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美國高薪挖走中國頂尖人才,年薪1億吃驚世界

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美國開始不惜花費(fèi)重金來搶人了!現(xiàn)在最搶手的資源不是芯片,也不是代碼,而是華人!

硅谷的“人才收割機(jī)”正在瘋狂運(yùn)轉(zhuǎn),甚至不惜損失一部分自身利益,以高價(jià)年薪為誘餌,也要挖走中國AI領(lǐng)域頂尖人才,竟是為了打壓中國科技領(lǐng)域。



當(dāng)今時(shí)代,AI技術(shù)已經(jīng)成為了全球人類的焦點(diǎn),智能科技也從各個(gè)領(lǐng)域,滲透進(jìn)了生活的每個(gè)角落,我們的身邊充斥著AI的產(chǎn)物,正因?yàn)槿绱?,各國對AI人才的爭奪戰(zhàn)也越來越激烈,可以稱之為一場沒有硝煙的戰(zhàn)爭。

這次Meta挖人已經(jīng)不是以前那種讓HR先探口風(fēng)、慢慢談條件的套路了,而是扎克伯格親自下場,用WhatsApp直接給頂尖工程師發(fā)消息,把價(jià)碼攤在桌面上。



你可以想象:一個(gè)在OpenAI加班到深夜的華人工程師,手機(jī)突然彈出“Mark Zuckerberg”的來信,幾乎不兜圈子,開口就是“來我這里,給你一億美元級(jí)別的待遇/簽約金”。

這不是“邀請?zhí)邸?,更像用錢硬把門砸開,外媒披露的被重點(diǎn)盯上的幾位核心人物,趙晟佳、余家輝、畢樹超、任泓宇,背景都很亮眼,很多都有清華北大等頂尖學(xué)校經(jīng)歷。

在OpenAI,他們屬于能把模型做出來、把關(guān)鍵能力推到前臺(tái)的那種“核心大腦”,在Meta看來,這些人就是能讓自己在AI競爭里快速補(bǔ)短板、甚至實(shí)現(xiàn)反超的關(guān)鍵籌碼。



對Meta來說,搶到一個(gè)人可能就等于搶到一個(gè)方向、一套經(jīng)驗(yàn)和一段時(shí)間窗口,OpenAI高層當(dāng)然會(huì)很不爽,有人形容這種感覺像“家里被人闖進(jìn)來把寶貝拿走”。

但嚴(yán)格說這并不是偷,而是公開競價(jià)的陽謀:你情我愿、合同簽字,只是出價(jià)高到讓人難以拒絕。

美國科技巨頭也越來越現(xiàn)實(shí):與其在本土慢慢培養(yǎng)新人,幾年后才能獨(dú)當(dāng)一面,不如直接用天價(jià)把已經(jīng)成熟的頂級(jí)人才打包買過來,省時(shí)間、見效快。



而那種“一億美元級(jí)”買到的也不只是一個(gè)人的工時(shí),更是他背后長期教育訓(xùn)練的結(jié)果、在大模型研發(fā)中積累的隱性知識(shí),以及對關(guān)鍵技術(shù)路線的理解和經(jīng)驗(yàn)。

大眾只看到AI更新很快,卻很少意識(shí)到真正的競爭發(fā)生在人才和速度上,打法有時(shí)簡單粗暴到只剩一個(gè)字:錢,這是一場沒有硝煙的戰(zhàn)爭,而美國人的戰(zhàn)術(shù)簡單粗暴且露骨:用錢把你的脊梁抽走。



別把扎克伯格天價(jià)挖人當(dāng)成臨時(shí)起意,這更像一套早就跑通的固定打法:用資本在全球范圍內(nèi)“點(diǎn)名收人”,優(yōu)先盯準(zhǔn)中國體系培養(yǎng)出來的理工尖子。

四位OpenAI核心成員被挖走之前,他其實(shí)已經(jīng)靠類似路徑嘗到甜頭,比如他愿意砸出巨額資金去拿下Scale AI,看中的不僅是公司本身。



更是其創(chuàng)始人Alexandr Wang這種“能把底層技術(shù)做扎實(shí)”的人才紅利,王雖然是美國身份,但成長背景和能力結(jié)構(gòu)帶著強(qiáng)烈的華裔理工特征。

年紀(jì)輕輕就靠數(shù)據(jù)標(biāo)注與工程體系把公司做成巨頭級(jí)別,靠的不是講故事,而是能把復(fù)雜系統(tǒng)真正落地的硬功夫。

在扎克伯格的判斷里,下一代超級(jí)智能的競爭,不拼模型,也拼誰能更快搭起數(shù)據(jù)、工程、訓(xùn)練與產(chǎn)品閉環(huán)。



與其慢慢培養(yǎng)本土隊(duì)伍,不如直接用錢把“別人練出來的高手”買過來,省時(shí)間、見效快,把它放在競爭語境里,就像一邊還在閉關(guān)練功,另一邊已經(jīng)拿著現(xiàn)金把對手的核心弟子挖空。

類似的動(dòng)作不只發(fā)生在Meta,英偉達(dá)那邊也被曝在推進(jìn)針對中國年輕AI研究者的招募計(jì)劃,目標(biāo)瞄準(zhǔn)的同樣是履歷漂亮、學(xué)術(shù)能力頂尖的一批人。

幾家巨頭像默契一樣:只要是中國培養(yǎng)出來、能影響下一階段路線的人,價(jià)格不是問題,先搶到再說,這種策略比單純的技術(shù)封鎖更“狠”。



封鎖是你不讓用、我繞道走;挖人則是直接把關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn)、關(guān)鍵組織能力連人帶走,讓對手的研發(fā)節(jié)奏變慢、梯隊(duì)變薄。

DeepSeek這類進(jìn)展一出現(xiàn),美國一些人的第一反應(yīng)不是調(diào)整自身路線,而是加速“掐尖”,想把產(chǎn)生速度的那臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)拆走。

甚至有美國智庫人士公開講過類似“去偷工程師”的話,反映的就是把人才當(dāng)戰(zhàn)利品的現(xiàn)實(shí)思路。



曾經(jīng)那把試圖斬?cái)嘀袊萍及l(fā)展的“制裁大刀”,如今發(fā)現(xiàn)砍不斷我們的韌性,于是他們換了一把軟刀子,試圖割斷我們的人才命脈。

總盯著華人挖頂尖AI工程師,一個(gè)關(guān)鍵原因是:頂層人才的“產(chǎn)出結(jié)構(gòu)”不一樣,美國有一流大學(xué)沒錯(cuò),但基礎(chǔ)階段很多公立學(xué)校更強(qiáng)調(diào)興趣、活動(dòng)和輕松節(jié)奏,學(xué)生在數(shù)學(xué)與邏輯訓(xùn)練上的強(qiáng)度普遍沒那么硬。



中國學(xué)生從小被高強(qiáng)度考試體系推著走,大量時(shí)間花在數(shù)學(xué)、物理、競賽題和刷題上,這種方式常被批評(píng)枯燥,卻恰好更貼近AI底層所需的能力儲(chǔ)備。

AI看起來很“酷”,本質(zhì)卻離不開概率、統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化、線性代數(shù)和嚴(yán)密推導(dǎo),它不是光靠“創(chuàng)意”和表達(dá)就能做出來的活,而是要靠長年累積的基礎(chǔ)功。

也因此,在人才數(shù)量上中國每年培養(yǎng)的STEM畢業(yè)生規(guī)模遠(yuǎn)高于美國,在成果上中國的AI專利申請占比也處于全球領(lǐng)先區(qū)間。



這些數(shù)據(jù)背后意味著:能做最難、最底層、最吃數(shù)學(xué)的那批人,供給端更集中在華人群體里。

美國大廠并非沒有能力搭平臺(tái)、做產(chǎn)品,但他們也面臨“車很快、司機(jī)不夠”的現(xiàn)實(shí):OpenAI、Google這類公司像豪車。

真正能長時(shí)間啃底層架構(gòu)、訓(xùn)練系統(tǒng)、分布式優(yōu)化的工程師卻不可能無限供給。



再加上美國本土很多優(yōu)秀學(xué)生更愿意去金融、法律等回報(bào)更快、生活更可控的行業(yè),愿意進(jìn)實(shí)驗(yàn)室和工程團(tuán)隊(duì)長期熬的比例就被進(jìn)一步稀釋了。

結(jié)果就是最難最苦的AI工程活逐漸出現(xiàn)“華人密度很高”的現(xiàn)象,業(yè)內(nèi)也有人公開提過類似判斷,比如“相當(dāng)大比例的AI開發(fā)者是中國人”的說法,至少反映了美國科技界對這一短板的焦慮。

于是他們的策略就變得很現(xiàn)實(shí):既然自己體系內(nèi)短期補(bǔ)不齊,就用高薪和簽約金到全球范圍直接“移栽”成熟人才,把別人的培養(yǎng)成本變成自己的即戰(zhàn)力。



倘若他們的教育體系還能源源不斷地造血,何至于如此氣急敗壞地要去“偷”人?



















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