OpenAI的裂变之路
“OpenAI前员工”的名头,在市场上到底有多值钱?
当地时间2月25日,据Business Insider报道称,OpenAI前首席技术官Mira Murati 刚刚官宣的新公司Thinking Machines Lab,正在以90亿美元估值启动10亿美元融资。
目前,Thinking Machines Lab尚未透露任何产品、技术的时间表或具体细节,这家公司的公开的信息只有超过20人的OpenAI前员工团队,以及他们的愿景:构建“每个人都能获得知识和工具,让AI为人们的独特需求和目标服务”的未来。
Mira Murati和Thinking Machines Lab
OpenAI系创业者的资本号召力已形成“滚雪球效应”。在Murati之前,OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever创立的SSI就已经仅凭OpenAI基因和一个理念和就拿到了300亿美元估值。
自2018年马斯克退出OpenAI以来,前OpenAI员工创办了超过30家新公司,总融资额超过90亿美元。这些公司形成了覆盖AI安全(Anthropic)、基础设施(xAI)、垂直应用(Perplexity)的完整生态链。
这让人不禁想起2002年PayPal被eBay收购后,马斯克、彼得·蒂尔等创始人出走,形成的那波硅谷创业浪潮——"PayPal帮",在这波浪潮中崛起了特斯拉、LinkedIn、YouTube等传奇公司。OpenAI的出走员工们也在形成他们的“OpenAI帮”。
只不过“OpenAI帮”的剧本更为激进:“PayPal帮”用10年缔造了2家千亿企业,而“OpenAI帮”在ChatGPT推出之后,仅用两年就催生了5家百亿估值的公司,其中Anthropic估值615亿美元,Ilya Sutskever的SSI估值300亿美元,马斯克的xAI估值240亿美元,未来三年内“OpenAI帮”中很可能会诞生千亿美元独角兽。
“OpenAI帮”掀起的新一轮硅谷"人才裂变",影响整个硅谷,甚至重塑全球AI的权力版图。
OpenA的11位联合创始人中目前仅Sam Altman和语言与代码生成团队负责人Wojciech Zaremba仍在职。
2024年是OpenAI的离职高峰。这一年中,Ilya Sutskever(2024年5月离职)、John Schulman(2024年8月离职)等相继离职。OpenAI安全团队从30人缩减至16人,减员47%;高管中首席技术官Mira Murati、首席研究官Bob McGrew等关键人物先后离职;技术团队中,GPT系列首席设计师Alec Radford、Sora负责人Tim Brooks(加入谷歌)等核心技术人才出走;深度学习专家Ian Goodfellow加入谷歌, Andrej Karpathy则二度离开后创办教育公司。
“聚是一团火,散是满天星”。
2018年前入职OpenAI的核心技术骨干中,超过45%都选择了另立门户,这些新的“门户“也将OpenAI的技术基因库拆解重组成了三大战略集团。
首先是延续OpenAI基因的“嫡系部队”,他们可以说是一群OpenAI 2.0的野心家。
Mira Murati的Thinking Machines Lab几乎完整移植了OpenAI的研发架构:约翰·舒尔曼(John Schulman)负责强化学习框架,Lilian Weng主导AI安全系统,甚至GPT-4的神经架构图被直接用作新项目的技术蓝图。
他们的“开放科学宣言“直指OpenAI近年来的封闭化趋势,计划通过技术博客、论文和代码的持续公开,打造”更透明的AGI研发路径“。这也在AI业界引发了一些连锁反应:谷歌DeepMind的3名顶尖研究员带着Transformer-XL架构跳槽加入。
而Ilya Sutskever的Safe Superintelligence Inc.(SSI)则选择了另一条道路。Sutskever与另两位研究人员Daniel Gross和Daniel Levy共同创立公司,他们放弃所有短期商业化目标,专注于构建”不可逆的安全超级智能“——这个近乎哲学命题的技术框架,公司刚刚成立,a16z、红杉资本等机构就决定投资10亿美元为Sutskever的理想”买单“。
Ilya Sutskever和SSI
另一个派系则是ChatGPT之前就已经离开的“颠覆者“。
Dario Amodei创立的Anthropic,已从“OpenAI反对派“进化为最危险的竞争者。其Claude 3系列模型在多项测试中与GPT-4不分伯仲。此外,Anthropic还与亚马逊AWS建立了排他性合作,这意味着Anthropic正在算力方面逐步侵蚀OpenAI的根基。Anthropic与AWS联合开发的芯片技术,则有可能进一步削弱OpenAI在英伟达GPU采购中的议价能力。
这一派中另一位代表人物是马斯克,虽然马斯克在2018年就已经离开了OpenAI,但其创办的xAI的创始成员中也有一些曾就职于OpenAI,其中包括Igor Babuschkin和后来重返OpenAI的Kyle Kosic。由于有马斯克的强大资源助力,xAI在人才、数据、算力等多个方面都对OpenAI形成了威胁。通过整合马斯克旗下X平台的实时社交数据流,xAI的Grok-3能即时抓取X平台的热点事件生成答案,而ChatGPT的训练数据截止至2023年,时效性差距显著,这种数据闭环是OpenAI依赖微软生态难以复制的。
不过,马斯克对xAI的定位并不是OpenAI的颠覆者,而是要找回“OpenAI“的初心。xAI坚持“最大限度开源”策略,例如Grok-1模型以Apache 2.0协议开源,吸引全球开发者参与生态建设。这与OpenAI近年来的闭源倾向(如GPT-4仅提供API服务)形成鲜明对比。
第三派则是一些重构产业逻辑的“破局者”。
OpenAI前研究科学家Aravind Srinivas创办的Perplexity,是最先用AI大模型改造搜索引擎的公司之一。Perplexity通过AI直接生成答案取代了搜索页面的链接列表,如今每天搜索量超过2000万次,融资规模也超过了5亿美元(估值90亿美元)。
Adept创始人是OpenAI的前工程副总裁David Luan,他参与了语言、超级计算、强化学习的技术研究,以及GPT-2、GPT-3、CLIP 和 DALL-E项目的安全和政策制定。Adept专注开发AI Agent,目标是通过大模型结合工具调用能力,帮助用户自动化完成复杂任务(如生成合规报告、设计图纸等)。其开发的ACT-1模型能直接操作办公软件、Photoshop等。目前这家公司的核心创始团队,包括David Luan已经转投了亚马逊的AGI团队。
Covariant是一家具身智能创业公司,估值10亿美元。其创始团队均来自OpenAI解散的机器人团队,技术基因源于GPT模型研发经验. 专注开发机器人基础模型,目标是通过多模态AI实现机器人自主操作,尤其聚焦仓储物流自动化。不过,目前Covariant的核心创始团队中的三位“OpenAI帮“成员Pieter Abbeel、Peter Chen和Rocky Duan,均已加入亚马逊。
部分“OpenAI帮“创业公司
资料来源:公开资料,整理:旗舰
AI技术从"工具属性"向"生产力要素"的跃迁,催生了三类产业机遇:替代型场景(如颠覆传统搜索引擎)、增量型场景(如制造业智能化改造)、重构型场景(如生命科学底层突破)。这些场景的共同特征是:具备数据飞轮构建潜力(用户交互数据反哺模型)、与物理世界深度交互(机器人动作数据/生物实验数据)、以及伦理监管的灰度空间。
而OpenAI的技术外溢,正在给这种产业变革提供底层动力。其早期开源策略(如GPT-2部分开源)形成了技术扩散的"蒲公英效应",但当技术突破进入深水区后,闭源商业化成为必然选择。
这种矛盾催生了两个现象:一方面,离职人才将Transformer架构、强化学习等技术迁移到垂直场景(如制造业、生物科技),通过场景数据构建壁垒;另一方面,巨头通过人才并购实现技术卡位,形成"技术收割"闭环。
“OpenAI帮”在高歌猛进,老东家OpenAI却“举步维艰”。
在技术和产品方面,GPT-5发布日期屡次推迟,主流的ChatGPT产品则被市场普遍认为创新速度跟不上行业发展。
在市场方面,后来者DeepSeek已经开始逐步赶超OpenAI,其模型性能接近ChatGPT但训练成本仅为GPT-4的5%,这种低成本复现路径正在瓦解OpenAI的技术壁垒。
不过,“OpenAI帮”的迅速壮大,很大一部分原因在于OpenAI公司的内部矛盾。
目前OpenAI的核心研究团队可以说已经分崩离析,11位联合创始人仅剩Sam Altman与Wojciech Zaremba在职,45%的核心研究员已经外流。
Wojciech Zaremba
联合创始人Ilya Sutskever离职创立SSI公司,首席科学家Andrej Karpathy公开分享Transformer优化经验,Sora视频生成项目负责人Tim Brooks转投谷歌DeepMind。在技术团队中,超过半数GPT早期版本作者已离职,其中的多数都已经加入到OpenAI竞争对手的行列中。
与此同时,据跟踪招聘信息的Lightcast汇编的数据,OpenAI 自己的招聘重点似乎也变了。2021年,该公司 23% 的招聘信息是一般研究职位。2024 年,一般研究仅占其招聘信息的 4.4%,这也从侧面反应了科研人才在OpenAI中的地位正在发生变化。
商业化转型带来的组织文化冲突愈发明显,员工规模三年扩张225%的同时,早期黑客精神逐渐被KPI体系取代,有研究人员直言"被迫从探索性研究转向产品迭代"。
这种战略摇摆导致OpenAI陷入双重困境:既需要持续产出突破性技术维持估值,又不得不面对前员工利用其方法论快速复刻成果的竞争压力。
AI产业的胜负手不在实验室的参数突破,而在于谁能将技术基因注入产业毛细血管——在搜索引擎的答案流、机械臂的运动轨迹、生物细胞的分子动力学中,重构商业世界的底层逻辑。
“OpenAI帮”、“PayPal帮”的迅速崛起,在很大程度上是托了加州法律的“福”。
加州自1872年立法禁止竞业协议以来,其独特的法律环境成为硅谷创新的催化剂。根据《加州商业与职业法典》第16600条,任何限制职业自由的条款均属无效,这一制度设计直接推动了技术人才的自由流动。
硅谷程序员平均任职周期仅3-5年,远低于其他科技中心,这种高频流动形成了"知识溢出"效应——以仙童半导体为例,其离职员工创立了英特尔、AMD等12家半导体巨头,奠定了硅谷的产业基础。
禁止竞业协议的法律,看似对创新公司保护不够,实则却更加促进了创新。技术人员的流动,加速了科技的扩散,降低了创新的门槛。
2024年美国联邦贸易委员会(FTC)预计,2024年4月全面禁止竞业协议后,美国的创新活力将进一步释放,政策实施首年或将新增企业8500家,专利数量激增17000-29000项,新增专利3000-5000项,未来10年中,每年专利增速为11-19%。
资本也是OpenAI帮崛起的重要推手。
硅谷风险投资规模占全美30%以上,红杉资本、凯鹏华盈等机构构建了从种子轮到IPO的完整融资链条,这种资本密集型模式催生了双重效应。
首先资本是驱动创新的引擎,天使投资人提供的不只是资金,还包括行业资源整合。优步创立时的种子资金只有两位创始人的20万美元,仅有3辆注册出租车。在接受了125万美元的天使投资后,开始了快速融资,到2015年估值已达400亿美元。
风险资本对科技产业的长期关注,也促进了科技产业升级。红杉资本1978年注资苹果、1984年代投资甲骨文,奠定其在半导体和计算机领域的影响力;2020年则开始深度布局人工智能,参与OpenAI等前沿项目。国际资本(如微软)对AI的百亿美元级投入,都促使生成式AI技术商业化周期从数年缩短至数月级。
资本还为创新公司提供了更高的容错能力。加速器筛选失败项目的速度与成功项目同等重要,据初创企业分析机构startuptalky统计全球范围内的初创企业失败率为90%,硅谷的初创的失败率为83%,虽然初创企业不容易成功,但在风险资本的投资网格中,失败经验可以快速转化为新项目的养分。
图片来源:startuptalky.com
不过,资本也在一定程度上改变了这些创新公司的发展路径。
头部AI项目未发布产品即获超十亿美元估值,这变相导致了其他中小创新团队资源获取难度成倍增加。这种结构性失衡在区域分布中更为凸显,数据库管理公司Dealroom的调研结果显示,美国湾区单季度获得的风险投资(247亿美元)相当于全球第2-5名风投中心(伦敦、北京、班加罗尔、柏林)的总和。与此同时,印度等新兴市场虽然实现133%的融资增长,但97%的资金流向估值超10亿美元的"独角兽"企业。
此外,资本有很强的“路径依赖“,资本更喜欢可量化回报的领域,这也导致了很多新兴基础科学的创新在资金层面难以得到有力支撑。比如量子计算领域,国内量子计算创业公司本源量子的创始人郭国平,在创业初期就曾因为资金不足,卖房创业。郭国平第一次拉融资实在2015年,当年科技部公布的数据显示,我国在科研方面的总投入不足GDP的2.2%,其中基础研究经费在研发投入里只占4.7%。
不光是缺乏支持,大资本也在通过“金钱“的诱惑,来锁定顶尖人才,这使得初创企业CTO级岗位薪酬基本锁定在七位数(美国公司则为美元,中国公司则为人民币),形成"巨头垄断人才-资本追逐巨头"的循环。
不过,这些“OpenAI帮”的估值大幅前置也存在着一定的风险。
Mira Murati和Ilya Sutskever的两家公司,都是在仅有一个理念的情况下,就拿到了数十亿美元融资。这都来自于他们对OpenAI顶尖团队技术能力的信任溢价,但这种信任也存在风险——AI技术能否长期处于指数增长阶段,其次是垂直场景数据能形成垄断性壁垒。当这两个风险遭遇现实挑战(如多模态模型突破放缓、行业数据获取成本激增),资本过热可能引发行业洗牌。
参考来源:
1.Meet the OpenAI mafia: These 23 former employees left the AI juggernaut and founded startups that have collectively raised billions(Business Insider)
2.Mira Murati's new AI startup is set to be valued at $9 billion, sources say(Business Insider)
3.From Wall Street to Silicon Valley, AI specialists are a hot commodity(Business Insider)
4.The OpenAI Mafia Just Got Bigger(analytics indiamag)
5.Noncompete Rule(FTC)
6.Startup Failure Rate Statistics and Facts
7.OpenAI又一高管离职!深扒98名前员工去向,探秘万亿估值AI巨无霸乱局(智东西)