Лаборатория искусственного интеллекта Flapping Airplanes, базирующаяся в Сан-Франциско, привлекла $1 млрд в раунде Series A, повысив свою оценку до $6 млрд, примерно в четыре раза выше отметки $1,5 млрд, которую она достигла после раунда посева в размере $180 млн в январе 2026 года. Стартапу годовалого возраста еще не хватает коммерческого продукта, и он сосредоточен на том, чтобы сделать обучение AI-моделей менее зависимым от огромных объемов данных и вычислительных мощностей.
Эта версия — машинный перевод оригинала (English). Читать оригинал
Flapping Airplanes, стартап в области искусственного интеллекта, базирующийся в Сан-Франциско, объявил 21 октября 2026 года о закрытии раунда финансирования Series A объемом $1 млрд с оценкой компании в $6 млрд, согласно TechCrunch и SiliconANGLE. Раунд совместно возглавили венчурные фирмы Index Ventures и Lux Capital.
Другие участники раунда включали возвращающихся инвесторов seed-раунда Sequoia Capital и GV (ранее Google Ventures), а также Kleiner Perkins, Valor Equity Partners, Atreides Management, Jump Trading, XTX Ventures и производителя чипов Nvidia, согласно SiliconANGLE. Список участников по версии TechCrunch также назвал A*.
От $1,5 млрд до $6 млрд за девять месяцев
Flapping Airplanes запустилась с раундом посева в размере $180 млн в январе 2026 года, который оценил компанию в $1,5 млрд, согласно TechCrunch и TheNextWeb. Новая оценка в $6 млрд представляет примерно четырехкратное увеличение менее чем за год, при этом SiliconANGLE оценивает общий объем привлеченного финансирования компании на сегодняшний день в $1,18 млрд.
TechCrunch описал интервал между раундами посева и Series A как девять месяцев, в то время как SiliconANGLE и TheNextWeb характеризовали саму компанию как примерно годовалую. Ни TechCrunch, ни SiliconANGLE не указали точную дату основания; формулировка SiliconANGLE подразумевает, что компания была основана примерно за год до объявления в октябре 2026 года.
Кто основал компанию
Flapping Airplanes была основана Ben Spector, Asher Spector и Aidan Smith, согласно TechCrunch и SiliconANGLE. Asher Spector имеет степень Ph.D. в области статистики от Stanford. Aidan Smith описывается как бывший Thiel Fellow, который ранее работал в Neuralink.
Как TechCrunch, так и SiliconANGLE описывают Ben Spector как студента Ph.D. программы по информатике в Stanford, который основал студенческий акселератор Prod, обучаясь в MIT. SiliconANGLE определяет его как главного исполнительного директора компании и сообщает, что инвестор Index Ventures описал команду как примерно два десятка человек, работающих лично в Сан-Франциско.
Что компания говорит, что она строит
Flapping Airplanes описывает себя как строящую то, что SiliconANGLE назвал «самой полной мегаядерной структурой в мире» для графических процессоров Nvidia. По словам TheNextWeb и TechCrunch, эта структура предназначена для одновременного запуска обучения и вывода AI-моделей на одних и тех же чипах, сокращая время простоя вычислений и стремясь позволить моделям учиться на гораздо меньшем объеме данных, чем требуют современные крупные системы.
Модель, которая в миллион раз более эффективна по данным, вероятно, в миллион раз легче внедрить в экономику.
— Asher Spector, соучредитель, Flapping Airplanes
По словам TheNextWeb, Asher Spector также описал более широкое обоснование компании как убеждение в том, что спрос на AI будет опережать доступное предложение чипов и данных, добавив, что извлечение даже скромного дополнительного повышения производительности из существующих чипов — примерно на 10% — будет иметь значительную экономическую ценность.
Волна исследовательских «AI neolabs»
Как TechCrunch, так и TheNextWeb помещают Flapping Airplanes в категорию стартапов, которые иногда называют «AI neolabs»: компании, которые начинают с сосредоточения на фундаментальных исследованиях, а не на выпуске продукта или немедленном получении доходов. TheNextWeb привел две сравнимые фирмы: AMI Labs, по его словам, привлекшую примерно $1 млрд в марте 2026 года, и Mirendil, которая привлекла раунд посева в размере $200 млн в июне 2026 года.
TechCrunch отметил, что у Flapping Airplanes в настоящее время нет ни продукта, ни доходов, что означает, что оценка в $6 млрд основана на прогрессе исследований лаборатории, а не на продажах или выпущенном продукте.
График финансирования Flapping Airplanes
Раунд
Дата
Сумма
Оценка
Посев
январь 2026
$180 млн
$1,5 млрд
Series A
октябрь 2026
$1 млрд
$6 млрд
Что еще неизвестно
Компания не раскрыла дату запуска продукта, конкретные бенчмарки производительности для своей мегаядерной структуры или детальные планы доходов на основе имеющихся отчетов. Только SiliconANGLE предоставила цифру численности сотрудников, а точная дата основания не была указана ни одним из трех рассмотренных изданий.
Вопросы
Сколько Flapping Airplanes привлекла средств и при какой оценке?
Flapping Airplanes привлекла $1 млрд в раунде Series A при оценке в $6 млрд, объявленном 21 октября 2026 года, согласно TechCrunch и SiliconANGLE.
Кто возглавил раунд финансирования?
Index Ventures и Lux Capital совместно возглавили раунд с участием Sequoia Capital, GV, Kleiner Perkins, Valor Equity Partners, Atreides Management, Jump Trading, XTX Ventures и Nvidia, согласно SiliconANGLE.
Кто основал Flapping Airplanes?
Компания была основана Ben Spector, Asher Spector и Aidan Smith, согласно TechCrunch и SiliconANGLE. Asher Spector имеет степень Ph.D. в области статистики от Stanford, а Aidan Smith — бывший Thiel Fellow и бывший сотрудник Neuralink.
Что именно строит Flapping Airplanes?
Она разрабатывает GPU-фреймворк «megakernel», предназначенный для одновременного запуска обучения и вывода AI, стремясь снизить время простоя и сократить объем данных, необходимых для обучения моделей AI, согласно SiliconANGLE и TheNextWeb.
Есть ли у Flapping Airplanes продукт на рынке?
Нет. TechCrunch сообщила, что на момент объявления о финансировании компания не имеет ни коммерческого продукта, ни доходов.
Этот материал подготовлен с помощью искусственного интеллекта и перед публикацией прошёл автоматическую проверку источников. Если вы заметили ошибку, запросите исправление. Запросить исправление или ответ · Как мы работаем
Джеффри Хинтон, лауреат Нобелевской премии в области компьютерных наук, известный как «крёстный отец ИИ», говорит, что лучший способ выжить при встрече с всё более интеллектуальными машинами — это разработать их таким образом, чтобы они по-настоящему заботились о людях, а не просто подчинялись им. Выступая на фестивале Starmus на Тенерифе в октябре 2026 года, Хинтон предупредил, что без этого изменения человечество столкнётся с серьёзными последствиями.
Инструменты генеративного ИИ, такие как чат-боты, генераторы изображений и ассистенты кодирования, преобразуют входные данные в численные данные, а затем создают выходные данные пошагово, используя закономерности, выученные на основе больших наборов данных обучения. Инструменты для работы с текстом и кодом предсказывают следующий токен в последовательности, используя модели трансформер, в то время как инструменты для работы с изображениями, такие как Imagen, постепенно удаляют шум из случайного паттерна, пока не появится изображение, соответствующее текстовому запросу.
ИИ-чатботы построены на основе больших языковых моделей (LLM), нейронных сетей, обученных предсказывать следующий "токен" в последовательности текста. Они преобразуют слова в числа, используют механизм внимания для взвешивания того, как слова связаны друг с другом, и затем точно настраиваются с помощью человеческой обратной связи, чтобы вести себя как полезные помощники, а не как сырые предсказатели текста.
Системы рекомендаций AI персонализируют ленты и предложения товаров, анализируя то, что пользователи нажимают, смотрят, оценивают и покупают, а затем сопоставляя это поведение с шаблонами похожих пользователей. Платформы такие как Netflix, YouTube и Amazon утверждают, что используют сигналы взаимодействия и контекстные сигналы — а не в некоторых случаях демографические данные — в то время как регуляторы в США и ЕС выразили озабоченность по поводу прозрачности и сбора данных, стоящих за этими системами.
