顶级 AI 研究人员正以前所未有的速度从 Meta、谷歌等科技巨头出走，转而创立初创公司并迅速完成巨额融资，硅谷 AI 人才流动正进入新一轮加速期。
4 月 28 日，据 CNBC 报道，前谷歌DeepMind 研究员 David Silver 宣布为其成立仅数月的初创公司 Ineffable Intelligence 完成 11 亿美元种子轮融资，创下纪录。
另一位前 DeepMind 员工 Tim Rockt schel 据报道正为其新公司 Recursive Superintelligence 寻求最高 10 亿美元融资。与此同时，前Meta AI 负责人 Yann LeCun 离职后创立的 AMI Labs 已于今年 3 月完成 10 亿美元融资。
报道称，投资者的热情为这波出走潮提供了强劲燃料。据 Dealroom 数据，2026 年以来，风险投资已向 2025 年初以来成立的 AI 初创公司注入 188 亿美元，有望超越去年全年的 279 亿美元规模。
分析人士指出，大厂的人才不仅带走了技术积累，更带走了对行业盲区的深刻洞察，这正是投资者押注的核心逻辑。
融资规模惊人：数月成立即斩获数亿美元
报道称，这批出走创业者所获得的融资规模，已远超传统早期投资的想象边界。
Ricursive Intelligence 由前 Anthropic 及谷歌 DeepMind 研究员 Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 联合创立，专注于芯片设计 AI 工具。
该公司于去年 9 月成立，随即在 12 月和今年 1 月完成两轮共 3.35 亿美元融资。Periodic Labs 由前 OpenAI 和 DeepMind 员工创立，致力于开发自主实验室，于去年 9 月完成 3 亿美元融资，距其成立仅数月。
总部位于旧金山的 Humans& 由前 Anthropic 和 xAI 员工于去年 10 月创立，今年 1 月完成 4.8 亿美元融资。
Eurazeo 的 Stern 将这批创始人的竞争优势归结为独特的内部视角：
" 他们知道什么在规模化层面真正有效，也清楚地知道内部正在放弃哪些机会。机会就在那里。"
技术路线分化：押注 LLM 之外的下一代范式
据报道，这批新兴公司并非简单复制大厂路线，而是在技术方向上呈现出明显的差异化布局。
HV Capital 的 Jo l-Carbonell 指出，越来越多的 AI 研究人员开始质疑，继续扩展当前大语言模型路线是否足以突破 AI 能力的下一个瓶颈。
AMI Labs 的方向是开发能够从持续真实世界数据中学习的 AI 系统。该公司发言人表示，
"AI 在内容生成方面已取得重大进展，但在基础认知、因果推理和真实环境中的可靠行为方面仍存在明显不足。随着 AI 从屏幕走向工业、机器人、医疗健康等物理环境，这些局限性变得愈发关键。"
Ineffable Intelligence 则将聚焦强化学习——即让 AI 模型从经验中学习，而非依赖人类标注数据，与当前主流的互联网文本训练路线形成对比。据一位知情人士向 CNBC 透露，这一方向也是 Humans& 所采用的技术路径。
Ricursive Intelligence 的 Goldie 则强调了独立身份的战略价值：
" 芯片制造商要信任我们处理其最核心的知识产权，我们必须保持中立，这在谷歌内部是不可能做到的。"
值得注意的是，报道指出，这批初创公司在获得充裕资金后，正在将触角伸回大厂，形成人才的二次流动。
Ricursive Intelligence 的 Goldie 透露，公司重新集结了 AlphaChip 的核心团队，" 这涉及招募我们的一些老同事 "。目前团队成员的背景横跨谷歌、Anthropic、英伟达、苹果和 xAI。
这一模式在多家新兴公司中普遍存在——创始人凭借个人声誉和投资者提供的充足资金，得以从前雇主及其他 AI 巨头处吸引顶级研究人员加盟，进一步强化了初创公司与大厂之间的人才竞争。
出走潮背后：大厂 " 内卷 " 催生创业窗口
大型 AI 实验室之间的军备竞赛，正在无意间为规模更小、更灵活的公司创造机会。
作为 AMI Labs 的投资方之一，法国风投机构 Eurazeo 董事总经理 Elise Stern 表示，
" 当你身处一场竞赛，你会极度收窄焦点。这就制造了真空地带——新架构、智能体、可解释性、垂直模型等整片研究领域正在被降低优先级，不是因为它们不重要，而是因为它们赢不了眼前这场竞赛。"
HV Capital 合伙人 Alexander Jo l-Carbonell 同样指出，随着主要 AI 实验室面临证明天价估值的压力，商业目标的优先级不断提升，顶级研究人员的探索空间被大幅压缩。
" 在大型基础模型实验室内部，交付基准性能和维持快速发布节奏的压力，几乎不给真正探索性的研究留下空间，尤其是在主流大语言模型范式之外的方向。"
分析称，这种结构性矛盾，使得那些希望追求前沿但非主流研究方向的顶尖人才，越来越倾向于选择出走自立。
