Mira Murati는 역사상 가장 큰 시드 라운드인 20억 달러를 120억 달러의 기업가치로 유치했으며, 17개월 동안 9750억 개의 매개변수를 가진 모델을 학습시킨 후 Apache 2.0 라이선스로 무료 다운로드했습니다.

심지어 출시 게시물에서는 이 모델이 최첨단(frontier)에 미치지 못한다고 인정합니다. 지금 AI 분야에서 이것이 왜 가장 현명한 움직임일 수 있는지 설명하겠습니다.

6개월 전만 해도 이 회사는 끝난 것처럼 보였습니다. 1월에는 500억 달러 규모의 후속 라운드가 무산되었습니다. 공동 창업자 두 명이 OpenAI로 돌아갔고, Zuckerberg는 전체를 인수하려 했으나 거절당한 뒤 대신 세 번째 공동 창업자를 영입했습니다.

이후 일반적인 전략은 벤치마크 우승을 목표로 삼아 자금 조달(fundraise)을 재개하는 것입니다. 하지만 Murati는 다른 길을 택했습니다. 3월에 Nvidia로부터 투자를 받았고, 기가와트 규모의 Vera Rubin 컴퓨팅 파워를 확보했습니다. 그리고 4월에는 Google과의 계약이 있었습니다. 그 후 Inkling: 총 매개변수 9750억 개 중 활성(active) 매개변수는 410억 개이며, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오의 45조 토큰으로 학습되었고, 컨텍스트 창은 100만 토큰입니다.

경제성은 그녀가 실제로 무엇을 판매하는지 알게 되면 이해됩니다. 폐쇄형 연구소(Closed labs)는 토큰 단위로 지능을 판매합니다. Thinking Machines는 사용자가 자체 데이터로 Inkling을 미세 조정할 수 있는 플랫폼인 Tinker를 판매합니다. 모델은 무료 샘플이고, 학습 인프라가 상점입니다.

이것이 출시 게시물에 담긴 정직한 내용이 실제 작업을 하고 있다는 것을 의미합니다. 최첨단 모델(Frontier model)은 순수한 능력으로 경쟁합니다. 반면, 오픈 기반(Open base)은 병원, 은행 또는 방위 산업체가 그것을 무엇으로 만들 수 있는지에 따라 경쟁하며, 사용자의 코드베이스를 아는 맞춤형 410억 개 활성 모델은 추론 비용이 훨씬 저렴함에도 불구하고 그렇지 않은 천재적인 범용 모델보다 앞서 나갈 것입니다.

또한 공급 측면의 스토리도 있습니다. 지난 2년간 가장 강력한 오픈 웨이트(open weights)는 Hangzhou와 Beijing에서 나왔습니다: DeepSeek, Qwen, GLM. 자체 모델을 소유하려는 모든 미국 기업은 중국 웨이트를 미세 조정했습니다. Inkling은 SWE-bench Verified에서 77.6% 점수를 기록하는 미국 기반의 모델을 제공합니다.

모든 연구소는 최첨단이라고 주장하며 출시합니다. 하지만 Murati는 자신이 그것을 가지고 있지 않다고 인정함으로써 출시했습니다. 이 인정 자체가 비즈니스 모델입니다.