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"——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，已經徹底改變了硅谷的人才競爭規則。
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，并在尋找創新方式來認可和獎勵頂尖人才。"
這封郵件是對Meta近期連續挖走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。
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)研發應優先考慮倫理風險。
2024年8月至9月，包括蘇茨克沃、聯合創始人格雷格·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化人才。
戰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布"，導致研究人員疲于應付短期目標。
曾主導ChatGPT開發的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過去一年多的商業化路線，這種自我否定恰恰反映了公司戰略的混亂。
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現實的撕裂。2019年設立營利性子公司的初衷是為大規模融資鋪路，但微軟130億美元投資后，公司逐漸陷入"為投資人創造回報"與"安全開發AGI"的雙重目標難以兼顧的泥潭。
2024年啟動的重組計劃——將核心業務轉由營利性公司經營，非營利董事會僅保留少數股份——更是徹底倒向商業化，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，又未能建立有競爭力的商業體系，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的研究員極具吸引力。
Meta的挖角戰術絕非簡單的"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者；
于佳慧(Jiahui Yu)主導了GPT-4o圖像生成系統；
趙晟佳(Shengjia Zhao)則領導OpenAI的合成數據團隊，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技術的連續性發展。
值得注意的是，Meta的"人才掠奪"戰略早有預兆。2025年初，其自研大模型Llama 4表現不及預期，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戰略方向——與其押注單一模型，不如通過吸納頂尖人才實現多點突破。
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，然后找到可能實現突破的潛力型選手"。Meta現在做的，正是將這套方法論移植到企業研發中。
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上投入數千億美元"，這種all-in的決心與OpenAI近期在AGI研發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。
Meta的挖角行動也暴露出硅谷人才流動的制度環境。加州法律明確禁止競業協議（《加州商業和職業法典》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數據顯示，Meta常規E7-E9級工程師年薪在150萬-500萬美元區間，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"，變相貶低現有團隊價值。
扎克伯格的這場人才閃電戰，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節奏，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：全球AI產業已進入"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"的優厚條件。
人才爭奪的白熱化催生出清晰的行業"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"股權變現能力"為賣點吸引人才；而像Perplexity、Cohere這類獨角獸則依靠創業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創始人Alexandr Wang能執掌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者與AI協同進化的深度與廣度。
企業間的"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不惜請動聯合創始人謝爾蓋·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)，相當于傳統軟件工程師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能力，更重新定義了整個行業的價格錨點。
這場人才戰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，單純增加參數規模帶來的邊際效益遞減，創新越來越依賴算法突破與工程優化——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性不足問題，又要推動AI加速賦能各行業"。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，但多數仍沿用傳統計算機課程體系，培養的學生難以滿足企業需求。
江蘇省某"雙一流"高校2024屆AI專業畢業生中，無一人進入相關企業就業的案例，暴露出人才培養與市場脫節的嚴重性。獵聘數據顯示，當前AI從業者中，計算機科學與技術、軟件工程等傳統專業背景者占多數，他們在算法優化、系統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"的復合需求。
這場人才爭奪戰的終局，可能導向全球AI力量的重組。一個值得注意的現象是，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競爭呈現出詭異的"你中有我"態勢——中國培養的頂尖人才正主導美國企業的突破性創新，而他們創造的技術又通過開源社區或商業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。
這兩種路徑孰優孰劣尚無定論學術界高薪聘請諾獎得主也不能保證后續突破。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造它們的人才。
在這場沒有硝煙的戰爭中，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協同進化的"數字直覺"，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勢，永遠來自持續孕育創新的人才生態。
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