Перейти к содержимому

Baseten поднял $1,5 млрд — за пять месяцев оценка выросла с $5 до $13 млрд

Категория
Новости
Дата создания
Время чтения
3 мин

ИИ-инфраструктурный стартап Baseten закрыл раунд на $1,5 млрд при оценке до $13 млрд — через пять месяцев после предыдущего раунда на $300 млн. Годовая выручка утроилась за квартал.

Лишь пять месяцев назад Baseten привлёк $300 млн с оценкой $5 млрд — и тогда это казалось крупной ставкой. Теперь стартап закрывает раунд на $1,5 млрд при оценке до $13 млрд. Без новой модели, без громкого продукта — просто на инфраструктуре вывода ИИ-моделей.

Baseten занимается инференсом: берёт обученные AI-модели и запускает их максимально быстро и дёшево. Клиенты — Cursor (ИИ-редактор кода), Mercor (рекрутинговый ИИ), OpenEvidence — говорят об экономии до 30% по сравнению с закрытыми API. Компания не строит собственные модели; она делает ставку на то, что открытые модели станут стандартом, а прибыль уйдёт к тем, кто умеет их запускать эффективно.

За один квартал годовая выручка утроилась — с $200 до $600 млн. Раунд ведут Altimeter Capital, Conviction, Spark Capital, Sands Capital и Wellington Management. Характерно, что инвесторы заходят по разным оценкам: одни по $11 млрд, другие по $13 млрд. Такая структура говорит о горячей конкуренции за место в раунде, а не о неопределённости относительно перспектив компании.

За этим стоит простая логика рынка. Обучение моделей дешевеет по мере того, как open-source набирает силу: Llama, Mistral, Qwen — всё это можно взять бесплатно. Но запуск модели для миллионов пользователей — другая задача. Каждый запрос требует вычислений, каждое приложение, каждый ИИ-агент потребляет инференс. Именно на этом разрыве — между обученной моделью и реальным запросом — и работает Baseten. Судя по темпам роста, там куда больше денег, чем принято думать.

Вопросы и ответы

Частые вопросы по теме статьи

Инференс — это запуск обученной AI-модели для ответа на реальные запросы пользователей. Чем больше людей используют AI-приложения, тем больше вычислительных ресурсов требуется на инференс. Это дороже и сложнее, чем кажется, и именно здесь сосредоточена значительная часть затрат AI-компаний.