硅谷的AI战场，从未像今天这样炙手可热。本周，一则震撼科技界的重磅新闻传开：前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创办的AI初创企业Thinking Machines Lab，宣布成功完成了高达20亿美元的种子轮融资。随着此轮融资的完成，公司的估值迅速攀升至120亿美元。本轮投资由知名风险投资机构a16z领衔，同时，芯片行业巨头如英伟达（Nvidia）、AMD、思科（Cisco）等也纷纷加入投资行列。

需明白，TML仅在今年二月成立，迄今为止尚未推出任何产品。这样的“PPT公司”究竟是如何创下硅谷历史上最大种子轮融资之一纪录的？这不仅仅是对资本的狂热追捧，更是对“人”这一核心要素的深刻信任与长期投资。

Mira Murati的创业传奇

Mira Murati究竟是谁？她并非一名平凡的创业者。在OpenAI担任过首席技术官期间，她主导了GPT-3、GPT-4、DALL-E以及GPT等创新技术的研发工作。她还曾短暂地担任过OpenAI的临时首席执行官，被尊称为“GPT之母”。

在OpenAI供职期间，她亦曾在特斯拉公司担任要职，主导了Model S、Model X以及Autopilot系统的研发工作，这一经历为她积累了丰富的AI技术及产品开发经验。

在2025年2月，Murati创办了名为Thinking Machines Lab的AI企业，该公司致力于研发“协作式通用智能”。

公司的远大目标是打造出一种多模态人工智能系统，此类系统将具备对话、视觉和协作等功能，旨在使人工智能更加易于理解、高度可定制，并能够满足人类多样化的特殊需求。

目前公司尚未发布任何正式产品，然而在其官方网站上有所披露，他们正致力于研发一种多模态人工智能系统。该系统着重于人类与AI的协同合作、提供个性化的适配功能，并采用开源的组件设计。

Murati在社交平台上透露，该系列的首个产品预计在数月后与公众见面，该产品将融入关键的开源元素，旨在助力研究人员及初创企业打造专属模型。

这个“零产品”公司为什么能估值120亿美元？

答案在于其“超豪华”创始团队！团队集结了OpenAI的多位杰出人才，诸如联合创始人John Schulman（PPO算法的创始人、GPT后训练的负责人）、研究副总裁Barret Zoph、前首席研究官Bob McGrew、GPT论文的第一作者Alec Radford以及AI安全负责人Lilian Weng等人。

这些人才曾经引领了GPT系列、CLIP、DALL-E以及Whisper等多个核心模型的研发工作，被誉为人工智能领域的“梦幻之师”。

史上最大种子轮：AI人才成为最稀缺资源

本次融资由知名投资机构a16z领衔，吸引了NVIDIA、AMD、Accel、ServiceNow、Cisco、Jane Street等业界巨头共同参与，融资金额达到了20亿美元之巨，公司估值更是高达120亿美元。

这笔融资创造了科技领域的全新纪录，起初的融资目标设定为10亿美元，公司估值预期达到90亿美元，然而在短短几个月的时间里，这一数字便节节攀升。

投资者为何如此大方？这主要是因为在人工智能时代，人才、计算能力和数据成为了至关重要的三大支柱，其中人才的地位更是日益攀升。

正如行业观察：AI行业正从“算力为王”转向“人才为本”。

Meta的创始人马克·扎克伯格启动了一场人才争夺战，他招募了OpenAI和DeepMind的多名技术专家；同时，谷歌公司以27亿美元的价格收购了Character.AI，其核心目标同样是该公司的创始团队。

Thinking Machines Lab的融资活动，与Ilya Sutskever创立的Safe Superintelligence项目（估值高达320亿美元）相仿，同样彰显了“OpenAI Mafia”（即从OpenAI分蘖而出的一批创业公司）所拥有的巨大影响力。尽管这些公司尚未推出具体产品，但凭借汇聚了众多顶尖人才的优势，它们受到了广泛的关注和青睐。

专家一线视角

为了更深入地理解和专业地剖析，我们特地联络了硅兔君在硅谷专家网络中的某位专家——A（化名无实际意义），此人为曾在Google Brain和NVIDIA任职的高级研究员，同时也是多家人工智能初创企业的顾问。A通过我们的平台，与我们分享了其独到的观点：

思考机器实验室之所以能获得如此高的估值，其根本原因并不仅仅在于团队成员个人的卓越能力，更在于这个特定团队所展现出的‘化学反应’已得到市场的广泛认可和验证。

他们不仅负责了GPT、DALL-E等基础模型的研发，而且还是引领RLHF（人类反馈强化学习）等核心对齐技术的研究者。

他们堪称全球范围内最擅长构建、训练以及操控巨型模型的团队之一，投资者们对他们在未来再次创造辉煌成就的可能性深信不疑。

其次，我们必须重视他们所提出的“协作型通用智能”这一理念。这一理念与OpenAI所追求的“通用人工智能”目标，或是Anthropic所强调的“有益的人工智能”有着明显的区别。

“协作型”这一概念表明，其产品设计的核心在于打造一个能够与人类在复杂工作流程中实现无缝协作的AI助手，而不仅仅是单纯的问答系统。这暗示了其技术发展可能将更加倾向于多模态融合理解、任务分解与执行，以及针对用户思维模式的个性化适配。这些特点在企业服务和专业创作领域具有广阔的想象和发展空间。

Murati最后指出，该产品将融入“关键的开源元素”，这无疑是一项高明的策略。在目前的大模型生态圈中，若采取完全封闭的源代码策略，必将承受来自Llama等开源社群的强烈挑战。

通过精心策划地公开部分关键模块，Thinking Machines Lab能够迅速构建起一个开发者社群，并吸引全球精英为其平台贡献力量，进而在与OpenAI、Google等业界巨头较量中确立一个有利的生态地位。

当然，前方的挑战依旧不容小觑。首先，‘梦之队’在创业氛围中的团队协作效率能否维持在一个较高水平，这一点还有待进一步的观察。其次，鉴于目前算力成本的高昂，如何协调技术研究和商业化推广的步伐，这将成为他们面临的首要重大考验。