Entschlüsselung der "Huangpu Military Academy" der KI: 10 Personen tragen eine Unternehmensbewertung von 7 Milliarden US-Dollar

Wenn die Innovationsdividende eines Spitzenlabors an die Obergrenze herankommt, wird das Ausströmen von Talenten und Ideen fast zur natürlichen Regel.

Genau wie die damalige "PayPal-Gang" in Silicon Valley wird OpenAI seit dem Aufstieg von ChatGPT zur "Huangpu-Militärakademie" der KI-Welt.

Laut unvollständigen Statistiken von Crow Man sind zwischen 2022 und 2025 insgesamt 25 Personen aus OpenAI gegangen. Davon haben 9 Personen sich entschieden, zu gründen und 8 KI-Unternehmen gegründet. Selbst wenn man die drei Unternehmen, deren Schätzungen noch nicht bekanntgegeben wurden, nicht berücksichtigt, beläuft sich die kumulative Schätzung der übrigen 6 Unternehmen fast auf 70 Milliarden US-Dollar. Darüber hinaus sind weitere 16 Personen in andere KI-Unternehmen wie Meta gewechselt.

Diese Personen decken fast alle Schlüsselpositionen in OpenAI ab: Modellentwicklung, Trainingssysteme, Ausrichtung und Sicherheit, Produktentwicklung und Toolchains. Sie sind nicht nur die Baumeister der GPT-Serie, sondern haben auch den gesamten Prozess von der Forschungsarbeit bis hin zum Produkt für hundert Millionen Benutzer miterlebt.

Dies ist eine Runde von Talentauströmen mit hoher organisatorischer Eindringkraft.

In der Geschäftswelt haben sie sich nicht entschieden, "OpenAI zu kopieren", sondern versuchen, die Systemlogik, die früher nur innerhalb von OpenAI existierte, neu zu gestalten: Einige betonen die Sicherheit als oberste Priorität, andere arbeiten an der Toolchain neu, wieder andere setzen direkt Agentenanwendungen um; Einige Unternehmen haben bereits nach drei Monaten eine Schätzung von 5 Milliarden US-Dollar erreicht, andere haben noch kein Produkt, aber bereits eine Finanzierung von über 100 Millionen US-Dollar abgeschlossen.

In gewisser Weise hat der Austritt dieser Personen die Einflussnahme von OpenAI nicht unterbrochen, sondern hat es ermöglicht, dass seine Technologiepfade und organisatorische Erfahrungen über neue Unternehmen auf eine breitere industrielle Ebene verbreitet werden.

Gründer aus OpenAI schaffen 70 Milliarden US-Dollar

Wenn die Innovationsdividende eines Spitzenlabors an die Obergrenze herankommt, wird das Ausströmen von Talenten und Ideen fast zur natürlichen Regel.

Genau wie die damalige "PayPal-Gang" in Silicon Valley wird OpenAI zwischen 2022 und 2025 zur "Huangpu-Militärakademie" der KI-Welt.

Laut unvollständigen Statistiken von Crow Man haben in diesen drei Jahren 9 Kernmitglieder OpenAI verlassen und 8 KI-Unternehmen gegründet. Selbst wenn man die zwei Unternehmen, deren Schätzungen noch nicht bekanntgegeben wurden, nicht berücksichtigt, beläuft sich die kumulative Schätzung bereits auf etwa 70 Milliarden US-Dollar.

Sie sind keine gewöhnlichen Ingenieure. Die meisten von ihnen waren vor ihrem Austritt Forschungsleiter, Chefwissenschaftler oder Kernmitglieder des Teams. Die von ihnen geleiteten Bereiche umfassen Modellstrukturen, Trainingssysteme, Sicherheitsmechanismen und Produktimplementierungen und decken fast das technologische Zentrum von OpenAI ab.

Aus ihrer Gründungrichtung gesehen, konzentrieren sie sich hauptsächlich auf KI-Sicherheit, Agenten und KI-Anwendungen.

Zunächst ist es die Gründungsbewegung rund um die "KI-Sicherheit".

Im Mai 2024 hat Ilya Sutskever, Mitbegründer von OpenAI und langjähriger Chefwissenschaftler, sich entschieden, OpenAI zu verlassen und Safe Superintelligence (SSI) zu gründen. Dies ist ein rein forschungsorientiertes Unternehmen, das die "Regulierung als Dienstleistung" als Voraussetzung für Superintelligenz befürwortet und globale KI-Entwicklern Fähigkeitsbewertungen, Risikomodellierungen und interpretierbare Rahmenwerke anbietet.

▲ Ilya Sutskever, Paul Christiano, Daniel Kokotajlo (von links nach rechts)

Das Gründerteam von SSI umfasst Paul Christiano, den ehemaligen Leiter der Ausrichtung, und Daniel Kokotajlo, einen Strategieforscher. Bereits einige Monate nach der Gründung hat es eine gemeinsame Investition von Sequoia Capital und Founders Fund erhalten und in der ersten Runde über 500 Millionen US-Dollar an Finanzierung abgeschlossen, was es zu einem der am höchsten geschätzten KI-Sicherheitsunternehmen weltweit macht.

Zur gleichen Zeit haben Mira Murati, die ehemalige CTO, und John Schulman, Mitbegründer von OpenAI, gemeinsam das Thinking Machines Lab gegründet und versucht, die Infrastruktur für "Forschung als Plattform" neu aufzubauen, sowohl für Hochschulen als auch für Unternehmen.

▲ Mira Murati

Dieses Unternehmen nutzt die Idee der OpenAI-Toolchain wieder und betont die Datenverwaltung, die Modellwiederholbarkeit und die Nachverfolgbarkeit von KI-Verantwortung. Im Juli dieses Jahres hat es eine Seed-Runde von 2 Milliarden US-Dollar abgeschlossen, und im Oktober lag seine Schätzung bereits bei 20 Milliarden US-Dollar.

Die zweite Kategorie ist die Gründung rund um "Agenten" und Mensch-Maschine-Interaktion.

Adept AI wurde von David Luan, dem ehemaligen Engineering-Vizepräsidenten, gegründet und konzentriert sich auf "KI-Assistenten, die Computer bedienen können". Er hat die Trainingssysteme von GPT-2 und GPT-3 geleitet und hat nach seinem Austritt schnell ein Team zusammengetragen und über 400 Millionen US-Dollar an Finanzierung erhalten.

Inflection AI wurde von Suleyman, Mitbegründer von DeepMind, und Simonyan, dem ehemaligen Strategieberater von OpenAI, gegründet. Das Kernteam von 35 Personen umfasst mehrere Ingenieure des GPT-Projekts. Das Unternehmen betont, dass "Dialog ist Agent", und sein Produkt Pi wird als der "KI-Assistent mit der warmsten Perspektive" angesehen. Derzeit liegt seine Schätzung nahe bei 4 Milliarden US-Dollar.

Aravind Srinivas, Gründer von Perplexity AI, hat in OpenAI das Inferenzsystem und die multimodale Suche verantwortet. Sein Team besteht hauptsächlich aus Mitgliedern der OpenAI-Toolchain-Gruppe und hat bereits 1,5 Milliarden US-Dollar an Finanzierung abgeschlossen, mit einer Schätzung von über 20 Milliarden US-Dollar. Sein Modell von "Dialogsuche + Zitaterläuterung" wird als der Schlüsselpunkt für die KI-Suche angesehen.

Der dritte Weg ist die Übertragung der Fähigkeiten von generischen Modellen auf vertikale Szenarien.

Eureka Labs wurde von Karpathy gegründet und konzentriert sich auf KI-Bildung und adaptive Lernsysteme, um eine Lehrplattform zu schaffen, die Kurse, Feedback und Bewertungen automatisch generiert. Das Team besteht hauptsächlich aus Mitgliedern der OpenAI-Toolchain. In der ersten Runde hat es 400 Millionen US-Dollar an Finanzierung erhalten, mit einer Schätzung von über 5 Milliarden US-Dollar.

Covariant wurde von Pieter Abbeel gegründet und konzentriert sich auf ein universelles Robotersystem; Periodic Labs konzentriert sich auf Materialwissenschaft und die Automatisierung von Labor-KI. Im Jahr 2025 hat es die Serie-A-Finanzierung abgeschlossen, mit einer Schätzung von 800 Millionen US-Dollar.

Im Vergleich zu anderen Gründungsunternehmen ist es für Gründer aus OpenAI leichter, in kurzer Zeit eine hohe Schätzung zu erreichen.

SSI von Ilya Sutskever hat weder ein Produkt noch Benutzer, aber es hat in nur drei Monaten 1 Milliarde US-Dollar an Finanzierung abgeschlossen und eine Schätzung von 5 Milliarden US-Dollar erreicht;

Das Thinking Machines Lab, gegründet von Mira Murati, der ehemaligen CTO, hat bereits fünf Monate nach der Gründung 2 Milliarden US-Dollar an Seed-Finanzierung erhalten;

Periodic Labs, gegründet von Liam Fedus, dem ehemaligen Forschungs-Vizepräsidenten von OpenAI, hat bereits drei Monate nach der Gründung 200 Millionen US-Dollar an Finanzierung von a16z als Beteiligungsführer erhalten.

Das Gemeinsame an diesen Unternehmen ist: Es gibt noch keine klare Produktstrategie, aber die Gründer stammen aus dem Kernmanagementteam von OpenAI. Sie haben noch nicht begonnen, ein Einnahmemodell aufzubauen, aber ihre Schätzungen sind bereits auf mehrere Milliarden US-Dollar gestiegen.

Dies ist ein seltener Marktindikator. Aus Sicht der Kapitalgeber ist es schon wert, zu wetten, solange der Ausgangspunkt nahe genug an OpenAI liegt.

Wie wird OpenAI zur weltweit größten KI-Talentquelle, von Meta bis xAI?

Abgesehen von der Gründung wird OpenAI still und leise zur wichtigsten Talentquelle für die gesamte KI-Branche. Laut unvollständigen Statistiken von Crow Man haben seit 2022 mindestens 16 Kernmitglieder OpenAI verlassen und in andere KI-Unternehmen gewechselt.

Viele Unternehmen betrachten OpenAI als "Lieferant" von Spitzentechnologiefähigkeiten, und in den letzten sechs Monaten war Meta der aggressivste Akteur.

Von Juni bis Juli ist ein Team aus den Forschungsgruppen von OpenAI in Zürich und San Francisco als Ganzes zu Meta gewechselt - dies war kein individuelles Verhalten, sondern eine kollektive Migration als Ganzes.

Nach Statistiken haben bis zu 11 Personen aus OpenAI das neu gegründete "Superintelligence Labs" von Meta betreten, darunter Shengjia Zhao, Jason Wei, Lu Liu, Shuchao Bi, Allan Jabri, Alexander Kolesnikov, Xiaohua Zhai, Jiahui Yu, Lucas Beyer, Hongyu Ren und andere.

Sie decken fast alle Schlüsselkompetenzen von OpenAI in Bereichen wie Multimodalität, Modellausrichtung, Trainingsoptimierung und unterliegende Systeme ab:

Shengjia Zhao ist der Chefwissenschaftler von Meta und hat die Kernforschungspfade des Teams neu aufgebaut - von der Modellausrichtung, dem Inferenzrahmen bis hin zur erneuten Schulung von visuellen Transformern;

Jason Wei hat die Modellwissenschaft übernommen und konzentriert sich auf die Generalisierung von Mehrfachaufgaben und die Konsistenz der Inferenz;

Allan Jabri und Jiahui Yu setzen die Forschung zu DALL·E-Bildgenerierung und visuell-sprachlicher Fusion fort und übertragen die multimodalen Erfahrungen von OpenAI auf das Llama-System.

Xiaohua Zhai und Lucas Beyer aus Zürich haben die verteilten Fähigkeiten wie FSDP/DTensor in PyTorch optimiert, so dass Meta in der verteilten Schulung und Datenpartitionierung die interne Architektur von OpenAI eingeholt hat.

Dies ist ein "reines OpenAI-Team", und Meta nutzt es, um sein eigenes AGI-Forschungssystem zu kopieren und zu verbessern.

Und Meta ist nicht der einzige "Begünstigte".

Kyle Kosic, einer der ersten Gründer von xAI, wechselte 2023 von OpenAI zu xAI und übernahm die Leitung der Infrastruktur, wo er die Entwicklung von relevanten Modellen leitete. Er hat dem Team von Musk geholfen, in kurzer Zeit ein Inferenzrahmen ähnlich dem von OpenAI aufzubauen. Im Mai 2024 hat er sich jedoch entschieden, zurück zu OpenAI zu kehren.

Bei DeepMind hat Logan Kilpatrick, der ehemalige Leiter der Entwickler-Ökosysteme von OpenAI, die Leitung der Entwickler- und Community-Aktivitäten von Gemini übernommen. Er hat die Ökosystementwicklung der GPT-API geleitet und setzt nun einen ähnlichen Weg fort, um die Entwickler-Schnittstellen und die kommerzielle Rückkopplungsmechanismen des Gemini-Produkts zu stärken.

Warum werden Personen aus OpenAI zu den heißesten Talenten auf dem Markt?

Die Antwort ist nicht kompliziert. Sie sind die wenigen, die den gesamten Prozess von der Schulung, Bewertung, Sicherheitsausrichtung bis hin zur weltweiten Veröffentlichung von Modellen wie GPT-4, GPT-4.5, GPT-5 und Sora miterlebt haben. Sie wissen, wie man fortschrittliche Algorithmen in kommerzielle Systeme für hundert Millionen Benutzer umsetzt, und diese Fähigkeit ist rar und nicht schnell zu replizieren.

Was noch wichtiger ist, ist die extrem flache Organisationsstruktur von OpenAI, die ihnen ein hochgradig komplexes Praxisfeld bietet.

Innerhalb von OpenAI gibt es zwei Hauptsäulen: Das Forschungs- und das Engineering-Team. Das Forschungs-Team ist für die Modellentwicklung, Sicherheitsstrategien und Ausrichtungsmechanismen verantwortlich, während das Engineering-Team ein stabiles System für die Veröffentlichung aufbaut.

Es gibt keine deutliche Trennung zwischen den beiden. Forscher können direkt die Produktentscheidungen beeinflussen, und Entwickler nehmen auch an der Modellüberprüfung teil. Das Team arbeitet in "Gruppen", und jede Gruppe hat fast die vollständigen Rechte für den gesamten Prozess von der Forschung bis zur Implementierung, ähnlich einer kleinen Gründungsorganisation.

Dieses Forschungs- und Entwicklungssystem mit hoher Freiheit und hoher Kopplung hat eine Gruppe von "vielfältigen und tiefgründigen" Talenten hervorgebracht: Sie sind sowohl mit den unterliegenden Algorithmen vertraut als auch mit dem Engineering und der Produktentwicklung vertraut.

Um solche Personen zu finden, unterscheiden sich die Einstellungsstandards von OpenAI deutlich von denen anderer Forschungsinstitute. Es gibt zwei klare "Nicht-Betrachtungen":

Erstens wird das akademische Niveau nicht berücksichtigt. Ein Doktortitel ist keine Eintrittsvoraussetzung, und viele Kernforscher haben sogar nur einen Bachelor-Abschluss. Beispielsweise hat Aditya Ramesh, der Autor von DALL·E, nur einen Bachelor-Abschluss von der New York University.

Zweitens wird die Berufserfahrung nicht berücksichtigt. OpenAI lässt gerne junge Leute die Hauptrollen übernehmen. Bill Peebles, Leiter des Sora-Projekts, ist ein 2023 promovierter Doktor und hat bereits weniger als ein Jahr nach seinem Eintritt begonnen, ein Team zu leiten.

Dieser Mechanismus hat eine Gruppe von Personen mit interdisziplinärer Wissensstruktur, starker Umsetzungorientierung und Bereitschaft, sich für das Endprodukt zu verantworten