Компания, сделавшая себе имя на обучении AI-моделей на разрозненных GPU добровольцев, теперь продает эту возможность корпоративным клиентам. Prime Intellect привлекла $130 млн в рамках Series A при оценке в $1 млрд, раунд возглавила Radical Ventures, сообщила стартап-компания 8 июля. К раунду также присоединились Nvidia Ventures, Intel Capital, Dell Technologies Capital и Iconiq — впечатляюще стратегический список инвесторов с сильным акцентом на железо.
Предложение
Prime Intellect описывает свой продукт как «open superintelligence stack»: платформу для обучения под названием Lab, фреймворк reinforcement learning (prime-rl), который распределяет обучение между тысячами GPU, Environments Hub с RL-песочницами, созданными пользователями, инструменты оценки и рынок вычислительных мощностей, где на аукционе предлагаются кластеры в более чем 50 дата-центрах. Модульная идея в том, что компании собирают эти компоненты, чтобы обучать собственные агентные модели методом reinforcement learning, а не арендовать интеллект у frontier-лаборатории. «Не должно быть так, чтобы только несколько ботаников в стеклянной башне в Сан-Франциско обладали возможностью обучать AI-модели», — сказал сооснователь и CEO Vincent Weisser.
Реальная выручка, быстрый рост
Именно темпы роста бросаются в глаза. Prime Intellect вышла на более чем $100 млн годовой выручки менее чем за год, а ее клиентская база насчитывает около 6 000 клиентов, включая Ramp и Zapier. Ramp использовала стек, чтобы обучить методом RL подагента для таблиц под названием «Fast Ask»; со-CEO компании Karim Atiyeh заявил, что он «обошел frontier-модели по точности, работая при более высокой скорости и за долю стоимости». Дэвид Катц из Radical сказал, что команда «работает на переднем крае так, что это доступно по цене».
От децентрализации к суверенности
Основанная в 2024 году Weisser и Johannes Hagemann, Prime Intellect приобрела известность благодаря децентрализованным обучающим запускам — INTELLECT-1 (10B, обучен на трех континентах в конце 2024 года) и INTELLECT-2 (32B, децентрализованный RL, 2025). Примечательно, что ее последняя открытая модель, 106B INTELLECT-3, была обучена не в permissionless-сети, а на обычном кластере из 512 Nvidia H200. На фоне Series A, возглавленного производителями чипов, этот сдвиг указывает на поворот от истории о «децентрализованном AI» с криптовалютным оттенком к «суверенному корпоративному AI». Ранее компания привлекала $15 млн в раунде под руководством Founders Fund и $5,5 млн на seed-стадии.
Ставка
Новые средства пойдут на увеличение вычислительных мощностей, более долгосрочных агентов и инфраструктуру непрерывного обучения — на основу для компаний, которые хотят полностью владеть своими моделями.