По данным TechCrunch, облачный провайдер Lambda планирует привлечь до $4 миллиардов при оценке в $14,5 миллиардов до выхода на биржу, который ожидается в 2027 году. Ведущими участниками раунда являются Coatue Management и Blackstone. Согласно письму инвесторам, которое было рассмотрено изданием, портфель заказов Lambda увеличился с $15 миллиардов в июне до $50 миллиардов в сентябре. Хотя это может выглядеть как значительный рост спроса, большая часть увеличения, похоже, связана с обязательством на $35 миллиардов от одной компании: Anthropic, которая подписала соглашение с Lambda в конце августа. Это означает, что оценка Lambda, которая значительно возросла с момента раунда финансирования в 2025 году, может сильно зависеть от способности Anthropic продолжать выплаты. Тем не менее, с учетом дефицита надежных мощностей GPU, инвесторы явно готовы делать ставки на компании, которые их предоставляют, особенно на те, у которых есть крупные контракты с ведущими лабораториями ИИ. Для таких неоклаудов, как Lambda, проблема заключается не столько в спросе, сколько в стоимости его удовлетворения. Строительство дата-центров в значительной степени финансируется за счет долгов — на которые Lambda недавно привлекла дополнительные $1 миллиард. Кредиторы становятся более выборочными в том, кому они предлагают деньги и на каких условиях. Решение Lambda привлечь больше средств сейчас не только задает тон для цен на IPO, но и обеспечивает доступ к большему капиталу перед тем, как на компанию обратит внимание публичный рынок. Когда и если Lambda выйдет на IPO — компания изначально планировала дебютировать в этом году, но отложила его из-за рыночной неопределенности — она присоединится к другим неоклаудам, поддерживаемым Nvidia, таким как CoreWeave и Nebius, которые теперь зависят от здоровья своих акций для финансирования строительства своих дата-центров. Британский неоклауд Nscale подал заявку на IPO в прошлом месяце и ожидает начала торгов в ближайшее время. Lambda, Coatue и Blackstone не сразу ответили на запрос о комментариях. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.