattaforma di training chiamata Lab, un framework di reinforcement learning (prime-rl) che distribuisce l'addestramento su migliaia di GPU, un Environments Hub di sandbox RL create dagli utenti, strumenti di valutazione e un marketplace di compute che mette all'asta cluster distribuiti in oltre 50 data center. L'idea modulare: le imprese assemblano i pezzi per addestrare in reinforcement i propri modelli agentici invece di affittare intelligenza da un laboratorio di frontiera. "Non dovrebbe essere solo un gruppo di nerd in una torre di vetro a San Francisco ad avere la capacità di addestrare modelli di AI", ha detto il cofondatore e CEO Vincent Weisser.

Ricavi reali, in fretta

La trazione è ciò che colpisce di più. Prime Intellect sta superando i 100 milioni di dollari di ricavi annualizzati in meno di un anno, con circa 6.000 clienti tra cui Ramp e Zapier. Ramp ha usato lo stack per addestrare con RL un sub-agent per fogli di calcolo chiamato "Fast Ask" che, ha detto il co-CEO Karim Atiyeh, "ha battuto i modelli di frontiera in accuratezza pur funzionando a velocità più elevate e a una frazione del costo". David Katz di Radical ha detto che il team "opera alla frontiera in un modo che è accessibile".

Dal decentrato al sovrano

Fondata nel 2024 da Weisser e Johannes Hagemann, Prime Intellect è salita alla ribalta con training run decentralizzate — INTELLECT-1 (10B, addestrato su tre continenti alla fine del 2024) e INTELLECT-2 (32B, RL decentralizzato, 2025). In particolare, il suo modello open più recente, il 106B INTELLECT-3, è stato addestrato non su una rete permissionless ma su un cluster convenzionale di 512 Nvidia H200. Insieme a una Serie A guidata da produttori di chip, il cambiamento segnala una svolta dalla storia della "AI decentralizzata" dai toni crypto verso una "AI enterprise sovrana". I finanziamenti precedenti includevano un round da 15 milioni di dollari guidato da Founders Fund e un seed da 5,5 milioni di dollari.

La scommessa

I nuovi capitali serviranno per più compute, agenti a orizzonte più lungo e infrastrutture di continual learning — l'impianto per le aziende che vogliono possedere interamente i propri modelli.