教机器下围棋的顶尖头脑集体出走连带卷走四百亿美元热钱9月清晨的伦敦市中心15位来自Google DeepMind的在职科学家和离职老员工坐在一起吃早餐。热咖啡刚端上桌大家聊的不是最新的学术论文也不是实验室的内部进展话题几乎在几分钟内就拐向了同一个方向怎么出去拉一家属于自己的创业公司怎样拿到风投资金。这并不是普通的跳槽牢骚。在这场早餐会背后过去三年里从Google和DeepMind走出来的科学家们已经创办了40多家被称为新实验室的独立创业机构。这个数字比OpenAI、Anthropic和Meta三家公司离职创立同类实验室的人数加起来还要多。更让投资圈发懵的是这些顶尖头脑选择出走不是为了做一个尺寸更大、背书更强的大语言模型而是集体掉头奔向了大语言模型之外的技术路线。一、为什么教机器下围棋的人不肯继续堆字数了今年夏天悄然离开DeepMind的Thore Graepel是圈内无人不晓的名字。十年前正是他和团队一起做出了AlphaGo在首尔击败了围棋世界冠军。后来他又主导了AlphaZero和MuZero的架构设计靠着深度强化学习和树搜索让程序在没有人类棋谱的情况下自己学会了下棋。然而当所有人都在为大语言模型能写诗、能润色公文而惊叹时这位技术元老却选择抽身离开创立了一家名叫Metis Reasoning的新公司并开始向早期投资人募集数千万美元。他想做的事情很纯粹用搜索和规划的方法做出能应对陌生环境、在不确定性下做出行动决策的推理系统。说白了今天大家熟悉的主流大模型底层逻辑就像一个读过全人类藏书的超级打字员。你给它前半句话它靠着统计规律去猜下一个字应该是什么。可这种机制遇到现实生活中的硬骨头就会露出底牌。无论是让机械臂在乱糟糟的仓库里分拣形状各异的零件还是设计一段全新的蛋白质结构抑或是在突发状况下调度全球物流机器需要的不是流畅的文采而是走一步看三步的权衡能力。Graepel把这种机制比作AlphaGo在棋盘上的推演。下棋时程序每落一子都要预先在脑海中模拟数千种对手的应对方案比较各种路径的得失然后再做出最稳妥的选择。这种能力在机器人、科学计算和工程领域是刚需。可如今的大模型往往是一边硬着头皮往前说一边瞎编乱造。Metis Reasoning要做的就是在动手之前先权衡该做什么而不是继续往现有的文本框架里堆砌海量的数据词元。二、办公室里自上而下的压力逼走了一批科学家既然这条路如此明确为什么非要离开大树底下好乘凉的科技巨头前DeepMind首席科学家、现任投资机构Ahren Innovation Capital合伙人的Janusz Marecki道出了实情。他直白地解释说大厂内部存在一种自上而下的巨大压力要求所有研究者放下手上正在推进的奇思妙想全力以赴聚焦到大语言模型的军备竞赛中。对于这群聪明的科学家来说如果自己的研究方向必须被迫给大模型让路留下来就变得没有意义离开成了最干脆的选择。大厂的战略转向也是被市场推着走的。为了守住搜索和云计算的基本盘巨头们必须把算力和人力优先砸向能立刻见效的领域。但科学探索往往不在同一条轨道上。2026年6月Noam Shazeer离职前往OpenAI诺奖得主John Jumper加入Anthropic当天Alphabet的股价单日跌幅超过5个百分点。到了8月5日Demis Hassabis卸任DeepMind首席执行官转任董事长兼Alphabet首席科学家首席科学家Jeff Dean等人也一同离开创办了Discovery Loop公司股价当天再度收跌约4个百分点。与此同时另一种截然不同的声音也在实验室内部撕裂。DeepMind新西兰技术专家Robert OCallahan同样递交了辞呈。他过去做的是让芯片变得更便宜、更高效的设计工具但他公开表示近期冲刺超人工智能本质上是不负责任的当前的演进速度过快自己再也无法为这种加速行为辩护。有人因为被强行按在大模型的跑道上而离开有人因为担忧技术失控而抽身。这种多重力量的撕扯把伦敦实验室里积蓄多年的技术元老们成批推向了门外的创业市场。三、动辄数十亿美元的估值风投在抢什么样的下半场站在门外的风险投资机构早就准备好了支票簿。Janusz Marecki在谈到当前的融资行情时感叹过去创业公司的估值通常是年收入的10倍而现在直接飙升到了200倍甚至300倍。在这个被戏称为椰子轮的超级融资潮里科学家们几乎不需要拿出现成的盈利报表只要带着一套过硬的技术论点就能以令人咋舌的估值起跑。今年4月曾带领DeepMind强化学习团队十多年的David Silver创立了Ineffable Intelligence。这家仅成立数月的新实验室在Sequoia和Lightspeed领投下直接融到了11亿美元估值冲到51亿美元投资方里甚至包括了Nvidia、Google以及英国新设的主权AI基金。Silver想造的是一个不依赖人类喂养数据的超级学习者让机器完全通过自我试错去摸索技能他在个人笔记中称这是自己一生的工作。紧接着在DeepMind世界模型团队工作过的三位老将在8月刚注册成立了Emulate仅隔一个月就传出洽谈7亿美元融资的消息估值奔向37亿美元。不仅如此在DeepMind工作约十年的Nando de Freitas也带着新公司Revolution Labs向市场募集至少1亿美元押注扩散模型来作为主流架构的替代方案。为了支撑这些天文数字创投圈甚至流行起了一种分批融资的玩法。创始人为了立住顶尖实验室的招牌先把一轮融资拆成几段让最早进来的资方以稍低价格入场随后的投资人再以更高的阶梯估值跟进。Graepel的Metis Reasoning也采用了类似策略首轮瞄准数千万美元后续批次则计划在更高估值上再吸纳数亿美元。四、巨头最凶猛的对手原来是自己培养的班底面对持续的人才流失Demis Hassabis在把日常管理权移交给首席技术官Koray Kavukcuoglu之后反驳称所有顶尖实验室之间都存在频繁的人才流动DeepMind依然赢得了属于自己的份额拥有全行业最大、最广的研究班底。但行业里的明眼人都清楚天平正在悄悄倾斜。过去大家总觉得前沿技术研发是万亿巨头的特权小团队根本烧不起算力、买不起卡初创公司注定只能依附在巨头的生态里打零工。可现在40多位新实验室的创始人用400亿美元的融资总额证明只要技术路线足够锋利资本完全愿意越过巨头的高墙直接下注。这批从DeepMind出走的科学家正在把战火引向大模型还没能解决的硬核世界。像人形机器人企业1X正计划在2027年出货5万台设备其加州两座工厂的设计产能正在快速推进。但这些钢铁躯壳最急缺的恰恰是大脑中那个能够在现实物理世界里权衡利弊、规划步骤的底层推理模块。如果Graepel和Silver的探索跑通人形机器人和自动驾驶行业将直接翻开新的一页。正如科技行业观察者所写的那样如果这批押注中有任何一家把全新架构跑通那么DeepMind未来面对的最凶猛的对手根本不是大洋彼岸的老冤家而是曾经坐在伦敦同一张长桌前吃早餐的自己人。 教机器下围棋的顶尖头脑集体出走，连带卷走四百亿美元热钱
教机器下围棋的顶尖头脑集体出走连带卷走四百亿美元热钱9月清晨的伦敦市中心15位来自Google DeepMind的在职科学家和离职老员工坐在一起吃早餐。热咖啡刚端上桌大家聊的不是最新的学术论文也不是实验室的内部进展话题几乎在几分钟内就拐向了同一个方向怎么出去拉一家属于自己的创业公司怎样拿到风投资金。这并不是普通的跳槽牢骚。在这场早餐会背后过去三年里从Google和DeepMind走出来的科学家们已经创办了40多家被称为新实验室的独立创业机构。这个数字比OpenAI、Anthropic和Meta三家公司离职创立同类实验室的人数加起来还要多。更让投资圈发懵的是这些顶尖头脑选择出走不是为了做一个尺寸更大、背书更强的大语言模型而是集体掉头奔向了大语言模型之外的技术路线。一、为什么教机器下围棋的人不肯继续堆字数了今年夏天悄然离开DeepMind的Thore Graepel是圈内无人不晓的名字。十年前正是他和团队一起做出了AlphaGo在首尔击败了围棋世界冠军。后来他又主导了AlphaZero和MuZero的架构设计靠着深度强化学习和树搜索让程序在没有人类棋谱的情况下自己学会了下棋。然而当所有人都在为大语言模型能写诗、能润色公文而惊叹时这位技术元老却选择抽身离开创立了一家名叫Metis Reasoning的新公司并开始向早期投资人募集数千万美元。他想做的事情很纯粹用搜索和规划的方法做出能应对陌生环境、在不确定性下做出行动决策的推理系统。说白了今天大家熟悉的主流大模型底层逻辑就像一个读过全人类藏书的超级打字员。你给它前半句话它靠着统计规律去猜下一个字应该是什么。可这种机制遇到现实生活中的硬骨头就会露出底牌。无论是让机械臂在乱糟糟的仓库里分拣形状各异的零件还是设计一段全新的蛋白质结构抑或是在突发状况下调度全球物流机器需要的不是流畅的文采而是走一步看三步的权衡能力。Graepel把这种机制比作AlphaGo在棋盘上的推演。下棋时程序每落一子都要预先在脑海中模拟数千种对手的应对方案比较各种路径的得失然后再做出最稳妥的选择。这种能力在机器人、科学计算和工程领域是刚需。可如今的大模型往往是一边硬着头皮往前说一边瞎编乱造。Metis Reasoning要做的就是在动手之前先权衡该做什么而不是继续往现有的文本框架里堆砌海量的数据词元。二、办公室里自上而下的压力逼走了一批科学家既然这条路如此明确为什么非要离开大树底下好乘凉的科技巨头前DeepMind首席科学家、现任投资机构Ahren Innovation Capital合伙人的Janusz Marecki道出了实情。他直白地解释说大厂内部存在一种自上而下的巨大压力要求所有研究者放下手上正在推进的奇思妙想全力以赴聚焦到大语言模型的军备竞赛中。对于这群聪明的科学家来说如果自己的研究方向必须被迫给大模型让路留下来就变得没有意义离开成了最干脆的选择。大厂的战略转向也是被市场推着走的。为了守住搜索和云计算的基本盘巨头们必须把算力和人力优先砸向能立刻见效的领域。但科学探索往往不在同一条轨道上。2026年6月Noam Shazeer离职前往OpenAI诺奖得主John Jumper加入Anthropic当天Alphabet的股价单日跌幅超过5个百分点。到了8月5日Demis Hassabis卸任DeepMind首席执行官转任董事长兼Alphabet首席科学家首席科学家Jeff Dean等人也一同离开创办了Discovery Loop公司股价当天再度收跌约4个百分点。与此同时另一种截然不同的声音也在实验室内部撕裂。DeepMind新西兰技术专家Robert OCallahan同样递交了辞呈。他过去做的是让芯片变得更便宜、更高效的设计工具但他公开表示近期冲刺超人工智能本质上是不负责任的当前的演进速度过快自己再也无法为这种加速行为辩护。有人因为被强行按在大模型的跑道上而离开有人因为担忧技术失控而抽身。这种多重力量的撕扯把伦敦实验室里积蓄多年的技术元老们成批推向了门外的创业市场。三、动辄数十亿美元的估值风投在抢什么样的下半场站在门外的风险投资机构早就准备好了支票簿。Janusz Marecki在谈到当前的融资行情时感叹过去创业公司的估值通常是年收入的10倍而现在直接飙升到了200倍甚至300倍。在这个被戏称为椰子轮的超级融资潮里科学家们几乎不需要拿出现成的盈利报表只要带着一套过硬的技术论点就能以令人咋舌的估值起跑。今年4月曾带领DeepMind强化学习团队十多年的David Silver创立了Ineffable Intelligence。这家仅成立数月的新实验室在Sequoia和Lightspeed领投下直接融到了11亿美元估值冲到51亿美元投资方里甚至包括了Nvidia、Google以及英国新设的主权AI基金。Silver想造的是一个不依赖人类喂养数据的超级学习者让机器完全通过自我试错去摸索技能他在个人笔记中称这是自己一生的工作。紧接着在DeepMind世界模型团队工作过的三位老将在8月刚注册成立了Emulate仅隔一个月就传出洽谈7亿美元融资的消息估值奔向37亿美元。不仅如此在DeepMind工作约十年的Nando de Freitas也带着新公司Revolution Labs向市场募集至少1亿美元押注扩散模型来作为主流架构的替代方案。为了支撑这些天文数字创投圈甚至流行起了一种分批融资的玩法。创始人为了立住顶尖实验室的招牌先把一轮融资拆成几段让最早进来的资方以稍低价格入场随后的投资人再以更高的阶梯估值跟进。Graepel的Metis Reasoning也采用了类似策略首轮瞄准数千万美元后续批次则计划在更高估值上再吸纳数亿美元。四、巨头最凶猛的对手原来是自己培养的班底面对持续的人才流失Demis Hassabis在把日常管理权移交给首席技术官Koray Kavukcuoglu之后反驳称所有顶尖实验室之间都存在频繁的人才流动DeepMind依然赢得了属于自己的份额拥有全行业最大、最广的研究班底。但行业里的明眼人都清楚天平正在悄悄倾斜。过去大家总觉得前沿技术研发是万亿巨头的特权小团队根本烧不起算力、买不起卡初创公司注定只能依附在巨头的生态里打零工。可现在40多位新实验室的创始人用400亿美元的融资总额证明只要技术路线足够锋利资本完全愿意越过巨头的高墙直接下注。这批从DeepMind出走的科学家正在把战火引向大模型还没能解决的硬核世界。像人形机器人企业1X正计划在2027年出货5万台设备其加州两座工厂的设计产能正在快速推进。但这些钢铁躯壳最急缺的恰恰是大脑中那个能够在现实物理世界里权衡利弊、规划步骤的底层推理模块。如果Graepel和Silver的探索跑通人形机器人和自动驾驶行业将直接翻开新的一页。正如科技行业观察者所写的那样如果这批押注中有任何一家把全新架构跑通那么DeepMind未来面对的最凶猛的对手根本不是大洋彼岸的老冤家而是曾经坐在伦敦同一张长桌前吃早餐的自己人。