Стартап заложил inference чипы вместо GPU и получил кредит на $400 млн

Компания также привлекла посевной раунд на 15 миллионов долларов в мае 2025 года для строительства облака на чипах SambaNova, производителя микросхем, поддерживаемого Intel.

Кредит не под GPU, а под inference чипы

General Compute основали CEO Финн Пукловски и CTO Джейсон Гудисон. Их идея: построить так называемое «необлако» (neocloud), заточенное исключительно под задачи ИИ, в отличие от универсальных платформ вроде AWS или Azure.

Ядро инфраструктуры составляют чипы SN50 от SambaNova. Они спроектированы для инференса, то есть для быстрого исполнения уже обученных моделей, а не для их обучения с нуля. По заявлению General Compute, эти чипы обеспечивают инференс в 16 раз быстрее, чем облака на базе GPU.

Ещё одно преимущество: SN50 энергоэффективны и не требуют дорогостоящего водяного охлаждения. Это позволяет размещать их в более широком спектре дата-центров и разворачивать быстрее, чем GPU.

Проблема молодого стартапа: купить много чипов сложно, когда у тебя нет кредитной истории. Здесь и появился Upper90.

Как залог чипами стал рабочей схемой?

Билли Либби, сооснователь и CEO Upper90, в прошлом квантитативный трейдер Goldman Sachs, уже проходил этот путь. По данным TechCrunch, в 2021 году его фирма профинансировала покупку GPU для Crusoe, стартапа в области энергоэффективных дата-центров. Либби считает, что тот кредит был первым займом, обеспеченным стоимостью продвинутых чипов.

Тогда традиционные банки от таких сделок отказывались: слишком непонятны были риски и темпы обесценивания GPU. Но после того как CoreWeave превратила кредиты под залог чипов в бизнес-модель, а затем провела крупное IPO, схема стала общепринятой.

Когда мы первыми профинансировали GPU от Nvidia, рынок был неэффективен. Мы смогли собрать сделку как ранние участники и получить компенсацию за риск. : Билли Либби, сооснователь и CEO Upper90

Теперь, когда GPU хорошо изучены рынком и, возможно, закуплены с избытком, Upper90 переключается на компании вроде General Compute, чтобы поймать следующую волну.

Почему ставка на инференс, а не на обучение?

Логика рынка прозрачна: не каждому нужен суперкомпьютер для обучения модели, но инференс, исполнение запросов к уже готовой модели, нужен практически всем, кто внедряет ИИ.

Этот тезис подкрепляется несколькими сигналами, которые приводит TechCrunch:

• Компании, дающие доступ к открытым моделям (OpenRouter, Fireworks), привлекают новые раунды при высоких оценках.
• Новые модели, такие как K3 от Kimi, конкурируют с актуальными релизами Anthropic и OpenAI на бенчмарках по написанию кода.
• Производители альтернативных чипов Groq и Cerebras привлекают интерес со стороны покупателей и публичных рынков.

На том же поле играет TensorWave, другая инфраструктурная компания, которая делает аналогичную ставку на партнёрство с AMD. Чем больше альтернатив Nvidia появляется, тем выгоднее становится положение тех провайдеров, которые не привязаны к экосистеме одного чипмейкера.

Есть целый ряд чипов, которые начинают масштабироваться, у них отличная совокупная стоимость владения или скорость выше, чем у Nvidia, но покупателей пока немного. Объединившись с Upper90, мы подаём первый сигнал: капитал начинает организовываться, а монополия Nvidia фрагментируется. : Финн Пукловски, CEO General Compute

Сделка General Compute вышла в тот момент, когда рынок inference чипов перестаёт быть экзотикой и начинает формировать отдельный инвестиционный класс.

Что это значит для вас?

• Автору на Дзене. Следите за облаками на открытых моделях: OpenRouter, Fireworks и подобные сервисы уже дают доступ к моделям, сравнимым по качеству с ChatGPT, по более низкой цене за токен (единицу текста, которую обрабатывает модель). Удешевление инференса означает, что генерация текстов, изображений и кода станет доступнее.

• Маркетологу. Конкуренция inference чипов давит на цены. Если ваш бюджет на ИИ-инструменты привязан к API закрытых моделей, имеет смысл тестировать открытые альтернативы уже сейчас, пока разница в качестве ещё сокращается.

• Предпринимателю в РФ. Прямого доступа к General Compute или SambaNova из России пока нет. Но логика сделки применима: ищите провайдеров, которые строят инфраструктуру не на Nvidia. В России YandexGPT и GigaChat работают на собственной инфраструктуре, а для задач на открытых моделях появляются локальные хостинг-решения.

Сделка на 400 миллионов долларов под залог не GPU, а inference чипов фиксирует сдвиг: капитал перетекает от обучения моделей к их запуску, и монополия одного поставщика чипов перестаёт быть единственным вариантом.