在公開信中，這位將PyTorch從學術原型打造成行業標準的技術領袖透露，離職決定源于對職業發展的深度思考。"我不想成為被項目終身綁定的開發者"，他坦言在休完育兒假后意識到，這個支撐著全球90%以上AI研究的框架已具備獨立發展的能力。數據顯示，當前PyTorch不僅支持著百億億次級超算訓練，更滲透到從頂尖實驗室到印度鄉村學校的各個教育層級。

回顧在meta的職業生涯，Soumith特別提及2015年加入FAIR（Facebook AI Research）的"魔法時光"。當時團隊在完全開放的環境中攻堅前沿技術，他參與開發了首個GAN模型、星際爭霸智能體，并主導搭建了FAIR首個計算集群。這些經歷最終催生了2017年誕生的PyTorch框架，其動態計算圖設計徹底改變了深度學習開發范式。

對于項目交接，他表現出充分信心?，F任核心團隊包含多位從早期就參與建設的資深工程師，其中系統架構師Suo Zou在近兩年成為其戰略合作伙伴，負責過高可靠性核心系統開發的Jana Eggers也已加入決策層。技術路線圖顯示，2025年的產品規劃將重點強化分布式訓練和邊緣計算支持。

在告別信中，Soumith用大量篇幅感謝合作伙伴。他特別提到meta基礎設施團隊在集群建設中的支持，以及硬件廠商在生態適配方面的協作。對于開源社區，他回憶起2017年NeurIPS大會上，一位研究生含淚分享PyTorch助其突破三年研究瓶頸的經歷，認為這種技術賦能帶來的成就感無可替代。

關于未來規劃，這位技術領袖表示將探索"小而未知的領域"，拒絕在meta內部轉崗的選擇。"好奇心最終戰勝了影響力"，他形容當前位置雖處于AI產業核心，但更渴望體驗初創階段的探索樂趣。不過他強調不會徹底遠離，將以觀察者身份持續關注PyTorch發展，偶爾通過提交代碼問題的方式保持參與。

行業分析指出，PyTorch的成熟度已達到新階段。根據最新技術報告，其自動微分系統性能較三年前提升47%，分布式訓練效率達到理論峰值的92%。這些技術突破，加上擁有數百名貢獻者的開源社區，為Soumith的離開提供了堅實基礎。市場觀察家認為，此次人事變動或預示AI基礎設施領域將迎來新一輪創新周期。