Стартап Prometheus Джеффа Безоса привлёк $12 млрд на создание «инженерного ИИ» для физического мира

Стартап Prometheus, созданный Джеффом Безосом и Виком Баджаем — бывшим сооснователем Verily, подразделения Google в области наук о жизни, — объявил о привлечении $12 млрд при оценке компании в $41 млрд. Деньги вложили сам Безос, а также JPMorgan Chase, Goldman Sachs и BlackRock. Это второй раунд финансирования: в конце прошлого года Prometheus запустился с начальными $6,2 млрд.

Компания разрабатывает то, что сама называет «искусственным универсальным инженером» — программный комплекс, способный самостоятельно проектировать и выстраивать производство сложных физических систем: от реактивных двигателей до фармацевтических соединений. Масштаб амбиций очевиден: речь идёт о замене значительной части инженерного труда алгоритмами.

Безос против консенсуса о безработице

Пока многие технологические лидеры предупреждают о массовом вытеснении людей с рынка труда, Безос придерживается противоположной позиции. По его словам, рост производительности, который обеспечит ИИ, приведёт не к безработице, а к тому, что он называет «дефицитом рабочей силы» — состоянию, при котором спрос на людей превысит предложение.

««Значительный рост производительности в экономике повысит уровень жизни. Семьи, где сегодня работают двое, смогут обходиться одним кормильцем. Те, кто сейчас трудится сверхурочно, перестанут это делать», — заявил Безос в интервью CNBC.»

Позиция звучит оптимистично, однако контекст неоднозначен. Amazon, где Безос занимает пост исполнительного председателя и остаётся крупнейшим индивидуальным акционером, нанимает более 1,5 млн человек по всему миру. При этом за последний год под руководством CEO Энди Джасси компания уволила десятки тысяч сотрудников, параллельно ускоряя собственную программу автоматизации. Разрыв между словами и действиями очевиден.

Физический ИИ как новая инвестиционная ставка

При оценке в $41 млрд Prometheus входит в число наиболее дорогостоящих ИИ-стартапов в истории венчурного рынка. Сейчас в компании работают 150 сотрудников в офисах Сан-Франциско, Лондона и Цюриха. Детали уже созданных продуктов компания не раскрывает. Безос уточнил лишь, что значительная часть привлечённого капитала пойдёт на вычислительную инфраструктуру — без масштабных GPU-кластеров обучение моделей для физического мира невозможно.

Prometheus — не единственный игрок, собирающий крупные чеки в этом направлении. Венчурные инвесторы всё активнее перекладываются из чистого программного обеспечения в так называемый physical AI — сегмент, где ИИ взаимодействует с реальными объектами и процессами. Аргумент прост: физический мир создаёт защитные барьеры, которые программным кодом не воспроизвести. Данные о поведении материалов, производственные допуски, сертификационные требования — всё это формирует «рвы», недоступные для чисто цифровых конкурентов.

Для понимания масштаба: весь белорусский ПВТ генерирует экспортную выручку порядка $3–3,5 млрд в год. Один раунд Prometheus в четыре раза превышает этот показатель — и это лишь финансирование, а не выручка. Цифра хорошо иллюстрирует, насколько концентрированными стали потоки капитала вокруг ИИ-инфраструктуры.

Что это означает для инженерного рынка

Если Prometheus реализует хотя бы часть заявленного, последствия для рынка труда инженеров окажутся структурными. Автоматизация проектирования реактивных двигателей или синтеза лекарственных молекул — это не замена рутинных операций, а вторжение в ядро высококвалифицированного труда. Именно здесь сосредоточена значительная часть белорусского IT-экспорта: разработка встроенного ПО, инженерное моделирование, R&D-аутсорсинг для европейских промышленных заказчиков.

Белорусские компании, работающие в сегментах embedded-разработки, CAD/CAM-решений или промышленной автоматизации, уже сейчас должны отслеживать, какие инструменты выпускают подобные стартапы. Не для того чтобы конкурировать с Prometheus напрямую, а чтобы встраивать эти инструменты в собственные сервисы раньше конкурентов.

Рынок physical AI пока не имеет устоявшихся лидеров — в отличие от, скажем, генеративных языковых моделей, где OpenAI и Anthropic уже заняли доминирующие позиции. Это окно возможностей: компании, которые первыми научатся применять подобные системы в конкретных вертикалях — авиастроении, фармацевтике, энергетике, — получат преимущество, которое будет крайне сложно нагнать.