A perda da Meta é o ganho das Máquinas Pensantes

Weiyao Wang passou oito anos na Meta – seu primeiro emprego após a faculdade – ajudando a construir sistemas de percepção multimodais e contribuindo para projetos de segmentação de mundo aberto, incluindo SAM3D. Seu último dia na Meta foi na semana passada e, desde então, ele ingressou no Thinking Machines Lab.

Sua mudança para o Thinking Machines Lab (TML) ocorre no momento em que a startup de IA se expande em várias frentes. TML acaba de assinar um acordo de nuvem multibilionário com o Google, dando-lhe acesso aos mais recentes chips GB300 da Nvidia e tornando-a uma das primeiras startups a rodar no hardware.

O acordo, anunciado na última terça-feira no Google Cloud Next, segue uma parceria anterior com a Nvidia e coloca a TML no mesmo nível de infraestrutura da Anthropic e da Meta. (Meta supostamente manteve negociações para adquirir Thinking Machines nessa época ano passado e mais recentemente vem atacando os fundadores da TML, um por um.)

A imagem do talento permanece fluida. Wang e Kenneth Li – um PhD em Harvard que passou 10 meses na Meta antes de ingressar na TML este mês – são os exemplos mais recentes de uma captação de talentos que ocorre em ambas as direções. Business Insider informou na semana passada que Meta caçou Sete dos membros fundadores do TML. Uma análise das contratações recentes mostra que Thinking Machines está atacando Meta de volta. Parece, com base numa análise dos perfis do LinkedIn, que a TML tem contratado mais investigadores da Meta do que de qualquer outro empregador.

O mais proeminente é Soumith Chintala, CTO da TML, que passou 11 anos na Meta e foi cofundador do PyTorch, a estrutura de aprendizagem profunda de código aberto que agora sustenta a maior parte da pesquisa mundial em IA. Ele deixou a Meta no final de 2025 e foi nomeado CTO no início deste ano. Piotr Dollár, outro veterano de 11 anos do Meta que atuou como diretor de pesquisa e foi coautor do influente modelo Segment Anything, agora faz parte da equipe técnica da TML. Andrea Madotto, pesquisadora da divisão FAIR da Meta focada em modelos de linguagem multimodais, ingressou na TML em dezembro. James Sun, um engenheiro de software com quase nove anos na Meta trabalhando no LLM pré e pós-treinamento, também deu o salto.

A TML também atraiu talentos além do Meta. Neal Wu — três vezes medalhista de ouro na Olimpíada Internacional de Informática e membro fundador da agitado startup de codificação Cognition – ingressou no início deste ano. Jeffrey Tao veio via Waymo, Windsurf e OpenAI. Muhammad Maaz já foi bolsista de pesquisa na Anthropic. Erik Wijmans chegou da Apple. Liliang Ren passou dois anos e meio na equipe de Superinteligência de IA da Microsoft pré-treinando modelos OpenAI para código antes de ingressar em março.

O quadro de funcionários da startup agora é de cerca de 140.

Os pacotes de pagamento da Meta – sete dígitos, sem compromisso – já são bem conhecidos. Para os pesquisadores que avaliam suas outras opções, o cálculo pode ser tão simples quanto isto: o Thinking Machines Lab está atualmente avaliado em US$ 12 bilhões. Embora esse número fosse inimaginável para uma empresa nesta fase de qualquer ciclo tecnológico anterior (ela acaba de lançar um produto até agora), em comparação com as avaliações recordes da OpenAI e da Anthropic, ainda há muitas vantagens financeiras.

Contactado na manhã de sexta-feira, um porta-voz da TML se recusou a comentar esta história.