Thinking Machines Lab, la startup fondata da Mira Murati — ex chief technologist di OpenAI — ha firmato un accordo miliardario con Google Cloud per accedere all’infrastruttura AI dell’azienda, inclusi i sistemi basati sui nuovi chip Nvidia GB300. Il deal, riportato in esclusiva da TechCrunch, è valutato nell’ordine delle singole cifre miliardarie e segna la prima partnership di Thinking Machines con un provider cloud.
Il punto non è solo il numero. È che Google sta costruendo una rete di dipendenze con i lab frontier prima che questi diventino abbastanza grandi da negoziare da una posizione di forza.
Cosa ottiene Thinking Machines — e cosa ottiene Google
L’accordo include accesso ai sistemi Google Cloud equipaggiati con i chip GB300 di Nvidia, che secondo Google offrono una velocità di training e serving doppia rispetto alla generazione precedente. A questo si aggiungono servizi infrastrutturali per il training e il deployment dei modelli.
Il profilo tecnico del deal chiarisce qualcosa che Thinking Machines non aveva mai dichiarato esplicitamente: la sua architettura si basa su reinforcement learning — l’approccio di training che ha prodotto i progressi più significativi a DeepMind e OpenAI negli ultimi anni. Il reinforcement learning è computazionalmente costoso in modo non lineare: più il modello scala, più l’infrastruttura necessaria cresce in modo sproporzionato. Un accordo nella fascia dei miliardi riflette esattamente quella traiettoria.
“Google Cloud ci ha permesso di diventare operativi in tempi record, garantendo l’affidabilità di cui avevamo bisogno” — Myle Ott, founding researcher, Thinking Machines Lab
Tinker, il primo prodotto lanciato dalla startup in ottobre, è uno strumento che automatizza la creazione di modelli AI frontier personalizzati. Sapere che l’architettura sottostante dipende dal reinforcement learning spiega perché il fabbisogno computazionale di Thinking Machines non è comparabile a quello di un’azienda che fa fine-tuning su modelli esistenti.
Il contesto: Google Cloud nella corsa ai lab frontier
Chi segue il settore da vicino sa che questi deal non sono semplicemente accordi commerciali — sono mosse di posizionamento in un mercato dove la disponibilità di compute è ancora il collo di bottiglia principale per i lab AI.
Google sta replicando su scala più ampia lo stesso schema: all’inizio di aprile, Anthropic ha firmato un accordo con Google e Broadcom per multipli gigawatt di capacità su TPU — i chip custom di Google per il machine learning. Nella stessa settimana, Anthropic ha firmato anche con Amazon per 5 gigawatt di capacità su AWS.
La domanda che nessuno nei comunicati ufficiali si pone è questa: se i lab più rilevanti del settore stanno firmando con AWS, Google Cloud e altri provider in parallelo, chi vince davvero questa competizione — i lab o le infrastrutture?
La risposta implicita nel comportamento di mercato è che nessun provider vuole scoprirsi escluso quando uno di questi lab scala. L’accordo con Thinking Machines non è esclusivo: la startup potrà usare più provider nel tempo. Google lo sa. Lo fa comunque.
Cosa cambia nel panorama AI
Thinking Machines è partita da una posizione insolita: seed round da 2 miliardi di dollari a una valutazione di 12 miliardi, poi dodici mesi di silenzio quasi totale. Il deal con Google è il primo segnale concreto di dove la startup stia allocando le sue risorse — e la risposta è: training di modelli su scala frontier, non prodotti consumer.
Per i professionisti e le aziende italiane che seguono il settore, il dato più operativo è questo: Tinker, lo strumento di Thinking Machines per la creazione di modelli custom, è l’unico prodotto pubblico di un lab che ha appena garantito accesso a infrastruttura di livello frontier. Se la direzione è quella di democratizzare la creazione di modelli specializzati — riducendo la barriera tecnica senza abbassare le performance — il tipo di compute firmato oggi è il prerequisito necessario per arrivarci.
Il reinforcement learning non si porta in produzione con un server di medie dimensioni. La scala dell’accordo con Google Cloud è, in questo senso, la notizia vera.
Fonte:
TechCrunch, Exclusive: Google deepens Thinking Machines Lab ties with new multi-billion-dollar deal , 22 aprile.