Modal привлекла $750M при оценке $15,75 млрд и вышла на $1 млрд run rate

Modal, платформа для запуска ИИ-нагрузок, привлекла $750 млн в раунде Series D при оценке $15,75 млрд post-money. Раунд возглавила Accel. Вместе с анонсом компания заявила, что превысила $1 млрд annualized run rate: с момента Series C прошло пять месяцев, за это время использование выросло втрое, а год к году рост составил более 15 раз. Простая арифметика: оценка примерно в 15,75 раза выше текущего годового темпа выручки. Для инфраструктурной компании с таким ростом это не выглядит чрезмерным.

В раунде также участвует Kleiner Perkins. Все действующие инвесторы вложились снова: Menlo Ventures, General Catalyst, Redpoint, Lux Capital, Amplify Partners и Bain Capital Ventures. В команде Modal сейчас более 200 человек в Нью-Йорке, Сан-Франциско и Стокгольме.

Что именно приносит деньги

Первым продуктом Modal были Functions: вы пишете код, платформа его исполняет. Они пригодились для генерации изображений на диффузионных моделях, музыки в Suno, инференса через SGLang и vLLM и обучения моделей. Но главный драйвер последнего времени — Sandboxes. Их запустили в 2023 году, когда стало заметно, что люди массово генерируют код с помощью LLM, а этот код нужно где-то изолированно выполнять. Сегодня это продукт с $300 млн run rate. Компания запустила почти 3 млрд песочниц, а масштабируются они до миллиона одновременно работающих.

Список клиентов показывает разброс нагрузок. DoorDash выводит внутренние приложения из экспериментов в продакшен. Cognition, Ramp, Linear и Hebbia строят фоновых агентов. Runway генерирует видео в разных регионах. Physical Intelligence, Generalist AI и 1X обучают роботов. Chai Discovery и Achira ведут разработку лекарств, а учёные через Claude Science запускают вычисления на той же платформе. Отдельно основатель упоминает Jev от TypeSafe AI: за первые три дня продукт обработал 1 трлн токенов на Modal.

Зачем переписывать стек

Аргумент основателя Modal звучит так: каждый технологический сдвиг порождает собственные инструменты. Облака принесли Docker, Kubernetes и Terraform. С ИИ трения другие: GPU дефицитны, модели большие и медленно загружаются, а код, написанный LLM, должен исполняться в изоляции. Всё это можно собрать и на старом стеке, но итогом становятся «YAML hell» и «GPU procurement purgatory», как выражается автор.

Поэтому Modal отказалась от большей части существующих решений и написала с нуля файловую систему, container runtime, планировщик и сетевой слой. Под ними лежит пул мощностей из 20+ облаков.

Ключевые цифры из анонса:

• Series D: $750 млн, оценка $15,75 млрд post-money, лидер раунда — Accel.
• Annualized run rate: более $1 млрд.
• Рост: использование утроилось за пять месяцев, выручка выросла более чем в 15 раз за год.
• Sandboxes: $300 млн run rate, около 3 млрд запущенных песочниц, до 1 млн параллельных.
• Пул мощностей: 20+ облаков.
• Команда: 200+ человек.

Что дальше по продуктам

Многоузловое обучение уже запущено: один декоратор поднимает кластер с полноценным RDMA-соединением без обязательств по резервированию мощностей. Компания движется вверх по стеку и готовит набор продуктов для RL и пост-обучения. На стороне инференса появились Modal servers для HTTP-серверов и функции для LLM-сервинга, например Endpoint Candidates. В Sandboxes виртуальные машины теперь доступны в общем релизе.

Что учесть командам

Метрика run rate — собственная оценка компании, и независимой проверки у неё нет. Но направление понятно: исполнение сгенерированного кода становится отдельным слоем инфраструктуры, а не побочной функцией оркестратора. Командам, которые строят агентов или RL-пайплайны, стоит сравнить стоимость собственной песочницы на Kubernetes с готовым сервисом, оценить, как поведёт себя платформа при скачке нагрузки (кейс Jev с 1 трлн токенов за три дня — хорошее мерило), и заранее продумать переносимость кода. Вопрос о зависимости от поставщика остаётся, пока API песочниц и декораторы не стали стандартом.