Безос идет ва-банк: $12 млрд на «физический ИИ»
Джефф Безос решил, что статус-кво в ИИ-гонке его не устраивает, и перешел к фазе массированной финансовой бомбардировки. Его стартап Prometheus закрыл раунд на $12 млрд, взлетев в оценке до $41 млрд — и это при полном отсутствии публичного продукта или хотя бы намека на выручку. По данным CNBC, проект, стартовавший в ноябре 2025 года с чеком в $6,2 млрд, превратился в пылесос для лучших умов из OpenAI, Google DeepMind и Nvidia. Сооснователь компании, профессор Стэнфорда Вик Баджадж, явно делает ставку на агрессивный найм звезд, превращая Prometheus в «золотую клетку» для тех, кто устал от бюрократии бигтехов.
Главная интрига — куда уйдут эти миллиарды. Безос открыто заявляет о стратегии compute intensive, где основной упор делается не на парсинг старых текстов из интернета, а на генерацию синтетических данных. Пока конкуренты пытаются выжать последние капли смысла из Reddit, Prometheus планирует создавать датасеты с нуля для решения задач в физическом мире. Это прямой вызов союзу Microsoft и OpenAI: Безос строит инфраструктуру для промышленного дизайна, авиакосмоса и фармацевтики, где ошибки недопустимы, а данных «из сети» просто недостаточно.
Безос верит, что настоящий «ров» (moat) вокруг бизнеса строится не на алгоритмах, а на глубине вычислительных резервов и способности владеть всем циклом производства данных.
На наш взгляд, это классический ва-банк. В условиях, когда стоимость инференса у конкурентов стремительно падает, Prometheus идет в прямо противоположную сторону — в сторону экстремального утяжеления инфраструктуры. Если ставка на синтез данных для инженерии и производства сработает, компания станет ключевым вендором для гиперскейлеров, включая ту же Amazon.
Главное для бизнеса и инвесторов:
Смена парадигмы: эпоха «умных чат-ботов» уступает место борьбе за автономные системы в реальном секторе экономики. Миграция талантов: отток кадров из Google DeepMind в сторону «физического ИИ» подтверждает смещение центра тяжести индустрии. Владение циклом: победа в ИИ-гонке теперь зависит не от качества обучения на текстах, а от контроля над вычислительными мощностями и генерации специфических промышленных данных.