翁荔离职了。
刚刚,北大校友翁荔(Lilian Weng)在社交媒体上发布离职信,宣布明天将是她在 Thinking Machines Lab 的最后一天。
距离她与 OpenAI 前 CTO Mira Murati 共同创立公司,过去了整整 20 个月。几天前,Thinking Machines 刚发布首个开源大模型 Inkling,翁荔在信中称其为「公司历史上一个了不起的里程碑」。
首款模型刚刚发布,联合创始人便选择离场,多少让人意外。
一封写满「抱歉」的离职信
翁荔的离职信中,反复出现的一个词是「health」,健康。
她提到,过去 7 个月里,自己生病的次数超过了人生中的任何一个阶段。当整个公司都在为 Inkling 的发布冲刺时,她不得不请病假休息,同时还要承受无法参与工作的愧疚感。
她形容,那种一边休息、一边与负罪感对抗的状态,并不好受。
翁荔也考虑过缩小职责范围,承担一个压力和不确定性更低的角色。但她最终发现,这种安排并不适合自己。按照她的说法,只要无法对负责的事情投入全部精力,她就会认为自己没有做好这份工作。
整封信里,「sorry抱歉」「letting you down让你失望」等表达多次出现。
曾经从零组建 OpenAI 安全团队、带领一支 80 多人团队的翁荔,在告别时最担心的,仍然是辜负同事。反复出现的歉意,也能看出她对离开这件事的内疚与不舍。
离职信发布后,不少前同事和同行赶来留言。
Mira Murati 表示,共同创建 Thinking Machines 的经历十分珍贵,也很高兴翁荔愿意把健康放在首位。PyTorch 核心开发者 Soumith Chintala、Saurabh Garg 等人也送上祝福,留言大多指向同一个意思:健康更重要,好好休息。
离开得克制,告别也足够体面。
不少人或许对翁荔的经历并不熟悉,有必要简单介绍一下她在 AI 行业里的位置。
翁荔出生于陕西,2004 年获得全国高中数学联赛陕西省一等奖,2005 年进入北京大学信息管理与信息系统专业,本科期间获得国家奖学金。
此后,她前往印第安纳大学布卢明顿分校攻读博士,研究方向主要集中在网络科学、复杂系统和社交网络中的信息传播,与今天更为人熟知的大模型研究并不完全相同。
2018 年,翁荔加入 OpenAI。她参与的第一个重要项目,是机械手 Dactyl。研究团队花费两年时间,让机械手学会用单手完成魔方操作,翁荔是项目的核心贡献者之一。
GPT-4 发布后,她开始从零组建 Safety Systems 团队。到她离开 OpenAI 时,团队规模已经超过 80 人。如今 ChatGPT 使用的部分安全机制和评估体系,也与她任职期间推动的工作有关。
2024 年 8 月,翁荔升任 OpenAI 研究与安全副总裁。三个月后,她离开 OpenAI。2025 年 2 月,她与 Mira Murati 等人共同创立 Thinking Machines Lab。
在更广泛的技术圈里,翁荔还有另一个广为人知的身份:技术博客 Lil'Log 的作者。
Lil'Log 长期系统梳理强化学习、Transformer、Agent 等前沿技术,是 AI 领域传播范围最广的个人技术博客之一,部分文章也被高校课程列为参考资料。
她曾写道,把一个概念清楚地解释出来,是检验自己是否真正理解它的最好方式。某种程度上,这句话也概括了她在 AI 社区中的影响力。
把翁荔的离开放进 Thinking Machines 过去一年的发展轨迹中看,背景会显得更加复杂。
高估值之下,产品和团队都承受着压力
Thinking Machines 成立之初便备受关注。
2025 年 7 月,公司完成约 20 亿美元种子轮融资,创下当时初创公司种子轮融资规模纪录。该轮融资由 a16z 领投,英伟达、AMD、Jane Street 等机构参与,投后估值达到 120 亿美元。
当时,这家公司尚未发布任何正式产品。有传闻称,苹果和 Meta 都曾表达投资或收购兴趣,但遭到 Murati 拒绝。
高起点带来了极高预期,随后的产品进展与人员变化却没有同样顺利。
2025 年 11 月,Thinking Machines 曾尝试按 500 亿至 600 亿美元估值启动新一轮融资。到 2026 年 1 月,相关谈判未能完成,市场估值也重新回到约 120 亿美元。
核心团队同样经历了持续变动。
联合创始人 Andrew Tulloch 被 Meta 招揽。2026 年 1 月,联合创始人兼 CTO Barret Zoph、联合创始人 Luke Metz 离职并重返 OpenAI。
围绕 Zoph 的离职,双方还出现了公开分歧。Murati 表示,他因「不当行为」被解雇,OpenAI 随后回应称,不认同 Thinking Machines 对此事的描述。此后,公司又有多名研究人员陆续离开。
外界对 Thinking Machines 的质疑,主要集中在几个方面:估值过高、产品发布偏慢、算力成本庞大,以及商业模式尚未得到验证。核心人才的持续流动,又进一步放大了市场的不确定感。
不过,这家公司手中的资源仍然可观。
Thinking Machines 已与英伟达达成多年战略合作,计划从 2027 年起部署至少 1 吉瓦规模的下一代 Vera Rubin 系统;公司还与谷歌云签署了价值数十亿美元的算力协议。
产品方面,模型微调工具 Tinker 已经上线,首个开源大模型 Inkling 也在近日发布。公司终于开始从融资和人才故事,转向真正的产品交付。
市场对 Thinking Machines 的判断,因此还没有完全转向悲观。它面临的问题很多,拥有的资金、人才和算力资源,同样远超大多数 AI 初创公司。
人无法像模型一样无限扩展
翁荔的离职信没有谈论估值、融资或内部人事变化。整封信始终围绕一个原因展开:长期压力已经超过了身体能够承受的范围。
她表示,自己依然热爱 AI,也仍在阅读论文、追踪研究进展。接下来,她希望寻找一个节奏更可预测、职责边界更清晰的环境,不再承担联合创始人需要面对的持续压力与不确定性。
今年以来,AI 行业的竞争已经快到以「天」计算。
一个模型刚刚发布,下一次更新便进入倒计时;一项能力才成为行业标配,新的技术路线很快又会出现。创业公司还要同时追赶产品、算力、融资和人才,所有人都担心自己慢一步,就会被下一轮浪潮甩在身后。
在最热门的赛道上,速度已经不再只是一项竞争优势,也逐渐变成一种无法摆脱的压力。
模型可以增加参数、扩展上下文,也可以在更多算力上持续运行。人却有自己的极限。睡眠无法压缩,身体不能跳过恢复,长期积累的疲惫也不会因为一次产品发布便自动消失。
20 个月并不算漫长,翁荔却在信中写道,这段经历「感觉像过了一辈子」。
她或许比许多人更早意识到,站在 AI 浪潮最前面,意味着参与塑造一个时代,也意味着承担这个时代最快、最密集的压力。
Inkling 已经成为 Thinking Machines 的一个里程碑,AI 行业也还会继续向前。新的模型会发布,新的公司会崛起,排行榜上的位置也会不断改变。
对翁荔来说,眼下更重要的,是允许自己停下来。
离开并不总意味着失败。有时,承认身体已经无法继续承受,放下那些还没有完成的责任,好好照顾自己,也需要很大的勇气。
附上参考地址:
https://x.com/lilianweng/status/2081816923088814421
https://lilianweng.github.io/
本文来自微信公众号“APPSO”,作者:发布明日产品的
