xAI两位联合创始人相继离职，引发行业对AI人才流动趋势的关注。从OpenAI到Google，核心技术人员纷纷出走创业，方向涵盖AI安全、智能系统、AI搜索、虚拟角色等。通过分析这些'创业天团'的动向，洞察AI行业从技术突破到应用深化的演进路径。

短短两天时间，xAI炸锅了。

2026年2月10日至11日，两位联合创始人吴宇怀（Yuhuai Tony Wu）与Jimmy Ba相继宣布离职。对此，吴宇怀在X上写道：“我的人生即将开启新的篇章。这是一个充满无限可能的时代：一支配备人工智能的小团队可以移山填海，重新定义一切皆有可能。”

吴宇怀从xAI离职发文。图源：X

这段文字发布后，引发了全行业的关注和热议，因为它几乎可以被视作一句创业宣言。尤其是在2026年年初这个时间节点上，开源智能体项目OpenClaw突然在全球开发者社区爆火。相比巨头主导的大模型竞赛，OpenClaw代表的是另一种路径：小团队驱动、以AI agent为核心、强调执行能力与工具整合的产品方向。

当“小团队+ AI”与“智能体生态”同时成为讨论焦点时，吴宇怀的表述自然被解读为某种趋势信号。

再看隔天宣布离职的Jimmy Ba，在X平台，他先是表达了对xAI队友的感谢，最后强调：“2026年将会是疯狂的一年，很可能是我们人类未来最忙碌（也最具决定性）的一年。”

Jimmy Ba从xAI离职发文。图源：X

自2023年成立以来，xAI的原始12人创始团队已减少一半。Igor Babuschkin、Christian Szegedy、Greg Yang等核心技术人物先后离开。作为xAI的骨干力量，他们对模型能力边界、算力成本结构、应用落地节奏有着独特的认知。

过去几年，在OpenAI等头部AI公司中，不断有关键技术决策者离开成熟体系，转向个人押注的创业方向。这种从大型组织向初创团队的流动，已成为AI行业发展的一条重要线索。

基于此，扬帆出海对OpenAI、Google等公司重要AI人才的离职创业方向进行梳理与总结，通过这些核心人物的选择，观察AI行业过去的变化以及未来可能出现的突破方向。

OpenAI：从模型平台到智能系统，史上超“豪华”创业团队

过去两年，OpenAI核心团队人才陆续“出走”，已然汇聚成备受行业关注的创业力量。从联合创始人、首席技术官，到研究负责人和核心科学家，一批参与GPT-4及后续模型研发的关键人物相继离开原有组织。

他们的创业方向，涵盖了基础模型研发、AI搜索、通用智能系统以及AI安全等多个层面。

OpenAI离职人员就业动向（部分）。制图：扬帆出海

以下将按项目逐一梳理。

1.超级智能与AI安全

2024年，OpenAI联合创始人兼前首席科学家Ilya Sutskever离开OpenAI后，创办了安全人工智能初创公司Safe Superintelligence（以下简称“SSI”）。作为深度学习领域的重要人物，Sutskever对当前依赖不断扩大量化算力来提升AI能力的发展路径持有不同看法，他认为单纯以算力驱动的方式难以充分应对AI安全与对齐等根本性问题。

具体来看，SSI聚焦于构建“安全的超级智能”这一长期研究目标，公司官网和联合创始人在公开场合强调，仅围绕这一核心方向开展工作，不会像一般通用AI平台那样追逐搜索引擎、绘画工具或视频生成之类的产品。

在技术路线上，SSI 强调“AI内在安全”的理念，希望在系统训练和设计阶段尽早嵌入安全目标，而不是在模型完成后通过外部策略或干预来修补潜在风险。

尽管尚未发布任何商业产品或公开API，SSI目前已获得两轮融资支持。2024年9月，SSI完成约10亿美元融资，使公司估值达到约50亿美元，投资方包括a16z、红杉资本等机构；随后在2025年，SSI又完成约20亿美元融资，估值大幅增长到约320亿美元，Alphabet（谷歌母公司）与英伟达等参与投资。

2.AI系统平台与人机交互

在融资上同样引人瞩目的OpenAI离职人员创业项目，少不了Thinking Machines Lab（以下简称“TML”）。该项目与SSI类似，虽未推出正式产品，但凭借核心团队的技术积淀和清晰的定位，获得了顶级资本的青睐，成为AI初创领域的焦点之一。

2024年9月，OpenAI前首席技术官Mira Murati离开OpenAI，于2025年2月创立了TML。据悉，Murati在OpenAI任职六年，曾担任产品与技术管理要职，并在ChatGPT、DALL·E、Codex等核心产品的发布和迭代中发挥了关键作用。

2025年7月，Mira Murati在X发帖称，TML已完成由a16z领投的20亿美元的种子轮融资，公司估值达到约120亿美元。参与本轮投资的机构还包括Nvidia、Accel、Cisco和AMD等。

Mira Murati发文宣布融资情况。图源：X

截至目前，TML尚未公开发布正式产品。其定位聚焦于构建更广泛理解、可定制且具备实用性的智能系统，核心愿景是“让每个人都能获得所需的知识和工具，使AI服务于其个性化需求和目标”。公司对外强调，通过融合基础模型能力、推理架构与工具能力，使AI系统在实际应用场景中更易理解、更易调整，并推动人机协作方式的发展。

值得注意的是，TML的核心团队极具竞争力，初期约30名核心成员中，三分之二来自OpenAI，后续还吸引了更多OpenAI前高管加盟担任顾问，包括OpenAI前首席研究官鲍勃·麦格（Bob McGrew）。

3.AI版浏览器，重构搜索入口

与上述两个项目不同，Perplexity AI创立于2022年，属于较早一代AI创业成果，也是OpenAI离职人员创业中，最早实现产品落地并形成市场影响力的项目之一，其核心方向是打造AI搜索工具，打破传统搜索模式，重构搜索入口。

其创始人Aravind Srinivas曾在OpenAI实验室工作一年，深度参与大模型相关技术研发，积累了扎实的技术经验，随后与团队联合创立Perplexity AI。

区别于传统搜索引擎“罗列信息”的模式，Perplexity AI主打“直接给出精准答案”，通过整合网络搜索结果与大模型推理能力，提升信息获取效率。公司的核心产品是基于大模型的AI搜索引擎，以及后续推出的AI原生浏览器“Comet”。

在融资与市场布局上，Perplexity AI获得了多方顶级资本支持，除了Jeff Bezos和Nvidia，知名风投机构a16z等也参与了投资。

4.“创业天团”估值第一，大模型打响正面竞争

在OpenAI离职人员创业项目中，Anthropic较为特殊：它是为数不多聚焦大模型研发、且与OpenAI展开正面竞争的公司。

Anthropic创立于2021年，早于前述三个项目，由OpenAI离职的Dario Amodei兄妹联合其他前高管共同创办，核心团队均来自OpenAI，与OpenAI的AGI探索方向一致，但商业化路径差异明显。

2024年，OpenAI联合创始人John Schulman曾短暂加入Anthropic，此前其在OpenAI期间主导核心模型后训练及AI安全研究，在Anthropic仅任职约6个月便离职。

Claude系列是Anthropic打造的一整套大语言模型产品，其通过持续迭代，在推理能力、长上下文处理、编码与知识工作等方面不断增强。商业化方面，Anthropic不走C端路线，专注于为开发者和企业提供AI模型工具，成效显著，同时推出相关软件工程工具及垂直行业插件，深化企业服务生态，在企业端吸引力持续提升。

在融资方面，2025年3月，Anthropic完成E轮融资后估值达615亿美元，2026年正以约3500亿美元估值融资并计划IPO。

Google/DeepMind：从算法层到执行层

如果说OpenAI系创业更多延续的是模型体系与系统平台能力的扩展，那么Google Brain与DeepMind出身的创业者，则明显呈现出另一种路径——将算法优势转化为可执行能力。

长期以来，DeepMind在强化学习、结构化推理、多模态理解和复杂系统建模方面积累深厚技术基础；Google Brain则是Transformer架构的诞生地之一。这种技术文化决定了离职创业者的押注方向：他们更关注智能体如何行动、如何推理、如何嵌入真实任务流程。

Google / DeepMind离职人员就业动向（部分）。制图：扬帆出海

以下将按项目逐一梳理。

1.更接近人类对话风格的AI

Mustafa Suleyman是DeepMind的联合创始人之一，曾长期负责产品化与应用方向。2022年离开Google后，他创立Inflection AI，并于2023年推出主打人格化交互的AI助手Pi。

Pi强调对话的连续性和自然交流体验，目标是提供更接近人类对话风格的交互体验。其核心设计目标并非知识覆盖范围，而是对话的连贯性、语气控制与情绪理解能力。产品强调“陪伴式交互”，鼓励用户进行持续、长期的对话关系建立。

融资层面，Inflection AI也是近年融资规模最大的AI初创公司之一。2022年，其完成约2.25亿美元融资；紧接着在2023年6月完成约13亿美元融资，投资方包括Microsoft、Nvidia等，公司估值一度达到约40亿美元。

2024年，微软宣布以约6.5亿美元形式“收编”Inflection AI的核心团队，并获得其模型技术授权，Suleyman随后加入微软担任AI业务负责人。

2.AI Agent：让模型“触达世界”

David Luan曾在Google Brain任研究负责人，还参与过OpenAI GPT-3早期研究。2022年，他创立Adept AI，提出构建“可操作软件的通用智能体”。

不同于当时正热门的文本生成、交互能力，Adept AI的核心目标是让AI直接使用软件。其技术路径是将语言模型与界面理解能力、API调用能力结合，使AI可以在浏览器和企业软件环境中执行具体任务，例如自动填写表格、操作CRM系统、执行多步骤工作流、跨应用完成复杂流程。

Adept AI虽是相对早期的AI创业项目，但他的方向与近年来的Agent浪潮高度契合。它所代表的是模型能力的外延：从认知层走向行动层。

融资方面，Adept AI的势头同样迅猛。其在2022年完成6500万美元种子轮融资，2023年3月完成约3.5亿美元融资，估值一度达到约10亿美元以上。

不过，与Inflection AI命运相似的是，Adept AI也被大厂“收编”。2024年，Adept AI的部分核心团队与技术资产被Amazon吸纳，创始人David Luan也加入亚马逊领导AGI相关项目。

3. AI虚拟角色交互“鼻祖”

Noam Shazeer是Transformer论文作者之一，曾在Google Brain深度参与现代大模型架构的奠定工作。2021年，他与来自DeepMind的Daniel De Freitas离开谷歌，共同创立Character.AI，两人分别具备模型架构与产品转化背景。

在Character.AI平台，用户既可以与平台预设角色对话，也可以自行设定角色的性格、语气与背景设定，形成持续性的互动关系。与强调效率与工具属性的AI产品不同，Character.AI更强调沉浸式体验与情感互动。

在AI虚拟角色交互赛道上，Character.AI属于最早实现规模化落地的项目之一。其快速增长，使“AI 陪伴”“AI 社交”成为2023年之后的重要细分方向，也带动了全球范围内大量同类产品的出现。某种程度上，Character.AI被视为 AI 虚拟角色交互赛道的行业鼻祖。

从规模数据看，据《智东西》报道，截至2025年8月，Character.AI月活跃用户已超过2000万，订阅用户在半年内增长超250%。用户每日平均使用时长达75分钟，用户画像以年轻人居多。在生成式AI应用中，其用户粘性与互动时长长期处于前列。

融资方面，2023年3月，公司完成超过2亿美元融资，估值约10亿美元，投资方包括a16z。2024年8月，Google以约25亿美元达成技术合作协议，Shazeer及部分核心研究人员回归谷歌参与Gemini项目研发，Google同时获得Character.AI模型的非独家许可权。

Character.AI的发展路径显示，Google Brain技术背景的创业者，不仅在算法层面具备积累，也能够将模型能力转化为消费级交互产品，并在新兴赛道中率先建立规模优势。这一案例，成为Google系创业中少数率先完成大规模用户验证的代表项目。

结语

从OpenAI、Google核心人员的离职创业动向不难看出，这些创业项目因起步时间节点的差异，呈现出清晰的行业阶段性演进特征，A行业正在从技术突破到应用深化、再到长期布局的方向演进。

2022年前后，全球AI行业的关注点高度集中于基础模型的技术突破，核心目标是夯实AI发展的技术底座；2023年至2024年，行业重心转向应用落地的探索阶段，交互陪伴、强执行代理等各类AI应用形态陆续涌现，本质上是对AI实用价值的初步探索与尝试；到了2024至2025年，以SSI、TML为代表的重点创业项目，呈现出明显的战略聚焦与长期深耕态势。这些AI初创公司不急于推出产品、抢占市场，而是将更多精力投入到AI基础安全、逻辑架构及智能系统理念的长期布局中。

站在2026年的时间节点回望与展望，AI行业正展现出诸多超出预期的发展活力与可能性。开源生态已成为技术普惠的关键力量，越来越多搭载AI技术的小团队，甚至个人开发者，正借助开源生态与智能体工具，打破传统研发壁垒，重新定义AI落地的执行力边界。

期待在未来一年，AI领域能涌现出更成熟的产品形态与可复制的商业化路径，实现技术价值向市场价值的有效转化；同时也期待，在这场持续的AI浪潮中，出海团队能捕捉到属于自己的发展机遇。