Mira Murati hat keine Zeit verloren. Knapp ein Jahr nach der Gruendung ihres KI-Startups Thinking Machines Lab hat die ehemalige OpenAI-CTO einen Deal mit Nvidia abgeschlossen, der in der Branche fuer Aufsehen sorgt: ein Mehrjahresvertrag ueber mindestens ein Gigawatt an Nvidias naechster Chip-Generation Vera Rubin, dazu eine ‘signifikante Investition’ von Nvidia selbst.
Was das bedeutet
Ein Gigawatt Compute ist keine Spielerei — das ist Frontier-Training-Territorium. Zum Vergleich: Viele der groessten KI-Trainingsclusters der Welt operieren im Bereich von wenigen hundert Megawatt. Thinking Machines positioniert sich damit direkt in der Liga von OpenAI, Google und Anthropic.
Der Deal umfasst nicht nur Hardware-Zugang, sondern auch technische Zusammenarbeit: Die Produkte von Thinking Machines sollen fuer Nvidias Chips optimiert werden. Das ist ein starkes Signal — Nvidia investiert nicht nur Geld, sondern auch Ingenieurs-Ressourcen.
Von OpenAI zum eigenen Ding
Murati hatte OpenAI im September 2024 verlassen und im Februar 2025 Thinking Machines Lab gegruendet. Seitdem hat das Startup ueber 2 Milliarden Dollar eingesammelt — von Andreessen Horowitz, Accel und jetzt eben Nvidia. Das Ziel: KI-Systeme bauen, die ‘more widely understood, customizable and generally capable’ sind.
Was auffaellt: Murati redet nicht ueber Chatbots oder Assistenten, sondern ueber Verstaendlichkeit und Anpassbarkeit. Das klingt nach einem anderen Ansatz als der, den sie bei OpenAI verfolgt hat.
Meine Einschaetzung
Dieser Deal zeigt, wie schnell sich die KI-Landschaft veraendert. Vor zwei Jahren war der Compute-Markt ein Duopol zwischen OpenAI/Microsoft und Google. Heute gibt es mit Anthropic, xAI, Thinking Machines und anderen gleich mehrere Spieler, die Zugang zu Frontier-Compute haben.
Fuer Nvidia ist das natuerlich ideal — je mehr Kunden um ihre Chips kaempfen, desto besser. Aber fuer die Branche insgesamt koennte es bedeuten, dass wir mehr Diversitaet bei Frontier-Modellen bekommen. Und das waere gut.
Die Frage bleibt: Was genau baut Thinking Machines? Bisher gibt es noch kein oeffentliches Modell. Aber mit diesem Compute-Budget wird das nicht mehr lange dauern.
Quellen: