看Meta疯抢AI人才｜他们和足球巨星越来越像

这篇是 《科技慢半拍》EP97：看Meta疯抢AI人才｜他们和足球巨星越来越像 的文字稿整理版。

引言

2025年夏天，硅谷发生了一件让整个科技圈瞠目结舌的事情。Meta用接近1亿美元的年薪，从OpenAI一口气挖走了多名核心研究员，其中包括余家辉、毕树超、常惠雯、林继等多位在GPT-4o、o系列模型上做出关键贡献的华人科学家。整个谈判和签约过程，据说只用了72小时。

这一幕，让许多人联想到了另一个世界的场景——职业足球的转会窗口。C罗从曼联转会皇马，8000万美元；内马尔从巴萨转会巴黎圣日耳曼，2.22亿欧元；姆巴佩自由转会皇马，签字费据报道超过1亿欧元。如今在AI领域，顶尖研究员的身价已经与这些足球巨星处于同一个量级。

“21世纪什么最贵？“葛优大爷在2000年的电影里说过，是人才。四分之一世纪之后，这句话在硅谷的AI战场上，以一种极端而具体的方式被验证了。

Meta为什么突然疯了？

要理解扎克伯格这次”疯狂抢人”，需要先理解Meta在AI战场上的处境。

从2023年到2024年，Meta走的是一条高调的开源路线——持续推出Llama系列模型，希望通过开源建立生态，走和谷歌安卓类似的战略路径。在2023年，这个策略看起来还能一战。但到了2025年，几件事同时发生了：

第一，商业闭源模型的领先优势越来越大。ChatGPT和Claude在实际使用中与Llama的差距肉眼可见，而不是账面参数的差距。第二，开源阵营本身也出现了威胁者。中国的DeepSeek和Qwen在开源赛道表现亮眼，把Meta的开源优势进一步压缩。第三，也是最致命的——Llama的核心团队几乎解体了。

从2024年1月开始，Meta的AI人才流失如同溃堤。Llama论文的14位原始作者，到2025年中，只剩3人留任。Yann LeCun，这位图灵奖得主，在Meta内部几乎已经孤木难支。Llama 4发布后反响平平，新模型Behemoth又一再延期。

在这种背景下，扎克伯格的判断是：靠内生培养已经来不及了，只能靠砸钱买人来快速重建战斗力。于是他亲自操盘，发起了硅谷史上规模最大的一次人才”转会”。

Alexandr Wang：数据 + 人才的双重收购

6月15日，Meta宣布以143亿美元收购Scale AI 49%股权。这笔交易的本质，不是买公司，而是买人——买28岁的Scale AI创始人Alexandr Wang（汪滔）。

汪滔是1997年出生的二代华裔移民，父母是洛斯阿拉莫斯国家实验室的物理学家。他16岁从MIT辍学创办Scale AI，做的是AI领域最苦最累但最根本的生意：数据标注。2021年，24岁的他成为全球最年轻的白手起家亿万富翁。

交易宣布的同一天，汪滔发出全员信，宣布将离开Scale AI，以Meta首席AI官身份执掌新成立的”超级智能实验室”。他在信中特别强调，来自Meta投资的收益将直接分配给Scale AI的股东和持股员工——一手完成了体面告别，一手为追随自己多年的团队带来了丰厚回报。

副作用是：谷歌和微软当天宣布终止与Scale AI的合作。

OpenAI华人研究员：72小时，一亿美元

六月底，Meta开始了对OpenAI的精准狙击。扎克伯格据报道向OpenAI的至少45名AI研究员发出邀请，薪酬基本在九位数区间。

最先被挖走的，是四位核心华人研究员：

余家辉（Jiahui Yu），1995年出生，浙江慈溪人，中科大少年班，UIUC博士，师从”计算机视觉之父”黄煦涛。曾是谷歌DeepMind Gemini多模态项目联合负责人，后转投OpenAI担任感知团队负责人。

毕树超（Shuchao Bi），浙大数学本科，UC Berkeley数学博士，GPT-4o语音模式和o4-mini的共同创作者，曾是Youtube Shorts联合创始人，在OpenAI主导多模态后训练。

常惠雯（Huiwen Chang），天津人，姚班毕业，普林斯顿博士。那届奥数竞赛的银牌获得者——金牌得主是”韦神”韦东奕。在谷歌发明MaskIT和Muse文本到图像架构，转投OpenAI后领导GPT-4o图像生成功能开发。

林继（Ji Lin），清华本科，MIT博士，参与构建了o3/o4-mini、GPT-4o、GPT-4.1等多个明星模型。

四个人，72小时，完成谈判。据说签约奖金逼近亿元级别。

此后整个7月，Meta持续挖角：来自OpenAI的赵晟佳（o1的关键贡献者）、任泓宇（曾在GPT-4o发布直播中亮相）；来自Anthropic的乔尔·波巴尔和安东·巴赫廷；来自谷歌的杰克·雷（Gemini 2.5预训练技术负责人）；来自苹果的庞若鸣（Apple Foundation Model团队负责人，据报道4年薪酬包达2亿美元）……

英伟达也没有按捺住，黄仁勋亲赴加州总部，招募了焦剑涛和朱邦华两位清华系科学家。

人才争夺的新模式：acqui-hire

这种通过”买人”而非”买公司”完成收购的模式，在硅谷近年来已经屡见不鲜：

• 微软6.5亿美元收编Inflection AI的Mustafa Suleyman和核心团队
• 亚马逊收编Adept AI创始团队
• 谷歌25亿美元”收购”Character.AI，实质是买回联合创始人Noam Shazeer
• Windsurf创始人被谷歌以24亿美元收编

这种”反向收购招聘”（reverse acqui-hire）正在成为科技巨头获取顶尖AI人才的标准操作。

为什么需要这些顶尖大脑？

理解这场抢人大战，需要理解一个底层逻辑：AI竞赛正在变得越来越像足球比赛。

冠军通吃的赛场

足球比赛最残酷的地方在于，冠军只有一个。欧冠冠军被全世界记住，亚军两周后就被人遗忘。俱乐部的商业价值、球迷关注、赞助合作，都随着冠军/亚军这一个身份产生天壤之别。

今天的大模型市场，正在变成同样的逻辑。各种评测基准让模型优劣一目了然，用户只用最好的那个。国内市场，DeepSeek最好大家用DeepSeek，千问超越了大家就转向千问，没有任何留恋和用户粘性可言。市场只需要第一名。

在这种”冠军通吃”的市场结构下，顶尖研究员能直接决定模型的走向——就像足球场上一位球星的灵光一闪，能打破原本势均力敌的局面。这是他们价值溢价的根本来源。

辛顿三人团队被竞拍的故事

这件事其实早在2012年就发生了。杰弗里·辛顿、伊利亚·苏茨凯维尔和亚历克斯·克里热夫斯基，在ImageNet竞赛中以巨大优势提出了AlexNet，标志着深度学习时代的开始。

辛顿当时并不想离开学术界，但他设计了一种绝妙的”招标”方式：不卖专利，不卖授权，只卖人——谁出价高，三个人就去哪家公司工作，技术随人走。谷歌、微软、百度等多家公司竞相出价，最终谷歌以超过4400万美元拿下这支三人团队。

今天Meta的操作，与当年的故事一脉相承。只是价格从4400万涨到了1亿，反映的是整个行业规模和价值认知的量级跃升。

明星的价格：足球式定价

转会费 vs 薪酬包

足球世界里，转会费（买断球员合同）和签字费（球员本人收到的奖励）是两个不同的概念。Meta这次的操作更类似”签字费”——不是收购公司，而是直接向研究员个人支付高额薪酬包。

目前足球史上最高转会费：内马尔，2017年巴萨→巴黎，2.22亿欧元。Meta给余家辉等人的签约奖金，据报道逼近1亿美元。如果未来这类事情继续发展，没准真的会出现”AI研究员转会费”这个词。

价值评估的本质变化

我们传统上理解的工资，是产出×利润的某种分配。在制造业时代，资本家拥有生产资料，工人再重要也只是生产资料的附属。在软件和互联网时代，价值更多来自产品和专利，依然不是”人”本身。

但AI的出现改变了这一切。AI让普通人的知识和劳动趋于商品化，反而让顶尖科学家的价值被放大到极致。 当大模型评测可以直接量化研究员的产出价值，当投资人像相信瓜迪奥拉一样押注明星研究员创立的公司（Ilya创立的SSI在没有产品的情况下融资20亿美元），市场给出的溢价会越来越离谱。

人才密度：聚则生辉，散则黯淡

顶尖人才的价值，不仅在于个体，更在于”人才密度”带来的集群效应。

足球的化学反应

巴萨的MSN组合（梅西+苏亚雷斯+内马尔），2014-15赛季三人合计122球，夺得三冠王。皇马BBC组合（本泽马+贝尔+C罗），四次欧冠冠军。不只是三个明星的简单相加，而是在正确的战术体系下形成的化学反应。

但顶级人才聚集并不总是成功。巴黎圣日耳曼的梅西+姆巴佩+内马尔组合，华丽但在欧冠中表现不如预期——姆巴佩离开后，巴黎反而拿到了欧冠。皇马”银河战舰1.0”（齐达内+菲戈+罗纳尔多+贝克汉姆），同样没能达到预期。

AI领域的同款故事

OpenAI的”梦幻团队”也经历了类似的命运。阿莫代兄妹因理念不同出走，创立了Anthropic；Ilya出走后创立SSI；Mira离职后也成立了新公司。团队化学反应的失败，让一支曾经无比强大的阵容走散。

Meta这次聚集了这么多来自OpenAI、谷歌、苹果、Anthropic的顶尖人才，能否将他们捏合成合力，是扎克伯格面临的真正挑战。

工作强度：顶级运动员式的投入

这些顶尖研究员拿到的不只是高薪，背后还有极高的工作强度。

硅谷AI初创公司正普遍采纳”996”工作制，有些创始人甚至要求员工承诺每周工作超过72小时。这与中国曾经引发强烈争议的工作模式如出一辙，但在硅谷的AI战场上却得到了相当一部分人的认同。

OpenAI华人研究员Jason Wei曾在社交媒体上分享过自己的时间表：早9点到办公室，凌晨1点才启动实验让程序通宵运行，实际有效工作时间超过12小时。Sora项目主管Bill的工作强度据说是”每天基本不睡觉，高强度工作了一年”。

这不是偶然现象。顶级足球运动员一年正式比赛50-70场，每周训练5-6天，每天高强度训练2小时以上，全年训练日超过250天。顶尖AI研究员的工作投入，在量级上与之相当。

这也是为什么这些人能拿到那样的薪酬——他们不只是在用智力工作，而是在用几乎全部的时间和精力工作。Demis Hassabis回忆DeepMind创业初期：“我有好几年没给自己发工资。“今天的顶尖研究员同样如此，只是世界终于开始为这种投入付出相匹配的报酬了。

人才分布：中国军团与精英教育

这场抢人大战，还揭示了一个引人注目的现象：Meta超级智能团队44人中，75%是华人。

这不是特例。全球顶尖AI研究机构中，华裔占比约27%，英伟达高达40%。智库MacroPolo的数据显示，美国顶级AI研究机构中38%的顶尖研究员本科毕业于中国高校，与美国本土（37%）基本持平。黄仁勋在台北国际电脑展的发言直接点破：“全球50%的人工智能研究人员是中国人。”

背后的原因，是中国庞大的STEM教育基数与精英选拔机制。

庞大的基数

中国第七次人口普查：14亿人中拥有大专及以上学历的人口约2亿，高考入学率近60%。虽然比例上低于欧美的80-90%，但绝对数量已经巨大——美国约1.2亿高等教育人口，日本约5000万。这就像足球的注册球员数量，德国700万，英国400万，法国200万，基数越大，产出顶尖球员的概率越高。

精英选拔机制

在这个庞大基数之上，中国还有一套独特的精英选拔体系：

中科大少年班：1978年邓小平亲自批准，至今已运行47年。每年招收30-50名”神童”，本科4年，直接进入顶尖学术路径。余家辉就是少年班出身。

清华姚班：计算机科学实验班，由图灵奖得主姚期智2005年创办，被称为”中国AI领域的拉玛西亚”（巴塞罗那的顶级青训营，培养了梅西、伊涅斯塔、哈维等人）。招生途径三条：国际竞赛金牌保送、省级高考顶尖成绩、校内二次选拔（通过率不足5%）。

常惠雯是姚班出身，从南开中学的奥数银牌到清华姚班，再到普林斯顿博士，再到谷歌DeepMind，再到OpenAI，这是一条极度精英化的路径。

足球青训的类比

这与顶级足球俱乐部的青训体系高度相似。西班牙的拉玛西亚、法国的克莱方丹，都是从数以百万计的注册球员中层层筛选，进入顶级职业队的比例不到1%，成为顶级球星的概率是百万分之一。

高考到985到清北，也是差不多的漏斗结构：高考入学率60%，985高校约2%，清北约千分之一。全球奥数IMO国家队成员，比例约百万分之一——与顶级球员的比例不相上下。

从这个角度看，这些顶尖AI专家拿到和顶级球星相当的薪酬，不是什么奇怪的事情。他们是从同等量级的候选池中筛选出来的，是类似概率事件的结果。

讲给普通人的一些话

这一切对普通人意味着什么？

《经济学人》有一篇文章，标题叫”Why today’s graduates are screwed”（今天的毕业生为何如此绝望）。文章的判断很直白：在劳动力市场上，那些技能无法被自动化且能直接与AI互补的少数超级明星，将获得巨大回报。但对于其他人——那些创造成果与AI没有本质差异的人——薪酬将持续承压。

这是一个残酷但诚实的预判。

但这并不意味着普通人完全没有出路。

首先，大多数人需要接受平庸，以及平庸带来的后果。 这听起来很刺耳，但是诚实的。不是所有人都需要成为明星研究员。绝大多数职业足球运动员，也只是在二三四级联赛中踢球，拿着相对卑微的薪酬，但他们仍然在做自己喜欢的事情。

其次，在你自己的赛道上爬到头部，比卷全赛道重要得多。 与其和所有人竞争，不如找到一个足够细分的领域，在那个领域内达到头部。这种思维方式在AI时代比以往任何时候都更重要。

最后，Demis Hassabis说的那句话值得反复回味： “薪资问题是次要的。我们真正应该讨论的是AGI出现后的世界、能源问题解决后的公平定义。当你面对如此重大的科学挑战和潜在影响，这些才是值得毕生投入的事情。“

总结

Meta这场抢人大战，是一面镜子，折射出AI时代几个深层的结构性现实：

AI竞赛的”足球化”——评测即命运，冠军通吃，让顶尖人才的溢价合乎逻辑；中国庞大教育基数与精英选拔机制，让华人AI科学家在硅谷顶级实验室中占据主流；而AGI时代的”超级明星经济”，正在把劳动市场分裂成两个世界——顶尖专家的回报指数级增长，普通知识工作者的议价能力则持续萎缩。

在这个世界里，找到自己喜欢的事情去做，在自己的赛道上尽力爬到头部，也许比焦虑地追逐一个自己注定无法进入的顶尖俱乐部，更值得去做。

就像那些永远踢不进皇马或巴萨的球员，仍然热爱足球，仍然在自己的联赛里踢出最好的表现，仍然过着有意义的职业生涯。