9月初，多家媒体报道称，由前OpenAI首席技术官Mira Murati创办的AI公司Thinking Machines Lab正在洽谈新一轮融资。根据The Information援引知情人士的消息，本轮融资规模在50亿至60亿美元之间，投前估值至少400亿美元。
现有投资方a16z向其他潜在投资者透露，预计英伟达将出资约一半，即约25亿美元。现有股东Accel正在洽谈领投本轮融资。截至目前，本轮融资尚未关闭，交易条款仍可能发生变化，Thinking Machines Lab、a16z与英伟达均未对此作出正式回应。
值得注意的是，400亿美元的估值较公司去年年末的目标有所下调。此前Thinking Machines Lab曾探讨以超过500亿美元估值融资40亿至50亿美元。即便调整后，400亿美元对于一家成立不足两年的公司而言，依然是一个极高的估值水平。
创始团队：OpenAI核心班底的集体出走
Thinking Machines Lab由Mira Murati于2025年2月创立。Murati自2016年加入OpenAI，历任高层职位并最终担任CTO，在她的领导下，团队打造了GPT-3、GPT-4、DALL-E和ChatGPT等一系列开创性技术。在此之前，她曾在特斯拉担任高级产品经理，负责Model S、Model X以及Autopilot自动辅助驾驶技术。
公司的创始团队堪称“OpenAI校友会”。首席科学家John Schulman是OpenAI联合创始人，开发了PPO和TRPO算法，曾与Ilya Sutskever共同领导超级对齐团队。CTO Barret Zoph曾任OpenAI研究副总裁，在ChatGPT后期训练中担任关键角色。前首席研究官Bob McGrew是GPT-3、GPT-4及o1等模型开发的关键人物。Alec Radford是GPT论文的第一作者，也是GPT-2、CLIP、DALL-E、Whisper等关键模型的共同作者。此外，翁荔（Lilian Weng）曾担任OpenAI AI安全系统负责人，Alexander Kirillov领导了OpenAI多模态研究团队，Jonathan Lachman曾任OpenAI特别项目负责人。
Thinking Machines Lab由Mira Murati创立
技术路线：开放权重+微调平台
Thinking Machines Lab在2026年7月发布了首个自研模型Inkling，采用开放权重模式。Inkling是一款多模态混合专家（MoE）模型，总参数9750亿，每次激活约410亿参数，上下文窗口最高支持100万tokens，预训练使用了45万亿tokens的文本、图像、音频与视频数据。在AIME 2026数学竞赛中，Inkling取得了97.1%的成绩。
一个值得注意的细节是，Inkling的基础模型架构借鉴了中国DeepSeek-V3的MoE设计，后训练阶段则使用了月之暗面Kimi K2.5生成的数据进行优化。
与模型发布同步推出的，是公司的首款产品Tinker——一个用于微调语言模型的灵活API。Tinker的商业模式以按使用量计费的微调服务为核心，测试用户最低承诺费用为1万美元，对Qwen3-8B的训练收费为每百万tokens 0.40美元。据TFN报道，公司年化收入目前已超过1亿美元。
英伟达的战略棋局：补齐开源模型层
英伟达对Thinking Machines Lab的投资并非孤立事件。此前英伟达已斥资129亿美元收购开源模型平台Hugging Face，并对开源权重模型企业Reflection与Poolside进行了大额投资，还同意向Poolside支付60亿美元获取其技术。
英伟达正大力扶持美国本土开源AI项目，以此制衡Anthropic、OpenAI这类闭源大模型厂商。后两者同样高度依赖英伟达硬件，但也在加紧自研替代芯片。此外，英伟达计划与Thinking Machines Lab达成一项长期、吉瓦算力级的战略合作伙伴关系，帮助这家初创企业获得紧俏的AI服务器芯片。
Murati的特殊控制权
一个可能劝退部分投资者的细节是公司治理结构。在上一轮融资条款中，Murati获得了特殊投票权：她一人的董事会投票权重等于其他全部董事票数之和再加一票。这一条款保证，在重大事项上，无论其余董事如何反对，Murati都能掌控董事会投票结果，包括是否接受收购邀约、高管解雇、高管薪酬审批等关键决策。
（ 素材来自：Thinking Machines Lab 智算芯能前沿网综合）
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