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智东西
编译 | 江宇
编辑 | 漠影
智东西7月16日消息 , 今日 , 前OpenAI首席技术官Mira Murati创办的AI公司Thinking Machines Lab(简称TML)宣布完成20亿美元种子轮融资(约合人民币143.46亿元) , 由a16z领投 , NVIDIA、Accel、ServiceNow、CISCO、AMD、Jane Street等参投 。
这是史上最大规模的种子轮融资 , 而TML成立于2025年2月 , 至今仅5个月 。
成立之初 , OpenAI联合创始人John Schulman等二十余位顶级AI研究员便加入了TML , 使其迅速成为行业焦点 。
一、企业定制AI + 消费级产品双线布局 , 云服务巨头争相竞逐TML的核心业务围绕“企业定制型AI”和“通用消费级产品”两条路径展开 , Murati对投资人尤为强调前者 。
多位与Murati接触过的投资人透露 , TML主攻方向之一是企业AI定制 。 该团队正基于强化学习(Reinforcement Learning)构建模型 , 让AI围绕客户的核心KPI(如营收、利润等)进行优化 , 直接服务于业务增长目标 。
这种“以业务指标为导向”的强化学习思路 , 被称为“RL for business” , 尤其适用于客服、投行、零售等垂直行业 , 具备较强的商业转化和客户价值提升潜力 。
在基础模型选择上 , TML计划以开源体系为起点 。 虽然开源模型在能力上略逊于闭源系统如GPT-4 , 但Murati认为性能差距正在缩小 , 如近期DeepSeek的突破 。
尽管尚无明确证据表明TML使用了DeepSeek , 但其开源+定制的策略已基本成形 。
除了企业服务 , TML也在孵化通用型消费级AI产品 , 目前尚未公布具体形态 。 但据知情人士透露 , TML曾内部讨论开发一款与ChatGPT竞争的对话型助手 。 若该方向落地 , TML将直接切入OpenAI的核心赛道 。
在模型建构路径上 , TML采用“模型层融合”(model merging)方式 , 将多个已有模型的关键处理层拼接为新模型 , 跳过从零开始训练 , 显著提升研发效率 。
据悉 , 其模型训练在谷歌云租用的英伟达GPU服务器上进行 , 也正因此成为谷歌潜在投资对象 。 谷歌此前已通过“云资源换股权”的方式支持了Anthropic、Safe Superintelligence、Character.ai等初创AI公司 。
与此同时 , 亚马逊CEO Andy Jassy也于4月与Murati在旧金山会面 , 表达希望TML能成为AWS云生态一部分的意愿 。
二、北大学霸当联创 , OpenAI元老级班底齐聚TMLTML的另一大看点在于人才结构 。 Murati不仅吸引了资本青睐 , 也聚拢了OpenAI乃至AI领域的核心人才 。 以下为目前已知的部分核心成员名单:
(1)Mira Murati:TML创始人兼CEO , 前OpenAI首席技术官(CTO) , GPT-4、ChatGPT和DALL·E核心负责人 。 曾任特斯拉Model X及Autopilot系统项目负责人 , 后在Leap Motion主导增强现实方向的人机交互产品 。
Mira Murati(左)和Sam Altman(右) 。
(2)John Schulman:OpenAI联合创始人 , 前强化学习团队负责人 , 现担任TML的联合创始人兼首席技术官(CTO) 。 Meta创始人兼CEO扎克伯格曾试图挖走Schulman , 但未能成功 。
UC Berkeley EECS讲座中 , John Schulman在讲台上演讲 。
【143亿!英伟达AMD联手投出史上最大种子轮】(3)Barret Zoph:前OpenAI研究副总裁 , 深度学习优化领域专家 。
(4)Luke Metz:前OpenAI研究员 , Transformer架构与元学习方向活跃开发者 。
(5)翁荔:北大校友 , 前OpenAI安全团队副总裁 , 现为TML联合创始人 , 为目前公开团队中已知的华人核心成员 。
此外 , TML还邀请了两位OpenAI早期技术元老担任顾问:
(6)Alec Radford:GPT-1主要作者之一 , Transformer架构推动者;
(7)Bob McGrew:前OpenAI研究主管 , 曾长期负责公司研究路线的统筹管理 。
据内部消息 , TML目前规模约30人 , 三分之二来自OpenAI , 整体班底与DeepMind早期高度相似 , 已被多家科技巨头视为潜在并购对象 。
有消息称 , 苹果和Meta已与Murati进行接触 , 探讨投资或收购的可能性 , 但尚未进入实质阶段 。
在外界看来 , TML的成长经历正重演十余年前DeepMind的故事 。 当时 , DeepMind在伦敦集结了大批机器学习博士 , 吸引谷歌与Facebook争相竞购 。
最终谷歌以超5亿美元的价格将DeepMind收入麾下 , 由此构建起今日AI版图的核心 。 而DeepMind现任CEO Demis Hassabis , 正是谷歌AI体系的掌舵者 。
结语:面对竞品 , TML如何“搅局”?2025年AI投融资依旧火热 , 仅上半年 , 美国市场就出现至少25笔超亿美元融资 , 重点集中在大模型、AI编程、医疗和法律等热门赛道 。
TML所选择的“企业AI定制+消费级AI产品”双线模式 , 与当前市场热点基本对齐 。 不过 , 定制化AI并非新鲜事物 , Scale AI、Turing等初创公司也在押注“AI+咨询” , 为企业量身定制模型 , 但普遍面临规模化难题 。
不同于单一的定制服务 , TML或许能通过通用型AI产品 , 在定制化和规模化之间找到突破口 。
目前 , TML尚未对外发布正式产品 , 但其融资速度、团队构成与战略布局 , 已使其成为最受瞩目的AI创业公司之一 。
未来其产品落地路径与技术转化能力 , 将成为评判其是否能“挑战OpenAI”的关键 。
来源:The Information
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