Image Credits:Patrick T. Fallon/AFP / Getty Images
Meta теряет кадры, Thinking Machines Lab усиливает команду за счет бывших сотрудников Meta
1:52 PM PDT · April 24, 2026
Weiyao Wang провел в Meta восемь лет — это была его первая работа после колледжа — где он помогал строить системы мультимодального восприятия и участвовал в проектах по сегментации открытого мира, включая SAM3D. На прошлой неделе у него был последний день в Meta, а затем он перешел в Thinking Machines Lab (TML).
Переход Вана в TML происходит на фоне активного расширения AI-стартапа по нескольким направлениям. Компания только что подписала многомиллиардное облачное соглашение с Google, получив доступ к новейшим чипам Nvidia GB300 и став одной из первых стартап-компаний, работающих на этом оборудовании.
Соглашение, объявленное во вторник на Google Cloud Next, следует за более ранним партнерством с Nvidia и ставит TML в тот же инфраструктурный класс, что и Anthropic и Meta. (По сообщениям, Meta в это же время в прошлом году вела переговоры о покупке Thinking Machines, а в последнее время начала по одному переманивать основателей TML.)
Кадровая картина остается подвижной. Ван и Kenneth Li — доктор наук Harvard, который провел 10 месяцев в Meta, прежде чем присоединиться к TML в этом месяце — это свежие примеры рекрутинга, идущего в обе стороны. На прошлой неделе Business Insider сообщил, что Meta уже переманила семь основателей TML. При этом анализ недавних наймов показывает, что Thinking Machines, в свою очередь, активно забирает сотрудников у Meta. По данным просмотра профилей LinkedIn, TML, похоже, нанимает исследователей из Meta больше, чем из любой другой отдельной компании.
Самый заметный из них — Soumith Chintala, CTO TML, который провел в Meta 11 лет и стал сооснователем PyTorch, open source фреймворка для deep learning, на котором теперь держится большая часть мировых AI-исследований. Он ушел из Meta в конце 2025 года и был назначен CTO в начале этого года. Piotr Dollár, еще один ветеран Meta с 11-летним стажем, который был директором по исследованиям и соавтором влиятельной модели Segment Anything, теперь работает в технической команде TML. Andrea Madotto, research scientist в подразделении FAIR Meta, сосредоточенном на мультимодальных языковых моделях, присоединился к TML в декабре. James Sun, software engineer, который почти девять лет работал в Meta над pre-training и post-training для LLM, тоже сделал этот переход.
TML привлекает кадры не только из Meta. Neal Wu — трехкратный золотой медалист Международной олимпиады по информатике и один из основателей заметного coding-стартапа Cognition — присоединился в начале года. Jeffrey Tao пришел через Waymo, Windsurf и OpenAI. Muhammad Maaz ранее был research fellow в Anthropic. Erik Wijmans пришел из Apple. Liliang Ren провел два с половиной года в команде Microsoft AI Superintelligence, где занимался pre-training моделей OpenAI для кода, а затем присоединился в марте.
Сейчас штат стартапа составляет около 140 человек.
Встречайте следующего инвестора или портфельный стартап на Disrupt
Ваш следующий раунд. Ваш следующий найм. Ваш следующий прорывной шанс. Найдите его на TechCrunch Disrupt 2026, где более 10 000 основателей, инвесторов и лидеров технологической отрасли соберутся на три дня, чтобы посетить более 250 практических сессий, познакомиться с нужными людьми и увидеть инновации, задающие рынок. Зарегистрируйтесь сейчас и сэкономьте до $410.
Встречайте следующего инвестора или портфельный стартап на Disrupt
Ваш следующий раунд. Ваш следующий найм. Ваш следующий прорывной шанс. Найдите его на TechCrunch Disrupt 2026, где более 10 000 основателей, инвесторов и лидеров технологической отрасли соберутся на три дня, чтобы посетить более 250 практических сессий, познакомиться с нужными людьми и увидеть инновации, задающие рынок. Зарегистрируйтесь сейчас и сэкономьте до $410.
San Francisco, CA|October 13-15, 2026
Пакеты оплаты в Meta — семизначные суммы, без дополнительных условий — уже хорошо известны. Для исследователей, взвешивающих другие варианты, расчет может быть простым: сейчас Thinking Machines Lab оценивается в $12 млрд. Хотя такая оценка была бы немыслима для компании на этой стадии в любом предыдущем технологическом цикле (пока она выпустила лишь один продукт), по сравнению с рекордными оценками OpenAI и Anthropic здесь все еще остается значительный финансовый потенциал.
В пятницу утром представитель TML отказался комментировать этот материал.
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Meta’s loss is Thinking Machines’ gain