智械实验室的赌注：实时、可定制的AI——20亿美元种子轮，1吉瓦英伟达算力，然后Inkling

Thinking Machines Lab是一家AI研究实验室，由前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂创立，构建多模态前沿模型，支持实时协作，并允许用户在其Tinker平台上进行微调。

前沿AI的下一次飞跃是实时交互和定制，而不只是规模——创纪录的种子轮加上1吉瓦英伟达算力可以买到这个未来。

20亿美元种子轮，由a16z领投，2025年7月完成，投后估值120亿美元——这是有史以来最大的种子轮——英伟达、AMD、Accel、ServiceNow、Cisco和Jane Street参投。

米拉·穆拉蒂在2024年底离开OpenAI，此前她效力六年，担任ChatGPT的首席技术官，于2025年2月与OpenAI联合创始人约翰·舒尔曼（首席科学家）和巴雷特·佐夫（首席技术官）共同创立了Thinking Machines Lab。29人的创始团队主要来自OpenAI、Character AI和谷歌DeepMind。实验室的启动宣言说，AI系统仍然难以让用户定制，因此实验室将构建多模态模型，能够“与人类协作”。

2025年7月，公司完成了由a16z领投的20亿美元种子轮，投后估值120亿美元——这是历史上最大的种子轮——英伟达、AMD、Accel、ServiceNow、Cisco和Jane Street参投，尽管当时还没有营收或产品。2025年10月，它发布了第一个产品Tinker API，用于微调模型。2026年3月，它与英伟达签署了多年期合作协议，从2027年开始部署至少1吉瓦的Vera Rubin系统，并获得英伟达的战略投资；2026年5月，它预览了第一个“交互模型”TML-Interaction-Small，以200毫秒的流式传输音频、视频和文本，而非轮流说话。在此期间，它失去了四位联合创始人：一位去了Meta，三位回到OpenAI。

2026年7月，它发布了Inkling，这是它的第一个开放权重模型——一个9750亿参数的多模态专家混合模型，采用Apache-2.0许可——明确不是最强模型，而是让客户在Tinker上微调的基础。赌注仍在验证中：已筹集超过20亿美元，估值超过120亿美元，获得1吉瓦英伟达供应协议，2025-2026年发布了首批产品。

人才是切入点：创始团队三分之二来自OpenAI，投资者在产品之前就押注于人——20亿美元的种子轮在产品问世前几个月就完成了。

理念是差异化：不是再做另一个聊天机器人，而是构建实时、可理解、可定制的模型——这是大实验室没有优化的方向。

算力成为护城河策略：锁定1吉瓦的Vera Rubin加上英伟达的战略投资，把一个种子阶段的实验室变成了资本基础设施的玩法。

风险体现在离职潮：大约18个月内四位联合创始人离开，提醒人们，人才密集的实验室最大的资产也正是流动性最强的资产。

创纪录的一轮融资能买到人才和算力，但只有产品匹配理念，赌注才能落地——而一个人才密集的实验室，当联合创始人离开时，恰恰会流失它最有价值的东西。

截至2026年9月，Thinking Machines Lab仍然是私营企业，已筹集超过20亿美元，估值超过120亿美元。自2025年底以来，它已发布两条产品线：Tinker微调API和开放权重模型Inkling（9750亿参数，Apache-2.0，45万亿训练token），定位为定制化的基础，而非前沿模型。2026年3月，它与英伟达签署了合作伙伴关系，从2027年开始部署至少1吉瓦的Vera Rubin系统，并获得了英伟达的投资。其最大的未解风险是人：四位联合创始人离开，一位去了Meta，三位回到OpenAI。