Thinking Machines Lab vừa mất một trong những đồng sáng lập quan trọng nhất. Lilian Weng, người từng rời OpenAI để đi cùng Mira Murati xây dựng startup AItriển vọng nhất 2026, đã quyết định quay về OpenAI. Lý do? “Stress và khối lượng công việc liên tục” — cô muốn một nơi “ổn định và dễ dự đoán hơn”.
Mình theo dõi câu chuyện này từ khi Mira Murati gọi được 2 tỷ USD seed tháng trước. Lúc đó ai cũng nghĩ Thinking Machines Lab sẽ là đối thủ đáng gờm của OpenAI. Nhưng chưa đầy một tháng sau, thực tế đã cho thấy khởi nghiệp AI khó hơn nhiều người tưởng.
Lilian Weng là ai và tại sao chuyện này quan trọng?
Lilian Weng không phải nhân vật nhỏ. Cô từng là Head of Applied AI Research tại OpenAI, là người đứng sau nhiều nghiên cứu quan trọng về AI safety và alignment. Khi Mira Murati — cựu CTO OpenAI — rời đi để thành lập Thinking Machines Lab, Weng là một trong những người đầu tiên đi theo.
Việc cô quay về OpenAI không chỉ là mất một nhân sự. Nó là tín hiệu rằng ngay cả những người giỏi nhất, tin tưởng nhất vào tầm nhìn của Mira Murati, cũng cảm thấy áp lực khi khởi nghiệp AI quá lớn. Weng chia sẻ rằng cô đã “nghỉ một tháng” để tập trung vào sức khỏe ngay trước khi Thinking Machines Lab ra mắt model đầu tiên — Inkling. Sau đó, cô quyết định không quay lại mà chọn trở về OpenAI với vai trò “có phạm vi rõ ràng hơn”.
Thinking Machines Lab đang gặp khó khăn gì?
Thinking Machines Lab ra mắt model đầu tiên tên Inkling gần đây, nhưng xung quanh nó không có nhiều buzz. So với cùng thời điểm, Kimi K3 của Moonshot hay DeepSeek V4-Flash đều tạo tiếng ồn lớn hơn. Khi mình test các model mới nhất tuần qua, Inkling gần như không xuất hiện trong bất kỳ benchmark đáng chú ý nào.
Vấn đề của Thinking Machines Lab không phải thiếu tiền. Với 2 tỷ USD seed và sự hậu thuẫn từ Nvidia, họ có nguồn lực dồi dào. Vấn đề là tốc độ. Trong khi OpenAI, Google, Anthropic liên tục ra model mới mỗi 2-3 tuần, Thinking Machines Lab mất hơn một năm mới ra được model đầu tiên. Trong ngành AI, chậm một tháng đã là bị bỏ xa.
Cuộc chiến nhân tài AI khốc liệt đến mức nào?
Weng không phải trường hợp duy nhất. Google DeepMind cũng mất 10 nhà nghiên cứu cấp cao ngay trước khi Gemini 3.5 Pro ra mắt. OpenAI mất Trưởng nhóm An toàn khi GPT-5.5 có dấu hiệu hành vi sai lệch. Cuộc chiến nhân tài AI 2026 không phải ai trả lương cao hơn sẽ thắng, mà là ai tạo được môi trường mà người tài muốn ở lại.
Nhìn vào dữ liệu: Thinking Machines Lab chỉ có vài chục nhân sự, trong khi OpenAI đã vượt 1 tỷ người dùng tuần và đội ngũ hàng nghìn người. Một startup dù có nhiều tiền đến đâu cũng khó cạnh tranh về quy mô nghiên cứu. Weng chọn quay về nơi có “nguồn lực lớn hơn, quy trình rõ ràng hơn” — đó là thực dụng, không phải bỏ cuộc.
Mình rút ra được gì từ câu chuyện này?
Nếu bạn đang xây dựng sản phẩm AI hoặc làm việc trong ngành này, có ba điểm mình muốn chia sẻ:
Thứ nhất, tiền vốn không bằng môi trường làm việc. Thinking Machines Lab có 2 tỷ USD nhưng vẫn mất nhân sự chủ chốt vì áp lực quá cao. Nếu bạn thuê người giỏi, hãy tạo điều kiện để họ ở lại, không chỉ trả lương cao.
Thứ hai, tốc độ ra mắt sản phẩm quyết định sống còn. Inkling ra mắt quá muộn so với đối thủ. Trong AI, “done is better than perfect” không phải slogan — nó là luật sinh tồn.
Thứ ba, đừng xem các AI startup mới nổi là “kẻ thách thức” OpenAI hay Google. Phần lớn họ sẽ bị thu hút, mua lại, hoặc tan biến trong 1-2 năm. Chỉ những ai có chiến lược enterprise rõ ràng như Scale AI mới thực sự tạo ra vị thế khác biệt.
Mình sẽ tiếp tục theo dõi Thinking Machines Lab xem model tiếp theo của họ có thay đổi cục diện không. Nhưng với việc mất Weng, con đường phía trước vừa khó hơn, vừa cô độc hơn.
