ИИ лаборатория Prentis: $100 млн, оценка $1 млрд и агенты, которые управляют вашим компьютером

Когда LinkedIn-основатель и один из самых узнаваемых венчурных инвесторов мира публично переходит в «режим основателя», рынок это замечает. Рид Хоффман в июне 2026 года объявил об уходе с борда Microsoft – после почти десяти лет – ради своего AI drug-discovery стартапа Manas AI. Параллельно, как выяснил TechCrunch, он числится сооснователем ещё одного проекта: ИИ лаборатории Prentis. И это не хобби в стол.

Prentis основан в апреле 2026 года. Три сооснователя: серийный предприниматель Ританкар Дас, Хоффман и Марк Пинкус (основатель Zynga, сейчас управляет инвестфондом Reinvent Capital). По данным двух источников, знакомых с переговорами, компания в июле 2026-го обсуждала привлечение $100 млн при оценке в $1 млрд. То есть единорог с нуля за три месяца. Это либо очень убедительная команда, либо очень горячий рынок. Скорее всего, и то и другое.

]

Что именно делает Prentis? Компания тренирует модели на том, как офисные сотрудники проходят рутинные рабочие процессы: кликают по интерфейсам, заполняют формы, переключаются между документами и системами. Цель – создать ИИ-агентов, которые буквально управляют компьютером вместо человека. Не просто дают советы, а делают работу руками (то есть мышью и клавиатурой). Обработка страховых заявок, возврат таможенных пошлин без бумажной охоты – вот конкретные примеры из питч-дека. Если хотите понять, как это устроено технически, полезно посмотреть, что такое создание ИИ-агентов на практике: агент – это программа, которая не просто отвечает, а принимает решения и выполняет последовательности действий.

Флагманская модель компании называется Hive-32B. По заявлениям самой Prentis, она превосходит GPT-5.4 от OpenAI и Claude Opus 4.6 от Anthropic на двух бенчмарках компьютерного использования: WindowsAgentArena (сквозное выполнение задач в реальных Windows-приложениях) и ScreenSpot-v2 (способность найти нужный элемент управления на экране). TechCrunch честно оговаривается: независимой проверки этих результатов не проводилось. Хороший повод не принимать цифры как финальную истину.

Один из аргументов Prentis в пользу своей модели – стоимость. Компания утверждает, что стоимость одной задачи у Hive-32B примерно в 10 раз ниже, чем при обращении к frontier APIs. Меньшая модель, дешевле в деплое. Для корпоративных клиентов, которые запускают тысячи однотипных операций в день, это не абстракция, а реальная строка в бюджете. Именно на этом строится ценностное предложение: берём 20% от сэкономленных денег, а не фиксированную подписку. Правда, в самом питч-деке сделана важная оговорка – цифры аннуализированного дохода «зависят от результата и финального исполнения». То есть это не признанная выручка, а расчётная.

Контрактный портфель уже существует. По данным источников, Prentis подписал соглашения на сумму до $50 млн с несколькими клиентами: компанией из сферы управления медицинской помощью, производственными предприятиями, производителями товаров и одежды. Питч-дек предсказывает аннуализированный run rate около $75 млн к третьему кварталу 2026 года. Прогноз смелый, но структура сделок (плата как процент от экономии) делает его хотя бы логически связным: клиент платит только когда выгода реализована. Именно такую модель сегодня предпочитают покупатели готовых ИИ-автоматизаций: платить за результат, а не за лицензию.

]

Кто такой Ританкар Дас, CEO компании? Здесь биография почти неправдоподобная. 31 год. В 18 лет – самый молодой медалист Калифорнийского университета в Беркли за более чем столетие, двойная специализация по биоинженерии и химической биологии. Магистратура по биомедицинской инженерии в Оксфорде. Потом докторантура по ИИ в Кембридже (стипендиат Gates Cambridge) – бросил ради бизнеса. В 2014 году основал Titan: холдинг в стиле Berkshire Hathaway, который финансируется из собственных продаж, а не от LP. Из Titan вышли Tala Health (сид-раунд $100 млн в 2025 году), Forta Health ($55 млн от Insight Partners в 2024 году), Dascena (продана CirrusDx в 2022 году). Prentis – очередной проект под этим зонтиком.

Команда уже насчитывает более 25 сотрудников, включая исследователей из OpenAI, Google DeepMind, Meta, Tencent и Alibaba. Для стартапа трёх месяцев от роду – весомый список. Хотя нужно понимать: такой рекрутинг возможен именно потому, что за проектом стоят Хоффман и Пинкус. Их имена открывают двери, которые для обычного стартапа были бы закрыты ещё года три.

Насколько оригинален этот тезис – что автоматизация офисных задач скоро обгонит кодинг как главный кейс ИИ? Сам рынок пока не определился. Anthropic, OpenAI и Thinking Machines Lab Миры Мурати параллельно работают над агентами для computer use. Anthropic в 2026 году купил сиэтлский стартап Vercept в этой же нише, свернул его продукт и забрал команду. Конкуренция буквально поглощает конкурентов. ИИ лаборатория Prentis делает ставку на то, что более дешёвая специализированная модель выиграет у универсальных гигантов на конкретном enterprise-кейсе. Это разумная гипотеза – но именно гипотеза.

Что всё это значит для бизнеса в России? Во-первых, тезис Prentis про «агент вместо сотрудника на рутинных задачах» не нов, но теперь за ним стоят $50 млн контрактов и имена из первой венчурной лиги. Это сигнал, что категория зрелеет. Во-вторых, подход «плата как процент от экономии» – это шаблон, который начнут копировать. Клиент приходит к вам за ИИ-решением, а разговор о деньгах переворачивается: не «сколько стоит внедрить», а «сколько сэкономим». Понять, что реально можно автоматизировать в своём бизнесе прямо сейчас, помогает сравнение с тем, как работает тот же авто-блог с ИИ или другие готовые решения – это не уровень Hive-32B, но это работает уже сегодня, без раунда на $100 млн.

Рынок агентной автоматизации офисных процессов будет расти вне зависимости от того, закроет ли Prentis свой раунд на заявленных условиях. Вопрос в другом: кто возьмёт на себя роль инфраструктурного слоя для таких агентов – большая лаборатория или специализированный игрок с дешёвой моделью и корпоративными контрактами. Hive-32B – ответ Prentis на этот вопрос. Проверить его смогут только реальные результаты клиентов, а не benchmark-таблицы из питч-дека. Впрочем, именно так устроен любой рынок: сначала красивые слайды, потом – либо P&L, либо тишина.