Thinking Machines Lab：前 OpenAI CTO 带着整支原班人马，用「人才密度」融到 ¥134.4亿种子轮

产品是什么

Thinking Machines Lab（TML）是一家人形密度极高的 AI 研究实验室，2025 年 2 月由 Mira Murati 创立——她此前是 OpenAI 的首席技术官（CTO），也是 AI 圈最知名的女性技术领袖之一。

公司的「人」比「产品」更早出名：约 30 人里，接近 2/3 来自 OpenAI。首席科学家 John Schulman（OpenAI 创始研究员之一）、CTO Barret Zoph（前 OpenAI 研究副总裁）都是 OpenAI 的核心人物。

2025 年 10 月，TML 推出首款产品 Tinker——一个给企业用的前沿模型定制微调平台，支持在 Llama、Qwen 等开源权重模型上做自动化、个性化的微调，让企业用自己的数据把通用模型调成「专属模型」。

怎么赚的钱

目前一分钱营收都没有（pre-revenue）。

但它在还没赚钱的时候，就先融到了 AI 史上最大规模的种子轮之一：2025 年 7 月，a16z 领投 ¥134.4亿种子轮，估值 ¥806.4亿，投资方名单豪华到离谱——Nvidia、AMD、Cisco、Accel、ServiceNow、Jane Street 全在里面。

它的商业模式还没跑通，钱来自「资本为人和方向付费」：市场赌的是这套 OpenAI 原班人马能做出比通用 chatbot 更有壁垒的东西。

流量从哪来

TML 几乎没做过任何市场投放，它的「流量」全部来自声誉传导：

1. 创始人光环：Murati 是 OpenAI 时代的门面人物，离职创业自带全球媒体头条。
2. 阵容背书：Schulman、Zoph 等 OpenAI 核心接连加盟，等于用人才密度替公司背书。
3. 顶级机构站台：a16z 领投 + Nvidia/AMD 入局，这种阵容本身就是最强的 PR。

站长是谁

Mira Murati 是绝对核心。她在 OpenAI 从研究、产品一路做到 CTO，参与了 GPT-4、DALL·E、ChatGPT 等关键产品的研发与发布，是少数既懂研究又懂产品化的技术领袖。

联创 John Schulman 是 OpenAI 的创始研究员之一，PPO 等强化学习算法的关键贡献者；CTO Barret Zoph 曾是 OpenAI 研究副总裁。三人加上一批 OpenAI 老兵，构成了 TML「整建制」的班底。

这个案例能学到什么

第一，人才密度本身就是产品。TML 没产品、没收入，估值却能到 120 亿，靠的就是「约 2/3 来自 OpenAI」这一条。对于研究型、技术密集型公司，挖对人比融到钱更重要。

第二，用顶级机构的超额认购替你背书。在没人信你产品的时候，拿下一笔史无前例的种子轮，这本身就是最强的营销——媒体会替你免费传播。

第三，避开通用 chatbot 红海，卡位高壁垒缝隙。Tinker 做的是「企业定制微调」，客单价高、需要真技术、别人短期抄不来，比再做第二个通用助手聪明得多。

第四，研究型公司也能产品化。TML 没有停在发论文，而是把前沿模型的微调能力封装成 Tinker 这种企业能直接用的东西，把「研究资产」变成「商业资产」。

第五，pre-revenue 也能高估值，但只对「特殊的少数」成立。资本为人、为方向付费的前提，是你得是 Murati 这个级别的人。普通创业者别误会这条——它不可复制，只能学习其逻辑。

来源与数据

• 站点：https://www.thinkingmachines.ai
• 种子轮 ¥134.4亿、a16z 领投、估值 ¥806.4亿（2025 年 7 月）：公开报道（TechCrunch 等）与官方披露
• 团队约 30 人、约 2/3 来自 OpenAI、Schulman/Zoph 加盟：公开报道与官方团队页
• 首款产品 Tinker 2025 年 10 月发布、支持 Llama/Qwen 微调：官方发布
• 营收状态：公司未披露收入，公开口径为 pre-revenue

一句话总结

前 OpenAI CTO 带着一整支 OpenAI 原班人马创业，靠「人」融到 ¥134.4亿种子轮、120 亿估值，产品还没赚钱就先卡位企业模型微调——证明在 AI 圈，顶级人才密度本身就是最硬的壁垒。