OpenAI前团队创业内乱，CTO泄密竞对遭开除，翁荔火速发文

在 AI 行业，人才流动从来不是简单的“去留”问题，而往往折射出更深层的技术路线、组织理念与权力结构的变化。

过去一年里，前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab，一度被视为“OpenAI 体系外最值得关注的实验之一”。然而，这家成立时间并不长、却已完成 20 亿美元种子轮融资的明星公司，如今正迎来成立以来最关键的一次人员震荡。

当地时间周三，Murati 在社交媒体上宣布了公司联合创始人兼 CTO Barret Zoph 的离职。“我们已与 Barret Zoph 分道扬镳，”Murati 在 X 平台上发帖称。

“Soumith Chintala 将出任 Thinking Machines 的新任 CTO。他是一位才华横溢、经验丰富的领导者，十多年来为人工智能领域做出了重要贡献，也是我们团队的重要成员。我们非常高兴他能承担起这项新的职责。”

Murati 声明中的用词较为克制，仅强调“双方已分道扬镳”，并未对离职原因、过程或分歧作出任何解释。

根据有人获悉的内部消息，此次是由于 Barret Zoph 个人的不道德行为（向竞争对手公司泄漏了公司机密），Thinking Machines Lab 才解雇了他。Mira Murati 甚至是在全体员工大会上宣布了这一消息。

但不到一小时后，另一则公开信息迅速改变了外界对这一事件的理解。

OpenAI 应用部门 CEO Fidji Simo 同样在 X 平台发文，宣布欢迎 Barret Zoph、Luke Metz 以及 Sam Schoenholz “回归 OpenAI”，并明确表示这一安排“已筹备数周”。

Simo 在发文中称，“Barret 将向我汇报工作；Luke 和 Sam 将向 Barret 汇报工作。关于他们未来的工作重点，敬请期待！”

短短 58 分钟内，两个高度相关却几乎没有交集的公开声明，构成了一次罕见而耐人寻味的“信息对冲”。

从结果看，这不仅是 Thinking Machines Lab 失去了一位联合创始人，更是一次系统性的“回流”：三位核心技术人物，几乎同时从 Murati 的创业公司转向 OpenAI。对于一家尚未正式推出核心产品、却以“重塑通用人工智能研究方式”为愿景的初创公司而言，这一变化的象征意义，远大于人员数量本身。

随着事情的发酵，Thinking Machines Lab 联合创始人、前 OpenAI 安全研究副总裁翁荔（Lilian Weng）也在 X 上发声了，她的发文中没有明确就此事展开评论，而是发了一些个人感慨：

从 OpenAI 核心到创业阵营

要理解这次事件的分量，必须回到几位关键人物的背景。

Mira Murati 曾长期担任 OpenAI 的首席技术官，是 GPT-4 等核心模型研发阶段的重要管理者之一。她在 2024 年 9 月离开 OpenAI，此举一度被外界解读为 OpenAI 高层频繁变动背景下的又一次重要分叉。

离职后不久，她便与 Barret Zoph、Luke Metz 等人共同创立 Thinking Machines Lab，并亲自出任首席执行官。

Thinking Machines Lab CEO、OpenAI 前 CTO Mira Murati

Zoph 的履历在 AI 研究界极具分量。他曾担任 OpenAI 研究副总裁，在此之前，他在谷歌担任研究科学家长达六年，是深度学习与架构搜索方向的重要研究者之一。

在 OpenAI 期间，他负责 后训练（Post-Training）研究，这包括模型对齐、工具调用、评估体系、ChatGPT 性能提升、搜索功能以及多模态能力开发等关键项目。

其博客个人介绍中也明确指出，他在 OpenAI 工作期间 “他的团队负责对齐、工具使用、评估、ChatGPT、搜索和多模态等功能，并训练用于 ChatGPT 与 API 的模型”。

这些职责意味着 Zoph 在当时直接参与了 OpenAI 核心模型（例如 ChatGPT 与大型语言模型系列）从研究阶段到产品化前训练阶段的关键工作。

Thinking Machines Lab 前 CTO、 OpenAI 前研究副总裁 Barret Zoph

Luke Metz 同样曾在 OpenAI 工作多年，曾是 OpenAI 团队的创始成员之一。他与 John Schulman、Barret Zoph、Liam Fedus 以及其他许多人一起，开发了 ChatGPT。在此之前，他曾在 Google Brain 担任研究科学家。

在进入行业之前，Metz 就已活跃于机器学习研究领域，其学术作品涉及优化、元学习、生成模型等多个方向。从他在 ResearchGate 和 Semantic Scholar 上的发表记录可以看出，他参与了多篇关于深度学习、学习优化策略和元学习的论文，这些论文的引用量很高，表明其研究在社区内部具有较强影响力。

OpenAI 前核心成员 Luke Metz

Sam Schoenholz 也有 OpenAI 工作经历，在 OpenAI 工作期间，他参与了多个生成式模型研发相关的体系贡献，但官方报道并未具体列出他的单项项目头衔或单独负责成果。他的 LinkedIn 页面在事件发生后仍显示其供职于 Thinking Machines Lab。在加入 OpenAI 之前，他也曾供职于谷歌。

OpenAI 前研究员 Sam Schoenholz

虽然 Thinking Machines Lab 的官方公告未单独提到 Schoenholz 的离职，但 OpenAI 的声明中明确包括他，表明他确实从 Thinking Machines Lab 转向 OpenAI。

正因如此，Thinking Machines Lab 从一开始就被视为一次“前 OpenAI 核心技术团队的集体外溢”。这一判断并非空穴来风。

高调的 AI 创企，首个产品没砸出任何水花

公司自成立之初就定位于 构建通用、更可定制、更易理解的 AI 系统，希望 让 AI 能适应人类多种需求，并让研究社区与开发者更容易使用最前沿的模型能力。

成立后不到半年，Thinking Machines Lab 在 2025 年 7 月完成了规模高达 20 亿美元 的种子轮融资，由风险投资机构 Andreessen Horowitz（a16z） 领投，多家机构参与，包括 Nvidia、AMD、Accel、Cisco、ServiceNow 和 Jane Street 等。该融资使公司估值达到约 120 亿美元，成为当时成立尚短、尚无收入、尚未明确推出产品的 AI 初创公司中估值最高的一例。

这一融资规模之所以备受关注，主要来自两个方面：一是 资本对核心人才的押注：资本市场对包括 Murati 在内的“OpenAI 系创业团队”给予了极高的信任，认为该团队能够开拓新一代 AI 研究与产业方向。

二是对 AI 未来路径的押注：投资者愿意用“种子轮”阶段资金支持一个尚未推出产品的团队，反映出市场对 AI 基础研究与基础设施工具方向的高度预期。

但在这个阶段，公司极少透露技术细节、产品计划或战略路线图，外界对其业务进展了解甚少。

直到 2025 年 10 月，Thinking Machines Lab 才首次对外推出公司开发的 第一个产品——Tinker。这是公司成立之后首次公开可用于外界访问的软件工具。

Tinker 是一个 面向 AI 开发者和研究者的 fine-tuning（微调）工具 API，旨在让用户无需管理复杂的训练基础设施，就能对大型语言模型进行定制训练。具体来说：它为语言模型提供微调的 API 接口，让开发者可以通过几行代码选择不同模型（如 LLaMA、Qwen 等），进行任务定制。 官方宣传称该产品旨在“将前沿 AI 能力民主化，让更广泛的研究者和开发者有机会实验与定制模型”。

然而，首款产品问世后，市场反馈保持审慎甚至怀疑的态度。

一些用户认为，目前许多大模型平台（包括 OpenAI、Anthropic、Meta 等）已有 fine-tuning 工具，因此 Tinker 并不构成明显的“突破性产品”，存在独特性不足的短板。

此外，根据少量外媒评述，Tinker 的用户基础尚处于探索期，没有展现出“行业级爆款”效果，而只是一个在开发者社区和实验环境中被尝试的工具。

推出时间距离融资完成有较长滞后，且产品本身尚处于早期阶段，并未显现出对现有大模型平台的明显替代或补充效应，因此外界对 Thinking Machines Lab 的评价愈发消极。

这种情况下，往往更容易暴露出创始团队的理念分歧。因此也就有了如今创始团队“内讧”的局面。

截图源自网络

资本充足，为什么还会出现人员流失？

Wired 的相关报道指出，Zoph 与 Thinking Machines Lab 的分手“并不友好”。虽然报道并未披露具体冲突细节，但这一描述本身，已经与 Murati 在公开声明中所采用的克制措辞形成了明显对比。

值得注意的是，Murati 的声明中并未提及 Luke Metz 与 Sam Schoenholz 的去向，也未就公司内部是否发生更广泛的人事变动作出说明。而 OpenAI 方面的表态，则一次性点名三人，并强调这一回归“已筹备数周”。这意味着，至少在时间线上，相关沟通并非临时决定，而更可能是在 Thinking Machines Lab 内部结构尚未对外公开调整之前，就已基本敲定。

这一时间差，为外界留下了足够的解读空间。

从 OpenAI 的角度看，这次人员回流同样耐人寻味。近年来，OpenAI 在模型研发、产品化和组织治理层面都经历了快速变化。应用部门的地位不断上升，通用模型之外，如何将能力转化为可持续的产品与平台，成为公司内部的重要议题。

Fidji Simo 的表态，释放了一个清晰信号：这些回归并非偶发，而是被视为战略性补强。Zoph 曾负责 OpenAI 的研究工作，Metz 与 Schoenholz 也熟悉公司内部体系。在一个研发复杂度不断提高、组织规模持续扩张的阶段，重新吸纳“熟悉文化、具备研究深度”的技术骨干，本身就是一种降低组织摩擦的选择。

与之形成对照的是，Thinking Machines Lab 仍处于“高度依赖创始人协作”的阶段。当联合创始人之间在研究方向、组织节奏或权责边界上出现分歧时，其冲击往往更直接。

这次事件的特殊性，还在于其发生在一家资金极其充裕的初创公司内部。20 亿美元的种子轮融资，本应为团队提供充足的试错空间。但事实表明，资金并不能消解所有结构性张力，尤其是在高密度智力劳动与强价值主张并存的组织中。

这次事件已经为外界提供了一个极为罕见的观察窗口：当顶级 AI 人才、超级资本与宏大愿景同时汇聚时，真正决定组织命运的，往往不是融资规模或履历光环，而是能否在高度不确定的探索中，维持稳定而清晰的共同方向。

目前，以 TechCrunch 为代表的多家外媒已联系 Thinking Machines Lab 与 OpenAI 寻求进一步置评，但截至报道时，双方尚未提供更多公开说明。

网友怎么看？ 

此事发生后迅速在社交媒体引发热议。

在 Reddit 平台，有用户评论称这次“AI 人才流转实在太正常了”，OpenAI 有能力快速重新吸引之前的员工，因为其资源和品牌影响力强大。

另一位用户用半开玩笑的语气说他“想象 Zoph 像是 OpenAI 的间谍，被抓住后跑回去了（笑）”，表明社区对事件背后动机的好奇与揣测。

此次 Thinking Machines Lab CEO 与其他成员之间“不体面的分手”也让一些网友嗅到了 OpenAI 内部层级架构之间的不足之处。

在 X 平台，有用户表示，“OpenAI 在人工智能领域是开放的，但在组织结构方面则不然。

层级结构依然存在。大型团队就是这样运作的。”

参考链接：

https://dataconomy.com/2026/01/15/openai-rehires-top-talent-as-muratis-12b-startup-loses-co-founders/?utm_source=chatgpt.com

https://techcrunch.com/2026/01/14/mira-muratis-startup-thinking-machines-lab-is-losing-two-of-its-co-founders-to-openai/

https://www.researchgate.net/profile/Luke-Metz?utm_source=chatgpt.com

https://lukemetz.com/about/

本文来自微信公众号 “InfoQ”（ID：infoqchina），作者：冬梅，36氪经授权发布。