佐夫離開OpenAI轉投Google，此前剛經歷Thinking Machines風波

AI高階主管的「搶椅子遊戲」仍在繼續。曾離開OpenAI與米拉·穆拉蒂共同創立Thinking Machines Lab的巴雷特·佐夫，如今將加入Google擔任研究副總裁。Google一位發言人告訴《華爾街日報》：「我們非常期待佐夫回歸Google，將他在強化學習與後訓練方面的專長帶給Gemini團隊。」

佐夫本人也在X（原推特）上宣布了這項消息：「很高興宣布我將加入Google DeepMind！我的AI職涯始於Google Brain Residency計畫，很高興能夠重新加入。接下來我將從事強化學習與後訓練方面的工作——詳情稍後公布。Google擁有在AI領域持續締造巨大成功的所有要素，我很高興能成為這項使命的一部分。」

動盪的十八個月

對佐夫而言，回歸Google與其說是開啟新篇章，不如說是回到原點。他於2016年在Google Brain Residency計畫展開AI職涯，從事AutoML與神經網路架構搜尋研究，並在Google Brain併入Google DeepMind後繼續留任。2022年，他離開Google加入OpenAI，擔任負責後訓練的研究副總裁，其團隊的工作涵蓋對齊、工具使用、評估，以及最終應用於ChatGPT的模型。

2024年9月，佐夫與剛卸任技術長的穆拉蒂一同離開OpenAI，共同創立Thinking Machines Lab並出任技術長。據報導，這家新創公司從Andreessen Horowitz等投資方募得約20億美元資金，成立僅數月估值就逼近100億美元。然而這項合作關係在2026年1月宣告破裂：穆拉蒂宣布與佐夫分道揚鑣，並任命PyTorch共同創造者索米思·欽塔拉為新任技術長。一小時後，OpenAI的菲吉·西莫證實，佐夫將與Thinking Machines另兩位共同創辦人盧克·梅茲和薩姆·舍恩霍爾茲一起重返OpenAI。後來外界得知，佐夫實際上是被Thinking Machines解雇的；《華爾街日報》報導稱，一段未公開的職場關係是導致他離職的原因之一，但他本人與公司均未公開詳細說明。

很高興宣布我將加入Google DeepMind！我的AI職涯始於Google Brain Residency計畫，很高興能夠重新加入。

在OpenAI待了五個月，又一次離開

重返OpenAI後，佐夫並未回歸研究職位，而是被賦予了一項截然不同的任務：領導公司在企業級AI銷售方面的拓展工作，這項角色被視為公司籌備上市之際、縮小與競爭對手商業差距的關鍵。這段任期僅持續了五個月。2026年6月，佐夫第二次離開OpenAI，在公司內部Slack上發布告別訊息——而Google，顯然一直在等著他。

• 2025年10月：共同創辦人安德魯·圖洛克離開Thinking Machines加入Meta，據報導他先前曾拒絕、後來又接受了一份九位數的薪酬方案。
• 2026年1月：佐夫與盧克·梅茲從Thinking Machines重返OpenAI。
• 2026年7月：共同創辦人、前AI安全副總裁莉莉安·翁宣布離職，稱新創公司的高強度步調加重了她的健康問題。
• 2026年8月：佐夫第二次離開OpenAI，加入Google擔任研究副總裁。

創辦團隊日益萎縮，產品發布卻未停步

Thinking Machines由六位共同創辦人於2025年2月創立，但這個團隊幾乎從成立之初就在不斷縮水。隨著佐夫的離開，穆拉蒂實際上成了唯一留下的原始創辦人——業界常將此與Anthropic對比，後者的創辦團隊至今保持完整。儘管如此，公司的產品節奏並未放緩：先後發布了微調平台Tinker、能夠原生處理音訊與視訊的即時「互動模型」研究預覽版，並於7月推出擁有9,750億參數的開放權重模型Inkling，該模型迅速登頂美國本土開放模型排行榜。

佐夫的轉會也契合了Google DeepMind今年積極「回收」人才的一貫做法，儘管該公司同時也流失了部分人才。就在佐夫宣布消息前幾週，Transformer原始論文的共同作者、Google曾透過收購Character.ai花費超過20億美元將其重新納入麾下的DeepMind元老諾姆·沙澤爾，轉投了OpenAI。因AlphaFold研究工作而共同獲得2024年諾貝爾化學獎的約翰·江珀，也在幾乎同一時間宣布將加入Anthropic。在這樣的背景下，Google把一位深深植根於自家Brain Residency血脈的研究者請回來，被視為刻意彌補其研究團隊高層空缺的舉動——而OpenAI自身在過去八個月裡也經歷了一波高階主管離職潮，從營運長到一位資料中心高階主管相繼離任。對於同樣在爭奪全球頂尖研究人才、且往往處於薪酬劣勢的台灣AI企業而言，佐夫這十八個月內三易其主的經歷，再次提醒人們，前沿AI領域頂層的人才忠誠度已變得多麼脆弱。