Золотые наручники и обратный билет
В Silicon Valley есть неписаное правило: уходишь из гиганта в стартап - назад дороги нет. Разве что на похороны компании, которую покинул.
Thinking Machines, стартап 2024 года с амбициями создать "ИИ, который думает, а не генерирует", только что нарушил это правило самым болезненным способом.
За последние 72 часа 11 ключевых сотрудников - включая сооснователя и трех ведущих архитекторов - вернулись в OpenAI. Не просто ушли. Вернулись. Как собаки на блевотину, если верить ядовитым комментам на Blind.
Это не обычная ротация кадров. Это системный отказ. Стартап, который должен был стать убийцей гигантов, сам стал жертвой гравитационного притяжения OpenAI.
Что случилось на самом деле
История началась с типичной для Кремниевой долины схемы: лучшие инженеры OpenAI уходят, чтобы основать компанию мечты. Без бюрократии. Без коммерческого давления. Только чистая наука.
Thinking Machines собрала $180 миллионов на этой мечте. Инвесторы поверили в нарратив: "OpenAI слишком коммерциализирована, мы вернемся к истокам".
Проблема в том, что нарратив столкнулся с реальностью 2026 года:
- OpenAI выпустила GPT-5 с мультимодальным reasoning, который делает именно то, что обещала Thinking Machines
- Компания подняла зарплаты ключевым исследователям на 40% после нашего расследования о войне за таланты
- Пулл-реквесты в Thinking Machines застревали на ревью по 3 недели - в OpenAI это занимает 48 часов
"Мы ушли, чтобы быстрее двигаться," - говорит бывший сотрудник Thinking Machines, попросивший анонимности. "А оказалось, что мы создали компанию, где все решает комитет из пяти человек. Ирония? В OpenAI у Ильи Суцкевера больше полномочий, чем у нашего CEO."
Чек на $500,000 против чек на $5,000,000
Вот что действительно бьет по стартапам. Не культура. Не видение. Деньги.
Когда Thinking Machines нанимала этих людей в 2024, они предлагали пакет: $350,000 зарплаты + опционы на $2 миллиона (vesting 4 года).
OpenAI в 2026 году предлагает вернувшимся: $550,000 зарплаты + рестрокированные опционы на $5 миллионов с немедленным вестингом 25%.
| Позиция | Thinking Machines (2024) | OpenAI (2026) | Разница |
|---|---|---|---|
| Lead Researcher | $400K + $3M опционы | $650K + $7M опционы | +162% |
| Staff Engineer | $320K + $1.8M опционы | $480K + $3.5M опционы | +94% |
| Research Scientist | $280K + $1.2M опционы | $420K + $2.8M опционы | +133% |
Цифры говорят сами за себя. Но это только часть истории.
Инфраструктурный разрыв
Вот что редко обсуждают публично: разрыв в инфраструктуре стал неприлично большим.
Thinking Machines тратила 60% инженерного времени на построение того, что в OpenAI уже работает годами:
- Собственный фреймворк для распределенного обучения (в OpenAI это уже Megatron-3)
- Систему мониторинга кластеров из 10,000 GPU (OpenAI имеет Orion с 2024)
- Датапайплайны для очистки тренировочных данных (тот самый, что собирает ваши рабочие файлы)
"Мы потратили 9 месяцев на построение инфраструктуры, которая в OpenAI обновляется раз в две недели," - делится другой источник. "К тому времени, как мы запустили первую модель, у OpenAI уже был GPT-5. Это как строить лодку, когда у конкурента авианосец."
Эффект домино для всей индустрии
Скандал с Thinking Machines - не изолированный случай. Это симптом.
Anthropic потеряла трех ключевых исследователей в Google DeepMind на прошлой неделе. xAI, несмотря на скандалы с Grok, переманила архитектора моделей из Cohere.
Но обратный отток в OpenAI - это новое. Опасное для индустрии.
Что это значит для других стартапов:
- Инвесторы теперь требуют анти-реверсивных клаус в контрактах ключевых сотрудников
- Вестинг ускоряется: вместо 4 лет - 2 года с клиффом в 6 месяцев
- Зарплаты взлетают до небес, сжигая кэш стартапов
Самый болезненный удар: доверие. Кто теперь поверит стартапу, основанному бывшими сотрудниками гигантов? История показывает - они могут вернуться при первом удобном случае.
Что дальше? Черный лебедь для OpenAI
Парадокс в том, что победа OpenAI в войне за таланты может стать ее поражением.
Представьте сценарий:
1. Все лучшие мозги собираются в одной компании
2. Конкуренция ослабевает, инновации замедляются
3. Регуляторы видят монополию и начинают давить
4. Ключевые сотрудники, наконец, уходят - но уже не в стартапы, а в академию или вообще из индустрии
Это уже происходило в истории технологий. Microsoft в 90-х. Google в 2000-х. Facebook в 2010-х.
OpenAI, кажется, повторяет ошибку, но с ИИ-специфичным поворотом: они создали культуру, где только их подход считается "правильным".
"В Thinking Machines мы экспериментировали с архитектурами, которые в OpenAI сразу отметали как 'неефективные'," - говорит бывший архитектор. "Проблема в том, что 'неефективно для GPT-5' не значит 'неефективно в принципе'. Мы теряем альтернативные пути развития ИИ."
Ирония 2026 года: OpenAI, созданная как открытая альтернатива корпоративным гигантам, сама стала тем, против чего боролась. И платит за это $5 миллионов за человека.
Совет основателям: не повторяйте эту ошибку
Если вы строите AI-стартап в 2026, запомните одно правило: нанимайте не тех, кто ушел из OpenAI, а тех, кого OpenAI никогда не наймет.
Звучит контрпродуктивно? Это единственный способ выжить.
Примеры:
- Нейробиологи, а не computer scientists
- Инженеры из embedded-систем, а не из облачных сервисов
- Исследователи из физики/химии, а не из ML
Thinking Machines наняла звезд OpenAI - и получила команду, заточенную под работу в OpenAI. Со всеми ожиданиями, привычками и, в конечном счете, ностальгией.
Лучший AI-инженер для стартапа - не тот, кто знает, как масштабировать трансформер до триллиона параметров. А тот, кто знает, как заставить маленькую модель делать то, что не может большая.
Потому что в войне с гигантами победить в лоб невозможно. Только обходным маневром. Или, как показал случай Thinking Machines, проиграть с громким хлопком.
Следующий стартап, который попытается повторить этот путь, уже ищет funding. Посмотрим, усвоили ли инвесторы урок. Или $180 миллионов - приемлемая цена для очередного урока о гравитации талантов.
