Thinking Machines Lab（思考機器實驗室）是人工智能熱潮下的寵兒：這家由前OpenAI首席技術(shù)官Mira Murati創(chuàng)立的公司，在沒有發(fā)布任何產(chǎn)品的情況下，即完成了一輪創(chuàng)紀(jì)錄的20億美元種子輪融資，估值達(dá)到120億美元。（延展閱讀：）

自那以后，Thinking Machines Lab經(jīng)歷了一些變化。據(jù)《紐約時報》最近的報道，2025年的大部分時間對這家公司來說都是內(nèi)部動蕩的時期：高層離職、技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)層的分歧、失敗的收購談判，最終導(dǎo)致了幾位創(chuàng)始研究人員的離開。這些離職事件分量尤重，因為這家公司最初是圍繞Murati招募的一小群杰出的OpenAI“戰(zhàn)友”建立的，包括John Schulman、Barret Zoph和Luke Metz，以及前OpenAI研究和安全負(fù)責(zé)人Lilian Weng。Zoph和Metz此后已重返OpenAI，而另一位聯(lián)合創(chuàng)始人Andrew Tulloch則轉(zhuǎn)投了Meta。賦予Thinking Machines早期可信度的核心團隊大部分已經(jīng)離開。

Mira Murati

領(lǐng)導(dǎo)層之爭和與OpenAI的競爭或許能構(gòu)成一個引人入勝的硅谷敘事，但它們對公司的技術(shù)方向或Murati選擇保持獨立的理由揭示甚少。據(jù)《紐約時報》報道，資深同事曾敦促Murati尋求出售，包括與Meta進行談判，但最終沒有達(dá)成任何交易。Murati選擇保持Thinking Machines的完整性，直到其第一款產(chǎn)品發(fā)布，即便公司正在經(jīng)歷動蕩并尋求以激進的估值進行新一輪融資。

很難猜測這一決定反映的是Murati對技術(shù)的信心，還是在不確定時期需要更緊密的控制，抑或兩者兼有。但或許觀察一下該公司迄今發(fā)布的內(nèi)容會有所幫助。

構(gòu)建工具而非模型

回溯到那輪2億美元種子輪融資時，Murati在推特上寫道：“Thinking Machines Lab的存在是通過推進協(xié)作式通用智能來賦能人類”，并描述了公司正在構(gòu)建多模態(tài)AI，其方法以開放研究和軟件工具為中心，旨在幫助開發(fā)者和研究人員構(gòu)建和定制模型?！昂芸?，我們還將分享我們最好的科學(xué)成果，以幫助研究社區(qū)更好地理解前沿AI系統(tǒng)。”她寫道。

2025年10月，首次發(fā)布的產(chǎn)品是Tinker——一個旨在自動化和簡化大型開放模型（類似Meta的Llama和阿里巴巴的Qwen系列）微調(diào)的平臺。Thinking Machines Lab沒有推出專有的基礎(chǔ)模型，而是推出了Tinker，這是一款面向開發(fā)者的工具，旨在幫助研究人員、初創(chuàng)公司和工程師將現(xiàn)有的高端模型適應(yīng)專業(yè)任務(wù)，而無需管理大型GPU集群或復(fù)雜的訓(xùn)練流水線。

Tinker的與眾不同之處在于它在AI模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)方面將操作責(zé)任在用戶和系統(tǒng)之間進行了劃分。開發(fā)者在本地CPU機器上運行的標(biāo)準(zhǔn)Python中定義自己的訓(xùn)練循環(huán)、損失函數(shù)和評估邏輯，而Tinker則處理大規(guī)模運行這些精確計算所需的分布式GPU訓(xùn)練。這種設(shè)計保留了監(jiān)督微調(diào)和強化學(xué)習(xí)工作流程的細(xì)粒度控制，同時無需用戶管理基礎(chǔ)設(shè)施、同步或故障恢復(fù)。Tinker還允許用戶下載他們的訓(xùn)練權(quán)重，并在他們選擇的任何地方進行部署，而不是將模型束縛在單一的推理服務(wù)上。

從這個角度看，Tinker可能有助于理解Murati選擇保持Thinking Machines獨立的決定。公司的第一款產(chǎn)品并非試圖與競爭對手的封閉專有系統(tǒng)直接競爭，而是致力于推出圍繞開放模型、可移植性和共享研究構(gòu)建的基礎(chǔ)設(shè)施。在收購談判進行中、一些資深研究人員推動出售之際，Thinking Machines選擇推出一個能夠獨立運行的工具，而不是將其技術(shù)整合到一個更大的平臺中。

期望攀升，勢頭受阻

Tinker的發(fā)布并沒有抑制對Thinking Machines Lab的期望，反而加速了這些期望。據(jù)彭博社和路透社報道，2025年11月，即該平臺推出約一個月后，公司開始討論進行新一輪融資，估值可能高達(dá)500億美元。這一提議的躍升似乎表明，投資者愿意僅憑公司早期的技術(shù)進展和團隊背景，就將其估值翻四倍以上。

但這輪融資最終未能實現(xiàn)。到年底，潛在支持者似乎無法認(rèn)同公司高昂的估值目標(biāo)與其公開交付的內(nèi)容。Tinker可能是一個技術(shù)上精密的工具，但它也是一個針對AI開發(fā)者和研究人員這一相對狹窄受眾的基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品，而不是能夠立即產(chǎn)生收入的旗艦系統(tǒng)。在沒有專有基礎(chǔ)模型、明確的商業(yè)化戰(zhàn)略或更大規(guī)模發(fā)布的清晰時間表的情況下，理想與現(xiàn)實之間的差距持續(xù)擴大。

這種緊張關(guān)系在本月公開浮出水面，當(dāng)時公司的內(nèi)部戲劇性事件暴露在公眾視野中。Murati宣布聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Barret Zoph離職，并任命PyTorch聯(lián)合創(chuàng)始人Soumith Chintala接替他的職位，稱這一變動為一次“重置”。然而，幾小時內(nèi)，Zoph和其他兩位資深研究人員就重新出現(xiàn)在OpenAI，隨后幾天內(nèi)又有更多辭職。這些離職反映的可能不僅僅是人員糾紛，而是顯示了在產(chǎn)品和公司2億美元資金應(yīng)該如何使用上的長期分歧。

關(guān)鍵人才的突然流失將受阻的融資努力轉(zhuǎn)變?yōu)楦蟮男抛u問題，引發(fā)了新的質(zhì)疑：公司是否仍能實現(xiàn)其目標(biāo)。

前路未卜

隨著2026年的到來，Thinking Machines Lab在一個仍由炒作和極端期望定義的AI版圖中處于不確定的地位，投資者的偏好似乎更集中在更成熟的AI參與者身上。Tinker現(xiàn)已普遍可用，公司在去年底取消了等待名單，并擴展了平臺以支持更大的推理模型、結(jié)合圖像和文本的視覺語言系統(tǒng)，以及與OpenAI API兼容的推理。這些更新使Tinker更容易在現(xiàn)有的開發(fā)者工作流程中采用，但它仍然是一個針對AI研究人員而非大眾市場的專業(yè)工具。

在沒有任何新產(chǎn)品發(fā)布或預(yù)告、人才大量流失，且下一輪融資尚未解決的情況下，Thinking Machines Lab現(xiàn)在面臨將其技術(shù)愿景與可持續(xù)商業(yè)計劃相對齊的考驗。公司能否穩(wěn)定并重建勢頭，取決于它接下來交付的內(nèi)容。

Thinking Machines正遭遇整個AI領(lǐng)域正在發(fā)生的重新校準(zhǔn)和評估，利益相關(guān)者開始重新審視，除了令人震驚的估值之外，真正的進步究竟是什么樣子。在多年的巨額資本流入前沿AI領(lǐng)域、超越產(chǎn)品和收入之后，投資者越來越多地提出更尖銳的問題：究竟構(gòu)建了什么、由誰構(gòu)建、以及付出了什么代價，更重要的是如何以及何時獲得怎樣的收益。