文 | 硅谷101
扎克伯格的天價“天才名單”,正引發硅谷AI公司的新一輪人才巨震。
在開源模型Llama 4失利后,意識到Meta正在AI大模型上落后的扎克伯格開始“絕地反擊”,為了挖人,甚至開出了1億美金的“簽約費”。
而OpenAI也開啟了反擊,轉頭就從特斯拉、xAI、Meta挖走了4名知名工程師,也意味著硅谷新一輪的AI人才大戰正式打響,全球大模型競爭被推向了新高度。
那么,這些被Meta招致麾下的頂級AI人才,到底想做什么?挖來的“AI夢之隊”,真能砸出Meta的翻身仗嗎?這篇文章我們聊聊這場“搶人風暴”背后,比薪資數字更值得深究的AI行業變局。
01 Meta的“上億美元”瘋狂支票,謠言還是現實?
我們先來說說上億美元薪酬挖人的傳言:真的給出了這么瘋狂的支票嗎?
要知道,我們去年的文章中,講的還是100萬美元的年薪,這還沒過多久,現在直接加了兩個零。
“Meta用上億美元薪酬挖人”,這個數字首先是6月中旬由OpenAI CEO Sam Altman在接受他弟弟Jack Altman播客采訪時爆料出來的。這引發了眾多媒體關注:一億美元這個數字真是太夸張了。
而《連線》雜志報道,Meta給出的最高價高達四年三億美元,其中第一年總薪酬超過一億美元。也有其他媒體報道,1億美元是signing bonus(一次性的簽約獎金)。
雖然Meta的發言人Andy Stone否認了這個消息,稱其故意夸大了事實,但結合Meta CTO Andrew Bosworth的內部發言以及我們與業內人士的交流,感覺事實是:上億美元薪酬并非空穴來風,但并非每個挖來的員工都是這個價格。可能只有少數非常資深的頂級AI人才給了這個報價,而其他人“年薪+股票激勵+簽約獎金”的總包裹應該在每年上千萬美元的水平。
Ethan Zheng Jobright.ai聯合創始人: 他們整體的總包,據我所知,基本在平均每個人每年800萬到3000萬美金之間,肯定這些人沒有傳說的1億的簽字獎這么高了。Meta畢竟是一個上市公司、公開公司,所以他們其實拿到的這個package(總包)其實一年可能就直接能兌現,包括股票部分,而且他們很多的股票其實是能提前行權的,給他們的package(總包)其實是非常好的。
Bill Zhu Pokee AI創始人兼CEO Meta前AI應用強化學習負責人: 總體1億美金的薪酬應該不是真的,但是上千萬是肯定的,1000、2000萬總包之類是很有可能的。然后,這十幾個人本身的seniority(資歷)也不太一樣,側重點也不太一樣:有些人可能偏research(研究)一些,有些人偏產品一點,他們的待遇可能也不太一樣。
在如今的AI競爭格局下,頂級人才都是各大科技公司看得最緊的資產,挖人其實沒有那么容易。特別是如今Meta在AI大模型競爭上開始掉隊,會讓不少人感到在OpenAI工作能夠達成的影響力更大。所以在這樣的情況下,Meta不僅僅是得花大價錢,還要給新團隊和人才更大的話語權,才能把人吸引過來。
前段時間瘋傳與C羅對比圖的余家輝,在2022年12月上過我們硅谷101的播客。
如今重聽那期節目,會發現他當年對AI大模型的很多預判相當精準,水平極高。當時家輝就在我們節目中分享到,對于吸引人才來說,除了薪資以外,公司的工程卓越文化、領導層的遠見以及推進前沿技術的能力,都是至關重要的。節目播出后不久,家輝便加入了OpenAI。
余家輝 OpenAI前感知研究主管 Google DeepMind前高級研究員: 它(OpenAI)有engineering excellence(工程卓越性)在里面。這些時間和經驗的積累,我覺得是一些其他的公司都還比較缺少的,這是一塊。第二,需要人才積累,不是說完全是financial support(薪資支持)到了人就會來,還有,是不是有足夠好的leadership(領導力)?是不是這些人以前就能做一些?有沒有一個check record of success(業界成功記錄)?這個我覺得也是必不可少的。如果你說現在我們有了數據,有了算力,剛成立起來做一個team其實很難去吸引到這樣的人才。
像大公司的比較成熟的這種research lab(研究實驗室),我覺得對他們來說其實真正重要的并不是說能去follow(跟蹤)到整個research(研究),真正重要的是怎么繼續去 push(推動)前沿,或者說下一個milestone(里程碑)在什么地方?應該要去看這種問題。對于這個來說,我覺得Open AI有一定優勢,目前他們在一定程度上不斷地在創建下一個milestone。大公司follow并不是一件難的事情,在我看來這是第一個大公司的角度。
4月初,Llama 4發布。在年初,DeepSeek的橫空出圈讓同是開源模型的Llama 4毫無亮點。Llama 4有多讓人失望呢?《華爾街日報》報道了一個細節——甚至Meta內部的研究人員主動和Llama 4劃清界限,并且把這個項目從他們的領英個人簡介中刪掉。
所以,當Meta面臨從AI大模型第一梯隊掉隊的危機時刻,扎克伯格毫不猶豫重金來打造這樣的一支頂尖隊伍,來讓Meta重新跟上最前沿的進展,然后再去看能否創造milestone(里程碑)。而就像家輝說的,頂尖研究員重要,但帶隊的領導者更加重要,而我們看到,扎克伯克在組建團隊的領導人角色的時候,預算幾乎是沒有上限的。
除了上周101 weekly節目所提到的,Meta斥資143億美元收購Scale AI 49%的股份,核心目的之一是把創始人兼CEO Alex Wang挖過來,領導Meta的新超級智能實驗室(MSL)。同時,Meta還讓另外兩位關鍵人物——GitHub前CEO Nat Friedman和Safe Superintelligence前CEO Daniel Gross——加入Alex,共同領導新AI團隊。
而扎克伯格把這兩個人挖過來,也頗下了一番功夫。
Daniel和Nat之前成立了一家風險投資公司NFDG,而扎克伯格為了讓兩人無顧慮地退出基金、加入Meta,立即提議:通過收購基金股權來讓投資人、LP們套現。由此可見,扎克伯格此次挖角可謂不惜血本、志在必得。
Daniel Gross(左)與Sutskever(右)
此外,Daniel之前還擔任著Ilya Sutskever新創AI公司Safe Superintelligence的CEO。扎克伯格曾試圖以320億美元估值收購Safe Superintelligence,但遭Ilya Sutskever一口回絕,于是他就把CEO Daniel Gross給挖走了。
而Daniel離開之后,Ilya也不得不親自接任CEO一職,并在X上發言說:我們有計算資源,我們有團隊,我們知道要做什么。看起來,世界上確實存在再多錢都挖不來的人。
接下來,我們再看看Meta這支新團隊的構成,以及Meta想要做什么。
02 扎克伯格的“天才名單”,與“AI夢之隊”的下一步棋
6月底,Alex Wang在X上發布了Meta新超級智能實驗室人員名單,以及新員工之前的背景。這份名單的11個人中,7人來自OpenAI,3人來自Googld DeepMind,另外1人是重新召回Meta的。可以說,這些人是如今生成式AI領域最杰出的工程師和研究人員。
我們邀請到Meta前應用強化學習部門負責人、現任Pokee AI創始人兼CEO Bill Zhu,解析這樣的人員背景構成背后,Meta在下一步什么棋、想要布局怎樣的AI戰略。
Bill Zhu Pokee AI創始人兼CEO Meta前AI應用強化學習負責人: 我覺得第一個,它一定想在Llama 5的這一輪,把reasoning(推理)能力上一個臺階。因為你可以看到,招的很多人都是o3、o1之前的核心成員。
接下來,Llama 5的研發非常重要,否則閉源模型和開源模型之間的差距會被再次拉大,而Meta想通過開源建立起AI生態的戰略就會完全失效。與此同時,AI模型的多模態之戰中,OpenAI和Google最近廝殺得非常厲害。Google在不停地更新多模態模型的能力,特別是最近發布的文生視頻模型Veo 3非常驚艷。這也是Meta需要追趕的點。
Bill Zhu Pokee AI創始人兼CEO Meta前AI應用強化學習負責人: 我也看到了很多做multi-modality(多模態)的人在里面,所以他們應該會把就是Llama本身非常強的、非常focus on(專注于)的一個純文本的能力,去迭代到一個和GPT-4o類似的multi-modality的輸入和輸出能力。因為之前OpenAI GPT-4o里面的image generation(圖片生成)的model(模型)出來以后,整個反響是非常大的,所以我猜測,扎克伯格的這個新lab應該會把multi-modality作為一個重點之一。
也有很多人問,Meta新AI團隊的領導者為什么是年僅28歲的Alex?他并非做大模型出身的,憑什么能扛起這么大的任務?
Bill Zhu Pokee AI創始人兼CEO Meta前AI應用強化學習負責人: 唯一一個我不是特別清楚的,就是Alex Wang作為這個項目的整個leadership(領導者),畢竟他以前是做data(數據)相關的。Data labeling(數據標注)在整個工作環境中會產生多大的影響或者說重要性,這在目前不是很確定。因為現在的一個主流方向還是minimize data consumption(盡量減少數據消耗)。在這個范式之下,data labeling的重要性在正常的LLM群體里其實是有降低的。
而這個新AI天團的不確定性,除了Alex的領導力之外,整個團隊的運行以及新來的人才能否適應?Meta之前的AI研究文化將如何被改變?各團隊的利益如何平衡?這些都是這支新“AI夢之隊”會面臨的挑戰。
03 巨大的不確定性,Meta的內部政治與松散AI文化
在此之前,Meta的AI研發文化是相對“佛系”的。
我們硅谷101播客在2024年3月底訪問了Meta前FAIR(Fundamental AI Research,基礎人工智能研究)組研究科學家田淵棟 。他描述到,Meta的AI文化是非常“bottom up”,自下而上。
田淵棟 MetaGenAI研究科學家主任 前FAIR組研究科學家及高級經理: 我覺得還是比較自由、有點像學校的。大家比較bottom up,可以自由討論一些問題、討論一些文章,最后能找到一些想法,然后做出來。
然而,可能問題就出在這個“自下而上”,導致研究員們各自有各自的方向,并不是以一個最終目的一起使勁兒。
比如,給Meta AI“坐鎮”的圖靈獎得主Yann Lecun就是典型的學院派。他熱衷于研究主流大模型敘事之外的“世界模型”范式,還經常在網上跟馬斯克等人罵架,以“科學家”自居,諷刺馬斯克和OpenAI的商業驅動行為。
我在硅谷之前的一個小型聚會上見到過Meta的CPO Chris Cox,有人問他Yann Lecun在MetaAI上的引導作用時,Chris回答說“He's mostly on his own(大多數時間在自由研究)”。也就是說,這位AI大牛不太參與Meta AI產品的日常運營和管理。
Bill Zhu Pokee AI創始人兼CEO Meta前AI應用強化學習負責人: 其實Meta的整個AI路徑非常松,是bottom up(自下而上)的。整個FAIR(基礎人工智能研究組),以及我之前在Facebook AI Applied Research(應用研究組)的整個路徑全是bottom up的。就是底下的人提proposal(方案),然后這個項目被evaluate(評估)說是一個值得做的方向,然后大家去做。
并沒有一個central mission(中心任務)說,“誒,這是我們要達到的目標”,然后把它break down(拆解)成幾個component(組成),每一個team(團隊)做一個方向,然后把它merge(整合)在一塊,能夠完成一個巨大型的system(系統)是沒有這么一個initiative(主動)。 總體來說,我覺得它(新的AI組)大的區別是:原來是一個松散的、從底下往上傳的,現在可能是top down(自上而下)有個大的設計,然后想辦法把它break down(拆分任務)的過程。
聽起來,這像一個“特別行動組”,拋棄了此前Meta“自下而上”的松散文化,變成由扎克伯格直接領導的、有目標、有KPI、“自上而下”的“AI夢之隊”。然而,我身邊抱怨Meta內部政治環境的朋友不是一個兩個。那么,這樣的“AI天團”能否在Meta這樣龐大又充滿利益角逐的環境中,達到它設計的目標呢?
此前,Meta的AI團隊主要領隊人物是FAIR團隊的研究主任Jitendra Malik,其生成式AI大方向由首席產品官(CPO)Chris Cox帶隊。而新的AI團隊與Meta的原有勢力會形成什么關系?這也是一個未知數。
Bill Zhu Pokee AI創始人兼CEO Meta前AI應用強化學習負責人: 我覺得最大的問題是這些人會不會水土不服。Meta內部的整個架構、整個evaluation(評估)機制非常特殊,很多人進Meta以后都水土不服。
因為它有很多,出現即便你做了這件事情,然后人家也想做類似的事情,所以導致的問題就在于他們(新AI團隊)能做,那Meta內部原來的GenAI那幫人也能做——他們能力差距沒有那么大,那么他們也想做,那會不會出現沖突?這個就變成一個很大的問題。然后像在OpenAI和Anthropic以及在DeepMind待久了的人,其實這方面的經驗,或者說這方面的忍受能力可能相對會差一些,因為他們并不需要去經歷這些事情,所以如果是我的話,我最大的concern(擔心)就是這個。
Alex Wang進入Meta以后和剩下的領導、領導組織互相磨合的關系。因為Chris Cox本身現在是帶整個GenAI的大方向,那Chris Cox跟Alex Wang之間是不是能有非常好的chemistry(化學反應),這也是一個值得question mark(打個問號)的事情,所以有待觀察。我感覺可能還要看個三四個月,看看內部會不會傳出點什么消息,會不會有組織架構的一些變動。
說到這里,我們大概知道扎克伯格組建這支AI天團要干什么了,簡單來說:要迅速追趕上OpenAI和Google在最前沿大模型技術上的步伐。因為硅谷沒有競業協議,這些研究員看過還未發布的GPT-5以及Google Gemini等大模型的最新研究,所以他們能帶給Llama 5的,會非常重要。扎克伯格和Meta一直以來的口號就是“move fast and break things”(快速行動,打破常規),如今的上億美元搶人的支票行為完全符合他的風格。
那么問題是:這些支票能砸出Meta的AI領先地位嗎?我們拭目以待。
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