Together AI привлекла $800 млн в раунде Series C для развития опенсорс-AI

Together AI 1 июля 2026 года объявила о закрытии раунда Series C на $800 млн — одного из крупнейших в истории AI-инфраструктурных компаний, сделавших ставку на открытые модели.

Кто вложил и на что пойдут деньги

В раунде приняли участие Aramco Ventures, NVIDIA, Vista Equity, General Catalyst, Emergence Capital, Schneider Electric, Pegatron, Salesforce Ventures, March Capital, DTCP Growth, Lux Capital, Geodesic, PSP Partners и другие. Помимо акционерного капитала, новые инвесторы зарезервировали более 500 МВт вычислительных мощностей — независимо от основного раунда, для поддержки роста инфраструктуры в ближайшие годы.

Ключевые факты:

• Объём привлечённых средств — $800 млн, дата закрытия — 1 июля 2026 года
• Ведущие инвесторы — NVIDIA, Aramco Ventures, Vista Equity, General Catalyst
• Дополнительно — обязательства на 500+ МВт вычислительных мощностей
• Клиенты платформы — Cognition, Decagon, Eleven Labs, Cursor, Suno

Together AI была основана четыре года назад с убеждением, что генеративный AI должен быть открытым и доступным широкому кругу разработчиков, а не сосредоточенным в руках нескольких корпораций. К середине 2026 года компания выросла в полноценную AI-платформу с клиентской базой из тысяч организаций.

Почему закрытые модели не выдерживают продакшн-нагрузки?

Together AI указывает на фундаментальное экономическое противоречие: при переходе AI из прототипа в реальный продукт расходы на инференс с проприетарными моделями нередко растут быстрее бюджетов. Компании вынуждены «рационировать интеллект» именно тогда, когда агенты пишут код, обрабатывают клиентские запросы, анализируют документы и автоматизируют целые рабочие процессы.

Опенсорс-модели — DeepSeek, Nemotron, MiniMax, Kimi, GLM — по данным Together AI, закрыли разрыв в качестве с проприетарными аналогами, при этом оставив разработчикам свободу дообучения под конкретные задачи. Клиенты платформы экономят от 6 до 20 раз по сравнению с закрытыми LLM. Decagon, например, сократил затраты на инференс в шесть раз после перехода на Together AI.

«Экономика продакшн-AI определяется не только моделями, но всем стеком: ядрами, компиляторами, системами инференса, загрузкой железа и ПО, которое всё это объединяет», —

Vipul Ved Prakash, CEO Together AI.

Что компания разрабатывает

Together AI позиционирует себя как исследовательскую компанию, в которой фундаментальные разработки напрямую выходят в продакшн. За последние кварталы команда выпустила FlashAttention-4 для NVIDIA Blackwell, Together Megakernel и together.compile — инструменты оптимизации на уровне ядра для промышленных воркло́дов. Расширены post-training API с поддержкой tool calling, рассуждений и мультимодальных моделей. По словам менеджмента, Together AI стала одним из крупнейших в мире производителей AI-токенов.

Что это значит

Раунд на $800 млн с участием NVIDIA, Aramco Ventures и Schneider Electric означает: крупный промышленный капитал делает ставку на опенсорс-инфраструктуру как на производственный стандарт для AI-агентов — и это давление, которое почувствуют поставщики проприетарных моделей.

Частые вопросы

Кто клиенты Together AI и сколько они экономят?

Среди клиентов — Cognition, Decagon, Eleven Labs, Cursor и Suno. Decagon сократил расходы на инференс в шесть раз после перехода на платформу; в среднем компании экономят от 6 до 20 раз по сравнению с закрытыми LLM.

Что значат 500 МВт мощностей в сделке?

Это вычислительные ресурсы, которые новые инвесторы обязались предоставить независимо от акционерного капитала — отдельным траншем для поддержки ожидаемого роста инфраструктуры Together AI.