La prima vedere, cifrele sunt stupefăcătoare. O companie de un an, cu un produs principal (Inkling) lansat abia în iulie, cu un cifră de afaceri anualizată de peste 100 de milioane de dolari, evaluată la 400 de ori veniturile. Acest multiplu de venituri — 400x — nu este doar agresiv; este aproape fără precedent, chiar și în contextul actual al furiei AI. Pentru comparație, OpenAI a fost evaluată la aproximativ 150 de miliarde în octombrie 2024 cu venituri anualizate de aproximativ 3,4 miliarde — un multiplu de circa 44x. Anthropic, la 18 miliarde evaluare (ianuarie 2024), avea un multiplu similar. Deci de ce Thinking Machines merită aproape zece ori mai mult raportat la venituri?
Răspunsul scurt: nu merită, nu pe baza fundamentalelor financiare actuale. Dar capitalul de risc nu a funcționat niciodată exclusiv pe fundamentală. Funcționează pe narativă, pe pedigree, pe opțiune și, nu în ultimul rând, pe frică de a rata următorul lucru mare.
Mira Murati aduce la masă ceva ce nu se poate cumpăra: credibilitate tehnică absolută. Ea nu doar că a condus echipa care a construit modelele cele mai puternice din lume, dar a fost și architectul strategiei de siguranță și implementare a OpenAI. Când ea spune că Thinking Machines va construi "sisteme AI care să înțeleagă și să colaboreze cu oamenii", investitorii ascultă pentru că au văzut-o livrând la scară globală. La ea s-au alăturat, inițial, cercetători de top din OpenAI, Meta, Google DeepMind — nume precum Lilian Weng (fostă VP of Research la OpenAI), Luke Metz, John Schulman (co-fondator OpenAI), Barret Zoph, și alții. Acesta a fost argumentul principal al rundei seed de 2 miliarde conduse de Andreessen Horowitz, cu participarea Nvidia, GV, Lightspeed și Conviction Partners.
Dar narativa a suferit o lovitură serioasă. În ultimele luni, Thinking Machines a avut departări de profil ridicat. Lilian Weng și Luke Metz s-au întors la OpenAI. John Schulman a plecat către Anthropic. Alții au urmat drumuri separate. Aceste plecări nu sunt doar note de subsol — ele semnalează că viziunea internă, cultura sau poate execuția nu au ținut pasul cu așteptările. Sau, mai simplu, că concurența pentru talente de top este atât de feroasă încât nici o companie, indiferent de cine o conduce, nu poate ține toată lumea.
În acest context, runda propusă de 1 miliard la 40 de miliarde pare mai mult un gest de consolidare și semnalare decât o necesitate operațională. Thinking Machines are încă bani din runda seed — 2 miliarde sunt o rezervă enormă pentru o echipă de, estimativ, 100-150 de oameni. Cheltuielile principale sunt GPU-uri (probabil achiziționate prin parteneriatul cu Nvidia) și salarii. Nu au nevoie de 1 miliard acum pentru a supraviețui. Au nevoie de el pentru a semnala piaței că evaluarea crește, că momentum-ul se menține, și pentru a da liquiditate parțială investitorilor timpurii și angajaților (prin vânzări secundare) fără a face IPO.
Accel, ca investor existent, are incentivul să conducă: protejează investiția sa inițială, crește evaluarea pe hârtie (marcând la piață), și evită diluarea fără a aduce investitori noi care ar putea cere termeni mai duri. Este un joc clasic de "inside round" la evaluare majorată.
Produsul concret, Inkling, lansat în iulie, este un model open-weight care generează venituri prin taxe de computare bazate pe utilizare pentru adaptarea modelelor pe date proprietare pe platforma Tinker. Este o abordare interesantă: nu vinde modelul, vinde infrastructura de personalizare. Dar 100 de milioane venituri anualizate de la un produs lansat recent sugerează fie o tracțiune extraordinară, fie contracte enterprise semnate pe baza încrederii în echipă, nu de produsul matur. Probabil ambele.
Ce urmează? Dacă runda se încheie la 40 de miliarde, Thinking Machines devine una dintre cele mai valoroase startup-uri private din lume, alături de SpaceX, Stripe, Databricks — și OpenAI, Anthropic, xAI. Dar diferența este că celelalte au produse la scară masivă, cu sute de milioane de utilizatori și miliarde în venituri recurente. Thinking Machines are o promisiune, o echipă de elită (chiar și după plecări), și o fondatoare cu un track record impecabil.
Riscul pentru investitori este clar: dacă Thinking Machines nu livrează un model frontier competitiv în următoarele 12-18 luni, evaluarea de 40 de miliarde va părea o balonă clasică. Dacă livrează — un model care să fie, de exemplu, mai eficient, mai sigur, mai ușor de personalizat decât GPT-5 sau Claude 4 — atunci 40 de miliarde ar putea fi o ocazie. Dar a paria pe "dacă" la acest multiplu de venituri nu este investiție; este speculație de poker high-stakes.
Pentru ecosistemul AI românesc și european, povestea are o lecție subtilă: pedigree-ul și narativa pot atrage capital uriaș instantaneu, dar menținerea talentului și livrarea produsului rămân singurele metrici care contează pe termen lung. Murati a demonstrat că poate livra la OpenAI. Acum trebuie să demonstreze că poate construi o organizație care ține pasul cu viziunea ei — fără resursele infinite și brand-ul Microsoft/OpenAI în spate.
Vom vedea. Până atunci, 40 de miliarde de dolari rămân un număr pe o foaie de calcul, nu o valoare intrinsecă.
De ce este important:
Această rundă propusă ilustrează perfect distorsiunea actuală a pieței AI: capitalul căută disperat exponențiere la vântul generativ, iar evaluările s-au deconectat complet de fundamentalelor financiare. Pentru fondatori și investitori din România și Europa de Est, semnalul este clar: narativa și pedigree-ul internațional pot deschide uși care rămân închise pentru business-uri solide dar "plictisitoare". Dar riscul de a construi pe hype, nu pe substanță, este că când piața se corectează — și se va corecta — rămân doar acelea cu produse reale, clienți plăcitori și echipe stabile. Thinking Machines este, momentan, cel mai vizibil test al acestei ipoteze la scară globală.
