作者｜川 川

編輯｜大 風

OpenAI正面臨自2023年11月"宮斗"事件以來最嚴峻的內部危機。

2025年6月底，這家AI巨頭不僅遭遇了Meta的"人才閃電戰(zhàn)"——一周內被挖走至少7名核心研究員，更被迫宣布公司成立以來的首次"停擺"：6月30日至7月6日期間，員工被要求居家辦公，管理層則加班加點應對這場人才危機。

這場風波不僅暴露了OpenAI內部長期積累的管理問題，更揭示了AI行業(yè)進入白熱化競爭階段后，頂尖人才已成為比算力更稀缺的戰(zhàn)略資源。

當Meta為單個研究員開出高達1億美元的簽約獎金，當OpenAI首席研究官Mark Chen將挖角行為比喻為"有人闖進我們的家偷東西"。

這場圍繞AI最強大腦的爭奪戰(zhàn)，已經徹底改變了硅谷的人才競爭規(guī)則。

OpenAI內憂外患

2025年6月28日，OpenAI首席研究官Mark Chen向全體員工發(fā)送的那封措辭強硬的備忘錄，如同一枚深水炸彈，將公司內部長期存在的矛盾公開化：

"我們比以往任何時候都更主動，正在調整薪酬，并在尋找創(chuàng)新方式來認可和獎勵頂尖人才。"

這封郵件是對Meta近期連續(xù)挖走OpenAI多名核心研究員的直接回應——據公開信息，至少有7位參與GPT-4o、o系列模型開發(fā)的關鍵人才已轉投Meta，其中包括多位華人科學家。

OpenAI的應對措施折射出問題的嚴重性：除了承諾調整薪酬體系外，公司宣布6月30日至7月6日全員"停擺"一周。

Mark Chen與山姆·奧爾特曼

雖然名義上是為緩解員工每周80小時超負荷工作的壓力，但知情人士透露，管理層真實目的是防止離職傳言在辦公室蔓延，造成更大范圍的人心動蕩。

這種"鴕鳥策略"在硅谷并不罕見——Meta此前裁員時就采用過類似手段——但對以技術激進著稱的OpenAI而言，卻是前所未有的危機處理方式，反映出其管理層的焦慮已達臨界點。

這場人才危機的種子，早在2024年就已埋下。隨著OpenAI從純粹的研究機構向商業(yè)化實體轉型，公司內部逐漸分裂為兩個陣營：

以CEO山姆·奧爾特曼(Sam Altman)為首的商業(yè)化派，主張加快產品迭代與盈利步伐；

而以首席科學家伊利亞·蘇茨克沃(Ilya Sutskever)為代表的安全派，則堅持AGI(通用人工智能)研發(fā)應優(yōu)先考慮倫理風險。

伊利亞·蘇茨克沃(Ilya Sutskever)

2024年8月至9月，包括蘇茨克沃、聯(lián)合創(chuàng)始人格雷格·布羅克曼(Greg Brockman)、CTO米拉·穆拉蒂(Mira Murati)在內的多位元老相繼離職或長期休假。到2025年初，OpenAI最初的11人創(chuàng)始團隊僅剩3人仍在職，而接替離職高管的，多是奧爾特曼信任的商業(yè)化人才。

戰(zhàn)略搖擺與領導真空使OpenAI逐漸失去技術純粹性。據內部人士透露，奧爾特曼要求"每隔幾個月就要有重磅產品發(fā)布"，導致研究人員疲于應付短期目標。

曾主導ChatGPT開發(fā)的John Schulman離職時坦言，他希望"重返實際技術工作"——這句委婉的批評直指OpenAI日益嚴重的官僚化傾向。更諷刺的是，當Mark Chen在備忘錄中強調"需要專注于真正的目標——探索如何將計算能力轉化為智能"時，他實際上是在否定OpenAI過去一年多的商業(yè)化路線，這種自我否定恰恰反映了公司戰(zhàn)略的混亂。

薪酬體系的不合理進一步加劇了人才流失。盡管OpenAI估值高達1500億美元，但其獨特的"利潤封頂"結構限制了員工回報——最初承諾投資者收益不超過投入的100倍，后改為每年增長20%，意味著理論上40年后利潤上限可達100萬億美元。

這種扭曲的激勵機制使OpenAI難以匹配Meta等競爭對手開出的天價報價。當奧爾特曼在播客中透露Meta提供"1億美元簽約獎金+更高年薪"時，他或許沒意識到，這番言論反而讓更多員工開始認真考慮自己的市場價值。

OpenAI的困境本質上反映了非營利初心與商業(yè)現(xiàn)實的撕裂。2019年設立營利性子公司的初衷是為大規(guī)模融資鋪路，但微軟130億美元投資后，公司逐漸陷入"為投資人創(chuàng)造回報"與"安全開發(fā)AGI"的雙重目標難以兼顧的泥潭。

2024年啟動的重組計劃——將核心業(yè)務轉由營利性公司經營，非營利董事會僅保留少數(shù)股份——更是徹底倒向商業(yè)化，直接導致安全派高管的集體出走。

如今，當Meta用真金白銀挖走技術骨干，OpenAI才驚覺自己既失去了理想主義的光環(huán)，又未能建立有競爭力的商業(yè)體系，陷入兩頭落空的尷尬。

Meta的"復仇式挖角"

2025年6月中旬，Meta對數(shù)據標注公司Scale AI的143億美元投資震驚了整個硅谷。

這筆交易不僅讓Meta獲得Scale AI 49%的股權，更將其28歲的創(chuàng)始人Alexandr Wang招致麾下，委以"首席人工智能官"的重任。

誰也沒想到，這只是扎克伯格AI戰(zhàn)略的序曲——兩周后，Meta突然宣布成立"Meta超級智能實驗室"(MSL)，整合FAIR研究團隊、Llama模型開發(fā)組等AI資源，由Wang全權負責。而組建這個豪華實驗室的核心人才，正來自OpenAI的"大動脈放血"。

扎克伯格的親自操盤讓這場挖角行動效率驚人。據參與談判的消息人士透露，Meta CEO不僅親自整理全球頂尖AI研究員名單，還在加州帕洛阿爾托和太浩湖的住所與候選人會面，甚至為關鍵人才開辟免面試的"綠色通道"。

這種"CEO直聘"模式極大縮短了決策鏈條——從首次接觸到正式簽約，部分案例僅用72小時就完成全部流程。這種雷厲風行的作風與OpenAI的官僚化形成鮮明對比，對長期受困于繁文縟節(jié)的研究員極具吸引力。

Meta的挖角戰(zhàn)術絕非簡單的"金錢攻勢"，而是精準打擊OpenAI的技術命脈。被挖走的11人中，7人來自OpenAI，且集中在多模態(tài)模型、語音交互、強化學習等關鍵領域。

例如畢樹超(Shuchao Bi)是GPT-4o語音模式的核心開發(fā)者；

于佳慧(Jiahui Yu)主導了GPT-4o圖像生成系統(tǒng)；

趙晟佳(Shengjia Zhao)則領導OpenAI的合成數(shù)據團隊，參與從ChatGPT到GPT-4o幾乎所有重要項目。

這些人才的集體出走，不僅會延緩OpenAI o系列輕量模型的迭代速度，更可能中斷其多模態(tài)技術的連續(xù)性發(fā)展。

值得注意的是，Meta的"人才掠奪"戰(zhàn)略早有預兆。2025年初，其自研大模型Llama 4表現(xiàn)不及預期，被中國公司DeepSeek等競爭對手超越。

內部人士稱，扎克伯格對此"非常沮喪"，隨即調整AI戰(zhàn)略方向——與其押注單一模型，不如通過吸納頂尖人才實現(xiàn)多點突破。

這種思路與學術界的"明星教授"效應異曲同工：MIT機械工程系主任陳鋼曾分享，頂尖高校的成功秘訣是"預判哪個領域會有突破，然后找到可能實現(xiàn)突破的潛力型選手"。Meta現(xiàn)在做的，正是將這套方法論移植到企業(yè)研發(fā)中。

薪酬誘惑只是表面因素，更深層次的吸引力在于科研自主權與資源保障。Meta承諾為MSL團隊提供"無限制的先進算力資源"，這對飽受GPU短缺困擾的OpenAI研究員堪稱致命誘惑。

一位接近OpenAI的知情人士透露，公司內部常因算力分配爆發(fā)激烈爭吵，"重要項目尚需排隊等待，邊緣研究更難獲支持"。此外，扎克伯格宣布"未來幾年將在AI上投入數(shù)千億美元"，這種all-in的決心與OpenAI近期在AGI研發(fā)上的遲疑形成強烈反差，對理想未泯的研究者而言，這種技術信仰或許比金錢更有感召力。

山姆·奧爾特曼 × 扎克伯格

Meta的挖角行動也暴露出硅谷人才流動的制度環(huán)境。加州法律明確禁止競業(yè)協(xié)議（《加州商業(yè)和職業(yè)法典》第16600條），這使得科技公司幾乎無法阻止員工跳槽至競爭對手。

更微妙的是，AI研究社區(qū)存在強烈的"同門效應"——此次被挖的OpenAI研究員中，多人有谷歌DeepMind或斯坦福背景，形成緊密的學術血緣網絡。這種基于共同教育、工作經歷形成的信任關系，遠比公司忠誠度更穩(wěn)固，一旦有人成功跳槽，往往會帶動整個小團體遷徙。

面對輿論對"1億美元天價合同"的質疑，Meta CTO安德魯·博斯沃思的回應耐人尋味："Sam（奧爾特曼）是不誠實的...不是每個人都能拿到1億美元"。

Levels.fyi數(shù)據顯示，Meta常規(guī)E7-E9級工程師年薪在150萬-500萬美元區(qū)間，但為挖角可能支付1.5倍溢價。獨立分析師估算，被挖的OpenAI研究員實際薪酬包約在500萬-1000萬美元/年，雖不及傳言夸張，但相比OpenAI現(xiàn)有薪酬仍是質的飛躍。

這種"新人笑舊人哭"的局面甚至在Meta內部引發(fā)不滿，老員工抱怨公司用2-3倍薪資招攬外部"超級巨星"，變相貶低現(xiàn)有團隊價值。

扎克伯格的這場人才閃電戰(zhàn)，本質上是對Meta技術路線的一次基因改造。通過引入OpenAI系人才，Meta希望彌補自身在生成式AI應用層的短板；而Scale AI的數(shù)據標注能力與Wang領導的算法團隊結合，可能孕育出不同于GPT的技術路徑。

這種"雜交優(yōu)勢"是否真能超越OpenAI尚待觀察，但短期內已成功打亂競爭對手的研發(fā)節(jié)奏，可謂一舉多得。正如劍橋大學計算機教授喬恩·克洛克夫特所言："人工智能人才的激烈競爭，只是一個創(chuàng)新周期中正常的部分"——只不過這次，Meta讓這個"正常周期"變得異常血腥。

AI人才爭奪加劇

當OpenAI與Meta為個別研究員爭得頭破血流時，一個更宏觀的趨勢正在顯現(xiàn)：全球AI產業(yè)已進入"人才通縮"時代。

麥肯錫最新預測顯示，到2030年中國AI人才缺口將達400萬，而美國頂尖AI研究者的平均培養(yǎng)成本已超過200萬美元/人。這種供需失衡造就了畸形的"賣方市場"——2025年春招期間，算法工程師崗位招聘量同比增長46.8%，平均月薪達2.35萬元人民幣，深度學習崗位月薪更是高達2.4萬元。

在中國，像宇樹科技這樣的初創(chuàng)公司為AI算法崗開出7萬元/月的高薪；廣東神舞科技甚至為算法工程師提供"兩室一廳免費住房+40萬-70萬年薪"的優(yōu)厚條件。

人才爭奪的白熱化催生出清晰的行業(yè)"鄙視鏈"。據科技獵頭透露，OpenAI、Anthropic和谷歌DeepMind雄踞金字塔頂端，憑借雄厚財力與學術聲望能挖到任何想要的人；馬斯克的xAI因激進的技術愿景快速躥升；Meta則因Llama 4的失敗稍遜一籌。第二梯隊的亞馬遜、蘋果和微軟常以"股權變現(xiàn)能力"為賣點吸引人才；而像Perplexity、Cohere這類獨角獸則依靠創(chuàng)業(yè)激情與靈活機制參與競爭。這種層級結構形成強大馬太效應——上游企業(yè)可輕松從下游挖人，逆向流動則阻力重重。

AI人才的評價標準也在經歷革命性重塑。傳統(tǒng)基于工齡、職稱的體系正被"AI年齡"(接觸AI技術的有效年限)概念取代。一個12歲開始使用大模型編程的中學生，到22歲畢業(yè)時就擁有10年"AI年齡"，其解決復雜問題的能力可能遠超有20年傳統(tǒng)編程經驗但"AI年齡"僅2年的資深工程師。

這種變革正在顛覆勞動力市場的價值判斷——正如28歲的Scale AI創(chuàng)始人Alexandr Wang能執(zhí)掌Meta千億級AI實驗室，而一些資深軟件工程師卻面臨裁員。未來的職場競爭，將越來越取決于開發(fā)者與AI協(xié)同進化的深度與廣度。

企業(yè)間的"軍備競賽"進一步推高了頂尖人才的身價。微軟為AI團隊提供其他部門2倍的薪酬，甚至拋出5萬美元即時獎金要求候選人"立刻停止所有其他面試"；谷歌DeepMind不惜請動聯(lián)合創(chuàng)始人謝爾蓋·布林親自游說候選人；而據The Information報道，為阻止Meta挖角，OpenAI緊急批準了"史無前例的留任獎金"。

這種瘋狂競價導致入門級AI工程師起薪已達10-12萬美元+15萬美元股權(分四年兌現(xiàn))，相當于傳統(tǒng)軟件工程師3-5年資歷的待遇。當扎克伯格為OpenAI研究員開出千萬美元年薪時，他不僅買斷了競爭對手的研發(fā)能力，更重新定義了整個行業(yè)的價格錨點。

這場人才戰(zhàn)爭的深層次驅動力在于AI技術范式的轉變。隨著大模型進入"后摩爾定律"時代，單純增加參數(shù)規(guī)模帶來的邊際效益遞減，創(chuàng)新越來越依賴算法突破與工程優(yōu)化——這兩者都極度依賴人類智能。

中國科學院自動化研究所研究員王亮指出："目前最急需的是基礎研究型人才和應用復合型人才，既要解決高端AI芯片國產化率不足和算法原創(chuàng)性不足問題，又要推動AI加速賦能各行業(yè)"。這種"兩手都要硬"的需求，使得既能深耕理論又能解決實際問題的全棧型人才奇貨可居。

教育體系與產業(yè)需求的結構性錯配加劇了人才短缺。雖然全球已有超500所高校開設人工智能專業(yè)，但多數(shù)仍沿用傳統(tǒng)計算機課程體系，培養(yǎng)的學生難以滿足企業(yè)需求。

江蘇省某"雙一流"高校2024屆AI專業(yè)畢業(yè)生中，無一人進入相關企業(yè)就業(yè)的案例，暴露出人才培養(yǎng)與市場脫節(jié)的嚴重性。獵聘數(shù)據顯示，當前AI從業(yè)者中，計算機科學與技術、軟件工程等傳統(tǒng)專業(yè)背景者占多數(shù)，他們在算法優(yōu)化、系統(tǒng)架構等細分領域或許出色，但缺乏跨學科整合能力，難以勝任"AI+行業(yè)"的復合需求。

這場人才爭奪戰(zhàn)的終局，可能導向全球AI力量的重組。一個值得注意的現(xiàn)象是，被Meta挖走的OpenAI研究員中華裔占比極高。據《2023年人工智能指數(shù)報告》，全球頂尖AI研究者中47%來自中國，美國頂級AI人才中華人更達75%。

這種人才分布格局，使得中美兩國的AI競爭呈現(xiàn)出詭異的"你中有我"態(tài)勢——中國培養(yǎng)的頂尖人才正主導美國企業(yè)的突破性創(chuàng)新，而他們創(chuàng)造的技術又通過開源社區(qū)或商業(yè)產品回流至中國市場競爭。這種"量子糾纏"般的關系，將使得任何試圖脫鉤的嘗試都代價高昂。

面對愈演愈烈的人才爭奪，OpenAI與Meta的應對策略折射出兩種不同的技術哲學。Meta選擇"金錢換時間"，用天價薪酬快速填補技術短板；OpenAI則試圖回歸"使命驅動"，強調AGI愿景的純粹性。

這兩種路徑孰優(yōu)孰劣尚無定論學術界高薪聘請諾獎得主也不能保證后續(xù)突破。Meta需要警惕的是，當"雇傭兵文化"沖淡技術信仰，再豪華的個體陣容也可能淪為烏合之眾；而OpenAI若不能將AGI理想轉化為切實的科研環(huán)境與合理回報，恐將重蹈施樂帕克研究中心(Xerox PARC)的覆轍——孕育革命性思想卻未能留住創(chuàng)造它們的人才。

在這場沒有硝煙的戰(zhàn)爭中，真正的贏家或許是那些具備"AI原生思維"的年輕一代。隨著南開大學"人工智能賦能人才培養(yǎng)行動計劃"等教育改革推進，越來越多12歲就開始接觸大模型的"AI原住民"正步入職場。他們與AI協(xié)同進化的"數(shù)字直覺"，可能比任何天價薪酬包都更具顛覆性。當扎克伯格與奧爾特曼為當下的人才爭得面紅耳赤時，或許更應關注的是：如何培養(yǎng)并留住那些尚未進入名單，但注定將定義AI未來的"潛力型選手"。

畢竟，在指數(shù)級變化的AI賽道，今天的明星研究員可能明天就被算法淘汰，而真正持久的競爭優(yōu)勢，永遠來自持續(xù)孕育創(chuàng)新的人才生態(tài)。