本文作者:访客

扎克伯格的“天才名单”:上亿重金能否砸出Meta的AI未来

访客 2025-07-10 16:13:20 3
扎克伯格的“天才名单”:上亿重金能否砸出Meta的AI未来摘要: 文 | 硅谷101扎克伯格的天价“天才名单”,正引发硅谷AI公司的新一轮人才巨震。在开源模型Llama 4失利后,意识到...

文 | 硅谷101

扎克伯格的天价“天才名单”,正引发硅谷AI公司的新一轮人才巨震。

在开源模型Llama 4失利后,意识到Meta正在AI大模型上落后的扎克伯格开始“绝地反击”,为了挖人,甚至开出了1亿美金的“签约费”

而OpenAI也开启了反击,转头就从特斯拉、xAI、Meta挖走了4名知名工程师,也意味着硅谷新一轮的AI人才大战正式打响,全球大模型竞争被推向了新高度。

那么,这些被Meta招致麾下的顶级AI人才,到底想做什么?挖来的“AI梦之队”,真能砸出Meta的翻身仗吗?这篇文章我们聊聊这场“抢人风暴”背后,比薪资数字更值得深究的AI行业变局。

01 Meta的“上亿美元”疯狂支票,谣言还是现实?

我们先来说说上亿美元薪酬挖人的传言:真的给出了这么疯狂的支票吗?

要知道,我们去年的文章中,讲的还是100万美元的年薪,这还没过多久,现在直接加了两个零。

“Meta用上亿美元薪酬挖人”,这个数字首先是6月中旬由OpenAI CEO Sam Altman在接受他弟弟Jack Altman播客采访时爆料出来的。这引发了众多媒体关注:一亿美元这个数字真是太夸张了。

扎克伯格的“天才名单”:上亿重金能否砸出Meta的AI未来

而《连线》杂志报道,Meta给出的最高价高达四年三亿美元,其中第一年总薪酬超过一亿美元。也有其他媒体报道,1亿美元是signing bonus(一次性的签约奖金)。

虽然Meta的发言人Andy Stone否认了这个消息,称其故意夸大了事实,但结合Meta CTO Andrew Bosworth的内部发言以及我们与业内人士的交流,感觉事实是:上亿美元薪酬并非空穴来风,但并非每个挖来的员工都是这个价格。可能只有少数非常资深的顶级AI人才给了这个报价,而其他人“年薪+股票激励+签约奖金”的总包裹应该在每年上千万美元的水平。

Ethan Zheng Jobright.ai联合创始人: 他们整体的总包,据我所知,基本在平均每个人每年800万到3000万美金之间,肯定这些人没有传说的1亿的签字奖这么高了。Meta毕竟是一个上市公司、公开公司,所以他们其实拿到的这个package(总包)其实一年可能就直接能兑现,包括股票部分,而且他们很多的股票其实是能提前行权的,给他们的package(总包)其实是非常好的。Bill Zhu Pokee AI创始人兼CEO Meta前AI应用强化学习负责人: 总体1亿美金的薪酬应该不是真的,但是上千万是肯定的,1000、2000万总包之类是很有可能的。然后,这十几个人本身的seniority(资历)也不太一样,侧重点也不太一样:有些人可能偏research(研究)一些,有些人偏产品一点,他们的待遇可能也不太一样。

在如今的AI竞争格局下,顶级人才都是各大科技公司看得最紧的资产,挖人其实没有那么容易。特别是如今Meta在AI大模型竞争上开始掉队,会让不少人感到在OpenAI工作能够达成的影响力更大。所以在这样的情况下,Meta不仅仅是得花大价钱,还要给新团队和人才更大的话语权,才能把人吸引过来。

前段时间疯传与C罗对比图的余家辉,在2022年12月上过我们硅谷101的播客。

如今重听那期节目,会发现他当年对AI大模型的很多预判相当精准,水平极高。当时家辉就在我们节目中分享到,对于吸引人才来说,除了薪资以外,公司的工程卓越文化、领导层的远见以及推进前沿技术的能力,都是至关重要的。节目播出后不久,家辉便加入了OpenAI。

余家辉 OpenAI前感知研究主管 Google DeepMind前高级研究员: 它(OpenAI)有engineering excellence(工程卓越性)在里面。这些时间和经验的积累,我觉得是一些其他的公司都还比较缺少的,这是一块。第二,需要人才积累,不是说完全是financial support(薪资支持)到了人就会来,还有,是不是有足够好的leadership(领导力)?是不是这些人以前就能做一些?有没有一个check record of success(业界成功记录)?这个我觉得也是必不可少的。如果你说现在我们有了数据,有了算力,刚成立起来做一个team其实很难去吸引到这样的人才。像大公司的比较成熟的这种research lab(研究实验室),我觉得对他们来说其实真正重要的并不是说能去follow(跟踪)到整个research(研究),真正重要的是怎么继续去 push(推动)前沿,或者说下一个milestone(里程碑)在什么地方?应该要去看这种问题。对于这个来说,我觉得Open AI有一定优势,目前他们在一定程度上不断地在创建下一个milestone。大公司follow并不是一件难的事情,在我看来这是第一个大公司的角度。

4月初,Llama 4发布。在年初,DeepSeek的横空出圈让同是开源模型的Llama 4毫无亮点。Llama 4有多让人失望呢?《华尔街日报》报道了一个细节——甚至Meta内部的研究人员主动和Llama 4划清界限,并且把这个项目从他们的领英个人简介中删掉。

所以,当Meta面临从AI大模型第一梯队掉队的危机时刻,扎克伯格毫不犹豫重金来打造这样的一支顶尖队伍,来让Meta重新跟上最前沿的进展,然后再去看能否创造milestone(里程碑)。而就像家辉说的,顶尖研究员重要,但带队的领导者更加重要,而我们看到,扎克伯克在组建团队的领导人角色的时候,预算几乎是没有上限的。

扎克伯格的“天才名单”:上亿重金能否砸出Meta的AI未来

除了上周101 weekly节目所提到的,Meta斥资143亿美元收购Scale AI 49%的股份,核心目的之一是把创始人兼CEO Alex Wang挖过来,领导Meta的新超级智能实验室(MSL)。同时,Meta还让另外两位关键人物——GitHub前CEO Nat Friedman和Safe Superintelligence前CEO Daniel Gross——加入Alex,共同领导新AI团队。

而扎克伯格把这两个人挖过来,也颇下了一番功夫。

Daniel和Nat之前成立了一家风险投资公司NFDG,而扎克伯格为了让两人无顾虑地退出基金、加入Meta,立即提议:通过收购基金股权来让投资人、LP们套现。由此可见,扎克伯格此次挖角可谓不惜血本、志在必得。

扎克伯格的“天才名单”:上亿重金能否砸出Meta的AI未来

Daniel Gross(左)与Sutskever(右)

此外,Daniel之前还担任着Ilya Sutskever新创AI公司Safe Superintelligence的CEO。扎克伯格曾试图以320亿美元估值收购Safe Superintelligence,但遭Ilya Sutskever一口回绝,于是他就把CEO Daniel Gross给挖走了。

而Daniel离开之后,Ilya也不得不亲自接任CEO一职,并在X上发言说:我们有计算资源,我们有团队,我们知道要做什么。看起来,世界上确实存在再多钱都挖不来的人。

接下来,我们再看看Meta这支新团队的构成,以及Meta想要做什么。

02 扎克伯格的“天才名单”,与“AI梦之队”的下一步棋

扎克伯格的“天才名单”:上亿重金能否砸出Meta的AI未来

6月底,Alex Wang在X上发布了Meta新超级智能实验室人员名单,以及新员工之前的背景。这份名单的11个人中,7人来自OpenAI,3人来自Googld DeepMind,另外1人是重新召回Meta的。可以说,这些人是如今生成式AI领域最杰出的工程师和研究人员。

我们邀请到Meta前应用强化学习部门负责人、现任Pokee AI创始人兼CEO Bill Zhu,解析这样的人员背景构成背后,Meta在下一步什么棋、想要布局怎样的AI战略。

Bill Zhu Pokee AI创始人兼CEO Meta前AI应用强化学习负责人: 我觉得第一个,它一定想在Llama 5的这一轮,把reasoning(推理)能力上一个台阶。因为你可以看到,招的很多人都是o3、o1之前的核心成员。

扎克伯格的“天才名单”:上亿重金能否砸出Meta的AI未来

接下来,Llama 5的研发非常重要,否则闭源模型和开源模型之间的差距会被再次拉大,而Meta想通过开源建立起AI生态的战略就会完全失效。与此同时,AI模型的多模态之战中,OpenAI和Google最近厮杀得非常厉害。Google在不停地更新多模态模型的能力,特别是最近发布的文生视频模型Veo 3非常惊艳。这也是Meta需要追赶的点。

Bill Zhu Pokee AI创始人兼CEO Meta前AI应用强化学习负责人: 我也看到了很多做multi-modality(多模态)的人在里面,所以他们应该会把就是Llama本身非常强的、非常focus on(专注于)的一个纯文本的能力,去迭代到一个和GPT-4o类似的multi-modality的输入和输出能力。因为之前OpenAI GPT-4o里面的image generation(图片生成)的model(模型)出来以后,整个反响是非常大的,所以我猜测,扎克伯格的这个新lab应该会把multi-modality作为一个重点之一。

也有很多人问,Meta新AI团队的领导者为什么是年仅28岁的Alex?他并非做大模型出身的,凭什么能扛起这么大的任务?

Bill Zhu Pokee AI创始人兼CEO Meta前AI应用强化学习负责人: 唯一一个我不是特别清楚的,就是Alex Wang作为这个项目的整个leadership(领导者),毕竟他以前是做data(数据)相关的。Data labeling(数据标注)在整个工作环境中会产生多大的影响或者说重要性,这在目前不是很确定。因为现在的一个主流方向还是minimize data consumption(尽量减少数据消耗)。在这个范式之下,data labeling的重要性在正常的LLM群体里其实是有降低的。

而这个新AI天团的不确定性,除了Alex的领导力之外,整个团队的运行以及新来的人才能否适应?Meta之前的AI研究文化将如何被改变?各团队的利益如何平衡?这些都是这支新“AI梦之队”会面临的挑战。

03 巨大的不确定性,Meta的内部政治与松散AI文化

在此之前,Meta的AI研发文化是相对“佛系”的。

我们硅谷101播客在2024年3月底访问了Meta前FAIR(Fundamental AI Research,基础人工智能研究)组研究科学家田渊栋 。他描述到,Meta的AI文化是非常“bottom up”,自下而上。

田渊栋 MetaGenAI研究科学家主任 前FAIR组研究科学家及高级经理: 我觉得还是比较自由、有点像学校的。大家比较bottom up,可以自由讨论一些问题、讨论一些文章,最后能找到一些想法,然后做出来。

然而,可能问题就出在这个“自下而上”,导致研究员们各自有各自的方向,并不是以一个最终目的一起使劲儿。

比如,给Meta AI“坐镇”的图灵奖得主Yann Lecun就是典型的学院派。他热衷于研究主流大模型叙事之外的“世界模型”范式,还经常在网上跟马斯克等人骂架,以“科学家”自居,讽刺马斯克和OpenAI的商业驱动行为。

我在硅谷之前的一个小型聚会上见到过Meta的CPO Chris Cox,有人问他Yann Lecun在MetaAI上的引导作用时,Chris回答说“He's mostly on his own(大多数时间在自由研究)”。也就是说,这位AI大牛不太参与Meta AI产品的日常运营和管理。

Bill Zhu Pokee AI创始人兼CEO Meta前AI应用强化学习负责人: 其实Meta的整个AI路径非常松,是bottom up(自下而上)的。整个FAIR(基础人工智能研究组),以及我之前在Facebook AI Applied Research(应用研究组)的整个路径全是bottom up的。就是底下的人提proposal(方案),然后这个项目被evaluate(评估)说是一个值得做的方向,然后大家去做。并没有一个central mission(中心任务)说,“诶,这是我们要达到的目标”,然后把它break down(拆解)成几个component(组成),每一个team(团队)做一个方向,然后把它merge(整合)在一块,能够完成一个巨大型的system(系统)是没有这么一个initiative(主动)。 总体来说,我觉得它(新的AI组)大的区别是:原来是一个松散的、从底下往上传的,现在可能是top down(自上而下)有个大的设计,然后想办法把它break down(拆分任务)的过程。

听起来,这像一个“特别行动组”,抛弃了此前Meta“自下而上”的松散文化,变成由扎克伯格直接领导的、有目标、有KPI、“自上而下”的“AI梦之队”。然而,我身边抱怨Meta内部政治环境的朋友不是一个两个。那么,这样的“AI天团”能否在Meta这样庞大又充满利益角逐的环境中,达到它设计的目标呢?

扎克伯格的“天才名单”:上亿重金能否砸出Meta的AI未来

此前,Meta的AI团队主要领队人物是FAIR团队的研究主任Jitendra Malik,其生成式AI大方向由首席产品官(CPO)Chris Cox带队。而新的AI团队与Meta的原有势力会形成什么关系?这也是一个未知数。

Bill Zhu Pokee AI创始人兼CEO Meta前AI应用强化学习负责人: 我觉得最大的问题是这些人会不会水土不服。Meta内部的整个架构、整个evaluation(评估)机制非常特殊,很多人进Meta以后都水土不服。因为它有很多,出现即便你做了这件事情,然后人家也想做类似的事情,所以导致的问题就在于他们(新AI团队)能做,那Meta内部原来的GenAI那帮人也能做——他们能力差距没有那么大,那么他们也想做,那会不会出现冲突?这个就变成一个很大的问题。然后像在OpenAI和Anthropic以及在DeepMind待久了的人,其实这方面的经验,或者说这方面的忍受能力可能相对会差一些,因为他们并不需要去经历这些事情,所以如果是我的话,我最大的concern(担心)就是这个。Alex Wang进入Meta以后和剩下的领导、领导组织互相磨合的关系。因为Chris Cox本身现在是带整个GenAI的大方向,那Chris Cox跟Alex Wang之间是不是能有非常好的chemistry(化学反应),这也是一个值得question mark(打个问号)的事情,所以有待观察。我感觉可能还要看个三四个月,看看内部会不会传出点什么消息,会不会有组织架构的一些变动。

说到这里,我们大概知道扎克伯格组建这支AI天团要干什么了,简单来说:要迅速追赶上OpenAI和Google在最前沿大模型技术上的步伐。因为硅谷没有竞业协议,这些研究员看过还未发布的GPT-5以及Google Gemini等大模型的最新研究,所以他们能带给Llama 5的,会非常重要。扎克伯格和Meta一直以来的口号就是“move fast and break things”(快速行动,打破常规),如今的上亿美元抢人的支票行为完全符合他的风格。

那么问题是:这些支票能砸出Meta的AI领先地位吗?我们拭目以待。

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