Тоби Магуайр провел свадьбу бывшей жены спустя три недели после развода
13.10.2026 01:54:00
Когда пользователь нажимает кнопку в приложении с искусственным интеллектом и получает ответ за доли секунды, он обычно не задумывается о том, что происходит между отправкой запроса и появлением результата на экране. За этой короткой паузой стоит огромная инфраструктура: вычислительные мощности, графические процессоры, программное обеспечение, распределение нагрузки, масштабирование и десятки технических решений, от которых зависит скорость и стабильность работы модели.
Именно эту, невидимую для большинства пользователей сторону искусственного интеллекта выбрала своим полем американская компания Baseten Labs. Основанная в 2019 году четырьмя инженерами, она начинала как попытка упростить создание приложений на базе машинного обучения, а спустя несколько лет сосредоточилась на гораздо более узкой и сложной задаче — инференсе, то есть запуске уже обученных моделей в реальных продуктах.
К июню 2026 года история Baseten превратилась в один из самых стремительных сюжетов рынка AI-инфраструктуры. Компания объявила о привлечении $1,5 млрд в раунде Series F при оценке в $13 млрд. Это произошло всего через пять месяцев после предыдущего крупного раунда, в котором Baseten привлекла $300 млн при оценке $5 млрд.
У Baseten не было истории классического технологического стартапа, созданного случайными знакомыми в поисках перспективной ниши. Четверо основателей — Тухин Шривастава, Амир Хагигат, Филип Хоус и Панкадж Гупта — уже имели опыт совместной работы.
Особенно важным оказался их период в Gumroad. Там Шривастава и Хоус занимались анализом данных и машинным обучением, а Хагигат работал в инженерной команде. Перед ними стояла вполне практическая задача: использовать машинное обучение для борьбы с мошенничеством и другими проблемами платформы. Очень быстро выяснилось, что создать модель — только половина дела. Ее еще нужно было встроить в существующий продукт, связать с инфраструктурой и обеспечить стабильную работу в условиях реальных запросов.
Именно этот опыт впоследствии стал фундаментом Baseten.
В 2019 году четверо инженеров основали компанию в США. Сегодня сама Baseten описывает первоначальную проблему довольно точно: хорошие модели застревали в «deployment hell» — долгом и сложном процессе превращения исследовательского прототипа в работающий производственный сервис. Между обучением модели, ее развертыванием, управлением инфраструктурой и масштабированием существовала масса разрозненных инструментов.
Во главе компании оказался Тухин Шривастава, ставший генеральным директором. Амир Хагигат занял пост технического директора, Филип Хоус стал главным научным специалистом, а Панкадж Гупта вошел в число сооснователей.
Первоначальная концепция Baseten была шире нынешнего бизнеса. Компания хотела создать инструменты, которые позволили бы разработчикам использовать машинное обучение в приложениях без необходимости превращаться в специалистов по MLOps и инфраструктуре.
В 2022 году Baseten привлекла первые заметные инвестиции — $20 млн. Тогда компания позиционировалась как платформа, помогающая разработчикам и специалистам по данным быстрее превращать модели машинного обучения в полноценные приложения. Среди инвесторов были Greylock, South Park Commons Fund, AI Fund и Caffeinated Capital.
Однако первые годы не принесли компании стремительного успеха.
Позже Шривастава рассказывал Forbes, что с момента основания и примерно до конца 2022 года Baseten оставалась одной из множества компаний, пытавшихся облегчить создание AI-приложений, а выручка практически отсутствовала. Переломным стал 2023 год, когда команда пришла к выводу, что наиболее масштабной проблемой рынка становится не столько обучение моделей, сколько их запуск и обслуживание в производственной среде.
Так начался главный поворот в истории Baseten.
Появление ChatGPT изменило рынок искусственного интеллекта практически мгновенно. Компании стали экспериментировать с большими языковыми моделями, генеративными системами, изображениями, голосом и другими AI-технологиями. Но за всплеском интереса скрывалась техническая проблема: модель должна была не просто существовать на сервере, а быстро отвечать огромному количеству пользователей.
Именно здесь Baseten нашла свою нишу.
Инференс — это этап, на котором уже обученная модель получает реальные запросы и генерирует ответы. Если обучение модели похоже на создание двигателя, то инференс — это его работа в настоящем автомобиле: важны скорость, надежность, стоимость и способность выдерживать нагрузку.
В 2023 году Baseten фактически перестроила компанию вокруг этой задачи. Вместо попытки быть универсальным набором инструментов для машинного обучения команда сделала ставку на инфраструктуру для запуска моделей в production.
Это решение оказалось своевременным.
Одним из важных продуктов Baseten стал Truss — программный инструмент с открытым исходным кодом для упаковки и развертывания моделей.
Его задача заключается в том, чтобы сократить путь от модели до работающего API. Вместо того чтобы вручную собирать инфраструктуру, настраивать окружение, масштабирование и обслуживание, разработчик может использовать инструменты Baseten для подготовки модели к работе.
Платформа постепенно получила функции автоматического масштабирования GPU, мониторинга и управления производительностью. Модели можно разворачивать в управляемой инфраструктуре Baseten или использовать возможности собственных облачных сред компаний.
Для бизнеса это особенно важно: одна и та же модель может вести себя совершенно по-разному при десяти запросах в минуту и при миллионах обращений. Инфраструктура должна уметь реагировать на изменение нагрузки, не превращая каждое увеличение аудитории в отдельный инженерный проект.
После 2023 года Baseten стала расти вместе с рынком генеративного искусственного интеллекта.
Компания начала работать с современными открытыми и коммерческими моделями, развивая инфраструктуру для их быстрого запуска и обслуживания. В 2024 году Baseten привлекла очередной крупный раунд и стала заметным игроком среди компаний, строящих инфраструктуру вокруг AI-моделей. В том же году она вошла в список Forbes AI 50 — подборку перспективных частных компаний в области искусственного интеллекта.
Следующим важным шагом стало развитие собственных инструментов для высокопроизводительного инференса. Baseten стала концентрироваться не просто на том, чтобы «запустить модель», а на том, чтобы сделать ее работу максимально быстрой и эффективной.
В 2025 году платформа получила полноценную совместимость с API OpenAI, благодаря чему разработчики могли использовать знакомый формат взаимодействия с моделями через инфраструктуру Baseten.
Компания также продолжала развивать поддержку крупных моделей, в том числе DeepSeek-R1, и инструменты для работы с многоузловым инференсом больших языковых моделей.
Финансовая история Baseten за несколько лет стала не менее впечатляющей, чем технологическая.
В 2024 году компания объявила о Series B. В дальнейшем последовали новые раунды, причем интервалы между ними постепенно сокращались.
В сентябре 2025 года Baseten привлекла $150 млн в Series D. Раунд возглавил BOND, к инвестициям также присоединились Conviction и CapitalG, а Jay Simons вошел в совет директоров компании.
23 января 2026 года Baseten объявила о привлечении еще $300 млн в Series E. Среди ключевых инвесторов были IVP, CapitalG и NVIDIA. Оценка компании достигла $5 млрд.
Для стартапа, который всего несколькими годами ранее практически не имел выручки, масштаб изменения оказался огромным.
Но на этом компания не остановилась.
Летом 2026 года Baseten продемонстрировала, насколько быстро менялся рынок AI-инфраструктуры.
22 июня компания объявила о Series F на $1,5 млрд. Раунд возглавили Altimeter Capital, Conviction Partners и Spark Capital, а со-лидерами стали Sands Capital и Wellington Management. В сделке также участвовали Battery Ventures, Blackbird, D.E. Shaw Ventures, Durable Capital Partners, Greylock, IVP, Verified Capital и другие инвесторы.
Оценка Baseten достигла $13 млрд.
Reuters отмечал, что компания привлекла $1,5 млрд всего через несколько месяцев после предыдущего раунда, что стало еще одним свидетельством стремительного роста интереса инвесторов именно к инфраструктуре, обеспечивающей работу современных AI-продуктов.
Таким образом, всего за несколько лет Baseten прошла путь от небольшого стартапа до компании с многомиллиардной оценкой.
Сегодня Baseten уже сложно описывать просто как «облачную платформу для машинного обучения».
Компания позиционирует себя как инфраструктурную платформу для AI inference — то есть для запуска искусственного интеллекта в реальных продуктах. Она предоставляет инфраструктуру, программные инструменты и инженерную поддержку, позволяющие компаниям разворачивать модели, управлять ими и масштабировать вычисления.
В экосистеме Baseten есть инструменты для развертывания моделей, API, оптимизации производительности, управления GPU и работы с несколькими облачными средами.
При этом компания постепенно расширяет возможности платформы. В 2026 году Baseten говорила не только об инференсе, но и о более широком наборе инструментов для production AI, включая модельные API и инфраструктуру обучения.
Отдельное направление — работа инженеров непосредственно с клиентами. Baseten называет таких специалистов forward deployed engineers: они помогают компаниям адаптировать развертывание под конкретные модели, требования к задержке и реальную нагрузку.
Главная особенность Baseten заключается в том, что конечный пользователь часто вообще не знает о существовании компании.
Baseten работает на инфраструктурном уровне, поэтому ее клиентами становятся разработчики AI-продуктов и крупные компании, которым необходимо надежно запускать модели.
Среди компаний, которые связывают с платформой Baseten, называются Cursor, Notion, Writer, Abridge, OpenEvidence, HeyGen, Harvey, HubSpot, Decagon, Lovable и другие.
Это принципиально меняет характер бизнеса. Baseten не стремится обязательно создавать собственный массовый потребительский AI-продукт. Ее задача — предоставить «двигатель» тем компаниям, которые создают такие продукты сами.
Чем больше моделей становится доступно рынку, тем важнее оказывается вопрос о том, где и как эти модели будут работать.
В 2026 году Baseten продолжила развивать именно направление производительности. Компания представила Baseten Delivery Network, ориентированную на ускорение запуска больших моделей и уменьшение времени ожидания при обращении к ним. На сайте компании также выделяются собственные исследования в области оптимизированных ядер, современных методов декодирования и кэширования.
В этом заключается важный сдвиг в позиционировании Baseten.
Компания уже не просто обещает сделать развертывание модели удобнее. Ее задача — добиться того, чтобы сложные AI-системы работали быстро даже при высокой нагрузке.
Для приложений, где пользователь ждет ответ в режиме реального времени, разница в скорости может быть критичной. Поэтому борьба за миллисекунды превращается в отдельный технологический рынок.
История Baseten интересна тем, что ее успех начался не с создания собственной большой языковой модели.
Компания не пыталась соревноваться с лабораториями, которые тратят миллиарды долларов на обучение фундаментальных моделей. Вместо этого основатели выбрали слой, расположенный между моделью и конечным пользователем.
Именно там находятся вопросы, которые часто остаются за пределами громких презентаций искусственного интеллекта: сколько GPU потребуется, как быстро модель отвечает, что произойдет при резком росте нагрузки, как уменьшить стоимость вычислений, как организовать масштабирование и как сделать все это без огромной инфраструктурной команды.
Путь Baseten показывает, насколько важным оказался этот слой.
В 2019 году компания была небольшой командой инженеров, которые пытались решить знакомую им проблему машинного обучения. В 2022 году она привлекла первые $20 млн и только искала устойчивую бизнес-модель. В 2023-м сделала ставку на инференс. В 2025 году получила оценку в миллиарды, а в январе 2026-го достигла отметки $5 млрд. Через пять месяцев оценка выросла до $13 млрд.
Сегодня Baseten Labs остается частной компанией, которой руководит ее сооснователь Тухин Шривастава. В числе руководителей и основателей по-прежнему остаются Амир Хагигат, Филип Хоус и Панкадж Гупта.
Ее история пока далека от завершения. Baseten продолжает развивать инфраструктуру для инференса, работать с крупными AI-компаниями и расширять собственный технологический стек. Если первый этап ее существования был посвящен тому, чтобы сделать машинное обучение доступнее разработчикам, то нынешний этап связан уже с другой задачей: превратить огромную вычислительную мощность искусственного интеллекта в инфраструктуру, которая способна работать быстро, стабильно и в промышленных масштабах.
Baseten Labs логотип
| Основана: | 00.00.2019 () |
