SpaceX сдаёт ИИ-мощности в аренду: Reflection AI платит $150 млн в месяц за чипы Nvidia GB300
Открытый ИИ-стартап подписал контракт с дата-центром Colossus 2 на сумму до $6,3 млрд — вслед за Anthropic и Google

Открытый ИИ-стартап Reflection AI договорился со SpaceX об аренде вычислительных мощностей на условиях, которые делают эту сделку одной из крупнейших в истории ИИ-инфраструктуры. Начиная с 1 июля 2026 года компания будет перечислять $150 млн ежемесячно за доступ к чипам Nvidia GB300 в дата-центре Colossus 2 близ Мемфиса, штат Теннесси. Суммарный объём контракта — до $6,3 млрд.
Сделка стала первым крупным соглашением об аренде вычислений для Reflection AI и продолжает серию аналогичных контрактов SpaceX с ведущими ИИ-лабораториями мира.
SpaceX превращается в облачного провайдера для ИИ-гигантов
До Reflection AI SpaceX уже заключила схожие соглашения с Anthropic и Google — за $1,25 млрд и $920 млн в месяц соответственно. Оба контракта также действуют до июля 2029 года. Сделка с Reflection заметно скромнее по объёму, однако принципиально важна: она показывает, что SpaceX готова работать не только с корпоративными гигантами, но и с молодыми стартапами.
Дата-центр Colossus 2 изначально строился для нужд xAI — ИИ-компании Илона Маска, которая впоследствии вошла в состав SpaceX. Когда собственные ИИ-проекты xAI забуксовали, SpaceX переориентировалась: вместо того чтобы держать мощности под внутренние задачи, она начала сдавать их в аренду внешним игрокам. Фактически компания превратилась в нишевого облачного провайдера для топовых ИИ-лабораторий.
Важная деталь контракта: любая из сторон вправе расторгнуть соглашение, уведомив партнёра за 90 дней — но не раньше чем через три месяца после старта. Илон Маск ранее публично подчёркивал гибкость аналогичных условий в контрактах с Anthropic и Google, называя трёхлетний срок формальностью.
Открытые модели как ответ на регуляторные риски
Reflection AI была основана в 2024 году двумя бывшими исследователями Google DeepMind. Компания строит стратегию вокруг так называемых open-weight моделей: обученные параметры таких систем публикуются в открытом доступе, что принципиально отличает их от закрытых разработок Anthropic или OpenAI.
Интерес к открытым моделям резко вырос после того, как правительство США запретило использование закрытых моделей Anthropic — Fable и Mythos. Этот шаг подтолкнул многие страны и корпорации пересмотреть зависимость от проприетарных ИИ-решений.
««Последние события наглядно показывают, насколько важен открытый исходный код для ИИ-экосистемы. Всё больше государств и компаний осознают риски и издержки, связанные с эксклюзивной ставкой на закрытые модели», — заявил представитель Reflection AI.»
Стартап позиционирует сделку со SpaceX как подтверждение своей стратегической роли в глобальной ИИ-инфраструктуре. Доступ к мощностям GB300 позволит Reflection масштабировать обучение моделей, которые компания намерена сделать лучшими среди открытых аналогов.
Что это означает для рынка и белорусского контекста
Схема, которую выстраивает SpaceX, — это фактически новый тип инфраструктурного бизнеса: владелец специализированного железа сдаёт его в аренду ИИ-лабораториям, которые не могут или не хотят строить собственные дата-центры. Для рынка это сигнал: дефицит вычислительных мощностей под ИИ-задачи сохраняется, а контракты на аренду чипов становятся стратегическим активом наравне с патентами или данными.
Для белорусских IT-компаний и резидентов ПВТ, работающих с ИИ-продуктами, история Reflection AI показательна в нескольких аспектах. Во-первых, регуляторные ограничения на закрытые модели в отдельных юрисдикциях уже влияют на выбор технологического стека — и этот тренд будет усиливаться. Во-вторых, open-weight модели становятся не просто идеологическим выбором, но и прагматичным решением для компаний, которым важна предсказуемость доступа к инструментам.
Наконец, сам факт того, что стартап 2024 года рождения подписывает контракт на $6,3 млрд, говорит о скорости, с которой капитал перетекает в ИИ-инфраструктуру. Белорусские команды, разрабатывающие ИИ-решения на базе открытых моделей, получают дополнительный аргумент в пользу этого подхода — как с точки зрения доступности, так и с точки зрения соответствия возможным будущим регуляторным требованиям.
— По материалам TechCrunch: оригинальная статья. Перевод и адаптация — редакция Digital Business.








