「リバース・エグソダス」：OpenAIがMira Muratiの120億ドルベンチャーから主要人材を再獲得

典型的なシリコンバレーの物語とは驚くほど逆の展開で、人工知能業界は「リバース・エグソダス」を目撃しています。Thinking Machines Lab（Thinking Machines Lab）、元OpenAI CTOのMira Muratiが創業した注目スタートアップは、共同創業者3名が退社して元の雇用主であるOpenAIに戻るという動揺に見舞われました。この出来事は、同社が巨額評価のシードラウンドから1年未満で起きたもので、2026年のAIランドスケープにおける重要な転換点を浮き彫りにします。支配権を巡る戦いにおいて、単なる資本だけでは確立された計算基盤に代わる十分な代替手段にならない可能性があるのです。

Barret Zoph、Luke Metz、Sam Schoenholzの退社は大きな節目を示します。2024年と2025年はトップ研究者たちが分裂して「主権的」AIラボを立ち上げる年として特徴づけられましたが、2026年初頭は既存の巨大企業が持つ強大な引力を明らかにしています。Creati.aiにとって、この出来事は現在のAI人材市場の不安定さを示すケーススタディとなり、忠誠がモデルアーキテクチャと同じ速さで変わることを示しています。

120億ドルのユニコーン：大きな期待と厳しい現実

Thinking Machines Labは2025年2月に立ち上がり、瞬時に業界の注目を集める素性を持っていました。ChatGPTとDALL-Eの開発で中心的な役割を果たしたMira Muratiが創業し、同社は単なるテキスト生成にとどまらない自律的な行動が可能な「エージェント型AI（agentic AI）」の次なる大きなフロンティアとして位置付けられていました。

金融市場は歴史的な熱狂で反応しました。2025年7月までに、Andreessen Horowitzが主導する20億ドルのシードラウンドを獲得し、同社の評価額はまだ主力製品が公表されていない段階で驚異的な120億ドルに達しました。株主構成（cap table）はNvidia、AMD、Cisco、Jane Streetといったテックエリートの面々が名を連ねるもので、出身国であるアルバニア政府も象徴的に1000万ドルを出資しました。

しかし、Thinking Machines Labの「ステルス」フェーズは社内のプレッシャーに満ちていました。Tinkerという、オープンウェイトモデルのファインチューニング（fine-tuning open-weight models）用のAPIは公開されたものの、GPT-5やClaude 4に匹敵する基盤モデル（foundational model）はまだ展開されていません。業界内部の情報筋によれば、社内の摩擦は巨額評価と実際の製品の進捗の乖離から生じており、OpenAIの成熟したインフラと競争できる計算クラスターを一から構築する困難さがその状況を悪化させたとされています。

裂けた構造：母艦への協調した帰還

1週間のうちに3名の創業メンバーが退社したことは、人事の変化に留まらず構造的な亀裂を意味します。関与した人物たちは単なる初期の従業員ではなく、同社の技術的ビジョンの設計者でした。

Barret Zoph

Thinking Machines Labの元CTOであるZophは、Murati自身に次いで最も重要な技術的資産だったと言えるでしょう。OpenAIの元VP of Researchであり、Google Brainで6年間務めた経歴を持つZophは、ポストトレーニングや強化学習の研究で広く尊敬されています。彼の退社は2026年1月14日にMuratiによって発表され、「parted ways」という表現が用いられたことから即座に臆測を呼びました。

Luke MetzとSam Schoenholz

ほぼ同時に、共同創業者のLuke Metzと主要研究者のSam Schoenholz（社内文書では共同創業メンバーとして言及されることが多い）も辞表を提出しました。Zophと同様、両名ともGoogle/OpenAIの研究パイプライン出身です。彼らが一塊で移動した決定は、スタートアップの方向性に対する協調的な信頼喪失、あるいはOpenAIからの拒否できない条件の揃ったオファーを示唆しています。

OpenAIのApplications部門CEOであるFidji Simoは、Muratiの発表からわずか58分後にこの動きを確認し、3人をOpenAIに歓迎しました。このタイミングは、この移籍が数週間にわたって交渉されていたことを示唆しており、突然の決裂という物語を覆すものです。

「不倫理的行為」論争

状況を複雑にしているのは、Zophの退社の性質に関する持続的な噂です。Muratiの公開声明は外交的でしたが、関係者筋はZophが「不倫理的行為」により解雇されたとほのめかしており、具体的には競合他社への機密情報の無断共有が疑われていると伝えています。しかし、OpenAIがZophを即座に公に受け入れたことは、これらの主張の重大さに疑問を投げかけるか、少なくともOpenAIが彼の技術的価値を評判リスクよりも重視していることを示唆しています。

コンピュートの「重力井戸（Compute Gravity Well）」：資本だけでは足りない理由

業界の観測者にとって、この一連の出来事から得られる主な教訓は「コンピュート重力井戸（Compute Gravity Well）」という概念です。2026年において、GPUを買うための金を持っていることと、100,000台のH100（または新しいB200）を運用可能なクラスターとして稼働させることの間のギャップは広がっています。

Thinking Machines Labは手元に20億ドルありました。それでも、最先端モデルを訓練するための物理的およびソフトウェアのインフラを構築するには時間が必要です—OpenAIやGoogleのシームレスな環境に慣れた研究者にとって、その時間はフラストレーションとなるかもしれません。OpenAIは今日すぐにでも大規模な実験を回せる環境を提供しています。出版やブレークスルーの迅速なリリースがキャリアに直結するZophやMetzのような研究者にとって、スタートアップでインフラが成熟するのを待つことは職業的停滞に感じられるのです。

この出来事は、小規模でエリートなチームが大規模ラボを凌駕できるとする「スプリンタースタック説（splinter stack thesis）」の冷却を示唆している可能性があります。代わりに、Microsoft/OpenAIやGoogle/DeepMindが築いた巨大なコンピュートの堀（moat）が、外に出ていったがスタートアップ生活の現実的な物流で立ち往生した人材を再び取り戻している統合の兆候が見られます。

ダメージコントロール：Soumith Chintalaが舵を取る

広く安定化策として見なされている動きの中で、Mira MuratiはSoumith ChintalaがThinking Machines Labの新CTOに就任すると発表しました。ChintalaはオープンソースAIコミュニティの巨人であり、今日の大多数のAI研究を支える深層学習フレームワーク、PyTorchの共同作成者として最もよく知られています。

Chintalaの到来は開発者コミュニティに強いメッセージを送ります。Zophが代表していたのはプロプライエタリでクローズドソースな「OpenAIスタイル」の研究であったのに対し、Chintalaは透明性、コミュニティ協働、開発ツールを体現します。これはThinking Machines Labがクローズドな基盤モデルでOpenAIを上回ろうとする方針から転換し、「エージェント型ウェブ（Agentic Web）」のための究極のツールとインフラ層を構築する方向へ舵を切る可能性を示唆します。

業界への影響：人材争奪戦の新ルール

Thinking Machinesの事件は、2026年のベンチャー投資の展開に冷却効果をもたらす可能性が高いです。投資家は今後、製品未完成段階での評価（pre-product valuations）をより厳しく精査し、スタートアップが既存大手の引力に対抗して人材を維持するためのより明確なロードマップを要求するでしょう。

さらに、OpenAIの積極的なリテンション戦略を浮き彫りにします。離反者を手厚く迎え入れることで（おそらくかなりの報酬パッケージを伴って）、OpenAIはトップ人材が戻るための扉を常に開いていることを示し、研究者が最初に離れる決断を下すリスクを実質的に低減しているのです—しかし同時に、スタートアップの辛苦が耐え難くなったときに彼らを呼び戻す動機も与えています。

今後数か月はMira Muratiにとって極めて重要です。技術的共同創業者を失ったことは痛手ですが、20億ドルの資金とSoumith Chintalaという技術責任者がいれば、Thinking Machines Labが完全に敗北したわけではありません。課題は、同社が単に人材が巨人へ戻るまでの待機場でないことを証明することです。

比較分析：OpenAI vs. Thinking Machines Lab

以下の表は、この人材争奪に関与する二つの組織の現状を示し、資源とリーダーシップの格差を強調しています。

この「ブーメラン」的人材移動は厳しい警鐘です。人工知能という高リスク・高報酬の世界で不変なのは、コンピュートの追求とそれを使いこなす優れた人材への執着だけだということを。