Meta的人才流失成为Thinking Machines Lab的收获

AI初创公司Thinking Machines Lab（TML）正在大规模扩张，而这背后的重要推动力之一，正是来自Meta的持续人才输送。

王伟耀（Weiyao Wang）在Meta工作了八年，这是他大学毕业后的第一份工作。在此期间，他参与构建了多模态感知系统，并为SAM3D等开放世界分割项目作出了贡献。上周，他正式结束了在Meta的职业生涯，随即加入Thinking Machines Lab。

与此同时，TML在业务层面也迎来重大进展。该公司刚刚与谷歌签署了一项价值数十亿美元的云计算合作协议，由此获得了英伟达最新款GB300芯片的使用权，成为首批在该硬件上运行的初创公司之一。这一协议于本周二的Google Cloud Next大会上正式公布，此前TML已与英伟达建立了合作关系，此次新协议使其基础设施规模跻身Anthropic和Meta同等级别。（据报道，Meta约在一年前曾与TML探讨过收购事宜，近期又陆续将TML的多位创始人挖走。）

人才流动态势目前仍在持续演变。王伟耀与Kenneth Li——一位在Meta工作了10个月后于本月转投TML的哈佛博士——是这场双向人才争夺战的最新案例。据Business Insider上周报道，Meta已从TML挖走了七名创始成员。而对近期招聘情况的梳理则显示，TML也在同步反向挖角Meta。通过对LinkedIn主页的分析可以发现，TML从Meta招募的研究人员数量，多于其他任何一家单一雇主。

其中最具代表性的人物是TML首席技术官Soumith Chintala。他在Meta工作了11年，是开源深度学习框架PyTorch的联合创始人——这一框架目前支撑着全球绝大多数AI研究。他于2025年底离开Meta，并于今年初正式出任TML的首席技术官。另一位在Meta工作了11年的研究主管Piotr Dollár，曾参与撰写极具影响力的Segment Anything模型论文，目前已进入TML技术团队。专注于多模态大语言模型研究的Meta FAIR部门研究科学家Andrea Madotto，于去年12月加入TML。在Meta从事大语言模型预训练与后训练工作近九年的软件工程师James Sun，也完成了这一职业跳转。

TML吸引的人才并不仅限于Meta。曾三次荣获国际信息学奥林匹克竞赛金牌、同时也是备受关注的编程初创公司Cognition创始成员之一的Neal Wu，于今年初加入TML。Jeffrey Tao此前曾先后效力于Waymo、Windsurf和OpenAI。Muhammad Maaz曾在Anthropic担任研究员职务。Erik Wijmans来自苹果公司。Liliang Ren在加入TML之前，曾在微软AI超级智能团队从事大语言模型代码预训练工作长达两年半，于今年3月正式加入。

目前，TML的员工总数约为140人。

Meta提供的薪酬方案向来以高薪且附加条件少著称，数字往往高达七位数。对于正在权衡职业选择的研究人员而言，这道算术题或许并不复杂：Thinking Machines Lab目前估值已达120亿美元。尽管这一数字放在以往任何一个科技周期都难以想象（该公司目前仅发布了一款产品），但与OpenAI和Anthropic创纪录的估值相比，TML仍拥有相当可观的财务增长空间。

截至周五上午，TML方面发言人拒绝就此事置评。

Q&A

Q1：Thinking Machines Lab与谷歌签订的云计算协议具体包含哪些内容？

A：TML与谷歌签署了一项价值数十亿美元的云计算合作协议，获得了英伟达最新款GB300芯片的使用权，成为首批在该硬件上运行的初创公司之一。这一协议在Google Cloud Next大会上正式公布，使TML的基础设施规模跻身与Anthropic和Meta同等的级别。

Q2：Soumith Chintala为什么会从Meta跳槽到Thinking Machines Lab？

A：目前公开信息未透露Soumith Chintala离职的具体原因。他在Meta工作了11年，是PyTorch框架的联合创始人，于2025年底离开Meta后，于今年初出任TML首席技术官。TML目前估值达120亿美元，对顶尖研究人员具有较强的财务吸引力，这可能是其职业选择的重要考量之一。

Q3：Thinking Machines Lab目前的规模和估值是多少？

A：TML目前员工总数约为140人，公司估值达120亿美元。尽管该公司目前仅发布了一款产品，但其估值在初创公司中已属极高水平。与OpenAI和Anthropic等头部公司相比，TML被认为仍存在较大的财务增长空间。