Thinking Machines Lab: la startup AI da record che vuole riscrivere le regole della tecnologia
Nel 2025, mentre il mercato dell’intelligenza artificiale si consolidava attorno a giganti come OpenAI, Google DeepMind e Anthropic, è emersa una new-entry capace di catalizzare l’attenzione di investitori, talenti e media. Si chiama Thinking Machines Lab, ed è forse la storia di startup AI più affascinante — e ambiziosa — del momento. (Wikipedia)
📍 Cos’è Thinking Machines Lab?
Thinking Machines Lab è una startup di ricerca e prodotti in intelligenza artificiale con sede a San Francisco, fondata nel febbraio del 2025 da Mira Murati, ex Chief Technology Officer di OpenAI. (Wikipedia)
L’obiettivo dichiarato? Costruire sistemi AI potenti, personalizzabili e comprensibili, che funzionino come partner collaborativi con gli esseri umani, superando alcuni dei limiti dei modelli attuali. (Thinking Machines Lab)
💰 Finanziamenti da capogiro e valutazione stellare
Uno dei primi elementi che ha attirato l’attenzione degli investitori è stata la dimensione del finanziamento seed raccolto in pochissimi mesi dalla nascita dell’azienda:
$2 miliardi di dollari raccolti in un solo round iniziale, uno dei più grandi nella storia delle startup tecnologiche.
Valutazione da circa $12 miliardi già nelle prime fasi operative.
Il round ha visto la partecipazione di investitori di calibro mondiale come Andreessen Horowitz (a16z), Nvidia, AMD, Cisco, Jane Street e altri attori strategici. (theoutpost.ai)
Questi numeri sono eccezionali soprattutto considerando che, all’epoca del round, Thinking Machines non aveva ancora un prodotto commerciale né entrate significative. Il valore attribuito dagli investitori è quindi più una scommessa sulla qualità del team, sulla visione strategica e sulla capacità di impatto futuro che sui risultati finanziari attuali. (TipRanks)
🧠 Un team stellare: talento e reputazione come asset strategico
Un’altra forza distintiva di Thinking Machines Lab è il team di fondatori e ricercatori:
Mira Murati (CEO) – ex CTO di OpenAI, figura chiave nello sviluppo di prodotti come ChatGPT e DALL-E. (Wikipedia)
John Schulman (Chief Scientist) – cofondatore di OpenAI, con un ruolo fondamentale nello sviluppo di algoritmi di apprendimento profondo. (businessabc.net)
Barret Zoph e Lilian Weng – ricercatori di altissimo profilo provenienti da OpenAI e altri laboratori d’eccellenza. (businessabc.net)
La concentrazione di talenti provenienti dai top lab globali — OpenAI, Meta AI e Mistral — fornisce alla startup un capitale umano di prim’ordine, un asset spesso decisivo nel mondo dell’AI dove competizione su competenze e velocità di innovazione è feroce. (Thinking Machines Lab)
📊 Mission e direzione tecnologica
A differenza di molte startup AI che puntano semplicemente a replicare modelli linguistici di successo, Thinking Machines Lab ha un posizionamento più ampio e filosofico:
🔹 AI personalizzabile e trasparente
L’obiettivo è creare sistemi che non siano solo “intelligenti”, ma anche adattabili ai bisogni specifici degli utenti e più comprensibili nei meccanismi di funzionamento. (Thinking Machines Lab)
🔹 Human-AI collaboration
Invece di costruire agenti completamente autonomi, l’approccio sottolinea l’integrazione profonda tra esseri umani e AI, con l’AI come partner di creatività e problem solving. (intheageof.ai)
🔹 Multimodalità e applicazioni reali
La visione include modelli in grado di comprendere e generare non solo testo, ma anche immagini, programmazione e altri flussi informativi, rendendo l’AI utile in settori come scienza, ingegneria e innovazione aziendale. (Thinking Machines Lab)
📌 Prodotti e roadmap: Tinker e oltre
Uno dei primi risultati concreti dell’azienda è Tinker, uno strumento che permette di personalizzare e personal-trainare modelli AI senza la complessità tradizionale — un primo passo verso la democratizzazione dell’accesso alla tecnologia AI per sviluppatori, ricercatori e imprese. (Reddit)
Pur nelle fasi iniziali, Tinker segnala l’intento di Thinking Machines di tradurre ricerca avanzata in strumenti reali e utilizzabili, oltre alla pura esplorazione scientifica.
⚠️ Rischi e dinamiche competitive
Nonostante i successi, la startup si trova ad affrontare alcune sfide strutturali tipiche del settore:
🌪 Talent volatility
Negli ultimi mesi alcuni co-fondatori e figure chiave hanno lasciato per unirsi ad altri lab come OpenAI o Meta, evidenziando la forte competizione per il talento elite nell’AI. (The Wall Street Journal)
🤐 Stealth mode e mancanza di entrate
Molti investitori sottolineano che la valutazione — pur alta — si basa più sulla fiducia nel team e nella roadmap futura che su metriche finanziarie concrete come fatturato o profittabilità. (TipRanks)
🏁 Corsa alla frontiera AI
Giocare nel campo dell’AI avanzata significa competere con istituzioni enormi dotate di capitali immensi (Google, Microsoft, Amazon), oltre agli altri grandi lab indipendenti. La differenza, però, può essere velocità e cultura dell’innovazione — e su questo Thinking Machines sembra puntare forte.
📍 Perché gli investitori guardano a Thinking Machines
Dal punto di vista finanziario, la storia di Thinking Machines Lab è un esempio di startup deep tech che sfida la tradizione:
Valutazione esplosiva nonostante mancanza di prodotti commerciali indica grande fiducia nel potenziale di lungo termine. (theoutpost.ai)
Team con track record comprovato è un forte indicatore di capacità di execution. (Thinking Machines Lab)
Focalizzazione su AI personalizzabile e multimodale potrebbe individuare un niche strategico differenziato rispetto ai modelli AI generalisti mainstream. (intheageof.ai)
🧠 In sintesi
Thinking Machines Lab rappresenta uno dei casi più intriganti dell’ecosistema AI del 2025–2026: una startup giovane ma con una valutazione da decine di miliardi, guidata da veterani del settore, e con una visione che va oltre il semplice sviluppo di modelli linguistici. Resta da vedere quanto velocemente riuscirà a trasformare idee e capitale in prodotti con impatto di mercato — ma le premesse finanziarie e tecnologiche sono fra le più solide tra le nuove aziende AI. (Wikipedia)
