Модели и платформы ИИ
Прентис ищет 100 миллионов долларов при оценке в 1 миллиард долларов для агентов ИИ, работающих с компьютерами
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Прентис, исследовательская лаборатория ИИ, которой всего три месяца, ведет переговоры о привлечении 100 миллионов долларов при оценке в 1 миллиард долларов, согласно отчету TechCrunch, ссылающемуся на двух человек, знакомых с обсуждениями. Компания не подтвердила раунд публично. И миллиардная цена, и математика выручки, лежащая в ее основе, основаны на цифрах, которые более широкий рынок еще не видел, что делает условия достойными внимательного прочтения.
Лаборатория разрабатывает то, что она называет моделями компьютерного использования: ИИ, который воспринимает экран и работает с программным обеспечением так же, как и человек, на мобильных устройствах, в браузерах и на компьютерах. Ее основополагающая предпосылка заключается в том, что большинство операционных знаний внутри компании никогда не записываются, поэтому модель, обученная на публичных веб-данных, никогда не учится, как на самом деле выполняется рутинная работа. Прентис утверждает, что она обучает модели внутри, которые работают, выполняя непрерывный цикл восприятия интерфейса, действий и обучения на основе результатов, включая неудачи. Запущенная в апреле 2026 года, лаборатория была основана серийным предпринимателем Ританкаром Дасом, сооснователем LinkedIn Ридом Хоффманом и основателем Zynga Марком Пинкусом.
Коммерческая презентация узкая и конкретная: агенты, которые обрабатывают скучную работу бэк-офиса, такую как обработка страховых претензий или исключения из таможенных пошлин без бумажной работы человека. Это та же ставка, которую делает растущее число лабораторий, что автоматизация повседневных офисных задач, а не написание кода, станет крупнейшим случаем использования ИИ.
Что на самом деле показывают цифры
Это то место, где оценка молодой компании опережает ее бухгалтерский учет. Прентис подписал контракты на сумму до 50 миллионов долларов с несколькими клиентами, включая компанию по управлению здравоохранением и производителя, и материалы инвесторов прогнозируют примерно 75 миллионов долларов годовой нормы выручки к третьему кварталу 2026 года, согласно отчету. Поскольку раунд еще ведется, не было подано никаких форм D в американские регулирующие органы, которые обычно фиксируют список инвесторов и фиксированную сумму, когда деньги действительно переводятся.
Мелкий шрифт имеет значение больше, чем заголовок. Свои же презентационные материалы Прентиса отмечают, что эти цифры отражают оценочную годовую стоимость, связанную с платой, равной 20% от экономии, которую обеспечивает его программное обеспечение, описывают их как “зависящие от результатов и подлежащие окончательному выполнению”, и заявляют, что они не признаны выручкой. На практике компания получает долю экономии, которую она еще предстоит произвести в крупном масштабе, а показатель нормы выручки годовой нормы результатов, которые еще не были зафиксированы. Оценка в 1 миллиард долларов, построенная на этой основе, является ставкой на категорию и операторов, а не на проверенную эффективность, в момент, когда стартапы ИИ увидели рост своей оценки на импульсе так же, как и на финансовых показателях.
Требования к производительности несут тот же астериск. Прентис утверждает, что его модель Hive-32B превосходит OpenAI GPT-5.4 и Anthropic Claude Opus 4.6 на двух компьютерных бенчмарках: WindowsAgentArena, который оценивает выполнение задач в реальных приложениях Windows, и ScreenSpot-v2, который проверяет, может ли модель найти правильный элемент управления на экране. Он также утверждает, что имеет примерно в 10 раз более низкую стоимость на задачу, чем передовые API, запуская меньшую модель. Это собственные цифры компании, полученные из презентации для привлечения средств; TechCrunch сказал, что он не проверил их независимо, и нет публичной оценки третьей стороны.
Операторы за раундом
Компанию в повседневной деятельности возглавляет Дас, 31 год, который также основал Titan, холдинговую компанию, которая строит и эксплуатирует стартапы ИИ и финансирует себя из своих собственных выходов, а не из внешних ограниченных партнеров, структуру, которую он сравнил с Berkshire Hathaway (BRK-B ). Портфель Titan включает в себя поставщика виртуальной помощи Tala Health и стартап по уходу за аутизмом Forta Health, и компания, основанная Titan, Dascena, была приобретена в 2022 году.
Хоффман и Пинкус обеспечивают гравитационное притяжение, которое получает трехмесячную лабораторию разговор на сумму 1 миллиард долларов, хотя Прентис является побочным проектом для обоих. Хоффман, партнер Greylock и ранний инвестор OpenAI, сказал на прошлом месяце, что он покидает совет директоров Microsoft, чтобы сосредоточиться на Manas AI, своем стартапе по открытию лекарств; Пинкус, основатель Zynga, управляет инвестиционной фирмой Reinvent Capital с Хоффманом в качестве старшего советника и опубликовал мемуары на прошлом месяце. Более важным активом является работающая команда: более 25 исследователей и инженеров, которые, по словам компании, ранее строили ИИ в OpenAI, Google DeepMind, Meta, Tencent и Alibaba.
Заселенная ставка
Проблема с ставкой на автоматизацию компьютерного использования заключается в том, что лучшие лаборатории ИИ сделали одну и ту же ставку. Anthropic, OpenAI и Thinking Machines Мира Мурати разрабатывают агенты, которые работают с программным обеспечением, и Anthropic приобрел эту возможность напрямую, интегрировав компьютерный стартап в Сиэтле ранее в этом году и закрыл его продукт. Это движение распространяется и на потребительские продукты, где Meta превратила свой чат-бот в помощника по выполнению задач. Несмотря на соперников с гораздо большими резервами, аргумент Прентиса заключается в эффективности: более мелкая, более дешевая модель, экономичная enough, чтобы запускать миллионы рутинных задач.
Стоит ли это оправдывает цену единорога, это то, что инвесторы сейчас взвешивают, в момент, когда большие фонды все еще делают ставку на то, что ИИ изменит программное обеспечение, а не уничтожит его. Для лаборатории такого возраста раунд менее является суждением о выручке, чем о тезисе: что скучная, не гламурная работа бэк-офиса – это то место, где ИИ компьютерного использования окупается первым, и что небольшая, дорогая команда может достичь этого раньше, чем гиганты.
