Thinking Machines Lab firma un acuerdo de 65 millones de dólares al año con Crusoe para ejecutar sus modelos de IA
Thinking Machines Lab, el laboratorio de inteligencia artificial fundado por Mira Murati, exdirectora de tecnología de OpenAI, ha elegido a Crusoe como proveedor de infraestructura para llevar sus modelos a producción. El acuerdo asciende a 65 millones de dólares anuales y contempla un clúster dedicado de sistemas Nvidia HGX B200.
La operación permitirá ejecutar la inferencia de los modelos del laboratorio mediante Crusoe Managed Inference. En inteligencia artificial, la inferencia es el proceso por el que un modelo ya entrenado genera respuestas, predicciones o contenidos cuando recibe una petición. Es la fase que sostiene servicios de uso real y que exige capacidad informática estable, baja latencia y costes controlados.
Un clúster dedicado con Nvidia HGX B200
La infraestructura estará formada por sistemas Nvidia HGX B200 conectados mediante redes InfiniBand Quantum-2, también de Nvidia. Se trata de una configuración orientada a cargas de trabajo intensivas, en la que varias unidades de procesamiento gráfico trabajan coordinadamente para responder a grandes volúmenes de solicitudes.
El contrato se estructura como un Tailored Deployment, es decir, un despliegue adaptado a las necesidades del cliente. Thinking Machines Lab dispondrá de un endpoint dedicado, sometido a pruebas de rendimiento y respaldado por un acuerdo de nivel de servicio, conocido como SLA. Este compromiso fija parámetros como la disponibilidad, la capacidad garantizada y los tiempos de respuesta.
Con este modelo, el laboratorio no tiene que adquirir las GPU, operar los centros de datos ni mantener por su cuenta toda la plataforma de inferencia. Crusoe se encarga de la capa de infraestructura y del funcionamiento del servicio, mientras Thinking Machines Lab puede concentrarse en el desarrollo y la investigación de modelos.
Inkling, GLM y generación de datos sintéticos
Entre los modelos que se ejecutarán figuran Inkling, la familia desarrollada por Thinking Machines Lab, y las versiones GLM 5.2 y GLM 5.3. También se incluyen futuras variantes ajustadas mediante fine-tuning, una técnica que adapta un modelo general a tareas, estilos o ámbitos concretos utilizando datos adicionales.
Los modelos GLM pertenecen a Z.ai, el laboratorio chino conocido anteriormente como Zhipu AI. La presencia de esta tecnología en la cartera de Thinking Machines Lab introduce una dimensión geopolítica en el acuerdo, ya que los modelos de origen chino se ejecutarán sobre infraestructura estadounidense basada en tecnología de Nvidia.
La colaboración no se limitará a responder a usuarios finales. Ambas compañías prevén explorar la inferencia por lotes, un método que procesa grandes cantidades de solicitudes de forma agrupada. Uno de sus posibles usos será la generación de datos sintéticos: información creada por modelos de IA para entrenar, evaluar o mejorar otros sistemas sin depender exclusivamente de datos reales.
Crusoe supera los 100 millones de dólares en ingresos contratados
El acuerdo supone un impulso relevante para Crusoe Managed Inference, un servicio lanzado hace menos de un año. La compañía asegura que su negocio de inferencia gestionada ya ha superado los 100 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales contratados, una métrica que estima el valor anualizado de los contratos vigentes.
El contrato de Thinking Machines Lab representa por sí solo 65 millones de dólares al año. La cifra se suma a otros movimientos recientes de Crusoe, entre ellos un acuerdo de infraestructura de 13.000 millones de dólares durante cinco años con Jane Street y una ronda de financiación de 3.900 millones de dólares, cerrada con una valoración de 30.900 millones.
En pocas semanas, la empresa ha acumulado más de 14.000 millones de dólares entre contratos y nuevo capital. Esta expansión refleja el creciente interés por proveedores especializados capaces de ofrecer potencia de cálculo, software y operación técnica como un único servicio.
Una estructura que refuerza las expectativas sobre Thinking Machines Lab
Para Thinking Machines Lab, contar con una plataforma dedicada y con garantías de rendimiento supone algo más que resolver una necesidad técnica. El acuerdo demuestra que el laboratorio está preparando productos para funcionar a escala comercial, no solo prototipos destinados a investigación.
La compañía mantiene conversaciones para captar una ronda de financiación de hasta 6.000 millones de dólares con Nvidia y Accel. Disponer de un proveedor establecido y de una capacidad de inferencia contratada puede ayudar a respaldar esa ambición ante los inversores.
La responsable de infraestructura de aprendizaje automático de Thinking Machines Lab, Myle Ott, ha señalado que el servicio permitió pasar rápidamente de la evaluación a la producción y alcanzar los estándares internos de rendimiento y eficiencia. La externalización también libera recursos para reinvertir en la investigación de modelos.
La batalla por la capa de servicio de la IA
El movimiento de Crusoe se enmarca en una competencia cada vez más intensa entre proveedores especializados, grandes plataformas de computación en la nube y fabricantes de chips. Empresas como AWS, Google Cloud y la propia Nvidia cuentan con capacidad para entrar con fuerza en la inferencia gestionada.
El principal riesgo para Crusoe es su dependencia del hardware de Nvidia. Si AMD o Intel logran ofrecer aceleradores competitivos, o si Nvidia decide operar directamente servicios de inferencia, los márgenes de los intermediarios podrían reducirse. La respuesta de Crusoe consiste en construir una capa de software, operación y acuerdos de nivel de servicio que dificulte cambiar de proveedor.
En un sector donde las generaciones de aceleradores cambian rápidamente, el hardware puede quedar obsoleto en pocos años. Los contratos, la integración técnica y las garantías de rendimiento, en cambio, pueden convertirse en el elemento que mantenga la relación con el cliente. El acuerdo con Thinking Machines Lab confirma que esa capa de servicio está ganando un peso estratégico creciente en la economía de la inteligencia artificial.
