מלחמת הכישרונות: Thinking Machines מגייסת חזרה חוקרים מ-Meta
בעוד Meta גייסה שבעה ממייסדי Thinking Machines Lab, הסטארט-אפ מגייס בחזרה יותר חוקרים מ-Meta מכל מעסיק אחר. עם שווי של 12 מיליארד דולר, הסכם ענן עם Google וגישה לשבבי GB300 של Nvidia, החברה הופכת לאטרקטיבית יותר מפיצויים של שבע ספרות.
מעבר דו-כיווני של חוקרים מובילים
ויאו וואנג סיים השבוע שמונה שנים ב-Meta, שם תרם למערכות תפיסה מולטימודליות ולפרויקט SAM3D, ועבר ל- TML (Thinking Machines Lab). המעבר שלו מצטרף לגל רחב ביותר של חוקרים שעוברים בין שתי החברות בשני הכיוונים ונראה כי זה לא הגל האחרון.
רוצה להישאר מעודכן ב-AI?
הירשם לדיוור השבועי שלנו וקבל עדכונים, המלצות על כלים, חדשות ודוחות מיוחדים
בעוד Business Insider דיווח השבוע כי Meta גייסה שבעה ממייסדי Thinking Machines, בדיקת פרופילי LinkedIn מגלה תמונה אחרת: TML מגייסת יותר חוקרים מ-Meta מכל מעסיק אחר. המהלך מגיע בעקבות הכרזה מתחילת השבוע על הסכם ענן בהיקף מיליארדי דולרים עם Google, המעניק ל-TML גישה לשבבי GB300 החדשים של Nvidia.
כוכבים מ-Meta בקבוצת TML
הדמות הבולטת ביותר היא סוומיט צ'ינטלה, מייסד שותף של PyTorch והמנהל הטכנולוגי הנוכחי של TML. לאחר 11 שנים ב-Meta, הוא הצטרף לחברה בסוף 2025 ומונה ל-CTO בתחילת השנה. לצדו הצטרף פיוטר דולאר, גם הוא ותיק של 11 שנים ב-Meta ומחבר שותף של מודל Segment Anything, וכעת חלק מהצוות הטכני של TML.
אנדראה מדוטו, חוקר ב-FAIR של Meta שהתמקד במודלי שפה מולטי-מודליים, הצטרף בדצמבר 2025. ג'יימס סאן, מהנדס תוכנה עם כמעט תשע שנות ניסיון ב-Meta בתחום אימון מקדים ואימון מאוחר של מודלי LLM, גם הוא עבר ל-TML. קנט לי, בעל דוקטורט מהרווארד שבילה 10 חודשים ב-Meta, הצטרף גם הוא החודש.
גיוס מעבר ל-Meta
החברה לא מסתפקת בגיוסים מ-Meta בלבד. ניל וו, זוכה מדליית זהב שלוש פעמים באולימפיאדת המידע הבינלאומית וחבר מייסד ב-Cognition, הצטרף גם הוא בתחילת השנה. שמות נוספים כמו ג'פרי טאו, מוחמד מאז, אריק ויג'מנס וליליאן רן, כולם 'כוכבים' מחברות שונות ביניהן OpenAI, Anthropic, Apple ו-Microsoft, גם נפלו ברשת הגיוס הענפה, ונכון להיום מונה TML כ-140 עובדים.
החשבון הכלכלי
מחבילות השכר של Meta, הידועות בשבע ספרות ללא התחייבויות, עוברים החוקרים להזדמנות אחרת. TML מוערכת כיום ב-12 מיליארד דולר. למרות שמדובר בשווי חסר תקדים לחברה בשלב כה מוקדם שהשיקה רק מוצר אחד, לעומת שוויים שוברי השיאים של OpenAI ו-Anthropic, הפוטנציאל הפיננסי משמעותי ביותר.
ההסכם עם Google מעמיד את TML באותה רמת תשתית כמו Anthropic ו-Meta עצמה. הגישה המוקדמת לשבבי GB300 הופכת את החברה לאחת הראשונות שיכולות להריץ תשתית על החומרה המתקדמת ביותר, יתרון משמעותי במירוץ ה-AI.
עבור חברות ישראליות בתחום ה-AI, מלחמת הכישרונות הזו מציבה אתגר מוכר: כיצד להתחרות על חוקרים מובילים כאשר הענקיות האמריקאיות מציעות חבילות שכר אסטרונומיות. עם זאת, הדוגמה של TML מראה שלא תמיד מדובר רק בכסף: הזדמנות להיות חלק מפרויקט חדשני בשלב מוקדם, עם פוטנציאל צמיחה משמעותי, יכולה למשוך כישרונות גם מול מתחרים גדולים יותר.