作者：米洛什·斯特瓦诺维奇

Meta 首席执行官马克·扎克伯格在 Meta Connect 2024 大会上展示了他对人工智能发展的愿景。Meta Platforms——Facebook 的母公司——正在向人工智能（AI）投入巨额资金，以赶上竞争对手。然而，最近的事件表明，即使是科技巨头也无法免疫于顶尖 AI 专家外流。Meta AI 团队的几位重要成员尽管有丰厚的财务激励，仍然离开了公司，这凸显了全球人工智能人才争夺战的激烈与不确定性。

全球顶尖人工智能专家的竞赛

在全球科技产业中，对最具资格的人工智能专家的争夺变得越来越激烈。Meta Platforms、OpenAI、谷歌（DeepMind）等公司竞争吸引最优秀的研究人员和工程师，因为他们在先进人工智能开发中的领先地位直接取决于此。比如，Meta 最近几年在其人工智能部门投资了数十亿美元，并通过价值数亿美元的薪酬包从竞争对手那里挖走专家。这些举措是为了追赶甚至超越主要人工智能玩家，如 OpenAI、Alphabet 旗下的 Google DeepMind 部门或新兴公司 Anthropic。据媒体报道，Meta 甚至从 OpenAI、DeepMind 乃至苹果等竞争对手公司挖角，承诺极高的薪资、奖金和股票。全球 AI 人才“猎头大战”已达到前所未有的水平——一些顶尖研究人员获得的多年期总报价高达数亿美元。

Meta 与“个人超级智能”的使命

扎克伯格在这场竞赛中最雄心勃勃的举措之一是成立一个特别部门——Meta Superintelligence Labs (MSL)，目标是开发“人人可用的个人超级智能”。这一全新的人工智能团队于 2025 年中成立，作为 Meta 对竞争对手在生成式人工智能和潜在通用人工智能（AGI）方面进展的回应。为 MSL，Meta 从世界各地聘请了数十位领先的 AI 科学家和工程师——包括从 OpenAI 和 Google DeepMind 挖来的知名专家——并给予了前所未有的高额报酬。扎克伯格的愿景是，通过 MSL 加速公司在人工智能领域的进展，使 Meta 能够在许多人认为的下一个重大技术革命中与竞争对手抗衡。

Meta 战略的严肃性还体现在其最近以 143 亿美元收购 Scale AI 股份，从而确保了训练 AI 模型所需的数据处理和标注的顶级能力。同时，Scale AI 创始人王晓川（Alexander Wang）被任命为新 MSL 团队的负责人，而增援力量则从各个方向涌入——从 OpenAI、DeepMind，到产业和大学的研究中心。通过这一攻势，Meta 明确表示它不愿在 AI 竞赛中落后，并愿意在基础设施和人力上投入巨额资本，以建立其自身的 AI 权力中心。

尽管高薪仍有人才外流

具有讽刺意味的是，在 MSL 部门成立仅几个月后，Meta 就面临来自该团队的人才大规模流失。据媒体报道，在过去几周中，至少有八名 AI 领域的关键员工离开了公司。其中包括 Meta 的资深老将——那些建立了核心 AI 基础设施的工程师（例如帮助开发 PyTorch 平台）——以及一些扎克伯格亲自用重金承诺吸引到 MSL 的新专家。一些离职专家进入了直接竞争对手——例如，Meta 失去了其生成式 AI 产品主管，她在公司工作近九年后加入了 OpenAI。另一些人则在较小的创新公司中找到了机会：一位 Meta 研究员在离职后不久加入了一家专注于先进材料的新 AI 初创公司，而一位长期工程师则加入了由前 OpenAI 团队领导的 Anthropic。尤其引人注目的是，两位研究人员在 Meta 工作不到一个月后，就决定回到他们之前的公司 OpenAI。

这些专家决定离开 Meta 的速度令人惊讶，考虑到他们拥有优厚的财务待遇。其中一位来自 Google DeepMind 的知名研究员表示，他在仅仅五个月后就做出了“艰难的决定”离开 MSL，他引用了扎克伯格本人的忠告：“在一个快速变化的世界里，最大的风险就是不冒任何风险。”换句话说，他决定寻找新的机会，认为留在当前环境中的风险比改变更大。这一举动表明，这些专家的动机并非纯粹出于财务原因——挑战、愿景或价值观可能与薪水同样重要。

公司内部的紧张

接近 Meta 的消息人士指出，这些离职是公司内部更深层次紧张局势的表现，源于其激进招聘的战略。许多现有 Meta 员工在新招聘者带着业界罕见的补偿方案进入时感到不安。高薪新人的到来引发了部分 Meta AI 老员工的不满，甚至威胁要离开。这些经验丰富的工程师，多年来在较为微薄的回报下建设公司，突然发现自己站在从外部引进的“明星”身边，他们的待遇类似于职业体育界的条件。这种情况削弱了士气，并引发了 AI 部门内部对忠诚度的重新思考。

与此同时，Meta 内部的组织混乱进一步加剧了不安全感。为了加速 AI 开发，公司在 2023 年和 2024 年多次重组其 AI 团队，导致结构和领导层频繁变动。“AI 团队的许多人可能觉得事情过于动态，”一位工程师在离开 Meta 后形容当时的氛围，强调说“有很多组织变动——甚至我的经理也换了好几次。”在这种情况下，一些员工觉得目标和方向不断变化，这使得在长期项目上的稳定工作变得困难。

正如预料的那样，Meta 试图淡化这些事件的重要性。公司发言人表示，一定程度的人员流动“对于任何这种规模的组织来说都是正常的”，并强调大多数离开的人都是长期员工，Meta 祝愿他们未来一切顺利。公司承认最近几个月进行了一场密集的招聘活动，在此期间，正如他们所说，一些候选人预计会改变主意，决定留在原公司而不是加入 Meta。换句话说，Meta 坚称这种人才流失并不是警报信号，而是其 AI 团队扩张和转型时期的常见现象。然而，非官方信息和前员工的证词表明，公司内部的挑战是真实存在的——从新老团队的文化冲突，到补偿公平性的问题，再到在多次战略变化后对研究方向的明确定义。

全球 AI 权力中心与专家迁移

围绕 Meta 的最新发展反映了全球人工智能产业的更广泛图景。StandardPrva 密切关注在这一故事中凸显的两个关键趋势：（1）人工智能领域全球权力中心的发展；（2）AI 行业专家的迁移与行为。Meta、OpenAI、Google DeepMind、微软，以及一些中国科技巨头，都在竞争成为人工智能创新的领先中心——吸引最优秀的人才并集中计算资源。在这一过程中，顶尖专家越来越频繁地更换雇主或创办自己的项目，寻求能够最好地实现他们想法的环境。Meta 的例子表明，金钱本身已不再足够：在一个资深 AI 研究人员可以选择的市场中，许多人更看重公司的愿景、价值观和工作条件。据一位拒绝 Meta 提供的工程师称，公司要求为高薪做出巨大的“个人牺牲”——比如放弃工作与生活的平衡，或者在 AI 开发问题上妥协个人信念——这使得一些候选人尽管面对诱人的数字，仍然拒绝加入。

对于管理者、投资者和科技领导者来说，这些趋势带来了重要的教训。全球人工智能人才的竞争不仅通过薪酬进行，还需要通过创造鼓励创造力、稳定性和伦理发展的环境来实现。那些希望成为 AI 权力中心的公司必须同时专注于留住人才——通过清晰的战略、组织稳定性，以及将目标与专家的价值观相一致。尽管有非凡的福利，专家们仍然离开 Meta，这提醒我们：在快速发展的人工智能产业中，最重要的资源是人——他们的忠诚度不能仅仅用金钱买到。最终，在 AI 竞赛中获胜的将是那些能够赢得并保持顶尖人才信任的玩家，同时推动技术进步的边界。

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