过去一年，由前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 发起创立的 Thinking Machines Lab，被不少业内人士视为“脱离 OpenAI 体系后最具实验价值的 AI 新公司”。尽管成立时间尚短，这家初创企业却已完成高达 20 亿美元的种子轮融资，迅速跻身全球最受关注的明星团队之一。

然而，如今这家公司正经历成立以来最具冲击力的一次高层人事变动。

当地时间周三，Murati 通过社交平台对外确认，公司联合创始人兼 CTO Barret Zoph 已正式离开 Thinking Machines Lab。她在 X 平台的声明中写道，双方已结束合作关系。

与此同时，Murati 也同步公布了继任安排：长期活跃于 AI 基础研究与工程一线的 Soumith Chintala，将接任公司首席技术官一职。她在声明中高度评价 Chintala 的技术背景与行业贡献，称其不仅在过去十多年中对人工智能发展产生了深远影响，也是公司内部备受信任的重要成员。

值得注意的是，Murati 的公开表态整体语气相当审慎，仅对人事变动本身作出确认，并未披露 Zoph 离职的具体背景、内部分歧或决策过程。这种克制的沟通方式，也为外界留下了不小的解读空间。

据接近公司内部的人士透露，此次人事震荡并非正常的高管更替，而是源于严重的合规问题。消息称，Barret Zoph 被发现存在明显违背职业道德的行为——其在任职期间，涉嫌将 Thinking Machines Lab 的内部敏感信息泄露给竞争对手公司。

在内部调查完成后，公司管理层迅速作出处理决定，直接解除了 Zoph 的职务。值得注意的是，这一决定并非低调执行，而是由 Mira Murati 在一次全员员工大会上亲自对团队宣布，显示出公司对此事的重视程度以及对相关行为“零容忍”的态度。

然而，事情很快出现了新的转折。

在 Murati 公布人事处理结果不到一小时后，一条来自 OpenAI 的公开声明迅速打破了外界原有的判断。OpenAI 应用部门 CEO Fidji Simo 同样选择在 X 平台发声，宣布 Barret Zoph、Luke Metz 以及 Sam Schoenholz 将加入（或“回归”）OpenAI，并强调这一人事安排实际上已提前筹划了数周之久。

Simo 在帖文中进一步披露了三人的汇报关系与组织架构安排：Barret Zoph 将直接向她汇报工作，而 Luke Metz 与 Sam Schoenholz 则隶属于 Barret 的管理体系之下。她同时预告，三人在 OpenAI 内部的具体工作方向将在后续对外公布。

这一几乎“无缝衔接”的去向公布，使得此前被视为内部违规导致解雇的事件，瞬间增添了更多复杂性，也让外界开始重新审视 Thinking Machines Lab 与 OpenAI 之间的真实博弈关系。

在不到一小时的时间窗口里，两则彼此高度关联、却在表述上几乎互不呼应的公开声明先后出现，形成了一次颇为少见、也极具解读空间的“信息错位”。

如果仅从表面结果来看，这似乎只是 Thinking Machines Lab 失去了一位联合创始人；但放在更大的时间轴中观察，它更像是一场系统性的人员回流——三位关键技术人物，在极短时间内几乎同步从 Murati 的创业团队转入 OpenAI 体系之中。

对于一家尚未正式对外发布核心产品，却以“重新定义通用人工智能研究路径”为长期目标的初创公司来说，这样的变化，其象征意义显然远超人头数量本身。它触及的，是团队稳定性、技术主导权以及外界对其独立性的再评估。

随着讨论持续升温，Thinking Machines Lab 的另一位联合创始人、前 OpenAI 安全研究副总裁翁荔（Lilian Weng）也在 X 平台上发声。不过，她并未正面回应此次人事风波，而是发布了一则更偏个人化的感想式内容，为这场尚未完全明朗的事件增添了新的注脚。

从 OpenAI 核心走向创业阵营

要真正理解此次人事震荡的分量，有必要回到几位核心人物各自的来路。

Mira Murati 曾在 OpenAI 担任首席技术官多年，深度参与并主导了包括 GPT-4 在内的一系列关键模型研发阶段，是 OpenAI 技术体系中举足轻重的管理者之一。她于 2024 年 9 月正式离开 OpenAI，在当时正值公司高层频繁调整的敏感时期，这一决定被外界普遍视为 OpenAI 内部路线分化的又一个标志性节点。

几乎在离职不久后，Murati 便联合 Barret Zoph、Luke Metz 等多位前 OpenAI 技术骨干共同创立了 Thinking Machines Lab，并亲自担任公司首席执行官，试图在 OpenAI 体系之外，开启一条全新的研究与产品化路径。

Thinking Machines Lab CEO、前 OpenAI CTO Mira Murati

在这几位关键人物中，Barret Zoph 的学术与工程背景，在 AI 研究圈内本就具有相当高的辨识度。

加入 OpenAI 之前，Zoph 曾在谷歌担任研究科学家长达六年，是深度学习模型设计与神经架构搜索方向的核心研究者之一。此后，他在 OpenAI 出任研究副总裁，进入公司技术决策与研发组织的核心层。

在 OpenAI 任职期间，Zoph 主要负责后训练（Post-Training）相关研究工作。这一领域直接连接模型基础能力与产品表现，涵盖模型对齐策略、工具调用机制、评估体系构建，以及 ChatGPT 的整体性能优化，同时也涉及搜索能力与多模态功能的持续演进。

Zoph 在其个人博客的介绍中亦明确提到，他所领导的团队承担了对齐、工具使用、评估体系、ChatGPT、搜索与多模态等关键模块的研发任务，并负责训练面向 ChatGPT 与 API 体系的核心模型。

这意味着，在 OpenAI 的技术体系中，Zoph 并非单纯的研究负责人，而是深度参与了核心大模型从研究验证走向产品化前训练阶段的关键流程，其工作直接影响了 ChatGPT 及相关模型的实际落地表现。

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

另一位同样处于此次事件核心位置的人物，是 Luke Metz。Metz 在 OpenAI 任职多年，是公司早期团队的重要成员之一，深度参与了 ChatGPT 的研发工作。他曾与 John Schulman、Barret Zoph、Liam Fedus 等人共同推动 ChatGPT 从研究原型走向可用产品形态。

在加入 OpenAI 之前，Metz 曾在 Google Brain 担任研究科学家，长期从事前沿机器学习研究。

事实上，在正式进入工业界之前，Metz 就已在学术研究领域颇为活跃。他的研究方向横跨优化方法、元学习以及生成模型等多个子领域。从 ResearchGate 与 Semantic Scholar 的公开记录来看，他参与发表的多篇论文聚焦深度学习训练机制与学习策略问题，且被引用次数较高，显示其研究成果在学术社区中具有相当影响力。

OpenAI 前核心成员 Luke Metz

另一位出现在此次人事变动名单中的技术成员，是 Sam Schoenholz。公开资料显示，他同样曾在 OpenAI 任职，并参与过多项生成式模型相关的底层研发工作。不过，与前述几位相比，官方渠道并未对其具体负责的单一项目或明确头衔进行过详细披露。

截至事件发酵之时，Schoenholz 的 LinkedIn 页面仍显示其任职单位为 Thinking Machines Lab，尚未完成公开信息的更新。

在加入 OpenAI 之前，Schoenholz 也曾在谷歌工作，具备较为完整的研究与工程背景，这使他在生成式模型体系建设中，更多扮演的是“底层支撑型”技术角色。

OpenAI 前研究员 Sam Schoenholz

尽管 Thinking Machines Lab 的官方对外说明中，并未单独点名 Sam Schoenholz 的去向，但 OpenAI 随后发布的公开声明已将其明确列入新加入名单之中。这一信息上的“交叉确认”，实际上坐实了 Schoenholz 已从 Thinking Machines Lab 转入 OpenAI 的事实。

也正因为包括 Schoenholz 在内的多位核心技术成员具备高度一致的 OpenAI 背景，Thinking Machines Lab 自成立之初，便被外界视作一次“前 OpenAI 核心技术力量的集体外溢”。这一判断并非基于情绪化解读，而是源于其创始团队在研究方向、技术履历与组织谱系上的高度同源性。

高调创立的 AI 初创公司，首款产品未能引发轰动

Thinking Machines Lab 自成立伊始，就以构建“通用、可定制且更易理解的 AI 系统”为目标，希望打造能够适应人类多样化需求的智能工具，同时让研究者与开发者更便捷地使用最前沿模型能力。

不到半年时间，公司便在 2025 年 7 月完成了一笔高达 20 亿美元的种子轮融资，由 Andreessen Horowitz（a16z）领投，Nvidia、AMD、Accel、Cisco、ServiceNow 与 Jane Street 等多家机构跟投，使公司估值达到约 120 亿美元。这一数字在当时几乎前所未有：成立时间短、尚未产生收入、核心产品未发布，却获得如此高额融资，凸显资本市场对团队和技术前景的高度押注。

投资热情背后，有两个主要原因：一是对核心人才的信任——Murati 及其团队来自 OpenAI，业内公认拥有顶尖技术与研发能力；二是对 AI 基础研究与工具基础设施的未来潜力的期待，投资者愿意在产品尚未落地的阶段就投入巨资，押注该团队能够开拓下一代 AI 研究和产业方向。

然而，尽管融资亮眼，Thinking Machines Lab 在成立初期几乎未公开技术细节、产品计划或战略路线图，外界对其业务进展了解甚少。直至 2025 年 10 月，公司才首次推出对外可访问的产品——Tinker。

Tinker 是面向 AI 开发者与研究者的微调（fine-tuning）工具 API，目标是让用户无需管理复杂训练基础设施，即可对大型语言模型进行定制化训练。具体而言，它提供了一套 API 接口，让开发者可通过少量代码选择不同模型（如 LLaMA、Qwen 等）进行任务定制。官方宣传将其定位为“前沿 AI 能力的民主化工具”，希望让更广泛的研究者和开发者有机会实验与定制模型。

然而，产品推出后的市场反馈并不热烈。一方面，业内已有多家大模型平台提供类似微调工具，包括 OpenAI、Anthropic 与 Meta，因此 Tinker 在独特性与创新性上并未形成明显优势；另一方面，Tinker 的用户群仍处于探索期，尚未展现出能够撼动行业的“爆款效应”，更多仅限于开发者社区和实验环境的试用工具。

更为关键的是，Tinker 上线距离融资完成已有数月滞后，且产品仍处于早期阶段，尚未显现对现有大模型平台的替代或补充价值。这种情况下，创始团队内部理念差异和战略分歧更容易暴露，最终也埋下了日后团队冲突和高层变动的伏笔。

资本充足，为什么仍出现高端人才流失？

Wired 的相关报道指出，Barret Zoph 与 Thinking Machines Lab 的分手“并不友好”。虽然具体冲突细节未被披露，这一描述本身就与 Mira Murati 在公开声明中克制、简短的措辞形成了鲜明对比。

值得注意的是，Murati 的声明中并未提及 Luke Metz 和 Sam Schoenholz 的去向，也未说明公司内部是否发生了更广泛的人事变动。而 OpenAI 的官方公告却一次性点名三人，并强调此次回归“已筹备数周”。从时间线来看，这意味着相关安排早在 Thinking Machines Lab 内部尚未公开调整之前就已基本敲定，而非临时决定。

这一时间差，也为外界留下了充足的解读空间。

从 OpenAI 的角度观察，这次人员回流同样耐人寻味。近年来，OpenAI 在模型研发、产品落地以及组织治理层面均经历了快速扩张。随着应用部门地位提升，公司必须将通用模型能力转化为可持续产品与平台，而如何在组织复杂度提升的情况下维持研发效率，成为核心议题。

Fidji Simo 的声明释放出明确信号：这些回归并非偶发行为，而是战略性的人才补强。Zoph 熟悉 OpenAI 的研究体系，Metz 与 Schoenholz 也熟悉公司内部流程与文化。在研发难度不断增加、组织规模持续扩大的阶段，重新吸纳“熟悉公司文化、拥有深厚技术积累”的骨干，是一种有效降低组织摩擦、保持研发连续性的手段。

相比之下，Thinking Machines Lab 仍处于高度依赖创始人协作的阶段。联合创始人在研究方向、组织节奏或职责边界上出现分歧，其冲击往往最为直接。

此次事件的特殊性在于，它发生在一家资金充裕、估值高达 120 亿美元的初创公司内部。20 亿美元的种子轮融资理论上应提供充分试错空间，但实践证明，资金并不能消解结构性张力——尤其是在高密度智力劳动与宏大价值主张交织的组织中。

这一事件为外界提供了罕见的观察窗口：即使顶级 AI 人才、超级资本与宏大愿景同时汇聚，真正决定组织命运的，并非融资规模或履历光环，而是在高度不确定的探索中，团队能否维持稳定而清晰的共同方向。

截至报道时，包括 TechCrunch 在内的多家媒体已联系 Thinking Machines Lab 与 OpenAI 寻求置评，但双方尚未提供更多公开说明。

社交媒体的反应

事件发生后，很快在社交平台引发热议。在 Reddit 上，有用户评论称，这种 AI 人才的流动“完全正常”，OpenAI 之所以能快速吸引前员工，正是因为其资源与品牌优势突出。

另一位用户则半开玩笑地写道，他“想象 Zoph 像是 OpenAI 的间谍，被抓住后跑回去了（笑）”，反映出社区对事件背后动机的好奇与揣测。

此次 Thinking Machines Lab CEO 与其他核心成员之间的“不体面分手”，也让部分网友开始关注 OpenAI 内部的组织架构问题。

在 X 平台上，有用户评论称：“OpenAI 在人工智能研发上非常开放，但在组织结构上仍然存在明显层级。大型团队运作就是这样。”

这一观点反映出，尽管 OpenAI 以创新和灵活的研发文化著称，但在实际管理和决策流程中，依然存在传统层级和制度限制，这也可能成为人才流动、团队合作乃至创始人创业冲突的重要背景。