Паризький стартап Gradium довів сид до $100 млн — з Nvidia на борту

2 хв. читання

Що сталося

Паризький стартап Gradium, що розробляє голосові ШІ-моделі з наднизькою затримкою, довів посівний раунд до $100 млн — повідомив TechCrunch 9 липня 2026. Початковий сид на $70 млн було закрито в грудні 2025; у розширений раунд новим інвестором увійшла Nvidia.

Деталі

  • Перший транш ($70 млн) вели FirstMark Capital та Eurazeo за участі DST Global Partners, Ксав’є Ньєля, Родольфа Сааде та ексголови Google Еріка Шмідта.
  • Компанія виросла з французької ШІ-лабораторії Kyutai; співзасновник — Ніл Зегідур (раніше Google Brain, DeepMind, Facebook). Команда стоїть за дослідженнями EnCodec, SoundStream і Moshi, на яких будується більшість сучасних голосових систем.
  • Продукт — моделі real-time text-to-speech і speech-to-text з майже миттєвим відгуком, а також голосовий переклад і версії для edge-пристроїв (ноутбуки, смартфони).
  • Серед клієнтів від моменту запуску — французький автовиробник Renault. Гроші підуть на офіс у районі затоки Сан-Франциско та найм.

Що це означає

  • Кого стосується: розробників голосових інтерфейсів і всіх, хто стежить за перегонами real-time voice AI (прямі конкуренти — OpenAI Realtime та ElevenLabs).
  • Можливість: участь Nvidia і $100 млн на стадії сиду — сигнал, що низьколатентний голос став самостійним напрямом, а не просто фічею чат-ботів. Наднизька затримка — ключ до живих голосових асистентів, синхронного перекладу й колл-центрів.
  • Горизонт: ефект середньостроковий — гроші підуть у команду та інфраструктуру; продукти на базі Gradium варто чекати в міру зростання клієнтської бази слідом за Renault.
ДЖЕРЕЛА:TechCrunchSifted
Поділитися
Зв'язатися:
Крипто- та data-аналітик, інженер-програміст (факультет комп'ютерних наук ХНУРЕ). В IT з 2008 року: адміністрував корпоративний моніторинг у «Vodafone Україна», сім років розробляв і просував веб-проєкти, п'ять років керував маркетингом на метриках — конверсія, CTR, ROI, LTV.Криптовалютними ринками займаюся з 2021 року: ончейн-метрики, токеноміка, макроекономічні індикатори. Розробив власну data-driven модель аналізу ринку на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математична статистика та EDA; збір і звірку даних автоматизую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: кожна цифра перевірена за першоджерелом, ключові — щонайменше за двома незалежними; прогнози — лише сценарії з умовами. Теза без даних не публікується.