融资谈到400亿美元，Thinking Machines的创始团队却走了一半

AI实验室Thinking Machines正在与老股东Accel商谈新一轮融资，规模至少10亿美元，对应估值至少400亿美元——这是《The Information》9月3日的报道，公司和Accel均未回应置评请求。这家由前OpenAI CTO Mira Murati创立仅一年半的公司，如果这轮融资落地，估值将比去年7月的种子轮翻三倍多。但对比它去年底一度想冲的500亿美元目标，400亿美元其实是一次“打折”，而这背后，是公司过去半年里流失了近半数联合创始人的另一条隐线。

从120亿到“传闻500亿+”再到400亿，这条曲线不太体面

Thinking Machines去年7月完成的种子轮由a16z领投，规模20亿美元，投后估值120亿美元，Nvidia、Accel、AMD、ServiceNow、Cisco、Jane Street都参与其中，是历史上最大的种子轮之一。到2025年末，市场传出公司在谈一轮40亿到50亿美元的新融资，目标估值超过500亿美元。但这轮讨论似乎没有走到终点。

现在浮出水面的版本，规模缩到10亿美元，估值定在400亿美元，比去年底的目标低了一大截。Nvidia据报道也可能再度参与这轮投资——值得留意的是，Nvidia今年3月已经和Thinking Machines签了协议，承诺为其部署至少1吉瓦的Vera Rubin算力用于模型训练，财务条款未披露。如果Nvidia这次又出现在股权表里，它到底是在做战略绑定还是纯粹的财务下注，是个该盯住的问题。

1亿美元的年化营收，撑不撑得起400亿美元

Thinking Machines目前的年化营收（ARR）超过1亿美元。如果这轮真按400亿美元成交，营收倍数至少400倍——在当前一级市场里，这已经是相当极端的数字。

公司确实有产品在跑。训练API平台Tinker靠按用量收取算力费变现；今年7月15日推出的开源模型Inkling，旗舰版是975亿参数的MoE架构、激活参数410亿，支持最高100万token上下文，通过Hugging Face和Together AI、Fireworks、Modal、Databricks、Baseten等基础设施伙伴分发。这些是实打实的商业动作，但离撑起400亿美元估值所需的营收规模，还有相当距离。

把它放进同一张坐标图里看更清楚：OpenAI最新一轮融资后估值8520亿美元，Anthropic今年5月完成650亿美元E轮后估值9650亿美元，两家都有真实的企业营收撐场——尽管OpenAI的部分投资人已经在担心，8520亿美元的私募估值最终需要至少万亿级别的IPO才能兑现。走另一个极端的是SSI，估值约320亿美元，几乎全靠团队声誉讲故事，没什么对外收入可言。

Thinking Machines恰好卡在中间：比SSI多一点营收证据，比OpenAI、Anthropic少一大截规模。这个位置，正是它这次估值最容易被质疑的地方。

创始团队走了一半，“OpenAI系人才溢价”还剩多少

去年那20亿美元的种子轮，投资人押的很大一部分是Murati和一批前OpenAI研究员的履历。但过去半年，这批人已经陆续离场：原CTO Barret Zoph和联合创始人Luke Metz今年1月回到了OpenAI；联合创始人Andrew Tulloch去年末加入了Meta；联合创始人Lilian Weng也被报道已经离职。CTO一职换成了PyTorch创造者Soumith Chintala。

这不是普通的人员流动，走的人回到的是同一家公司——OpenAI。种子轮买的“团队叙事”正在被逐个拆解。

估值可以再谈，人却走了就是走了。

谁在犹豫，接下来看什么

这轮融资到现在还没有官方确认，Accel和Thinking Machines都没有拒绝也没有承认。真正值得盯住的，是几个还没有答案的变量：融资最终能不能敲定，成交估值是不是会比传闻中的400亿再打折，Inkling和Tinker的实际企业采用能不能拿出更硬的数字，以及会不会有更多核心成员离场。

• 风险.Nvidia若既是算力供应方又参与股权投资，需要厘清这是战略绑定还是纯粹财务下注，会直接影响这轮估值的“含金量”。

对现有和潜在投资人来说，问题很直接：在团队光环打折、营收倍数偏高的情况下，愿不愿意为“Murati效应”再多付一次溢价。对同行OpenAI和Anthropic而言，他们更想看的是Tinker这种按用量收费的定制训练模式，到底能不能在开源模型市场站住脚——如果连这个都证明不了，400亿美元就更像是一次基于人脈和时点的定价，而不是基于业务的定价。