A aposta da Thinking Machines: IA em tempo real e personalizável — US$ 2 bilhões em rodada seed, 1 GW da Nvidia e, depois, o Inkling

A Thinking Machines Lab é um laboratório de pesquisa em IA, fundado pela ex-CTO da OpenAI Mira Murati, que desenvolve modelos de fronteira multimodais capazes de trabalhar de forma colaborativa em tempo real e de serem ajustados finamente pelos usuários em sua plataforma Tinker.

Que o próximo salto da IA de fronteira é a interação em tempo real e a personalização, não apenas a escala — e que uma rodada seed recorde somada a 1 GW de capacidade de computação da Nvidia poderia comprar isso.

Rodada seed de US$ 2 bilhões liderada pela a16z em julho de 2025, com valuation pós-money de US$ 12 bilhões — a maior rodada seed já registrada — com participação de Nvidia, AMD, Accel, ServiceNow, Cisco e Jane Street

Mira Murati deixou a OpenAI no fim de 2024 após seis anos, incluindo o cargo de CTO do ChatGPT, e fundou a Thinking Machines Lab em fevereiro de 2025, com o cofundador da OpenAI John Schulman como cientista-chefe e Barret Zoph como CTO. A equipe fundadora de 29 pessoas foi formada majoritariamente por profissionais vindos da OpenAI, da Character AI e do Google DeepMind. Seu post de lançamento dizia que os sistemas de IA continuam difíceis de personalizar pelas pessoas, de modo que o laboratório construiria modelos multimodais que "trabalham colaborativamente com as pessoas".

Em julho de 2025, a empresa fechou uma rodada seed de US$ 2 bilhões liderada pela a16z, com valuation pós-money de US$ 12 bilhões — a maior rodada seed da história —, com participação de Nvidia, AMD, Accel, ServiceNow, Cisco e Jane Street, apesar de ainda não ter receita nem produtos. Lançou seu primeiro produto, a API Tinker, em outubro de 2025. Em março de 2026, assinou uma parceria de vários anos com a Nvidia para implantar pelo menos um gigawatt de sistemas Vera Rubin a partir de 2027, além de um investimento estratégico da Nvidia; em maio de 2026, apresentou uma prévia de seu primeiro "modelo de interação", o TML-Interaction-Small, que transmite áudio, vídeo e texto em blocos de 200 milissegundos em vez de alternar turnos. Ao longo do caminho, perdeu quatro cofundadores: um foi para a Meta e três voltaram para a OpenAI.

Em julho de 2026, lançou o Inkling, seu primeiro modelo de pesos abertos — um modelo multimodal de mistura de especialistas com 975 bilhões de parâmetros sob licença Apache-2.0 —, posicionado explicitamente não como o modelo mais forte, mas como uma base para o ajuste fino pelos clientes no Tinker. A aposta ainda está sendo testada: mais de US$ 2 bilhões captados, valuation acima de US$ 12 bilhões, um acordo de fornecimento de 1 GW com a Nvidia e primeiros produtos lançados em 2025–2026.

O talento foi a cunha: dois terços da equipe fundadora vieram da OpenAI, e os investidores apostaram nas pessoas antes do produto — a rodada seed de US$ 2 bilhões foi fechada meses antes de qualquer lançamento.

A tese era a diferenciação: em vez de mais um chatbot, construir modelos em tempo real, compreensíveis e personalizáveis — uma direção que os grandes laboratórios não estavam otimizando.

A computação tornou-se a estratégia de fosso competitivo: garantir 1 GW de Vera Rubin mais um investimento estratégico da Nvidia transformou um laboratório em estágio seed em uma jogada de capital e infraestrutura.

O risco apareceu nas saídas: quatro cofundadores partiram em cerca de 18 meses, um lembrete de que o maior ativo de um laboratório concentrado em talentos é também o seu mais líquido.

Uma rodada recorde compra talento e computação, mas a aposta só se concretiza se o produto corresponder à tese — e um laboratório que prioriza talentos pode perder exatamente aquilo que o tornava valioso quando os cofundadores saem.

Em setembro de 2026, a Thinking Machines Lab continua sendo uma empresa de capital fechado, com mais de US$ 2 bilhões captados e valuation acima de US$ 12 bilhões. Lançou duas linhas de produtos desde o fim de 2025: a API de ajuste fino Tinker e o modelo de pesos abertos Inkling (975 bilhões de parâmetros, Apache-2.0, 45 trilhões de tokens de treinamento), posicionado como base para personalização, e não como modelo de fronteira. Em março de 2026, assinou uma parceria com a Nvidia para implantar pelo menos um gigawatt de sistemas Vera Rubin a partir de 2027, com a Nvidia também investindo. Seu maior risco não resolvido são as pessoas: quatro cofundadores saíram, um para a Meta e três de volta para a OpenAI.