前 OpenAI CTO 新创企业估值百亿美元，计划开发定制化 AI 助企业增收。

OpenAI 前首席技术官 Mira Murati 创立的 AI 初创企业 Thinking Machines Lab（TML）正以惊人的速度崭露头角，其目标直指通过定制化 AI 模型助力企业实现收入增长。

据媒体报道，这家成立不到五个月的公司已完成 20 亿美元融资，估值达到 100 亿美元。

强化学习驱动的定制化 AI 策略

TML 的商业模式聚焦于通过强化学习技术开发定制化 AI 模型。

据与 Murati 交流的人士透露，该公司将 AI 模型与企业追踪的具体 KPI 挂钩，旨在帮助客户直接提升营收或利润。这种针对性策略被投资者称为 "RL for businesses"，意在为企业提供更精准的解决方案。

这种定制化方法可能让 TML 在特定行业领域具备竞争优势，如客户支持、投资银行或零售等，以满足细分市场需求，客户或将为此支付溢价。

此外，TML 计划通过结合开源模型的特定层级，缩短开发周期。

据 Murati 对投资者的介绍，这种类似 " 模型合并（model merging）" 的技术可将多个模型的优势整合，无需额外训练即可快速推出产品。

这一策略旨在帮助 TML 更快进入市场，与现有闭源模型竞争，尽管开源模型性能稍逊，但如 DeepSeek 等近期案例显示，其能力已接近闭源模型。

人才荟萃引发收购关注

TML 的技术实力是其吸引投资者和潜在收购方的重要原因。

报道称，TML 组建了一支由 20 多名顶尖研究人员和工程师组成的团队，均来自 OpenAI 和 Anthropic 等领先 AI 公司。团队还包括 OpenAI 联合创始人 John Schulman 以及前 OpenAI 研究员 Barret Zoph 和 Luke Metz。

这支技术团队的实力使 TML 成为大型科技公司的潜在收购目标。

据知情人士向媒体透露，Meta 首席执行官扎克伯格近几个月来曾与 Murati 讨论投资或收购可能性，但谈判并未取得实质进展。

此外，谷歌云正为 TML 提供英伟达驱动的服务器租赁服务，这可能促使谷歌进一步投资，以期 TML 未来增加服务器租赁支出。

这种潜在模式可能类似于十多年前的 DeepMind，当时后者在伦敦招募了数十名机器学习专家后，并于 2013 年被谷歌以超过 5 亿美元收购。

定制化与规模化的两难

尽管 TML 的定制化策略独具吸引力，但其面临的竞争和挑战同样显著。

目前，市场上已有其他 AI 初创企业（如 Scale AI 和 Turing）涉足定制化 AI 咨询服务，试图为特定行业或企业开发专属模型。并且，咨询服务的规模化难度较大，利润率和增长速度可能受限。

为此，TML 也在探索开发其他 AI 应用或软件，以提供更高的利润空间。

据一位与 TML 员工交流的人士透露，公司还计划推出面向消费者的产品，但具体形式尚未明确，甚至一度考虑开发与 OpenAI 的 ChatGPT 竞争的聊天机器人。