NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Das KI-Startup Thinking Machines Lab baut seine Präsenz in New York aus und mietet 21.500 Quadratfuß im Gebäude 79 Fifth Avenue. Das Unternehmen belegt dabei die gesamte vierte Etage, nur einen Block westlich des Union Square. Die genauen Vertragskonditionen bleiben zwar intern, als Richtwert werden in der Branche jedoch Mietpreise von etwas über 100 US-Dollar je Quadratfuß genannt. Damit verschiebt sich der Fokus der jungen Firma spürbar von San Francisco an die Ostküste.
Thinking Machines Lab nutzt seinen Schritt nach New York nicht nur als Standortwechsel, sondern als Signal für den nächsten Entwicklungsschub: Das spezialisierte KI-Forschungs-Startup hat einen Mietvertrag über 21.500 Quadratfuß im Gebäude 79 Fifth Avenue unterzeichnet. Der Neubau der Operations ist dabei räumlich klar definiert, denn das Unternehmen belegt die komplette vierte Etage. Die Lage ist für viele wissensintensive Teams attraktiv, weil sie kurze Wege zu etablierten Arbeitgebern und Beratungsstrukturen verspricht – das Gebäude liegt nur einen Block westlich des Union Square zwischen East 15th und East 16th Street.
Aus technischer Sicht ist Bürofläche bei KI-Startups selten „nur“ ein Komfortthema. Der Großteil der Arbeit entsteht in iterativen Schleifen aus Datensammlung, Modelltraining, Evaluationsläufen und dem Management von Experimenten – typischerweise unter Nutzung von Rechenressourcen, die sich organisatorisch mit Test- und Produktumgebungen verzahnen. Wenn ein Team frühzeitig eine dedizierte Etage bezieht, schafft es vor allem Planbarkeit für die Teamstruktur: Ingenieurinnen und Ingenieure können sich klarere Verantwortlichkeiten für die KI-Entwicklung, die Software-Integration und die Übergabe in Produktionspipelines teilen. Gerade weil das Unternehmen seine Tools so ausrichtet, dass Forscher und Firmen eigene Modelle trainieren können, hängen viele Abläufe an konsistenter Zusammenarbeit zwischen Modell- und Engineering-Disziplinen.
Finanziell bleibt der Mietvertrag vorerst im Detail undurchsichtig: Die genauen Konditionen wurden laut vorliegenden Informationen nicht offengelegt. Allerdings lässt sich die Größenordnung über Branchenrichtwerte einordnen. Für den 18-stöckigen Bürokomplex werden in diesem Zusammenhang übliche Mietpreise „etwas über 100 $ pro Quadratfuß“ genannt. Rechnet man grob die genannten 21.500 Quadratfuß auf einen solchen Marktbereich hoch, wird sichtbar, dass die Anmietung nicht der Versuch ist, kurzfristig Fläche zu testen, sondern eine Investition in den Aufbau einer belastbaren Arbeitsumgebung. Für das Startup ist das auch eine Form von Risikomanagement: Eine feste Flächengröße reduziert die Unsicherheit bei Recruiting-Zyklen und bei der Koordination von Hardware- und Software-Teams, selbst wenn große Teile der Rechenleistung extern oder in Rechenzentren bereitgestellt werden.
Die Unternehmensbiografie liefert zusätzlich Kontext für den Expansionsdruck. Thinking Machines Lab wurde Anfang 2025 gegründet – als Gründerin wird Mira Murati genannt, die ehemalige Technologiechefin von OpenAI. Das Startup verfolgt demnach das Ziel, spezialisierte KI-Modelle zu entwickeln und Tools bereitzustellen, mit denen eigene Modelle trainiert werden können. Bereits im Juli 2025 wird eine Bewertung von 12 Milliarden $ genannt, was zeigt, dass Investoren das Thema KI-Infrastruktur und KI-Entwicklung als strategischen Kern adressieren. Eine Ostküsten-Ausweitung nach nur anderthalb Jahren seit der Gründung in San Francisco passt damit zur typischen Logik wachsender Teams: Kundennähe, Talentmarkt und die Nähe zu weiteren Akteuren aus Forschung und Industrie werden mit jedem zusätzlichen Teammitglied relevanter.
Auch die Mitmieter im Haus unterstreichen, dass das Umfeld auf professionelle Dienstleistung und digitale Produkte ausgerichtet ist. Im Gebäude finden sich neben Thinking Machines Lab weitere bekannte Namen aus Beratung, Streaming und Bildung: Dazu zählen Capgemini America, Hulu und The New School. Im Erdgeschoss sitzt außerdem der Modehändler Free People. Für das KI-Startup heißt das: Es landet nicht isoliert im Büroalltag, sondern in einer Umgebung, in der Projektarbeit, Interaktion mit Partnern und schnelle Kontakte zu potenziellen Kooperationspartnern regelmäßig stattfinden. Neben dem Standortfaktor ist das für die nächsten Monate besonders relevant, weil Tools für das Training eigener Modelle oft nicht im luftleeren Raum entstehen, sondern durch Feedbackschleifen mit Nutzern, die konkrete Workflows mitbringen.
Die Transaktion wurde außerdem von etablierten Immobilien- und Maklerstrukturen begleitet: Auf Mieterseite wurden die Verhandlungen von Justin Haber und Kyle Riker von JLL geführt. Auf Vermieterseite wird die Vertretung durch Newmark mit David Falk, Daniel Levine und Dylan Weisman genannt; JLL bestätigte die Anmietung und lehnte zugleich eine Kommentierung der Details ab. Auch das Team von Newmark sowie Albert Kalimian von Kalimian Properties reagierten nicht unmittelbar auf eine Anfrage. Genau diese Mischung aus Bestätigung ohne Preis- und Konditionsnennung ist im Markt typisch, hat aber eine Konsequenz für die Interpretation: Für Außenstehende bleibt die eigentliche „Unit Economics“-Logik zunächst schwerer greifbar, während die strategische Richtung – nämlich schneller Ausbau in New York – klar bleibt.
Für die weitere Entwicklung wird entscheidend sein, wie Thinking Machines Lab die neue Fläche organisatorisch in seine KI-Entwicklung integrieren wird. Da das Unternehmen spezialisierte Modelle und Trainings-Tools adressiert, ist der Erfolg stark davon abhängig, wie gut sich Entwicklung, Testdurchläufe und Kunden-Feedback in wiederholbare Prozesse übersetzen lassen. Der Schritt nach 79 Fifth Avenue schafft dafür eine räumliche Grundlage, aber auch ein Zeitfenster: Mit einer vollen Etage können Teams schneller wachsen, ohne jedes Mal neu koordinieren zu müssen, wer wo arbeitet und welche Teams parallel an denselben Experimenten iterieren. In einem Markt, in dem KI-Teams häufig mit kurzer Time-to-Prototype und langen Experimentzyklen kämpfen, kann genau diese Organisationsschärfe den Unterschied zwischen „viel KI-Idee“ und nachhaltig nutzbarer KI-Technologie ausmachen.
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