Thinking Machines' Wette: Echtzeit, anpassbare KI – 2 Mrd. US-Dollar Seed, 1 GW Nvidia, dann Inkling

Thinking Machines Lab ist ein KI-Forschungslabor, gegründet von der ehemaligen OpenAI-CTO Mira Murati, das multimodale Frontier-Modelle entwickelt, die in Echtzeit kollaborativ arbeiten und von Nutzern auf seiner Tinker-Plattform feinabgestimmt werden können.

Dass der nächste Sprung der Frontier-KI in Echtzeit-Interaktion und Anpassbarkeit liegt, nicht nur in Skalierung – und dass eine Rekord-Seed-Runde plus 1 GW Nvidia-Rechenleistung dies erkaufen könnten.

2 Mrd. US-Dollar Seed unter Führung von a16z im Juli 2025 bei einer Post-Money-Bewertung von 12 Mrd. US-Dollar – die größte Seed-Runde aller Zeiten – mit Beteiligung von Nvidia, AMD, Accel, ServiceNow, Cisco und Jane Street

Mira Murati verließ OpenAI Ende 2024 nach sechs Jahren, darunter als CTO von ChatGPT, und gründete im Februar 2025 Thinking Machines Lab mit OpenAI-Mitgründer John Schulman als Chief Scientist und Barret Zoph als CTO. Das 29-köpfige Gründungsteam stammte überwiegend von OpenAI, Character AI und Google DeepMind. In ihrem Gründungsbeitrag hieß es, KI-Systeme seien für Menschen nach wie vor schwer anzupassen, weshalb das Labor multimodale Modelle entwickeln wolle, die „mit Menschen kollaborativ zusammenarbeiten“.

Im Juli 2025 schloss das Unternehmen eine Seed-Runde von 2 Mrd. US-Dollar unter Führung von a16z bei einer Post-Money-Bewertung von 12 Mrd. US-Dollar ab – die größte Seed-Runde der Geschichte – mit Beteiligung von Nvidia, AMD, Accel, ServiceNow, Cisco und Jane Street, obwohl es noch keine Umsätze oder Produkte gab. Im Oktober 2025 lieferte es sein erstes Produkt aus, die Tinker-API. Im März 2026 unterzeichnete es eine mehrjährige Partnerschaft mit Nvidia, um ab 2027 mindestens ein Gigawatt an Vera-Rubin-Systemen einzusetzen, plus eine strategische Investition von Nvidia; im Mai 2026 stellte es sein erstes „Interaktionsmodell“ TML-Interaction-Small vor, das Audio, Video und Text in 200-Millisekunden-Chunks streamt, statt auf Gesprächswechsel zu setzen. Unterwegs verlor es vier Mitgründer: einen an Meta, drei zurück an OpenAI.

Im Juli 2026 veröffentlichte es Inkling, sein erstes Modell mit offenen Gewichten – ein multimodales Mixture-of-Experts-Modell mit 975 Mrd. Parametern unter einer Apache-2.0-Lizenz –, das ausdrücklich nicht als das stärkste Modell positioniert wurde, sondern als Basis für die Feinabstimmung durch Kunden auf Tinker. Die Wette wird noch getestet: über 2 Mrd. US-Dollar eingeworben, eine Bewertung von über 12 Mrd. US-Dollar, ein Nvidia-Liefervertrag über 1 GW und erste Produkte, die 2025–2026 ausgeliefert wurden.

Talent war der Hebel: Zwei Drittel des Gründungsteams kamen von OpenAI, und die Investoren setzten auf Menschen vor Produkten – die 2-Mrd.-US-Dollar-Seed-Runde schloss Monate, bevor irgendetwas ausgeliefert wurde.

Die These war Differenzierung: Statt eines weiteren Chatbots Modelle zu bauen, die in Echtzeit arbeiten, verständlich und anpassbar sind – eine Richtung, auf die die großen Labore nicht optimierten.

Rechenleistung wurde zur Moat-Strategie: Die Sicherung von 1 GW Vera Rubin plus eine strategische Investition von Nvidia verwandelte ein Labor in der Seed-Phase in ein Kapital-Infrastruktur-Investment.

Das Risiko zeigte sich in den Abgängen: Vier Mitgründer verließen das Unternehmen innerhalb von rund 18 Monaten – eine Erinnerung daran, dass das größte Asset eines talentkonzentrierten Labors zugleich sein liquidestes ist.

Eine Rekordrunde kauft Talent und Rechenleistung, aber die Wette geht nur auf, wenn das Produkt zur These passt – und ein talentorientiertes Labor kann genau das verlieren, was es wertvoll gemacht hat, wenn Mitgründer gehen.

Stand September 2026 ist Thinking Machines Lab weiterhin privat, mit mehr als 2 Mrd. US-Dollar eingeworbenem Kapital und einer Bewertung von über 12 Mrd. US-Dollar. Seit Ende 2025 hat es zwei Produktlinien ausgeliefert: die Tinker-Feinabstimmungs-API und das Modell Inkling mit offenen Gewichten (975 Mrd. Parameter, Apache-2.0, 45 Billionen Trainings-Token), positioniert als Basis für Anpassung statt als Frontier-Modell. Im März 2026 unterzeichnete es eine Nvidia-Partnerschaft, um ab 2027 mindestens ein Gigawatt an Vera-Rubin-Systemen einzusetzen, wobei Nvidia auch investierte. Sein größtes ungelöstes Risiko sind die Menschen: Vier Mitgründer gingen, einer zu Meta und drei zurück zu OpenAI.