Weiyao Wang a passé huit ans chez Meta – son premier emploi après l'université – à aider à construire des systèmes de perception multimodale et à contribuer à des projets de segmentation en monde ouvert, dont SAM3D. Son dernier jour chez Meta était la semaine dernière, et il a depuis rejoint Thinking Machines Lab (TML). Car rien ne dit « nouveau départ » comme s'inscrire immédiatement chez les évadés les plus talentueux de votre ancien employeur.

Son passage chez TML intervient alors que la startup IA se développe sur plusieurs fronts. Elle vient de signer un accord cloud de plusieurs milliards de dollars avec Google, lui donnant accès aux dernières puces GB300 de Nvidia et faisant d'elle l'une des premières startups à fonctionner sur ce matériel. Rien de tel qu'un petit flex matériel pour faire briller un CV.

L'accord, annoncé mardi dernier lors de Google Cloud Next, fait suite à un partenariat antérieur avec Nvidia, et place TML dans la même catégorie d'infrastructure qu'Anthropic et Meta. (Meta aurait entamé des discussions pour acquérir Thinking Machines à peu près à la même époque l'année dernière et a plus récemment débauché les fondateurs de TML un par un.) C'est comme une version tech du jeu de chaises musicales, sauf que les chaises valent des milliards et que tout le monde porte des hoodies.

Le tableau des talents reste fluide. Wang et Kenneth Li – un PhD de Harvard qui a passé 10 mois chez Meta avant de rejoindre TML ce mois-ci – sont les derniers exemples d'une guerre des talents qui va dans les deux sens. Business Insider a rapporté la semaine dernière que Meta a maintenant débauché sept des membres fondateurs de TML. Un examen des récentes embauches montre que Thinking Machines pille Meta en retour. Du moins, il semble, sur la base d'un examen des profils LinkedIn, que TML a embauché plus de chercheurs de Meta que de tout autre employeur unique. C'est une frénésie de débauchage si symétrique qu'elle pourrait être un test de Rorschach.

Le plus éminent est Soumith Chintala, CTO de TML, qui a passé 11 ans chez Meta et a co-créé PyTorch, le framework d'apprentissage profond open source qui sous-tend désormais la majeure partie de la recherche en IA dans le monde. Il a quitté Meta fin 2025 et a été nommé CTO plus tôt cette année. Piotr Dollár, un autre vétéran de 11 ans chez Meta qui a été directeur de recherche et co-auteur du modèle influent Segment Anything, fait maintenant partie du personnel technique de TML. Andrea Madotto, chercheur scientifique dans la division FAIR de Meta spécialisé dans les modèles de langage multimodaux, a rejoint TML en décembre. James Sun, ingénieur logiciel avec près de neuf ans chez Meta travaillant sur le pré- et post-entraînement des LLM, a également fait le saut. C'est moins une startup qu'une communauté d'expatriés de Meta avec une ligne de crédit Google.

TML a également attiré des talents d'au-delà de Meta. Neal Wu – triple médaillé d'or à l'Olympiade internationale d'informatique et membre fondateur de la startup de codage en vogue Cognition – a rejoint début cette année. Jeffrey Tao est venu via Waymo, Windsurf et OpenAI. Muhammad Maaz occupait auparavant une bourse de recherche chez Anthropic. Erik Wijmans est arrivé d'Apple. Liliang Ren a passé deux ans et demi dans l'équipe Superintelligence IA de Microsoft à pré-entraîner des modèles OpenAI pour le code avant de rejoindre en mars. Les effectifs de la startup s'élèvent maintenant à environ 140. C'est beaucoup de matière grise pour une entreprise qui n'a jusqu'à présent publié qu'un seul produit.

Les packages de rémunération de Meta – sept chiffres, sans conditions – sont bien connus maintenant. Pour les chercheurs qui pèsent leurs autres options, le calcul peut être aussi simple que cela : Thinking Machines Lab est actuellement valorisé à 12 milliards de dollars. Bien que ce chiffre aurait été inimaginable pour une entreprise à ce stade dans n'importe quel cycle technologique précédent (elle n'a publié qu'un seul produit jusqu'à présent), comparé aux valorisations record d'OpenAI et d'Anthropic, il y a encore beaucoup de potentiel financier. Parce que dans l'IA, apparemment, la seule chose plus précieuse qu'un produit est la promesse d'un.

Joint vendredi matin, un porte-parole de TML a refusé de commenter cette histoire.