Le pari de Thinking Machines : une IA en temps réel et personnalisable — 2 milliards de dollars d'amorçage, 1 GW de Nvidia, puis Inkling

Thinking Machines Lab est un laboratoire de recherche en IA, fondé par l'ancienne directrice technique d'OpenAI, Mira Murati, qui développe des modèles de frontière multimodaux capables de collaborer en temps réel et d'être affinés par les utilisateurs sur sa plateforme Tinker.

Que le prochain bond de l'IA de frontière réside dans l'interaction en temps réel et la personnalisation, pas seulement dans l'échelle — et qu'un tour d'amorçage record assorti de 1 GW de puissance de calcul Nvidia pourrait le lui permettre.

2 milliards de dollars d'amorçage menés par a16z en juillet 2025, sur une valorisation post-money de 12 milliards de dollars — le plus grand tour d'amorçage jamais enregistré — avec la participation de Nvidia, AMD, Accel, ServiceNow, Cisco et Jane Street

Mira Murati a quitté OpenAI fin 2024 après six ans, dont un passage comme directrice technique de ChatGPT, et a fondé Thinking Machines Lab en février 2025 avec le cofondateur d'OpenAI John Schulman comme scientifique en chef et Barret Zoph comme directeur technique. L'équipe fondatrice de 29 personnes était principalement issue d'OpenAI, de Character AI et de Google DeepMind. Son billet de lancement indiquait que les systèmes d'IA restent difficiles à personnaliser pour les gens, et que le laboratoire construirait donc des modèles multimodaux qui « travaillent avec les gens de manière collaborative ».

En juillet 2025, l'entreprise a bouclé un tour d'amorçage de 2 milliards de dollars mené par a16z sur une valorisation post-money de 12 milliards de dollars — le plus grand tour d'amorçage de l'histoire — avec la participation de Nvidia, AMD, Accel, ServiceNow, Cisco et Jane Street, alors même qu'elle n'avait encore ni revenus ni produits. Elle a livré son premier produit, l'API Tinker, en octobre 2025. En mars 2026, elle a signé un partenariat pluriannuel avec Nvidia pour déployer au moins un gigawatt de systèmes Vera Rubin à partir de 2027, ainsi qu'un investissement stratégique de Nvidia ; en mai 2026, elle a présenté en avant-première son premier « modèle d'interaction », TML-Interaction-Small, qui diffuse l'audio, la vidéo et le texte par blocs de 200 millisecondes au lieu de fonctionner par tours de parole. En cours de route, elle a perdu quatre cofondateurs : un parti chez Meta, trois revenus chez OpenAI.

En juillet 2026, elle a publié Inkling, son premier modèle à poids ouverts — un modèle multimodal à mélange d'experts de 975 milliards de paramètres sous licence Apache-2.0 — explicitement positionné non pas comme le modèle le plus puissant, mais comme une base pour l'affinage par les clients sur Tinker. Le pari est encore à l'épreuve : plus de 2 milliards de dollars levés, une valorisation supérieure à 12 milliards de dollars, un accord d'approvisionnement Nvidia de 1 GW, et des premiers produits livrés en 2025-2026.

Les talents ont été le levier : deux tiers de l'équipe fondatrice venaient d'OpenAI, et les investisseurs ont parié sur les personnes avant le produit — le tour d'amorçage de 2 milliards de dollars a été bouclé des mois avant la moindre livraison.

La thèse était la différenciation : plutôt qu'un chatbot de plus, construire des modèles en temps réel, compréhensibles et personnalisables — une direction que les grands laboratoires n'optimisaient pas.

Le calcul est devenu la stratégie de douve : verrouiller 1 GW de Vera Rubin plus un investissement stratégique de Nvidia a transformé un laboratoire au stade de l'amorçage en un acteur de capital-infrastructure.

Le risque s'est manifesté dans les départs : quatre cofondateurs sont partis en l'espace d'environ 18 mois, rappelant que le principal atout d'un laboratoire concentré sur les talents est aussi son actif le plus liquide.

Un tour record achète des talents et de la puissance de calcul, mais le pari n'aboutit que si le produit correspond à la thèse — et un laboratoire centré sur les talents peut laisser fuir précisément ce qui faisait sa valeur lorsque ses cofondateurs partent.

En septembre 2026, Thinking Machines Lab reste une société privée, avec plus de 2 milliards de dollars levés et une valorisation supérieure à 12 milliards de dollars. Elle a livré deux lignes de produits depuis fin 2025 : l'API d'affinage Tinker et le modèle à poids ouverts Inkling (975 milliards de paramètres, Apache-2.0, 45 billions de jetons d'entraînement), positionné comme une base de personnalisation plutôt que comme un modèle de frontière. En mars 2026, elle a signé un partenariat avec Nvidia pour déployer au moins un gigawatt de systèmes Vera Rubin à partir de 2027, Nvidia investissant également. Son principal risque non résolu tient aux personnes : quatre cofondateurs sont partis, un chez Meta et trois revenus chez OpenAI.