憑什么“零產品”估值120億？【獨家硅谷專家訪談】帶你讀懂OpenAI前CTO的史上最大種子輪

硅谷的AI戰場，從未像今天這樣炙手可熱。就在本周，一則重磅消息引爆了整個科技圈：由OpenAI前首席技術官（CTO）米拉·穆拉蒂（Mira Murati）創立的AI新銳公司 Thinking Machines Lab，宣布完成了一輪高達20億美元的種子輪融資，公司估值飆升至 120億美元，此輪融資由頂級風投a16z領投，芯片巨頭英偉達（Nvidia）、AMD、思科（Cisco）等一眾行業巨頭跟投。

要知道，TML今年2月才剛剛成立，至今未發布任何產品 。一家“PPT公司”憑什么能創下硅谷史上最大種子輪融資之一的記錄？這不僅是資本的狂熱，更是對“人”的終極押注。

Mira Murati的創業傳奇

Mira Murati是誰？她可不是普通的創業者。作為OpenAI的前CTO，她領導了GPT-3、GPT-4、DALL-E和ChatGPT等開創性技術的開發，曾短暫擔任OpenAI臨時CEO，被譽為“ChatGPT之母”。

除了在OpenAI任職期間，她還曾在特斯拉負責Model S、Model X和Autopilot的開發，積累了深厚的AI和產品經驗。

2025年2月，Murati創立了Thinking Machines Lab，一家專注于構建“協作型通用智能”的AI公司。

公司愿景是通過多模態AI系統（如支持對話、視覺和協作），讓AI更易理解、可定制，并適應人類的獨特需求。

目前，公司尚未推出正式產品，但官網透露，他們正在開發多模態AI，強調人類-AI協作、個性化適應和開源組件。

Murati在社交媒體上表示，首款產品將在數月內發布，其中包含重要的開源部分，幫助研究人員和初創公司開發定制模型。

這個“零產品”公司為什么能估值120億美元？

答案在于其“超豪華”創始團隊！團隊匯聚了OpenAI的眾多大牛，包括聯合創始人John Schulman（PPO算法發明者、ChatGPT后訓練負責人）、Barret Zoph（研究副總裁）、Bob McGrew（前首席研究官）、Alec Radford（GPT論文一作）、Lilian Weng（AI安全負責人）等。

這些人才曾主導GPT系列、CLIP、DALL-E和Whisper等關鍵模型的開發，堪稱AI界的“夢之隊”。

史上最大種子輪：AI人才成為最稀缺資源

本次融資由a16z領投，NVIDIA、AMD、Accel、ServiceNow、Cisco、Jane Street等巨頭參投，金額高達20億美元，估值120億美元。

這筆融資打破了科技史紀錄，最初計劃融資10億美元、估值90億美元，但幾個月內水漲船高。

為什么投資者如此慷慨？因為在AI時代，人才、算力和數據是三大核心要素，而人才正被推向頂峰。

正如行業觀察：AI行業正從“算力為王”轉向“人才為本”。

Meta的馬克·扎克伯格發起“搶人大戰”，挖角OpenAI和DeepMind的多位專家；Google以27億美元收購Character.AI，主要目標也是其創始團隊。

Thinking Machines Lab的融資，與Ilya Sutskever的Safe Superintelligence（估值320億美元）類似，都凸顯了“OpenAI Mafia”（OpenAI分裂出的創業公司）的強大影響力。這些公司雖無產品，卻因頂尖人才云集而備受追捧。

專家一線視角

為了更加深入解讀并且專業的分析，我們特別聯系了硅兔君在硅谷專家網絡中的一位專家——A（化名無任何意義），一位曾在Google Brain和NVIDIA擔任高級研究員的AI架構師，現為多家AI初創公司的顧問。A通過我們的平臺分享了他的獨到見解：

“Thinking Machines Lab獲得如此高的估值，核心原因并非僅僅是團隊成員的個人光環，而是這個特定團隊的‘化學反應’已經被市場驗證過。

他們不僅是開發了GPT、DALL-E等基礎模型的工程師，更是主導了RLHF（人類反饋強化學習）等關鍵對齊工作的研究者。

可以說，他們是全球范圍內最懂得如何構建、訓練并‘駕馭’超大模型的團隊之一。投資者押注的是他們再次創造奇跡的極高確定性。

其次，需要關注他們提出的‘協作型通用智能’（Collaborative General Intelligence）這一概念。這與OpenAI追求的AGI（通用人工智能）或Anthropic強調的‘有益的AI’有所不同。

‘協作型’意味著其產品設計的核心，可能是創造一個能與人類在復雜工作流中無縫配合的AI伙伴，而不只是一個問答工具。這預示著其技術路徑可能會更側重于多模態的融合理解、任務的分解與執行，以及個性化適應用戶的思維模式，這在企業服務和專業創作領域有巨大的想象空間。

最后，Murati提到產品將包含‘重要的開源部分’，這是一個極其聰明的戰略。在當前大模型生態中，完全閉源的路線會面臨來自Llama等開源社區的巨大壓力。

通過有策略地開源部分核心組件，Thinking Machines Lab可以快速建立起一個開發者生態系統，吸引全球人才為其平臺添磚加瓦，從而在與OpenAI、Google等巨頭的競爭中占據一個有利的生態位。

當然，挑戰依然巨大。首先，‘夢之隊’的協作效率能否在創業環境下保持高水平，尚待觀察。其次，在當前算力成本極高的情況下，如何平衡技術探索與商業化落地之間的節奏，將是他們面臨的第一個真正考驗。”

在今天這個瞬息萬變的科技戰場，每一個高管的變動、每一項戰略的微調，背后都可能隱藏著決定企業未來的關鍵信息。依賴二手資料和模糊判斷，無異于紙上談兵。

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