Czy to jeszcze rekrutacja, czy już najazd? OpenAI wjechało pod drzwi Thinking Machines Lab i wyjechało z trzema nazwiskami, które jeszcze chwilę wcześniej były tamtejszym trzonem badawczym.
OpenAI właśnie „odzyskało” Barreta Zopha, Luke’a Metza i Sama Schoenholza – trzech byłych pracowników, którzy współtworzyli startup Miry Murati, Thinking Machines Lab. Ruch wywołał burzę, bo według relacji Wired Zoph miał zostać dzień wcześniej zwolniony z TML po incydencie określonym wewnątrz firmy jako „poważne naruszenie”. OpenAI odpowiada: rekrutacja była planowana od tygodni, a zastrzeżeń etycznych nie podziela. I to nie koniec – do transferów mają dołączyć kolejne osoby.
To ważne z innego powodu. W AI to ludzie są przewagą konkurencyjną, a kilka nazwisk potrafi przesunąć punkt ciężkości w wyścigu o modele i platformy. Gdy stawka rośnie, zwyczajowe zasady HR i PR schodzą na dalszy plan. Ten „raid” to sygnał: tempo jest wszystkim, a reszta – delikatnie mówiąc – jest negocjowalna.
Co się właściwie wydarzyło
W środę Mira Murati ogłosiła rozstanie z Barret’em Zophem, dotychczasowym CTO TML, i równocześnie awans Soumitha Chintali na jego miejsce. Mniej niż godzinę później OpenAI ogłosiło powrót Zopha, Metza i Schoenholza, podkreślając, że „to było w przygotowaniu od kilku tygodni”. Według doniesień, to preludium do kolejnych odejść z Thinking Machines w stronę OpenAI. [1][3]
Dwie wersje jednej historii
Wired opisuje dwie równoległe narracje. Źródło z bezpośrednią wiedzą twierdzi, że kierownictwo TML uznało zeszłoroczny incydent z udziałem Zopha za poważne wykroczenie, które podkopało zaufanie Murati i rozbiło współpracę. W środę Zoph miał zostać zwolniony – zanim w firmie wiedziano o jego przejściu do OpenAI. Gdy TML dowiedziało się, że wraca do dawnego pracodawcy, wewnętrznie pojawiły się pytania, czy nie doszło do naruszeń poufności. Zoph na prośby o komentarz nie odpowiedział. OpenAI przedstawia inny obraz: firma pisała do pracowników, że rozmowy trwały od tygodni, a Zoph już w poniedziałek miał sygnalizować Murati rozważanie odejścia. „Nie podzielamy obaw dotyczących etyki” – dodano. Obie firmy oficjalnie odmówiły komentarza. Pomiędzy wersjami zostaje szeroka strefa domysłów – komfortowa dla plotek, ryzykowna prawnie. [1]
Szerszy trend: karuzela talentów i nerwy na wierzchu
Rotacja w AI trwa od dawna, ale tempo przyspieszyło. W tym samym tygodniu Anthropic „wyciągnął” z OpenAI kluczową osobę od bezpieczeństwa, a rynek znowu przypomniał, że najlepsi badacze mają dziś większą swobodę niż partner w topowym funduszu. To nie przypadek: Thinking Machines wystartowało w 2025 r. z rekordowym seedem 2 mld dol. przy wycenie 10 mld dol., przyciągając nazwiska z OpenAI, Meta czy Mistrala. Takie pieniądze i nazwiska windują oczekiwania – i temperaturę.
Równolegle Meta próbuje zbudować własną superdrużynę. Według doniesień opisywanych przez Wired i cytowanych przez Computerworld, do ludzi TML trafiły oferty sięgające miliarda dolarów w wieloletnim horyzoncie. Meta kwestionuje te liczby, ale fakt, że w ogóle o takich stawkach mówimy, mówi sam za siebie: talent stał się aktywem deficytowym i bardzo drogim.
Fakty, które warto trzymać pod ręką
- Transfery: Zoph, Metz i Schoenholz wracają do OpenAI; kolejne odejścia z TML są spodziewane.
- W TML stery techniczne przejmuje Soumith Chintala – doświadczony lider i współtwórca PyTorcha. To sygnał stabilizacji po wstrząsie.
- Wątek etyczny: TML miało wewnętrznie kwestionować zachowanie Zopha i pytać o potencjalne wycieki; OpenAI pisze, że obaw nie podziela. Formalnych zarzutów publicznie nie ogłoszono.
- Pieniądze: TML zebrało 2 mld dol. na wczesnym etapie – bez produktu na rynku. To paliwo, ale też presja, żeby dowieźć coś przełomowego.
- Konkurencja: OpenAI czuje na plecach oddech Google’a i Anthropic. Gdy przewaga topnieje, cierpliwość wobec „optyki” też.
Interpretacja: lekcja z „blipu” i kompromisy na czas wyścigu
To déjà vu dla wszystkich, którzy pamiętają „blip” – krótkie wyrzucenie Sama Altmana w 2023 r., po którym wrócił silniejszy, a Murati jako CTO odgrywała w epizodzie główną rolę. AI to dziś sport kontaktowy: zderzenia ambicji, ego i miliardów. Czy OpenAI zaryzykowało reputacją w imię tempa? Powiedzmy wprost: firma właśnie dała do zrozumienia, że jeśli talent minimalnie przechyla szalę w stronę kolejnego przełomu, to polityka i zasady BHP korporacyjnego zejdą na dalszy plan. Czy to mądre? Z perspektywy sprintu – bywa skuteczne. Z perspektywy maratonu – kosztowne, zwłaszcza jeśli temat poufności wróci w formie pozwu.
W cieniu tego zgiełku jest jeszcze jeden morał. W Kalifornii zakazy konkurencji są de facto bezzębne, a prawo nie nadąża za tym, jak przenoszą się dziś know-how i „intuicje badawcze”. Granica między tym, co w głowie, a tym, co w repozytorium, bywa mglista. Firmy więc balansują: gonią pozycję lidera, akceptując szarą strefę, licząc, że nic nie eksploduje w sądzie.
Na koniec: róbcie swoje, ale pilnujcie procesów
Historia z Thinking Machines i OpenAI jest ciekawa, bo pokazuje, jak szybko rynek gotów jest nagiąć normy, gdy presja na wyniki rośnie. To test przywództwa Murati (utrzymać morale i tempo po utracie kluczowych ludzi) i sygnał od OpenAI (wracamy do ofensywy mimo krytyki). W długim terminie wygra nie ten, kto dziś położy większy pakiet akcji, ale ten, kto połączy szybkość z elementarną higieną organizacyjną. W przeciwnym razie najbardziej zaawansowany model wyląduje na biurku prawników.
FAQ
Kto dokładnie odszedł z Thinking Machines Lab do OpenAI?
Barret Zoph, Luke Metz i Sam Schoenholz wrócili do OpenAI w tym samym dniu. Według doniesień, w najbliższych tygodniach dołączą kolejne osoby. [3]
Czy Barret Zoph został zwolniony z TML, czy sam odszedł?
Według Wired Zoph został zwolniony w środę przed ogłoszeniem jego powrotu do OpenAI. OpenAI twierdzi, że rozmowy o powrocie trwały od tygodni; sam Zoph nie skomentował sprawy.
Czy OpenAI złamało prawo, rekrutując kluczowych ludzi z TML?
Nie ma publicznych informacji o naruszeniu prawa. W Kalifornii zakazy konkurencji są ograniczone, ale ryzyka dotyczą raczej ewentualnych naruszeń poufności – i te rozstrzyga się dowodami, nie tweetami.
Czy Meta naprawdę oferowała pracownikom TML miliard dolarów?
Według raportów cytowanych przez Computerworld co najmniej jedna oferta miała wartość ponad 1 mld dol., choć Meta te liczby kwestionuje. Nikt z TML miał tych ofert nie przyjąć.
Kiedy Thinking Machines Lab pokaże pierwszy produkt?
Nie wiadomo. Firma działa na etapie R&D i nie ogłosiła dat ani roadmapy, mimo rekordowego finansowania.
Źródła
- [1] https://wired.com/story/inside-openai-raid-on-thinking-machines-lab/
- [2] https://techcrunch.com/2026/01/15/the-ai-lab-revolving-door-spins-ever-faster/
- [3] https://mezha.net/eng/bukvy/thinking-machines-lab-co-founders-return-to-openai-amid-leadership-changes/
- [4] https://bhaskarenglish.in/tech-science/news/mira-muratis-boss-move-to-compete-with-sam-altman-former-openai-cto-launches-ai-startup-hires-talent-from-chatgpt-134503065.html
- [5] https://computerworld.com/article/4031529/meta-to-offer-billion-dollar-salary-to-thinking-machines-lab-employees.html
- [6] https://startuphub.ai/ai-news/ai-video/2026/openais-talent-reckoning-the-urgency-of-the-ai-race-trumps-ethics/
- [7] https://wionews.com/world/who-is-mira-murati-founder-of-thinking-machines-lab-who-turned-down-zuckerberg-s-1-billion-offer-to-join-meta-ai-1754487639652
- [8] https://storyboard18.com/how-it-works/mark-zuckerbergs-billion-dollar-ai-bids-fail-to-lure-talent-from-mira-muratis-thinking-machines-lab-77980.htm
- [9] https://techcrunch.com/2025/06/20/mira-muratis-thinking-machines-lab-closes-on-2b-at-10b-valuation/
To nie jest ozdobnik. To ślad po procesie: ile informacji było szumem, ile stało się wiedzą i jak wyglądał research, zanim powstał ten tekst.
1. Zbieranie sygnałów (discovery)
- RSS - źródeł w configu
- 63
- RSS - stan źródeł
- 63 / 63 OK
- RSS - przepływ (od surowych do unikalnych)
- 2434 -> 2376 -> 377 -> 319
- RSS - usunięte duplikaty tytułów
- 1
- Pula tematów (z RSS)
- 319
- Wybrane do analizy
- 223
- Odrzucone
- 96
- Duplikaty (archiwum tematów)
- 1
- Klastry (wątki)
- 123
2. Selekcja i filtrowanie
- Odrzucono semantycznie (embedding)
- 15
3. Wyszukiwanie i wzbogacanie
- Zapytania wyszukiwawcze
- 9
- Unikalne wyniki
- 63
- Kandydaci
- 25
- Dodane z wyszukiwania (cache+live)
- 7
- Przeskanowano URL-i (research)
- 2
4. Finalny kontekst
- Źródła użyte w tekście
- 9
- Źródła (domeny)
- 8
- Wikipedia - kontekst
- nie
- Expansion - kontekst
- nie
- Wyłuskane liczby
- 1




