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一、AI融资新纪录：Thinking Machines豪取20亿美元

AI领域再掀融资风暴！OpenAI前CTO Mira Murati创办的Thinking Machines完成20亿美元种子轮融资，不仅刷新行业纪录，更以断档优势领先——此前最大种子轮仅为4.5亿美元（Yuga Labs）。

关键数据：

• 融资规模：20亿美元（估值100亿美元），远超AI行业历史种子轮均值（2-4.5亿美元）；
• 投资方：Andreessen Horowitz领投，Accel、Conviction Partners跟投；
• 融资目标：最初传闻10亿美元，数月内翻倍至20亿，显示资本对团队的极度追捧。

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二、巨头争夺战：苹果Meta抢投遭拒，扎克伯格挖人失败

1. 苹果与Meta的"失败攻势"

• 苹果：曾尝试投资或收购，但谈判未深入便搁置；
• Meta：扎克伯格双管齐下——
  • 收购：被Mira Murati直接拒绝；
  • 挖人：瞄准核心团队，但John Schulman（OpenAI前强化学习负责人、现Thinking Machines CTO）等关键人物均拒绝跳槽。

2. 扎克伯格的"AI人才争夺战"败绩

• Sora作者Bill Peebles：挖角未果；
• Perplexity：收购谈判破裂；
• 最终选择：天价收购Scale AI（数据标注巨头）。

行业观察：

"Meta的连续失利反映顶级AI人才对独立创业平台的偏好，以及Mira Murati在AI社区的号召力。"——硅谷风投分析师

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三、团队豪华阵容：超三分之二成员来自OpenAI

Thinking Machines的核心竞争力在于其"OpenAI嫡系军团"：

• 联合创始人/CTO：John Schulman（OpenAI前强化学习团队负责人）；
• 安全负责人：翁荔（北大校友，OpenAI前安全团队负责人）；
• 研究副总裁：Barret Zoph（OpenAI前研究副总裁）；
• 顾问团队：GPT-1一作Alec Radford、OpenAI前研究主管Bob McGrew。

团队背景：

• 平均行业经验超5年，覆盖AI安全、多模态模型、强化学习等关键领域；
• 均来自全球顶级AI实验室，技术背书极强。

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四、融资背后的野心：颠覆现有AI范式

1. 技术路线：人机协作的多模态AI

• 目标：打破"一刀切"AI模式，开发高度定制化、支持人机协作的系统；
• 差异化：
  • 不追求完全自主AI代理，而是聚焦人类专家协同（如科学、编程领域）；
  • 开放科学倡导者：频繁发布论文、开源代码，推动行业透明化。

2. 商业化路径

• B端：为企业定制AI模型（如匹配企业KPI）；
• C端：计划推出消费级产品（投资者描述为"面向企业的强化学习"）。

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五、行业影响：资本与人才向顶级团队集中

1. 融资马太效应：头部团队（如Thinking Machines）吸金能力远超同行；
2. 人才争夺白热化：OpenAI系创业者成资本追逐焦点；
3. 技术路线分化：从"通用AI"转向垂直领域协作型AI。

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六、未来挑战

• 商业化验证：高估值需匹配实际产品落地能力；
• 监管风险：AI安全团队背景可能引发更严格审查；
• 竞争加剧：谷歌、微软等巨头或加速布局类似技术。

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结语
Thinking Machines的20亿美元种子轮不仅是融资纪录，更标志着AI行业进入"明星团队+资本加持"的加速赛道。在苹果、Meta等巨头围猎下，Mira Murati团队能否兑现技术承诺，将成为未来几年AI领域的关键看点。

数据来源：Crunchbase、Bloomberg、WSJ
延伸思考：

• 天使轮估值超10亿美元的AI公司会否成为新常态？
• 开放科学模式能否解决AI伦理争议？
• 中小AI创业公司如何应对头部团队的资源垄断？