OpenAI CTO 創立的 Thinking Machines Lab 如何以 20 億美元的融資，在極短時間內達到超過 200 億美元的驚人估值，引發市場關注。
欸，兩百億美金的「種子輪」？這世界我越來越看不懂了！
哇，我說這年頭，真的是什麼怪事都有可能發生欸！你有聽過「種子輪」融資要搞到 20 億美金（換算台幣大概是...呃...天文數字，將近 650 億！）的嗎？老實說，我活到現在也是第一次聽到，這金額簡直可以買下好幾家上市公司了吧？主角是一家叫做 Thinking Machines Lab 的人工智慧（AI）新創公司。重點是，一個月前大家還在傳說他們目標是 10 億美金，現在竟然直接加倍，喊到 20 億！這操作，真的讓人下巴掉下來。
這家叫 Thinking Machines Lab 的新創，到底什麼來頭？
你可能會想，哪來的勇氣，一家連產品都還沒看到影子的公司，敢開這麼大的口要錢？答案可能就藏在他們那閃亮亮的團隊名單裡。你想想看，創辦人是誰？就是之前在 OpenAI 當技術長（CTO），備受矚目的大咖 Mira Murati 啊！而且，公司裡面的員工，很多都是打造出我們現在天天在用的 ChatGPT、超擬真對話的 Character.ai、法國來的強勁對手 Mistral，甚至是很多 AI 模型基礎的 PyTorch、Fairseq 和 Segment Anything 這些神級專案背後的科學家跟工程師。
更扯的是，裡面不少人根本就是從 OpenAI 跳槽過來的技術核心！他們公司今年二月才剛宣布成立，目標是做出比現在市面上更懂你、更能客製化、能力更全面的 AI 系統。最近，他們又找來兩位大神當顧問：一位是前 OpenAI 的首席研究官 Bob McGrew，另一位是 OpenAI 的元老級研究員 Alec Radford。
Thinking Machines Lab 是由前 OpenAI 首席技術官 Mira Murati 創立的人工智能研究和產品公司，目前正尋求籌集創紀錄的 20 億美元種子輪資金，估值至少達 100 億美元。這家公司雖然尚未推出任何產品或產生收入，但已經吸引了頂級風險投資公司的強烈興趣，展現了投資者對 AI 領域的熱情和對 Murati 團隊專業能力的極大信心。
創立背景
Thinking Machines Lab 於 2025 年 2 月正式揭開神秘面紗。Mira Murati 在離開 OpenAI 後成立了這家公司，她在 OpenAI 工作了六年半，曾參與開發 ChatGPT 和 DALL-E 等重要 AI 產品。值得注意的是，Murati 曾在 2023 年 11 月 Sam Altman 被突然解僱後短暫擔任 OpenAI 的臨時 CEO。
該公司的名稱「Thinking Machines」本身就具有深厚的科幻色彩，在經典科幻小說《沙丘》(Dune) 中，「思考機器」是指具有類似人類思維能力的計算機，這些機器在小說世界中曾引發一場名為 Butlerian Jihad 的反抗運動。這個名稱選擇反映了公司對於開發更智能、更能與人類協作的 AI 系統的願景。
驚人的募資計劃與估值
根據多方報導，Thinking Machines Lab 目前正在尋求籌集約 20 億美元的種子輪資金，這一數字是 Murati 在 2025 年 2 月初期目標的兩倍。若成功完成，這將成為歷史上最大的早期融資輪之一。更令人驚訝的是，公司估值已達至少 100 億美元。
矽谷頂級風險投資公司 Andreessen Horowitz (A16z) 正在談判領投這輪融資，另一家知名風投 Sequoia Capital 也據報導正在討論參與此輪投資。值得注意的是，A16z 此前已投資過多家與 OpenAI 競爭的 AI 公司，包括 Elon Musk 的 xAI、Ilya Sutskever 的 Safe Superintelligence 以及法國的 Mistral，目前該公司正在籌集一個 200 億美元的大型基金，專注於後期 AI 企業投資。
還沒賺錢就估值破千億台幣？全靠這夢幻團隊！
跟你說，Thinking Machines Lab 現在根本還沒有任何產品，當然也沒有任何收入。但如果這次 20 億美金真的順利拿到手，公司的估值可能會衝到 100 億美金（超過 3200 億台幣！）。這如果成了，絕對是史上最大、最誇張的種子輪融資，沒有之一！其實啊，這也不是第一次有 OpenAI 的高層出來自己創業了，而且很多後來都變成了 OpenAI 的強力競爭對手。像是另一家也是由前 OpenAI 研究副總裁等人創立的公司 Anthropic，今年三月初才剛拿到 35 億美金的投資呢！看來在 AI 這個火熱的領域，只要你的履歷夠漂亮、團隊夠強，就算還沒做出東西，投資人還是非常願意掏錢下注的啦！
明星團隊陣容
Thinking Machines Lab 擁有約 30 名員工，其中三分之二來自 OpenAI。公司的領導團隊包括：
| 姓名 | 職位 | 先前經歷 |
|---|---|---|
| Mira Murati | CEO | OpenAI 前 CTO，負責 ChatGPT 和 DALL-E 開發 |
| John Schulman | 首席科學家 | OpenAI 聯合創始人，ChatGPT 的共同領導者 |
| Barret Zoph | CTO | OpenAI 前首席研究官，ChatGPT 的共同創建者 |
| Bob McGrew | 顧問 | OpenAI 前首席研究官 |
| Alec Radford | 顧問 | OpenAI 前研究員，負責多個旗艦 AI 模型 |
| Jonathan Lachman | 未公開 | OpenAI 前特別項目主管 |
| Alexander Kirillov | 未公開 | 曾與 Murati 密切合作開發 ChatGPT 語音模式 |
這個豪華陣容展示了 Murati 從前雇主吸引頂尖人才的能力，這也是投資者願意給予如此高估值的重要原因之一。
創辦人 Mira Murati：從特斯拉到 OpenAI 的傳奇女子
說到創辦人 Mira Murati，她的故事也蠻精彩的。這位 1988 年出生於阿爾巴尼亞的女性，可是美國常春藤名校達特茅斯學院畢業的高材生。畢業後，她待過 Google 和微軟，後來還跑去特斯拉當高階產品經理，負責過 Model X 這些車款的設計開發。你以為這樣就完了嗎？不，她還參與過航太領域的專案，後來又到一家做手勢追踪技術的新創 Leap Motion 當產品與工程副總。直到 2018 年，她才加入 OpenAI，一路從副總裁做到技術長，我們現在用的 ChatGPT、能畫圖的 DALL-E、幫工程師寫程式的 Codex，很多都是在她領導下開發出來的。甚至在 OpenAI 執行長 Sam Altman 短暫被「炒魷魚」那段期間，她還臨危受命當了臨時執行長！你看看，從技術研發、產品落地到團隊管理，她哪一樣不專精？難怪她一出來創業，就能吸引這麼多目光和資金。
公司使命與願景
Thinking Machines Lab 的核心使命是「讓每個人都能獲得知識和工具，使 AI 能夠為其獨特需求服務」。與許多專注於開發完全自主 AI 系統的競爭對手不同，該公司更注重人機協作。
公司已經確定了當前 AI 領域存在的三個關鍵問題：
- 科學界對前沿 AI 系統的理解落後於快速發展的能力
- 關於 AI 系統訓練的知識集中在頂級研究實驗室
- 儘管潛力巨大，現有系統難以根據人們的特定需求和價值觀進行客製化
為了解決這些問題，Thinking Machines Lab 計劃建立更易於理解、可客製化且通用能力更強的 AI 系統。
技術焦點與方法
Thinking Machines Lab 的技術方向集中在三個核心基礎上：
- 最先進的模型智能：他們正在構建能力處於前沿的模型，特別是在科學和程式設計領域
- 高質量基礎設施：強調研究生產力，這取決於基礎設施的可靠性、效率和用戶友好性
- 先進的多模態能力：開發能與人類協作的多模態系統，適應人類專業知識的全譜
公司還承諾以「開放科學」為重要支柱，計劃發布技術博客文章、論文和代碼。他們相信科學進步是一項集體努力，透過與更廣泛的研究人員和建設者社區合作，將更有效地推進人類對 AI 的理解。
行業影響與競爭格局
Murati 的新公司加入了由前 OpenAI 高管創立的 AI 創業公司行列，包括 Dario Amodei 的 Anthropic 和 Ilya Sutskever 的 Safe Superintelligence。此外，還有其他高調的 AI 公司也獲得了巨額融資，如 Fei-Fei Li 的 World Labs，該公司專注於具有物理理解能力的 AI（「空間智能」），在短短 4 個月內估值就超過 10 億美元。
這種前 OpenAI 高管創立競爭公司的趨勢反映了 AI 研究人員對自主性、開放性和多樣性的追求。與此同時，投資者對 AI 初創公司的熱情依然高漲，儘管尚未有明確的盈利模式，許多公司仍能獲得巨額融資。
未來展望與挑戰
儘管 Thinking Machines Lab 獲得了大量資金和明星團隊，但該公司仍面臨著一些重要挑戰：
- 產品落地時間：公司尚未宣布何時推出首個產品或其具體形式
- 競爭差異化：批評者質疑該公司是否能真正與 OpenAI 或 Anthropic 等競爭對手區分開來
- 具體方案缺乏：有人指出公司的使命宣言更像是理想宣言，缺乏具體解決方案的細節
- 投資回報期望：如此巨大的估值和融資必然帶來投資者對快速增長的期望
然而，憑藉 Murati 和她團隊的專業知識，加上充足的資金資源，Thinking Machines Lab 有潛力成為 AI 領域的主要參與者。他們對人機協作的專注可能會開闢一條不同於僅追求 AI 能力提升的道路，這種方法可能更符合大多數企業和個人的實際需求。
Thinking Machines Lab 正在開發哪些具體 AI 技術？
Thinking Machines Lab 由前 OpenAI CTO Mira Murati 領軍，聚焦於打造新一代「可定制、可理解且通用」的 AI 技術。雖然目前尚未公開具體產品，但從官方聲明與多方報導可明確歸納出其三大技術主軸：
多模態（Multimodal）AI 系統
Thinking Machines Lab 強調開發能處理多種輸入（如文字、語音、圖像、程式碼等）的多模態 AI，並讓這些系統能與人類協作，而非單純取代人類。這類多模態模型設計目標在於更自然地理解人類需求，並適應各種專業領域，從而推動 AI 在科學、工程、創意等多元場景的應用。
可定制、可適應的 AI 架構
Thinking Machines Lab 著重於「模組化架構」的開發，讓 AI 系統能根據產業或個人需求進行高度客製化。這些架構將支持企業和用戶根據自身專業知識、價值觀和工作流程，調整 AI 的行為與能力，進而提升 AI 的實用性和普及率。
AI 安全性、開放性與透明性
安全性和開放科學是 Thinking Machines Lab 的核心理念。他們承諾將分享最佳實踐、開放技術細節、資料集與模型規格，並推動整個產業的 AI 安全研究。這不僅有助於防止 AI 被濫用，也有助於外部研究人員參與對齊與安全議題的討論與實踐。
技術重點摘要表
| 技術方向 | 具體內容與特色 |
|---|---|
| 多模態 AI | 處理文字、語音、圖像、程式碼等多種輸入，強調人機協作，適用於科學、工程、創意等多元領域 |
| 模組化、可定制架構 | 支援產業與個人根據需求客製化 AI 行為，強調架構彈性與適應性，推動 AI 普及化 |
| 安全性與開放性 | 強調 AI 安全、開放研究與資料共享，促進產業透明與外部參與，防止模型濫用 |
| 研究基礎設施 | 著重於高效、可靠、可擴展的研發基礎設施，提升 AI 研究與產品化效率 |
與傳統 AI 公司最大不同
Thinking Machines Lab 不追求完全自主的 AI，而是專注於「人機協作」與「個人化」。他們認為，現有 AI 雖然在程式設計與數學領域表現出色，但尚未能覆蓋人類專業的全譜。因此，他們要打造能真正理解並服務於人類多元需求的 AI 系統。
Thinking Machines Lab 的技術戰略聚焦於：
- 以多模態 AI 推動人機協作
- 以模組化架構實現高度定制
- 以開放與安全為核心推動產業進步
這些方向不僅呼應了當前 AI 發展的痛點，也展現了其團隊從 OpenAI、DeepMind 等頂尖機構汲取的技術與產業洞察。未來，Thinking Machines Lab 能否如願打造出「更懂人、更安全、更普及」的 AI，值得整個產業持續關注。
Thinking Machines Lab 多模態系統的關鍵優勢
Thinking Machines Lab 將「多模態系統」作為核心技術路線，這不僅是技術層面的突破，更是實現 AI 與人類深度協作、推動產業轉型的關鍵。根據公開資訊與業界分析，Thinking Machines Lab 的多模態 AI 帶來以下幾大顯著優勢：
更自然直覺的人機互動
多模態 AI 能同時理解與處理文字、語音、圖像、影片等多種資料型態，讓 AI 與人類的溝通方式更貼近日常。例如，醫護人員可以用語音描述症狀、上傳醫學影像，AI 能整合多種資訊提供更全面的分析。
跨領域應用能力強大
這類系統不再侷限於單一任務（如程式設計或數學），而是能根據不同產業需求，協助解決科學研究、工程設計、教育、金融、製造等多元場景的複雜問題。例如，AI 可同時閱讀學術論文、分析實驗數據並生成圖表，協助科學家加速發現。
高度客製化與適應性
Thinking Machines Lab 強調 AI 的「可定制性」，讓用戶可根據自身需求、專業知識與價值觀調整 AI 行為。多模態系統能自動學習並適應用戶的工作流程，降低技術門檻，讓非技術背景的人也能輕鬆運用先進 AI。
增強 AI 理解力與決策品質
多模態模型能融合不同來源的訊息，提升 AI 對複雜情境的理解能力，進而做出更準確、具前瞻性的判斷。例如，AI 可以同時分析市場數據、新聞文本和社交媒體影像，協助企業做出更全面的決策。
促進人機協作而非取代
Thinking Machines Lab 的多模態系統設計理念，是讓 AI 成為人類的協作夥伴，而非單純自動化工具。AI 可根據專業人員的反饋持續學習、優化，形成「人機共創」的新型工作模式，提升團隊創新與生產力。
支援更安全、可解釋的 AI 應用
多模態系統有助於提升 AI 的可解釋性與安全性。不同資料來源可互相驗證，降低單一模態帶來的偏誤與風險，同時 Thinking Machines Lab 也強調開放研究與最佳實踐分享，推動產業安全標準。
優勢摘要表
| 優勢 | 說明 |
|---|---|
| 自然直覺的人機互動 | 理解文字、語音、圖像等多型態輸入，溝通更貼近人類習慣 |
| 跨領域應用能力 | 支援科學、工程、教育、金融等多元產業場景 |
| 高度客製化與適應性 | 用戶可根據需求調整 AI 行為，適用於各種專業與流程 |
| 增強理解力與決策品質 | 融合多來源資訊，提升 AI 對複雜情境的判斷與預測能力 |
| 促進人機協作 | AI 作為專業夥伴，與人類共創、持續學習 |
| 支援安全與可解釋性 | 多模態驗證降低偏誤，強調開放與安全標準 |
專業見解
Thinking Machines Lab 的多模態系統不僅是技術升級，更是推動「AI 為人所用」的具體實踐。隨著 AI 進入各行各業，這種能理解多元資料、靈活適應需求的 AI，將成為未來產業數位轉型、提升競爭力的關鍵引擎。
Thinking Machines Lab 如何與其他 AI 新創公司區隔
Thinking Machines Lab 在競爭激烈的 AI 領域中脫穎而出，其差異化策略建立在多個獨特支柱上：
以人為本的可定制 AI
不像許多專注於建立更大通用模型的 AI 實驗室，Thinking Machines Lab 專注於打造可依個人和組織需求量身定制的 AI 系統。公司的使命是超越「一體適用」的模式，使各行各業的用戶都能根據自身工作流程、價值觀和專業知識打造專屬 AI 工具。這種理念旨在民主化 AI 技術，讓進階系統能被更廣泛的受眾使用。
研究與產品團隊的協同設計
Thinking Machines Lab 的一個突出特點是從基礎階段就整合研究和產品開發。他們採用研究人員與產品工程師緊密合作的模式，確保 AI 模型不僅技術先進，也符合實際使用需求並與人類價值觀一致。這種協同設計方法旨在打造能反映尖端科學和實用應用的全方位解決方案。
開放科學與 AI 對齊承諾
Thinking Machines Lab 定位自己為 AI 開放科學的倡導者。公司承諾透過分享代碼、數據集、模型規格和 AI 安全最佳實踐來貢獻研究社群。這與目前主流封閉專有生態系統形成鮮明對比。藉由促進透明和協作，實驗室希望加速進步並建立對 AI 技術的信任。
多模態協作系統
該實驗室正在開發能與人類協作的多模態 AI，而非追求完全自主的代理人。他們的系統旨在適應人類專業知識的全譜，實現比目前模型更廣泛的應用，後者通常僅在程式設計或數學等狹窄領域中表現優異。這種協作理念是為了賦能用戶，而非取代他們。
促進透明度與去中心化
Thinking Machines Lab 的理念是使 AI 更加透明、易於使用和去中心化，抵抗被少數科技巨頭壟斷的趨勢。通過分享研究和降低入門門檻，他們旨在培養更健康、更具競爭力的 AI 生態系統。
差異化重點摘要表
| 差異化因素 | 說明 |
|---|---|
| 可定制 AI | 專注於用戶特定、適應性強的 AI 工具，適用於各行各業和個人 |
| 協同設計模式 | 整合研究和產品團隊，打造全方位、實用的解決方案 |
| 開放性與協作 | 承諾與全球 AI 社群分享代碼、數據和安全實踐 |
| AI 對齊與人類價值觀 | 將倫理和安全嵌入核心研究和產品開發中 |
| 多模態協作系統 | 打造與人類協作的 AI，而非取代人類 |
| 透明度與去中心化 | 促進參與式、開放的 AI 生態系統，超越封閉、中心化模式 |
在「更大就是更好」主導頭條的 AI 領域中，Thinking Machines Lab 的策略令人耳目一新。通過優先考慮定制化、協同設計和開放性，公司押注下一波 AI 採用將不僅由原始能力驅動，還將由信任、易用性和實際影響力推動。挑戰將是將這些理想轉化為有形產品和可衡量成果——但如果有團隊能做到這一點，那麼由 ChatGPT 和 PyTorch 的架構師組建的團隊將是不二人選。
OpenAI 人才出走潮？競爭對手一個接一個
算一算，從 OpenAI 出來自己搞 AI 的人還真不少。像我們剛剛提到的 Anthropic，創辦團隊幾乎也都是從 OpenAI 來的。2020 年底，當時的研究副總裁 Dario Amodei 和他妹妹 Daniela（之前負責安全政策）就帶了一票人出來，目標就是要打造能跟 OpenAI、Google、Meta 抗衡的 AI 模型。幾年下來，Anthropic 確實已經變成 OpenAI 最頭痛的對手之一，還吸引了亞馬遜這種大咖的投資。今年三月他們宣布拿到 35 億美金投資時，公司估值已經高達 615 億美金！有 Anthropic 這個成功案例在前，大家當然更看好同樣擁有豪華陣容的 Thinking Machines Lab。說到底，能讓金主們心甘情願掏出大把鈔票的，果然還是那些有實力、有經驗的「人」啊！
人才、人才、還是人才！AI 時代的「搶人大戰」
Mira Murati 不是第一個離開 OpenAI 創業的大咖，大概也不會是最後一個。但回頭看看，2024 年對 OpenAI 來說，好像特別多人離開？包括共同創辦人兼首席科學家 Ilya Sutskever、還有超級對齊團隊（Superalignment Team）的負責人 John Schulman（後來去了 Anthropic，又跳到 Thinking Machines Lab）這些核心人物都走了。他們對外說的原因，不外乎是想休息一下，或是想做點獨立研究之類的。但有趣的是，很多人離開後，都還是走在 AI 相關的創業路上，甚至變成了老東家的競爭者。
想想看，這些人哪個不是名校畢業、待過頂尖公司、能力備受肯定的？他們出來創業，就像自帶光環一樣，對資本有著致命的吸引力。很多公司才剛成立沒多久，就能拿到第一筆錢。像 Thinking Machines Lab 這樣，還沒產品就敢喊出天價融資的，也不是沒有先例。
像是 Ilya Sutskever，他離開 OpenAI 才一個月，就宣布跟另外兩位研究員共同創立了一家叫 Safe Superintelligence (SSI) 的新公司，專門研究 AI 安全。這就讓人想起之前 OpenAI 內部的一些傳聞。據說，Sutskever 領導的超級對齊團隊，目標本來是要解決如何控制未來超級智慧 AI 的問題，但他和其他一些研究人員越來越擔心 AI 本身的危險性，覺得公司太偏重產品和商業化，而忽略了安全。最後，這個團隊解散了，好幾位關心 AI 安全的員工也跟著離開。SSI 這家公司，成立快一年了也還沒看到產品，但據說最近又拿了 20 億美金的投資，估值高達 320 億美金！
說到對 AI 安全的擔憂，就不能不提另一位從 OpenAI 出走的超級大咖：伊隆·馬斯克（Elon Musk）。他也是 OpenAI 的共同創辦人之一，後來離開去專心搞特斯拉和 SpaceX。他去年還告了 OpenAI 跟執行長 Altman，說他們背棄了創立時「為人類福祉開發 AI」的初衷，只顧著賺錢（雖然他後來又撤告了）。他也曾經呼籲大家暫停訓練更強大的 AI 模型，先評估一下風險。
看來，當初 OpenAI 靠著遠大的理想和吸引頂尖人才的能力崛起；而現在，似乎也是因為公司發展方向和內部觀點的差異，讓一些核心人才選擇離開，另起爐灶。這些出走的創業家們，雖然各自開創了不同的事業，但幾乎都還是在 AI 這個領域打拚。未來的 AI 江湖，到底會是誰的天下呢？這場由頂尖人才領軍的競賽，看來是越來越精彩了！
FAQ
- Thinking Machines Lab 的創辦背景是什麼？ Thinking Machines Lab 由前 OpenAI 首席技術官 Mira Murati 創立，成立於 2025 年 2 月。Mira Murati 曾參與 ChatGPT 和 DALL-E 的開發，並於短暫擔任 OpenAI 臨時 CEO 後成立這家公司，目標是打造更智能、更人性化、可客製化與通用的 AI 系統。
- Thinking Machines Lab 的主要技術目標是什麼？ Thinking Machines Lab 專注於三大技術方向：
- 多模態 AI 系統：整合文字、語音、圖像等多元輸入形式，推動人機協作。
- 模組化與可定制 AI 架構：根據使用者或產業需求量身訂制 AI 行為，提升實用性。
- 安全性與開放性：承諾推進 AI 安全研究，公開技術規範與研究成果。
- Thinking Machines Lab 的籌資規模為何令人矚目？ 該公司在種子輪融資中籌集高達 20 億美元，估值突破 100 億美元，是歷史上規模最大的早期融資之一，展現投資者對其專家團隊與技術方向的高度信任。
- Thinking Machines Lab 的明星團隊成員有哪些？ 團隊由前 OpenAI 成員領軍，包括：
- Mira Murati (創辦人/CEO)：前 OpenAI CTO
- John Schulman (首席科學家)：ChatGPT 的共同創建者
- Barret Zoph (CTO)：前 OpenAI 首席研究官
此外，還有多位來自 OpenAI 的資深研究員和工程師。
- Thinking Machines Lab 如何與其他 AI 新創競爭對手區隔？ 與其他競爭者不同，Thinking Machines Lab 專注於「人機協作」和 AI 系統的「可客製化」功能，而非完全自主的 AI。該公司還強調開放科學與透明性，促進全球研究社群的合作。
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