Moonshot планирует IPO с оценкой свыше $50 млрд благодаря успеху ИИ Kimi K3, несмотря на критику Трампа

Китайская компания намерена привлечь миллиарды долларов на фондовом рынке Гонконга после раунда финансирования на сумму $3,5 млрд, но оказалась в центре конфликта между США и Китаем

Компания Moonshot, разработчик популярной модели ИИ Kimi K3, готовится к выходу на биржу в Гонконге и ожидает, что её оценка превысит $50 млрд. Подача заявки на IPO может состояться уже в августе, а сумма привлечённых средств может превысить $3 млрд.

Интерес инвесторов к Moonshot обусловлен

— моделью искусственного интеллекта, специально оптимизированной для работы на оборудовании крупных дата-центров. Компания снизила требования к памяти за счёт уменьшенного KV-кэша (области временного хранения данных, ускоряющей работу языковой модели) и оптимизации использования памяти на каждый токен. Архитектура Kimi K3 включает 896 специализированных блоков, распределённых между множеством графических процессоров.

Перед возможным IPO Moonshot уже привлекла $3,5 млрд в рамках раунда Series F при оценке компании в $35 млрд. Кроме того, сообщалось о планах привлечь дополнительные средства в следующем раунде Series G с целевой оценкой около $50 млрд.

Выход на биржу может стать более значительным финансовым событием, чем первоначально заявленные $3 млрд привлечения капитала.

На фоне роста стоимости Moonshot компания столкнулась с противостоянием между Китаем и США. После успеха Kimi K3 компания подверглась критике со стороны Anthropic и представителей администрации Дональда Трампа, которые утверждали, что модель могла быть создана с использованием технологий Anthropic Fable через процесс дистилляции (обучение одной модели на основе ответов другой). Также представитель администрации США заявил, что Moonshot могла тайно использовать серверы Nvidia GB300 и получать дополнительные графические процессоры через Таиланд. Ранее Bloomberg сообщал, что компания получила от Alibaba вычислительный кластер с 20 000 ускорителями Nvidia H200, что значительно увеличило её возможности для обучения ИИ-моделей.