Positron

Пока все спорят, кто быстрее считает, Positron поставила на другое: узкое место ИИ — память, а не вычисления. И вместо дефицитной HBM взяла обычную LPDDR5X.

Идея звучит как «дёшево и сердито», а рынок ответил оценкой. В феврале — около $1 млрд, в сентябре — $5 млрд. Семь месяцев, раунд на $875 млн.

На этой неделе Oracle открыла Atlas в общем доступе, а General Compute подписалась на закупку Atlas и следующих Titan. Это уже не презентация, а железо в стойках.

Мнение: в ИИ-гонке выигрывает не тот, кто громче, а тот, у кого узкое место закрыто дешевле. Рост оценки — факт прошлого, не обещание.

Про Nvidia знают все. Про то, что большая часть денег в ИИ скоро пойдёт не на обучение моделей, а на их ежедневную работу (инференс), говорят реже. Positron AI — один из стартапов, который строит железо именно под эту задачу. Разберу, что у них есть кроме красивой презентации.

Positron — американская компания из Рино (Невада). Делает системы для запуска уже обученных ИИ-моделей. CEO — Митеш Агравал, выходец из Lambda, где отвечал за облачный бизнес. По нашей информации, в Positron перешла заметная часть инженеров Groq — той самой, чью технологию и команду Nvidia в декабре 2025 года лицензировала за $20 млрд.

Главное узкое место инференса — не вычисления, а память: модель и контекст надо быстро прогонять через чип. Nvidia и большинство конкурентов используют HBM — дорогую память, которой на рынке хронически не хватает. Positron строит архитектуру на обычной LPDDR5X. Обещание простое: больше полезной работы на доллар и на ватт, и нет зависимости от дефицитной HBM и упаковки CoWoS.