硅谷AI领域再掀波澜，OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂创立的Thinking Machines Lab（TML）宣布完成20亿美元种子轮融资，估值高达120亿美元。尽管公司尚未发布任何产品，但凭借其汇聚了GPT系列、DALL-E等关键模型开发核心人才的“梦之队”阵容，以及对“协作型通用智能”的独特愿景，赢得了顶级风投a16z及英伟达、AMD等行业巨头的巨额投资。此举凸显了AI人才在当前竞争格局中的核心价值，以及开源策略在构建生态系统中的重要性。专家认为，TML的成功押注在于其团队经过验证的“化学反应”和对人类-AI协作模式的探索，但也面临团队协作效率和商业化落地的挑战。

🌟 **顶尖人才驱动的AI新锐：** Thinking Machines Lab（TML）由OpenAI前CTO米拉·穆拉蒂创立，汇聚了包括ChatGPT后训练负责人、PPO算法发明者等在内的多位OpenAI核心技术人才，他们是GPT系列、DALL-E等开创性AI模型的关键开发者，堪称AI界的“梦之队”，这使得公司在未发布产品的情况下即获得了高达120亿美元的估值和20亿美元的种子轮融资，显示出资本市场对顶尖人才的极高认可和押注。

💡 **“协作型通用智能”的独特愿景：** TML致力于构建“协作型通用智能”，其产品设计可能侧重于创造能够与人类在复杂工作流程中无缝协作的AI伙伴，而非仅仅是问答工具。这种路径预示着技术重点将放在多模态融合理解、任务分解执行以及个性化适应用户思维模式上，在企业服务和专业创作领域具有广阔的应用前景。

🚀 **开源策略与生态构建：** TML计划在首款产品中包含重要的开源部分，这是一种明智的战略选择。通过有策略地开源核心组件，公司能够快速吸引全球开发者参与，构建开发者生态系统，从而在与OpenAI、Google等巨头的竞争中获得优势，并有效应对完全闭源模式可能面临的压力。

📈 **AI时代人才成为稀缺资源：** Thinking Machines Lab的巨额融资事件，以及Meta等公司对AI人才的激烈争夺，都表明AI行业正从“算力为王”转向“人才为本”。在AI浪潮中，顶尖的AI人才已成为最稀缺且最有价值的资源，他们的经验和技术实力是公司核心竞争力的关键。

硅兔君 2025-07-18 16:45 河南

硅谷的AI战场，从未像今天这样炙手可热。就在本周，一则重磅消息引爆了整个科技圈：由OpenAI前首席技术官（

硅谷的AI战场，从未像今天这样炙手可热。就在本周，一则重磅消息引爆了整个科技圈：由OpenAI前首席技术官（CTO）米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创立的AI新锐公司 Thinking Machines Lab，宣布完成了一轮高达20亿美元的种子轮融资，公司估值飙升至 120亿美元，此轮融资由顶级风投a16z领投，芯片巨头英伟达（Nvidia）、AMD、思科（Cisco）等一众行业巨头跟投。

要知道，TML今年2月才刚刚成立，至今未发布任何产品 。一家“PPT公司”凭什么能创下硅谷史上最大种子轮融资之一的记录？这不仅是资本的狂热，更是对“人”的终极押注。

Mira Murati的创业传奇

Mira Murati是谁？她可不是普通的创业者。作为OpenAI的前CTO，她领导了GPT-3、GPT-4、DALL-E和ChatGPT等开创性技术的开发，曾短暂担任OpenAI临时CEO，被誉为“ChatGPT之母”。

除了在OpenAI任职期间，她还曾在特斯拉负责Model S、Model X和Autopilot的开发，积累了深厚的AI和产品经验。

2025年2月，Murati创立了Thinking Machines Lab，一家专注于构建“协作型通用智能”的AI公司。

公司愿景是通过多模态AI系统（如支持对话、视觉和协作），让AI更易理解、可定制，并适应人类的独特需求。

目前，公司尚未推出正式产品，但官网透露，他们正在开发多模态AI，强调人类-AI协作、个性化适应和开源组件。

Murati在社交媒体上表示，首款产品将在数月内发布，其中包含重要的开源部分，帮助研究人员和初创公司开发定制模型。

这个“零产品”公司为什么能估值120亿美元？

答案在于其“超豪华”创始团队！团队汇聚了OpenAI的众多大牛，包括联合创始人John Schulman（PPO算法发明者、ChatGPT后训练负责人）、Barret Zoph（研究副总裁）、Bob McGrew（前首席研究官）、Alec Radford（GPT论文一作）、Lilian Weng（AI安全负责人）等。

这些人才曾主导GPT系列、CLIP、DALL-E和Whisper等关键模型的开发，堪称AI界的“梦之队”。

史上最大种子轮：AI人才成为最稀缺资源

本次融资由a16z领投，NVIDIA、AMD、Accel、ServiceNow、Cisco、Jane Street等巨头参投，金额高达20亿美元，估值120亿美元。

这笔融资打破了科技史纪录，最初计划融资10亿美元、估值90亿美元，但几个月内水涨船高。

为什么投资者如此慷慨？因为在AI时代，人才、算力和数据是三大核心要素，而人才正被推向顶峰。

正如行业观察：AI行业正从“算力为王”转向“人才为本”。

Meta的马克·扎克伯格发起“抢人大战”，挖角OpenAI和DeepMind的多位专家；Google以27亿美元收购Character.AI，主要目标也是其创始团队。

Thinking Machines Lab的融资，与Ilya Sutskever的Safe Superintelligence（估值320亿美元）类似，都凸显了“OpenAI Mafia”（OpenAI分裂出的创业公司）的强大影响力。这些公司虽无产品，却因顶尖人才云集而备受追捧。

专家一线视角为了更加深入解读并且专业的分析，我们特别联系了硅兔君在硅谷专家网络中的一位专家——A（化名无任何意义），一位曾在Google Brain和NVIDIA担任高级研究员的AI架构师，现为多家AI初创公司的顾问。A通过我们的平台分享了他的独到见解：

“Thinking Machines Lab获得如此高的估值，核心原因并非仅仅是团队成员的个人光环，而是这个特定团队的‘化学反应’已经被市场验证过。

他们不仅是开发了GPT、DALL-E等基础模型的工程师，更是主导了RLHF（人类反馈强化学习）等关键对齐工作的研究者。

可以说，他们是全球范围内最懂得如何构建、训练并‘驾驭’超大模型的团队之一。投资者押注的是他们再次创造奇迹的极高确定性。

其次，需要关注他们提出的‘协作型通用智能’（Collaborative General Intelligence）这一概念。这与OpenAI追求的AGI（通用人工智能）或Anthropic强调的‘有益的AI’有所不同。

‘协作型’意味着其产品设计的核心，可能是创造一个能与人类在复杂工作流中无缝配合的AI伙伴，而不只是一个问答工具。这预示着其技术路径可能会更侧重于多模态的融合理解、任务的分解与执行，以及个性化适应用户的思维模式，这在企业服务和专业创作领域有巨大的想象空间。

最后，Murati提到产品将包含‘重要的开源部分’，这是一个极其聪明的战略。在当前大模型生态中，完全闭源的路线会面临来自Llama等开源社区的巨大压力。

通过有策略地开源部分核心组件，Thinking Machines Lab可以快速建立起一个开发者生态系统，吸引全球人才为其平台添砖加瓦，从而在与OpenAI、Google等巨头的竞争中占据一个有利的生态位。

当然，挑战依然巨大。首先，‘梦之队’的协作效率能否在创业环境下保持高水平，尚待观察。其次，在当前算力成本极高的情况下，如何平衡技术探索与商业化落地之间的节奏，将是他们面临的第一个真正考验。”

在今天这个瞬息万变的科技战场，每一个高管的变动、每一项战略的微调，背后都可能隐藏着决定企业未来的关键信息。依赖二手资料和模糊判断，无异于纸上谈兵。

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