4月14日消息,AI研究公司Workshop Labs宣布正式加入Thinking Machines Lab(ThinkyMachines)。据Workshop Labs官方博客公告,此次整合基于双方在"AI应增强人类而非取代人类"这一核心使命上的高度一致。Workshop Labs由Luke Drago和Rudolf Laine创立,其创办起源于二人合著的"The Intelligence Curse"系列文章;Thinking Machines Lab由前OpenAI CTO Mira Murati于2025年2月创立,首席科学家为OpenAI联合创始人John Schulman,已完成20亿美元种子轮融资(据Wikipedia,由Andreessen Horowitz领投,估值120亿美元)。
从"智能诅咒"到Workshop Labs:一条非典型创业路径
Workshop Labs的创办路径在AI创业公司中非常罕见——它不是从技术或产品出发,而是从一篇关于AI经济学的论文系列开始。
Luke Drago此前在BlueDot Impact负责AI治理和转型AI经济学项目,牛津大学历史与政治专业出身。Rudolf Laine在牛津攻读机器学习博士期间暂停学业创业,此前是Situational Awareness Dataset的第一作者(该数据集发表于NeurIPS并被OpenAI用于预部署测试)。二人合著的"The Intelligence Curse"系列文章提出了一个核心论点:当AI全面自动化人类工作后,普通人将在经济体系中丧失价值,掌握AI的权力机构将不再有激励投资于普通人——类似于资源型国家因依赖自然资源收入而忽视公民福利的"资源诅咒"现象。
据Workshop Labs官方博客描述,他们给出的解决方案不是减缓AI发展,而是主动构建让人类保持经济相关性的技术。Workshop Labs的产品方向是为每个用户构建个性化的AI系统——基于用户独特的知识、品味和价值观进行模型定制,从而分散AI的所有权和控制权。在技术层面,据公告披露,团队虽然规模小、资源有限,但已建成首个集成式私有后训练与推理栈,在万亿参数模型上实现了同类最优的训练速度,设计了将模型对齐到个体用户的方法,并构建了让任何人通过几次点击就能用自己的数据定制模型的端到端产品。
为什么选择Thinking Machines
据Workshop Labs官方公告,双方的交集早在Workshop Labs成立初期就已建立。当"The Intelligence Curse"文章发表时,Thinking Machines Lab才成立几个月,但这篇文章被Thinking Machines内部转发给新成员作为理解公司使命的参考材料。此后双方通过私信、电话和会面持续深入交流。
Thinking Machines在2025年10月发布了Tinker——一个面向开发者的大模型微调API,Workshop Labs团队在公告中称Tinker"以一种我们希望自己能想到的方式重新定义了后训练"。双方在研究方向上的互补性体现在:Workshop Labs专注于私有后训练、推理栈和模型个性化,这些正是Thinking Machines将Tinker从开发者工具扩展为大众可用产品所需要的能力。据Built In报道,John Schulman此前表示Thinking Machines计划在2026年推出让技术背景有限的用户也能微调模型的工具——这与Workshop Labs已经构建的"几次点击定制模型"产品方向直接对应。
从Thinking Machines的角度看,这次人才整合发生在一个关键时间节点。据Wikipedia和多家媒体报道,2026年1月,Thinking Machines联合创始人Barret Zoph和Luke Metz离开回到OpenAI,此前联合创始人Andrew Tulloch也已加入Meta超级智能实验室。纽约时报将此描述为"AI行业最新的肥皂剧"。在核心人才流失的背景下,Workshop Labs团队在后训练和模型个性化方面的技术积累具有直接的补充价值。
"人类中心AI"赛道的竞争格局
Workshop Labs加入Thinking Machines,是"人类中心AI"这一理念从学术讨论走向产品整合的一个信号。
在AI行业主流叙事仍以"全面自动化"和"AGI竞赛"为主线的背景下,明确以"让人类不可替代"为使命的公司并不多见。Thinking Machines Lab是其中定位最明确的一家——其官方描述为"通过推进协作式通用智能赋能人类",注册为公益公司(public benefit corporation)。这一定位与OpenAI的"通用人工智能造福全人类"和Anthropic的"AI安全"叙事有交叉但侧重不同:Thinking Machines更强调AI作为人类协作伙伴而非独立智能体的角色。
在模型个性化和微调赛道上,Thinking Machines的Tinker面临来自多方的竞争。OpenAI提供GPT系列的微调API,Anthropic支持Claude的企业级定制,Google的AI Studio持续强化其模型调优能力。但这些厂商的个性化方案主要面向企业级客户,而Workshop Labs此前构建的端到端用户级模型定制产品——如果成功整合到Thinking Machines的产品线中——可能在消费者端形成差异化。 据PitchBook数据,Thinking Machines Lab目前约60名员工,已融资20亿美元。此前报道称其正在寻求以500亿美元估值进行新一轮融资,但在核心团队人员变动后,该轮融资进展尚不明朗。Workshop Labs团队的加入能否帮助稳定团队士气并加速产品交付,是接下来值得关注的变量。