Weiyao Wang pasó ocho años en Meta — su primer trabajo después de la universidad — ayudando a construir sistemas de percepción multimodal y contribuyendo a proyectos de segmentación de mundo abierto, incluido SAM3D. Su último día en Meta fue la semana pasada, y desde entonces se ha unido a Thinking Machines Lab (TML). Porque nada dice "nuevos comienzos" como inscribirse inmediatamente con los fugitivos más talentosos de tu antiguo empleador.

Su mudanza a TML se produce mientras la startup de IA se expande en múltiples frentes. Acaba de firmar un acuerdo multimillonario en la nube con Google, que le da acceso a los últimos chips GB300 de Nvidia y la convierte en una de las primeras startups en ejecutarse en ese hardware. Nada como un poco de flexibilidad de hardware para hacer que el currículum destaque.

El acuerdo, anunciado el pasado martes en Google Cloud Next, sigue a una asociación anterior con Nvidia, y coloca a TML en el mismo nivel de infraestructura que Anthropic y Meta. (Meta supuestamente sostuvo conversaciones para adquirir Thinking Machines alrededor de esta época el año pasado y más recientemente ha estado captando a los fundadores de TML uno por uno). Es como una versión tecnológica de las sillas musicales, excepto que las sillas valen miles de millones y todos llevan sudaderas con capucha.

El panorama del talento sigue siendo fluido. Wang y Kenneth Li — un doctor de Harvard que pasó 10 meses en Meta antes de unirse a TML este mes — son los últimos ejemplos de una captura de talento que corre en ambas direcciones. Business Insider informó la semana pasada que Meta ha cazado ahora a siete de los miembros fundadores de TML. Una revisión de las contrataciones recientes muestra que Thinking Machines está saqueando a Meta a su vez. Al menos, según una revisión de perfiles de LinkedIn, TML ha estado contratando a más investigadores de Meta que de cualquier otro empleador individual. Es una frenesí de caza furtiva tan simétrico que podría ser una prueba de Rorschach.

El más prominente es Soumith Chintala, CTO de TML, quien pasó 11 años en Meta y co-creó PyTorch, el framework de aprendizaje profundo de código abierto que ahora sustenta la mayor parte de la investigación de IA en el mundo. Dejó Meta a finales de 2025 y fue nombrado CTO a principios de este año. Piotr Dollár, otro veterano de 11 años en Meta que se desempeñó como director de investigación y coautor del influyente modelo Segment Anything, ahora forma parte del personal técnico de TML. Andrea Madotto, científico investigador en la división FAIR de Meta centrada en modelos multimodales de lenguaje, se unió a TML en diciembre. James Sun, ingeniero de software con casi nueve años en Meta trabajando en pre y post-entrenamiento de LLM, también dio el salto. Es menos una startup y más una comunidad de expatriados de Meta con una línea de crédito de Google.

TML también ha atraído talento de fuera de Meta. Neal Wu — tres veces medallista de oro en la Olimpiada Internacional de Informática y miembro fundador de la startup de codificación de moda Cognition — se unió a principios de este año. Jeffrey Tao llegó de Waymo, Windsurf y OpenAI. Muhammad Maaz ocupó previamente una beca de investigación en Anthropic. Erik Wijmans llegó de Apple. Liliang Ren pasó dos años y medio en el equipo de Superinteligencia de IA de Microsoft pre-entrenando modelos de OpenAI para código antes de unirse en marzo. La plantilla de la startup ahora ronda los 140. Eso es mucha inteligencia para una empresa que ha lanzado exactamente un producto hasta ahora.

Los paquetes de compensación de Meta — siete cifras, sin condiciones — son bien conocidos ahora. Para los investigadores que sopesan sus otras opciones, el cálculo puede ser tan simple como esto: Thinking Machines Lab está valorada actualmente en 12 mil millones de dólares. Aunque esa cifra habría sido inimaginable para una empresa en esta etapa en cualquier ciclo tecnológico anterior (ha lanzado solo un producto hasta ahora), en comparación con las valoraciones récord de OpenAI y Anthropic, todavía hay mucho potencial financiero. Porque en IA, aparentemente, lo único más valioso que un producto es la promesa de uno.

Contactado el viernes por la mañana, un portavoz de TML declinó hacer comentarios para esta historia.