Ландшафт штучного інтелекту змінюється не тільки завдяки коду та обчислювальним потужностям, а й внаслідок запеклої боротьби за людський інтелект. У міру дорослішання індустрії розгорнулося неабияке протистояння за кадри між такими гігантами, як Meta, і висхідними зірками на зразок Thinking Machines Lab (TML).
Незважаючи на те, що Meta успішно переманила сімох засновників TML, стартап завдає удару у відповідь, агресивно наймаючи провідних дослідників з Meta.
Стратегічний зсув: інфраструктура та таланти
Thinking Machines Lab більше не є просто дрібним гравцем в екосистемі ІІ. Стартап стрімко нарощує свої операційні можливості за рахунок масштабних інвестицій в інфраструктуру:
- Хмарні потужності: Нещодавно TML уклала багатомільярдну угоду з Google Cloud, що забезпечило компанії ранній доступ до передових чіпів Nvidia GB300.
- Статус першого ешелону: Завдяки партнерству з Google та Nvidia, TML поставила свої обчислювальні потужності в один ряд із такими лідерами індустрії, як Anthropic та Meta.
- Швидке масштабування: Чисельність співробітників компанії досягла приблизно 140 осіб, що стало можливим завдяки притоку різноманітних фахівців із різних технологічних сфер.
Зв’язок з Meta: двосторонній відтік талантів
Відносини між Meta та TML перетворилися на цикл взаємного переманювання. У той час, як Meta систематично наймає засновників TML, сам TML використовує Meta як основне джерело висококласних дослідницьких кадрів.
Ядро керівництва TML
Технічний фундамент стартапу становлять ветерани, які допомагали створювати основи сучасного ІІ:
– Суміт Чинтала (CTO): 11-річний ветеран Meta та співзасновник PyTorch — фреймворку, на якому базується велика частина світових досліджень в галузі ІІ.
– Петро Долар: Колишній директор з досліджень у Meta та співавтор впливової моделі Segment Anything.
– Ключові дослідники: До числа тих, хто нещодавно приєднався, входять Вейяо Ван (мультимодальне сприйняття), Андреа Мадотто (мультимодальні мовні моделі) та Джеймс Сунь (навчання LLM).
Різноманітність фахівців
Крім кадрів з Meta, TML успішно приваблює фахівців з багатьох престижних організацій:
– Вихідці з OpenAI та Anthropic: Такі дослідники, як Лілянг Рен (Microsoft/OpenAI) та Мухаммад Мааз (Anthropic).
– Спеціалізований техсектор: Таланти з Waymo, Apple та стартапу з розробки програмного коду Cognition.
Економічний розрахунок: чому дослідники йдуть
Для провідних ІІ-дослідників рішення залишити технологічного гіганта продиктовано складним рівнянням: співвідношенням винагороди та потенційної вигоди.
Meta відома своїми семизначними компенсаційними пакетами без зайвих умов. Однак TML пропонує те, чого не може дати Meta: експоненційне зростання вартості акцій.
При поточній оцінці в 12 мільярдів доларів TML працює в масштабах, які раніше не зустрічалися для компанії, що випустила лише один продукт. Хоча ця оцінка висока, вона все ще значно нижча від пікових значень OpenAI або Anthropic, що дає дослідникам шанс отримати колосальний фінансовий прибуток, якщо стартап продовжить свій шлях.
Висновок
Міграція талантів між Meta та Thinking Machines Lab підкреслює загальну тенденцію в ІІ-індустрії: у міру того, як обчислювальні потужності стають доступнішими завдяки масштабним хмарним угодам, вирішальна конкурентна перевага повертається до самих дослідників, здатних ефективно використовувати ці потужності.
Резюме: Використовуючи масштабні угоди з інфраструктури та можливість отримання надприбутку через частки в компанії, Thinking Machines Lab кидає виклик домінуванню Meta, створюючи безперервний цикл обміну талантами між двома компаніями.
