## 681｜零收入初创估值500亿美元？ OpenAI前CTO凭啥召集“AI复仇者联盟”

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这两天我看到硅谷投资圈都在讨论一个疯狂的数字。OpenAI前CTO米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创办的公司Thinking Machines Lab，成立不到一年时间，目前产品只有一两篇博客和一个供开发者微调开源模型的API，估值却冲到了500亿美元。更夸张的是，这家公司正计划在新一轮融资中募集40-50亿美元。

500亿美元是什么概念？对多数人来说，不管5亿、50亿，还是500亿，这都是一个天文数字。如果换算成大家熟悉的公司的市值来看，它相当于2/5个小米，4.5个B站。我还特意查了老东家搜狐的最新市值，结果有些感慨——这个数字相当于110个搜狐。

那这个值到底是怎么估出来的呢？有不少人说从这个估值就能看出来AI里面的泡沫有多大。但你想想看，投资人的钱也不是大风刮来的，哪怕真是大风刮来的，几十亿美金也需要耗费大量精力打理。那么，这些精明的投资人到底看重什么？

先说说这家公司到底在做什么。Thinking Machines Lab在2025年年初才成立，创始人兼CEO就是穆拉蒂，她在2024年9月从OpenAI离职，当时的身份是OpenAI的CTO。

但她不是独自创业，而是集结了一群顶尖人才。这个团队的核心阵容，用“AI界的复仇者联盟”来形容一点也不夸张。

联合创始人里有OpenAI前研究与安全副总裁翁丽莲（Lilian Weng），这位华人女科学家在AI圈影响力不容小觑。她从2017年开始撰写技术博客，被AI/ML社区认为是“必读资源”，LinkedIn上有2.6万粉丝，发表的24篇论文被引用超过2000次。她在OpenAI负责AI安全、机器人和应用研究，是这个领域的顶尖专家。在网络上有一张广为流传的经典Agent架构图，就出自她手。

最重量级的是首席科学家约翰·舒尔曼（John Schulman）。他是OpenAI联合创始人之一，ChatGPT的“架构师”，曾领导了创建ChatGPT的强化学习团队。虽然在名气上，他没有伊利亚·萨茨凯弗（Ilya Sutskever）或山姆·奥尔特曼（Sam Altman）出名，但在技术从实验室走向产品落地的过程中，他发挥了关键作用。2024年8月，他离开OpenAI加入竞争对手Anthropic，结果只待了5个月，在2025年2月就转投穆拉蒂的新公司。这操作就像詹姆斯刚加入湖人又跑去勇士，你说这得有多大吸引力？

这还不算完。到2025年10月，这家公司的团队已扩充至50人左右，成员几乎都来自OpenAI、Meta、Google DeepMind、Anthropic这些顶级AI实验室。11月19日，“PyTorch之父”苏米特·钦塔拉（Soumith Chintala）宣布加入这家公司，而他2日前刚从Meta离开，这又是一记重磅炸弹。要知道，PyTorch是现代AI开发最重要的基础框架之一，他本人在程序员群体中也是一位顶级大神。

你看，OpenAI联合创始人、ChatGPT架构师、PyTorch之父、AI安全领域顶尖专家，这样的阵容在AI圈，确实配得上“复仇者联盟”的称号。

但从产品来看，这家神秘的初创公司目前只推出了一个名为Tinker的工具。它本质上就是一个API接口，能让开发者对开源模型进行微调。需要注意的是，它不支持从零开始训练模型，而是帮助开发者在现有开源模型基础上做定制化。这个产品方向其实挺务实的，穆拉蒂没有走OpenAI“大而全”的通用模型路线，而是聚焦企业定制和行业落地。用她自己的话来说，就是要让AI系统“更广泛被理解、可定制，并推动下一代能力”。

那么问题来了，穆拉蒂到底凭什么撑起500亿估值？

要回答这个问题，得从她的成长故事说起。1988年，穆拉蒂出生在阿尔巴尼亚的夫罗勒，当时她的祖国正处于社会动荡期。她从小就对数学和物理有浓厚兴趣，后来她也在采访中提到：“在一个不断变革、一切不确定的地方，我更倾向于科学中那些稳定的、可以深入研究的真理。”这段话让我印象很深，也正是因为在混乱中寻找确定性，这种思维方式成了她的核心优势。

更有意思的是，穆拉蒂曾说“无聊实际上是一种非常有力的动力”。因为当时的社会娱乐活动匮乏，她经常翻阅比自己大一岁半的姐姐的课本，做完姐姐的习题后还会找其他书籍拓展。老师们也很支持她，允许她在课堂上做“完全不同的问题集”，这让她得以超前学习。你看，这就是学霸的无聊生活。

16岁时，穆拉蒂获得奖学金前往加拿大留学，这是她人生的重要转折点。大学期间，她在达特茅斯学院修读机械工程与管理双学位，成为兼具技术和管理视野的复合型人才。

2013年，穆拉蒂加入特斯拉，担任Model X的高级产品经理，这段经历对她影响深远。Model X的车型你肯定见过，就是那款车门像老鹰翅膀一样向上开启的车型，在大街上看外观非常拉风。但这个要真的做出来，其实是一套复杂的软硬结合的系统工程。她需要协调空气动力学、结构工程、电池管理系统、自动驾驶软件等多个领域的工作。

而且当时特斯拉正处于马斯克所说的“生产地狱”时期，就是生产线自动化出现严重问题，无法按时交货，马斯克甚至睡在工厂地板上监工。后来穆拉蒂回忆这段经历时，总结说：“在特斯拉，无法量产的创新毫无价值。”

这句话很重要。它解释了为什么穆拉蒂后来在OpenAI能做出ChatGPT这种现象级产品——她不是只会做演示Demo的研究员，而是懂得如何把技术转化为真正能用的产品。

2018年，穆拉蒂加入OpenAI，担任应用AI和合作伙伴关系副总裁。注意这个职位，是“应用导向”的，不是纯研究的。这个正好是她的优势所在：既懂技术，又懂产品，还懂商业合作。2022年5月，她晋升为CTO，随后两年迎来职业高光时刻。

先是DALL-E，这个文本生成图像模型当时震惊了世界，但穆拉蒂没有选择立即全面开放，而是采取极其谨慎的“分阶段发布”策略。这样做有两个好处：一是控制了算力成本，二是为OpenAI赢得了宝贵的时间来测试安全边界。

然后是ChatGPT。2022年11月，ChatGPT以“低调的研究预览”形式发布。注意，是“研究预览”，不是“正式产品”，这听起来很谦虚。结果呢？ChatGPT就此拉开了这一轮全球AI浪潮的序幕。

有分析认为，单是“OpenAI前CTO”这个标签，就为穆拉蒂带来100亿美元的估值加成，我觉得这种说法并不夸张。

说到这里，你可能会好奇，AI行业的顶尖人才到底值多少钱？

我之前在广播站第536期提到过，Meta为招揽顶级AI人才，开出的年薪包高达1亿美元，而这在以前是只有顶级球星才能享受的待遇。

为什么会出现这种情况？因为AI领域的进展本质是非线性的，也就是一个人或者一个小团队，可能一夜之间，凭借一项成果就能震惊全球。这种贡献不是简单的加法，而是能撬动行业的乘法。OpenAI联合创始人伊利亚·萨茨凯弗（Ilya Sutskever）说过一句话，我觉得特别精准。他在描述自己创业动机时曾说：“确定了一座不同的山去攀登。”

还有一个更经典的案例，Transformer架构的“星散”更能说明问题。

2017年，谷歌八位研究员发表了那篇著名的论文《Attention Is All You Need》，提出的Transformer架构后来成为AI大模型时代的技术基础。但这八位作者后来全部离开谷歌。八个人，催生了至少六家独角兽公司——这就是个人价值超越组织价值的极致体现。

回到穆拉蒂的500亿美元估值，相信现在你能理解投资人的逻辑了。他们看重的不是Thinking Machines Lab这家公司，而是穆拉蒂这个人，以及她能聚集起来的这支“复仇者联盟”。

在AI这个行业，已经形成了一种“超级巨星经济”。也就是顶尖人才的价值，不是用年薪来衡量的，而是用他们能创造的公司估值来衡量的。

说了这么多，可能有人会说：这些都离我太远了，我又不是AI科学家，这对我有什么意义？

说实话，Thinking Machines Lab这家创业公司500亿美元的估值是不是泡沫？也许是，也许不是，这和我们普通人没啥关系。

但这个故事本身的意义挺大的。穆拉蒂的经历告诉我们，在AI时代，个人能力的价值正在被无限放大。不是每个人都能成为穆拉蒂，但这个核心逻辑对所有人都适用：那就是找到自己的“山”，而不是跟着别人爬同一座山。

以我自己为例，你正在听的快刀广播站，到现在已经更新到681期，累计字数至少180多万字了。那作为产品经理来说，我在国内肯定排不上号，但要是比写字最多的产品经理，我应该能名列前茅，这就是属于我自己的“山”。

穆拉蒂的核心竞争力，不是她比别人更懂技术，而是她有独特的复合型背景——机械工程专业基础、丰富的产品管理经验，再加上AI应用落地能力。这种组合在AI圈非常稀缺，所以才值钱。

那我再举几个例子，如果你是设计师，可以学习用AI制作概念初稿，把节省下来的时间用在更需要创意的环节；如果你是运营，可以借助AI分析数据，精准定位用户真正关心的点；如果你是老师，可以用AI生成个性化教学设计、课件和练习题，然后把精力花在更需要人的地方——比如理解学生的困惑、给予情感支持。

你看，对咱们的同学来说，每个人都可以去试着找到并攀登属于自己的“山”。

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最后，再说一件咱们AI学习圈的事。今天刘佳欢老师（阿真老师）的AI设计IP及衍生品的系列课程，更新了第二讲《如何用即梦高效设计个人IP形象与专业写真？》。

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好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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