LONDON (IT BOLTWISE) – Thinking Machines, das KI-Labor von Mira Murati, befindet sich Berichten zufolge in Gesprächen für eine Finanzierungsrunde über 1 Milliarde US-Dollar. Die Bewertung soll dabei bei mindestens 40 Milliarden US-Dollar liegen, womit das Unternehmen deutlich über früheren Seed-Zusagen rangiert. Als Lead-Investor wird Accel genannt. Unklar ist, ob das Vorhaben am Ende tatsächlich wie geplant zustande kommt.
Die Finanzierungsgespräche rund um Thinking Machines werfen ein Schlaglicht darauf, wie stark der Markt für KI-Startups in den vergangenen Monaten nach wie vor auf Skalierung und Execution schaut. Berichten zufolge verhandelt das Labor von Mira Murati über eine Runde in Höhe von 1 Milliarde US-Dollar, bei einer Bewertung von mindestens 40 Milliarden US-Dollar. Dass Accel als potenzieller Lead-Investor dabei eine zentrale Rolle spielen soll, wäre für viele Marktteilnehmer ein Signal: In sehr späten Seed- oder Early-Stage-Phasen gilt Accel als Akteur, der typischerweise nicht nur Kapital liefert, sondern auch Sichtbarkeit und anschlussfähige Investorennetzwerke mitbringt.
Spannend ist dabei vor allem die Kombination aus Größe der geplanten Runde und dem Bewertungsniveau. Laut Angaben, die die Financial-Backstory der Gespräche stützen sollen, liegt die jährliche Umsatzlaufzeit (Run Rate) von Thinking Machines bei über 100 Millionen US-Dollar. Selbst wenn man konservativ rechnet, entspricht ein Wert von 40 Milliarden US-Dollar damit einem Umsatzmultiplikator, der in der Regel eher für deutlich größere, stärker profitabilitätsorientierte Softwareanbieter typisch ist. Diese Diskrepanz ist nicht zwingend falsch, aber sie erklärt, warum solche Bewertungen im Tech-Sektor oft weniger an den aktuellen Zahlen hängen, sondern stark an Wachstumsannahmen, Modellprodukten und der Fähigkeit, wiederkehrende Umsätze zu industrialisieren.
Technisch betrachtet lässt sich die Bewertung zumindest teilweise mit dem Produktansatz von Thinking Machines begründen. Im Juli stellte das Startup mit Inkling ein sogenanntes Open-Weight-Modell vor, das Einnahmen über nutzungsbasierte Compute-Gebühren generieren will. Der Kern des Mechanismus liegt nicht nur im Modell selbst, sondern in der Art, wie Kunden es an proprietäre Daten anpassen können: Auf der Tinker-Plattform sollen sich Anpassungen so bewerkstelligen lassen, dass der Anbieter anschließend für die Rechenressourcen abrechnet, die bei der Adaption anfallen. Für Investoren ist das attraktiv, weil es potenziell planbare Unit-Economics ermöglicht und gleichzeitig die Relevanz für Unternehmen erhöht, die ihre Daten nicht einfach „out of the box“ in fremde Pipelines geben möchten.
Zum Marktvergleich hilft ein Blick auf die jüngste Kapitalhistorie: Thinking Machines hatte zuvor eine Finanzierungsrunde über 2 Milliarden US-Dollar abgeschlossen, die zu den größten Seed-Runden der Geschichte gezählt wurde. Diese Runde soll das Unternehmen mit 12 Milliarden US-Dollar bewertet haben, und laut der Hintergrundbeschreibung wurden unter anderem Andreessen Horowitz als Lead sowie weitere bekannte Investmentpartner erwähnt. Als Treiber wurde dabei vor allem die Reputation rund um Mira Murati und ehemalige OpenAI-Forscher genannt, die das Team ergänzt haben. Dass der Kader danach mehrere Abgänge mit hoher Außenwirkung verzeichnete – darunter Mitgründer wie Lilian Weng und Luke Metz, die zuvor mit OpenAI verbunden waren – erklärt, warum die aktuelle Runde zugleich als Chance und als Bewährungsprobe gelesen wird: Das Produkt muss die Story tragen, nicht nur die Person.
Auch die Vergleichbarkeit mit vorherigen Bewertungen ist nur begrenzt gegeben. Eine Bewertung, die von 12 Milliarden US-Dollar auf mindestens 40 Milliarden US-Dollar springen würde, verlangt nach einer starken Beschleunigung von Umsatzwachstum und Markttraction. In der Praxis heißt das: Kunden müssen Inkling beziehungsweise die Plattformkomponenten nicht nur testen, sondern dauerhaft nutzen, und die Abrechnung über Compute-Fees muss sich in der Laufzeit als robust erweisen. Genau hier entsteht auch das „Warum“ hinter dem hohen Bewertungsniveau: Wenn sich ein nutzungsbasiertes Preismodell mit Unternehmensadaption verknüpfen lässt, kann die Nachfrage nach GPU-Zeit direkt als Wachstumsindikator sichtbar werden. Gleichzeitig bleibt die Frage, wie stabil die Marge ist, wenn mehr Kunden mehr Rechenzyklen auslösen.
Für Unternehmen, die KI-Lösungen evaluieren, entscheidet am Ende weniger die Schlagzeile als die Umsetzungsfähigkeit. Soll die Runde wie geplant zustande kommen, würde das Thinking Machines zumindest finanziell mehr Spielraum geben, die Plattform weiterzuentwickeln und den Betrieb auszubauen. Die Diskussionen um eine 1-Milliarde-US-Dollar-Runde zeigen außerdem, dass Investoren im KI-Umfeld bereit sind, erhebliche Beträge auf der Basis von Produktstrategie und Team-Momentum zu bewegen, selbst wenn die kurzfristigen Umsatzkennzahlen bereits sehr hoch liegen. Ob und zu welchen Konditionen sich das konkret materialisiert, ist offen – sowohl die Gespräche als auch die Annahmen zur Bewertung hängen daran, was am Ende als „completed“ gilt und wie sich das Setup zwischen Lead, Co-Investoren und Bestandsaktionären ausbalancieren lässt.
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