頂級AI研究人員正以前所未有的速度從Meta、谷歌等科技巨頭出走，轉而創立初創公司並迅速完成鉅額孖展，硅谷AI人才流動正進入新一輪加速期。

4月28日，據CNBC報道，前谷歌DeepMind研究員David Silver宣佈為其成立僅數月的初創公司Ineffable Intelligence完成11億美元種子輪孖展，創下紀錄。

另一位前DeepMind員工Tim Rocktäschel據報道正為其新公司Recursive Superintelligence尋求最高10億美元孖展。與此同時，前Meta AI負責人Yann LeCun離職後創立的AMI Labs已於今年3月完成10億美元孖展。

報道稱，投資者的熱情為這波出走潮提供了強勁燃料。據Dealroom數據，2026年以來，風險投資已向2025年初以來成立的AI初創公司注入188億美元，有望超越去年全年的279億美元規模。

分析人士指出，大廠的人才不僅帶走了技術積累，更帶走了對行業盲區的深刻洞察，這正是投資者押注的核心邏輯。

孖展規模驚人：數月成立即斬獲數億美元

報道稱，這批出走創業者所獲得的孖展規模，已遠超傳統早期投資的想象邊界。

Ricursive Intelligence由前Anthropic及谷歌DeepMind研究員Anna Goldie和Azalia Mirhoseini聯合創立，專注於芯片設計AI工具。

該公司於去年9月成立，隨即在12月和今年1月完成兩輪共3.35億美元孖展。Periodic Labs由前OpenAI和DeepMind員工創立，致力於開發自主實驗室，於去年9月完成3億美元孖展，距其成立僅數月。

總部位於舊金山的Humans&由前Anthropic和xAI員工於去年10月創立，今年1月完成4.8億美元孖展。

Eurazeo的Stern將這批創始人的競爭優勢歸結為獨特的內部視角：

"他們知道什麼在規模化層面真正有效，也清楚地知道內部正在放棄哪些機會。機會就在那裏。"

技術路線分化：押注LLM之外的下一代範式

據報道，這批新興公司並非簡單複製大廠路線，而是在技術方向上呈現出明顯的差異化佈局。

HV Capital的Joël-Carbonell指出，越來越多的AI研究人員開始質疑，繼續擴展當前大語言模型路線是否足以突破AI能力的下一個瓶頸。

AMI Labs的方向是開發能夠從持續真實世界數據中學習的AI系統。該公司發言人表示，

"AI在內容生成方面已取得重大進展，但在基礎認知、因果推理和真實環境中的可靠行為方面仍存在明顯不足。隨着AI從螢幕走向工業、機器人、醫療健康等物理環境，這些侷限性變得愈發關鍵。"

Ineffable Intelligence則將聚焦強化學習——即讓AI模型從經驗中學習，而非依賴人類標註數據，與當前主流的互聯網文本訓練路線形成對比。據一位知情人士向CNBC透露，這一方向也是Humans&所採用的技術路徑。

Ricursive Intelligence的Goldie則強調了獨立身份的戰略價值：

"芯片製造商要信任我們處理其最核心的知識產權，我們必須保持中立，這在谷歌內部是不可能做到的。"

值得注意的是，報道指出，這批初創公司在獲得充裕資金後，正在將觸角伸回大廠，形成人才的二次流動。

Ricursive Intelligence的Goldie透露，公司重新集結了AlphaChip的核心團隊，"這涉及招募我們的一些老同事"。目前團隊成員的背景橫跨谷歌、Anthropic、英偉達、蘋果和xAI。

這一模式在多家新興公司中普遍存在——創始人憑藉個人聲譽和投資者提供的充足資金，得以從前僱主及其他AI巨頭處吸引頂級研究人員加盟，進一步強化了初創公司與大廠之間的人才競爭。

出走潮背後：大廠"內卷"催生創業窗口

大型AI實驗室之間的軍備競賽，正在無意間為規模更小、更靈活的公司創造機會。

作為AMI Labs的投資方之一，法國風投機構Eurazeo董事總經理Elise Stern表示，

"當你身處一場競賽，你會極度收窄焦點。這就製造了真空地帶——新架構、智能體、可解釋性、垂直模型等整片研究領域正在被降低優先級，不是因為它們不重要，而是因為它們贏不了眼前這場競賽。"

HV Capital合夥人Alexander Joël-Carbonell同樣指出，隨着主要AI實驗室面臨證明天價估值的壓力，商業目標的優先級不斷提升，頂級研究人員的探索空間被大幅壓縮。

"在大型基礎模型實驗室內部，交付基準性能和維持快速發布節奏的壓力，幾乎不給真正探索性的研究留下空間，尤其是在主流大語言模型範式之外的方向。"

分析稱，這種結構性矛盾，使得那些希望追求前沿但非主流研究方向的頂尖人才，越來越傾向於選擇出走自立。