作者 ｜ summer
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AI之爭，既是技術戰，也是人才戰。隨著AI決賽圈逐漸收窄，頭部玩家對頂尖人才的渴求也達到了新的高度。

從去年開始，各大科技巨頭就紛紛調整戰略，加大了人才招攬的力度：騰訊的“青云計劃”以“業界Top 0級別薪資”和“不設職級上限”吸引頂尖人才，并計劃新增2.8萬實習崗位以充實后備力量；字節跳動則啟動“Top Seed計劃”，專門為大模型、多模態等前沿領域的頂尖博士開放崗位。相較于新生力量，在這場競逐中，經驗豐富的AI核心骨干，更是成為了各方爭奪的重中之重。

而阿里巴巴的通義實驗室，在這一波浪潮中，其人才的流動尤為引人注目。

最近阿里通義實驗室應用視覺團隊負責人薄列峰被曝離職，引起了一輪熱議。而這已是繼2月語音團隊負責人鄢志杰、2024年8月大模型技術負責人周暢之后，阿里AI核心部門第三次失去關鍵人物了。

一邊是千問系列模型在榜單上大殺四方，一面卻是研究團隊的領軍人物幾次流失。這些帶著阿里技術基因的核心人才，或投身其他大廠，或另立門戶，成為行業暗戰中的新變量。通義有點新一代“AI黃埔軍?！钡奈兜懒?。

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通義實驗室，一個被實戰驗證過的人才庫

在通義之前，業界公認的AI“黃埔軍?！笔俏④泚喼扪芯吭海∕SRA）。兩者在培養頂尖人才搖籃的路徑上，的確有不少相似之處。自1998年成立以來，MSRA為中國乃至全球AI領域輸送了諸多關鍵人物，李開復、沈向洋、張宏江、陸奇、王堅等都出自這里。MSRA是初代由強大科技公司支持并投身于長期技術研究的組織。

而通義之所以能成為新的人才輸出“富礦”，根基也在于強大的母體支持與長期的戰略布局。

時間拉回到2017年10月，馬云在云棲大會上宣布成立達摩院，初期投入千億，立志將其打造成“致力于探索科技未知，以人類愿景為驅動力的研究院”。在時任院長張建鋒（花名：行癲）負責之下，機器智能、數據計算等五大實驗室迅速鋪開。這一舉措的背后，是互聯網大廠試圖復制新一代“微軟亞研院”的時代雄心。 金榕、司羅、華先勝、王剛等一批在各自領域聲名顯赫的科學家，被內部戲稱為“十三掃地僧”，為達摩院奠定了最初的人才基石。

相較于其他大廠的AI團隊，由達摩院孵化而來的通義實驗室，在頂尖人才密度、前沿技術探索和研究體系的系統性上，從一開始就建立了優勢。 相比今天字節跳動般從內部抽調并輔以外部引援組建獨立的Seed大模型團隊，騰訊在既有AI Lab基礎上修補增益的路徑，客觀來看通義實驗室的布局的確更早，帶來了更豐富的積累。

達摩院當初也成為國內最早嗅到并全力投入大模型浪潮的團隊之一。 在OpenAI的GPT系列引爆全球之前，達摩院內部已啟動大模型研究，并推出了M6等早期探索性模型。這種“跟進早、持續投入”的戰略路徑，使得通義在后續的大模型競賽中，能夠更快拿出具備競爭力的產品來跟進。

之后 Qwen的演進更是驗證了通義更早的積累的重要性。它今天不僅在多個權威Benchmark上取得了與國際頂尖模型（如GPT-4、LLaMA系列）相媲美甚至超越的成績，更關鍵的是，在達摩院時期阿里就已經開始把開源作為重要的技術競爭策略，甚至做了諸多基于開源的商業化嘗試，這讓后來阿里把Qwen系列中的多個版本（從1.8B到72B，乃至更大參數的閉源版本）進行開源的決策更加順暢。

許多開發者反饋，Qwen在代碼生成、長文本理解、多輪對話等方面的表現令人印象深刻。這種來自一線開發者的“用腳投票”，從側面印證了通義團隊在模型架構設計、訓練數據構建、以及優化調優等方面的積累。

在模型性能之外，通義團隊的一大特點，還在于研究方向覆蓋面廣，幾乎涵蓋了AI技術的各個關鍵維度——從自然語言處理到計算機視覺，從語音識別到多模態融合，在各個細分賽道都積累了技術人才。這些更早發生，且與阿里其他真實業務場景結合更緊密的技術研發積累，讓通義成為了一個被實戰驗證過的人才庫。當ChatGPT突然闖出后，這些真正有過豐富經驗的人才就成了香餑餑。

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大廠間挖角，人才流動是否會帶來格局變動？

與MSRA誕生時，中國AI產業尚處萌芽，更側重基礎研究與人才啟蒙的時代背景不同，通義成長于AI產業化競爭已趨白熱化的階段。這決定了通義的模型研發從一開始就更緊密地圍繞市場需求與商業化落地展開。因此，從通義流出的技術人才，往往具備“即插即用”的實戰能力和豐富的工程經驗，一旦加入核心競爭對手陣營或另立門戶，無疑會成為撬動行業現有格局的潛在變量。

比如周暢作為通義千問大模型的技術負責人之一，深度參與了Qwen系列模型從架構設計到訓練優化的核心環節。他當時的出走引發的討論和后續一些競業的爭議，來自對這種稀缺經驗可能對競爭格局帶來改變的預判。對大模型技術棧的理解、訓練的Know-how以及對行業技術發展方向的判斷，對于任何一家致力于大模型研發的企業而言都是寶貴財富。而鄢志杰作為前阿里達摩院智能語音實驗室的負責人，在語音識別、語音合成及自然語言處理領域擁有超過二十年的研發經驗和深厚的技術積累；薄列峰作為原通義實驗室應用視覺團隊負責人，在計算機視覺領域，尤其是在工業視覺、3D視覺、多模態內容理解等方向也有豐富實戰經驗，據公開信息，其團隊的技術成果已在阿里云工業大腦、城市大腦等項目中得到應用。這些與MSRA時期的黃埔軍校有很大不同，今天的通義，出走的都是能直接影響產業落地格局的關鍵人物。

對于阿里來說，會讓外界擔憂的是連鎖反應，這些“將帥級”人才的流失師是否可能進一步影響其原團隊部分成員的后續流動，或影響關鍵項目的研發方向和進度。在薄列峰離任后，通義應用視覺團隊的領導權交接成為外界關注的新焦點，而官方至今尚未公布明確的繼任者。

但從更廣闊的行業視角審視，“黃埔軍校”在每一個技術革新時期都會出現，這成為一種必然。這背后就是經驗溢出對行業整體成熟度的關鍵作用。人才的合理流動本身是技術創新與生態繁榮的催化劑。一位算法工程師的評價頗具代表性：“從通義出來的人，在硅谷找工作都是有含金量的?！边@從側面印證了通義人才的市場認可度。

而對于試圖通過“挖角”核心人才來快速彌補自身短板、甚至復制一個“小通義”的大廠或創業公司而言，只是挖人并非一條坦途。通義基于“研究院”土壤成長起來的獨特AI研究氛圍，以及阿里集團提供的海量真實業務場景、強大的算力支持和長期戰略投入，是其成功的關鍵因素。

這讓競爭變得更加復雜，阿里云 CTO 兼阿里通義實驗室負責人周靖人曾強調：“現在模型研發不僅是模型、算法層的創新，而是個長期系統工程，要有堅定投入的耐心，今天做、明天停，對團隊影響很大。阿里在通義千問上的投入是非常堅定的?！?這基本也說明僅靠挖人難以構建起真正的核心競爭力，它背后要做的是一個復雜龐大的系統工程。

對手人才流出可能在短期內為接收方帶來戰術上的優勢，但長期來看，行業格局的變動更多取決于各玩家自身戰略的清晰度、執行的徹底性、以及構建可持續創新體系的能力。對各家公司而言，真正的考驗并非如何單純“留人”與“搶人”，而是在持續的技術創新與開放生態中，如何鞏固并提升自己的獨特文化和競爭力。這盤棋，遠比“搶人大戰”復雜得多。

點個愛心，再走 吧