Gerade hat Weng Li, Alumna der Peking-Universität, offiziell ihren Rücktritt bekanntgegeben. Im KI-Zeitalter ist die beste „Alignment“, gut auf sich selbst aufzupassen.
Lilian Weng hat ihren Arbeitsplatz verlassen.
Gerade hat Lilian Weng (Lilian Weng), Absolventin der Peking-Universität, in sozialen Medien ihren Kündigungsbrief veröffentlicht und angekündigt, dass morgen ihr letzter Tag bei Thinking Machines Lab sein wird.
Es sind genau 20 Monate vergangen, seit sie zusammen mit dem ehemaligen CTO von OpenAI, Mira Murati, das Unternehmen gegründet hat. Vor wenigen Tagen hat Thinking Machines gerade das erste Open-Source-Großmodell Inkling veröffentlicht, das Lilian Weng in ihrem Brief als „einen bemerkenswerten Meilenstein in der Geschichte des Unternehmens“ bezeichnet.
Es ist mehr als überraschend, dass das erste Modell gerade erst veröffentlicht wurde und die Mitbegründerin sich entschieden hat, das Unternehmen zu verlassen.
Ein Kündigungsbrief voller „Entschuldigungen“
In Lilian Wengs Kündigungsbrief taucht immer wieder ein Wort auf: „health“, also Gesundheit.
Sie erwähnt, dass sie in den letzten 7 Monaten öfter krank war als in jeder anderen Phase ihres Lebens. Während das gesamte Unternehmen auf die Veröffentlichung von Inkling hinarbeitete, musste sie krankgeschrieben zu Hause bleiben und gleichzeitig das Schuldgefühl ertragen, nicht an der Arbeit teilnehmen zu können.
Sie beschreibt, dass der Zustand, in dem sie sich ausruhen und gleichzeitig mit dem Schuldgefühl kämpfen musste, nicht angenehm war.
Lilian Weng hat auch darüber nachgedacht, ihren Verantwortungsbereich zu verkleinern und eine Rolle mit weniger Druck und Unsicherheiten zu übernehmen. Aber am Ende stellte sie fest, dass diese Regelung nicht zu ihr passt. Ihren Angaben zufolge hält sie sich für unfähig, die Arbeit gut zu erledigen, sobald sie nicht ihre gesamte Energie in die verantworteten Dinge stecken kann.
In dem ganzen Brief tauchen Ausdrücke wie „sorry (Entschuldigung)“ und „letting you down (Sie enttäuschen)“ mehrfach auf.
Lilian Weng, die einst das Sicherheitsteam von OpenAI von Grund auf aufgebaut und ein Team von mehr als 80 Personen geleitet hat, fürchtet sich bei ihrem Abschied am meisten, ihre Kollegen zu enttäuschen. Die wiederholten Entschuldigungen zeigen auch ihre Schuldgefühle und ihre Wehmut über den Abschied.
Nach der Veröffentlichung des Kündigungsbriefs kamen viele ehemalige Kollegen und Branchenkollegen, um Kommentare zu hinterlassen.
Mira Murati sagte, dass die Erfahrung, Thinking Machines gemeinsam zu gründen, sehr wertvoll sei und sie froh sei, dass Lilian Weng bereit sei, ihre Gesundheit an die erste Stelle zu setzen. Soumith Chintala, Kernentwickler von PyTorch, Saurabh Garg und andere haben ebenfalls ihre Glückwünsche übermittelt, und die meisten Kommentare laufen auf dasselbe hinaus: Gesundheit ist wichtiger, ruhen Sie sich gut aus.
Der Abschied ist zurückhaltend und würdevoll.
Viele Menschen sind mit der Erfahrung von Lilian Weng möglicherweise nicht vertraut, daher ist es notwendig, kurz ihre Position in der KI-Branche vorzustellen.
Lilian Weng wurde in Shaanxi geboren. Sie gewann 2004 den ersten Preis der Provinz Shaanxi im nationalen Mathematikwettbewerb für Oberstufenschüler und trat 2005 in das Fach Informationsmanagement und Informationssysteme der Peking-Universität ein. Während ihres Bachelorstudiums erhielt sie das staatliche Stipendium.
Anschließend ging sie an die Indiana University Bloomington, um ihren Doktorgrad zu absolvieren. Ihre Forschungsschwerpunkte lagen hauptsächlich auf Netzwerkwissenschaft, komplexen Systemen und der Informationsverbreitung in sozialen Netzwerken, was nicht vollständig mit der heute bekannteren Forschung zu Großmodellen übereinstimmt.
2018 trat Lilian Weng OpenAI bei. Das erste wichtige Projekt, an dem sie teilnahm, war der Roboterarm Dactyl. Das Forschungsteam verbrachte zwei Jahre damit, den Roboterarm zu lehren, mit einer Hand einen Zauberwürfel zu lösen, und Lilian Weng war einer der zentralen Mitwirkenden des Projekts.
Nach der Veröffentlichung von GPT-4 begann sie, das Safety-Systems-Team von Grund auf aufzubauen. Als sie OpenAI verließ, hatte das Team bereits mehr als 80 Mitglieder. Einige der Sicherheitsmechanismen und Bewertungssysteme, die heute von ChatGPT verwendet werden, hängen auch mit der Arbeit zusammen, die sie während ihrer Amtszeit vorangetrieben hat.
Im August 2024 wurde Lilian Weng zum Vizepräsidenten für Forschung und Sicherheit bei OpenAI befördert. Drei Monate später verließ sie OpenAI. Im Februar 2025 gründete sie zusammen mit Mira Murati und anderen Thinking Machines Lab.
In der breiteren Technologiebranche hat Lilian Weng noch eine weitere bekannte Identität: die Autorin des technischen Blogs Lil'Log.
Lil'Log beschäftigt sich seit langem systematisch mit Spitzentechnologien wie Reinforcement Learning, Transformer und Agenten. Es ist einer der am weitesten verbreiteten persönlichen technischen Blogs im KI-Bereich, und einige Artikel werden als Referenzmaterial in Universitätskursen aufgeführt.
Sie schrieb einmal, dass die klare Erklärung eines Konzepts der beste Weg sei, zu überprüfen, ob man es wirklich verstanden hat. In gewisser Weise fasst dieser Satz auch ihren Einfluss in der KI-Gemeinschaft zusammen.
Wenn man den Abschied von Lilian Weng in die Entwicklungsgeschichte von Thinking Machines im vergangenen Jahr einordnet, wird der Hintergrund komplexer.
Unter hoher Bewertung stehen sowohl Produkt als auch Team unter Druck
Thinking Machines stand von Anfang an im Rampenlicht.
Im Juli 2025 schloss das Unternehmen eine Seed-Finanzierungsrunde von etwa 2 Milliarden US-Dollar ab und stellte damals einen Rekord für die Größe der Seed-Finanzierungsrunde von Startups auf. Diese Runde wurde von a16z angeführt, an der sich Institutionen wie Nvidia, AMD und Jane Street beteiligten, und die Bewertung nach der Investition erreichte 12 Milliarden US-Dollar.
Damals hatte das Unternehmen noch kein offizielles Produkt veröffentlicht. Es gibt Gerüchte, dass Apple und Meta beide Interesse an einer Investition oder Übernahme geäußert haben, aber Murati lehnte ab.
Der hohe Ausgangspunkt brachte sehr hohe Erwartungen mit sich, aber der anschließende Produktfortschritt und die personellen Veränderungen verliefen nicht ebenso reibungslos.
Im November 2025 versuchte Thinking Machines, eine neue Finanzierungsrunde mit einer Bewertung von 50 bis 60 Milliarden US-Dollar zu starten. Bis Januar 2026 konnten die entsprechenden Verhandlungen nicht abgeschlossen werden, und die Marktbewertung kehrte auf etwa 12 Milliarden US-Dollar zurück.
Auch das Kernteam erlebte fortwährende Veränderungen.
Der Mitbegründer Andrew Tulloch wurde von Meta eingestellt. Im Januar 2026 verließen die Mitbegründer und CTO Barret Zoph sowie der Mitbegründer Luke Metz das Unternehmen und kehrten zu OpenAI zurück.
Im Zusammenhang mit dem Abschied von Zoph gab es zwischen den beiden Seiten öffentliche Meinungsverschiedenheiten. Murati erklärte, dass er wegen „Fehlverhaltens“ entlassen wurde. OpenAI antwortete daraufhin, dass sie die Darstellung von Thinking Machines zu diesem Vorfall nicht anerkenne. Danach verließen mehrere weitere Forscher das Unternehmen nacheinander.
Die Zweifel der Öffentlichkeit an Thinking Machines konzentrieren sich hauptsächlich auf mehrere Aspekte: zu hohe Bewertung, langsamer Produktveröffentlichung, enorme Rechenkosten und noch nicht validiertes Geschäftsmodell. Der fortwährende Abgang von Kernkräften hat die Unsicherheit des Marktes weiter verstärkt.
Trotzdem verfügt das Unternehmen noch über beträchtliche Ressourcen.
Thinking Machines hat eine mehrjährige strategische Zusammenarbeit mit Nvidia vereinbart und plant, ab 2027 ein nächstes Generation-Vera-Rubin-System mit einer Kapazität von mindestens 1 GW einzusetzen. Das Unternehmen hat zudem mit Google Cloud einen Rechenvertrag im Wert von mehreren Milliarden Dollar unterzeichnet.
Was die Produkte betrifft, ist das Modell-Finetuning-Tool Tinker bereits online gegangen, und das erste Open-Source-Großmodell Inkling wurde kürzlich veröffentlicht. Das Unternehmen beginnt endlich, von der Geschichte über Finanzierung und Talente zur echten Produktlieferung überzugehen.
Daher hat sich die Einschätzung des Marktes zu Thinking Machines noch nicht vollständig zu pessimistisch gewendet. Es steht vor vielen Problemen, aber seine vorhandenen Ressourcen an Kapital, Talenten und Rechenleistung übertreffen die der meisten KI-Startups bei weitem.
Menschen können nicht unbegrenzt skaliert werden wie Modelle
Lilian Wengs Kündigungsbrief spricht nicht über Bewertung, Finanzierung oder interne personelle Veränderungen. Der ganze Brief dreht sich um einen einzigen Grund: Der langfristige Druck hat die Grenzen der körperlichen Belastbarkeit überschritten.
Sie erklärt, dass sie die KI immer noch liebt, weiterhin Papiere liest und den Forschungsfortschritt verfolgt. Als Nächstes hofft sie, eine Umgebung mit vorhersehbarerem Rhythmus und klareren Verantwortungsgrenzen zu finden, um den fortwährenden Druck und die Unsicherheit nicht mehr zu tragen, denen ein Mitbegründer ausgesetzt ist.
In diesem Jahr ist der Wettbewerb in der KI-Branche bereits so schnell, dass er in „Tagen“ gemessen wird.
Sobald ein Modell veröffentlicht ist, läuft der Countdown für die nächste Aktualisierung. Sobald eine Fähigkeit zum Branchenstandard geworden ist, tauchen schnell neue technische Richtungen auf. Startups müssen gleichzeitig Produkte, Rechenleistung, Finanzierung und Talente verfolgen. Alle fürchten, dass sie, wenn sie nur einen Schritt langsamer sind, von der nächsten Welle hinterlassen werden.
In der beliebtesten Branche ist die Geschwindigkeit nicht mehr nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern wird allmählich zu einem nicht mehr loszuwerdenden Druck.
Modelle können Parameter hinzufügen, ihren Kontext erweitern und auf mehr Rechenleistung kontinuierlich laufen. Aber Menschen haben ihre eigenen Grenzen. Der Schlaf kann nicht komprimiert werden, der Körper kann die Erholung nicht überspringen, und die langfristig angesammelte Müdigkeit verschwindet nicht automatisch nur weil ein Produkt veröffentlicht wurde.
20 Monate sind nicht sehr lang, aber Lilian Weng schrieb in ihrem Brief, dass diese Erfahrung „sich anfühlt wie ein ganzes Leben“.