矽谷人工智慧（AI）領域正掀起一波人才「大遷徙」浪潮。頂尖研究人員正以前所未有的速度離開 Meta 和谷歌等大型科技公司，自立門戶創辦新創企業，並在短短數月內獲得數億甚至數十億美元的龐大資金挹注。這股趨勢標誌著AI人才流動進入一個新的加速階段。
分析指出，大型科技公司在開發大規模模型上展開軍備競賽，導致這些企業內部用於尖端探索的空間受到壓縮。隨著主要AI實驗室面臨高估值帶來的商業壓力，商業目標日益優先於純粹的研究探索，使得頂尖研究人員難以在主流大型語言模型（LLM）之外進行探索性研究。
法國私募基金優拉吉歐（Eurazeo）董事總經理 Elise Stern 指出，當企業身處競賽中，其專注力會大幅收窄，進而產生「真空區」，許多重要研究領域如新架構、代理程式、可解釋性AI及垂直模型等都被擱置，並非其不重要，而是無法立即贏得競爭。HV Capital 合夥人 Alexander Joël-Carbonell 也表示，大型AI實驗室為證明其天文數字般的估值，商業考量已日益凌駕於研究探索。
這些新創企業正避開主流的大型語言模型路線，轉而押注下一代AI典範，例如強化學習。例如，Ineffable Intelligence 專注於強化學習，讓AI模型透過經驗而非人工標註數據學習，這與目前流行的網路文本訓練方式截然不同。AMI Labs 則致力於開發能從不斷更新的真實世界數據中學習的AI系統。AMI Labs 的發言人表示，雖然AI在內容生成方面取得顯著進展，但在基本認知、因果推理和真實世界環境中可靠行為方面仍有不足，而這些局限性在AI從螢幕走向工業、機器人、醫療等實體環境時將變得日益關鍵。
投資者的熱情為這波人才出走提供了強勁動力。這些離職創業家不僅帶走了技術專業知識，也對產業的盲點有深刻見解，而這正是投資者下注的核心邏輯。根據統計，自2026年以來，風險投資已向自2025年初成立的AI新創公司注入了188億美元，顯示資金投入規模已遠超傳統早期投資的想像。例如，Ineffable Intelligence 在成立僅數月後便完成了11億美元的種子輪融資；AMI Labs 在今年3月獲得了10億美元資金；Ricursive Intelligence 於去年9月成立，並在今年1月及去年12月透過兩輪融資共募得3.35億美元。Ricursive Intelligence 的聯合創辦人安娜·戈爾迪（Anna Goldie）提到，為了讓晶片製造商信任其處理最關鍵的智慧財產，公司必須保持中立，這是在谷歌內部無法實現的定位。
