短短七個月，龐若鳴完成了從蘋果到Meta、再從Meta到OpenAI的二級跳。這位在谷歌工作了15年的華人AI專家，最終沒有留在扎克伯格用重金搭建的“超級智能實驗室”。

這次跳槽之所以引發(fā)行業(yè)震動，不僅因為那條堪比頂級體育明星的“轉(zhuǎn)會費”新聞，更因為它讓外界看清了一個事實：在這場AI競賽中，光靠砸錢已經(jīng)不夠了。

對于OpenAI來說，這無疑是一次精準補強。龐若鳴的價值在于他是業(yè)內(nèi)少有的既精通底層算法架構(gòu)、又能駕馭超大規(guī)模算力集群的人才。

在大模型規(guī)模逼近物理極限、訓(xùn)練復(fù)雜度指數(shù)級上升的當下，這種能打通算法與工程的復(fù)合型人才，直接決定了模型迭代的速度。

OpenAI不惜在幾個月內(nèi)持續(xù)猛攻將其招致麾下，暴露了它在保持技術(shù)領(lǐng)先性上的焦慮，也向市場傳遞了一個信號：即使Meta愿意開出天價薪酬，OpenAI依然擁有定義“科研圣地”的話語權(quán)。

而站在Meta的角度，這場人才流失更像是一面鏡子，照出了其AI戰(zhàn)略的深層問題。去年Llama 4的表現(xiàn)不及預(yù)期，讓扎克伯格感受到了掉隊的壓力，于是他選擇用最直接的方式——重金組建“復(fù)仇者聯(lián)盟”。

但問題是，這個團隊的搭建從一開始就埋下了隱患。圖靈獎得主楊立昆長期主張的世界模型路線與主流的大語言模型路線存在分歧，而新引入的空降高管與原有團隊之間的磨合也并不順暢。

在這種環(huán)境下，重金挖來的明星員工很容易陷入尷尬的境地：他們拿著數(shù)倍于老同事的薪酬，卻很難找到使命感的凝聚，一旦遇到更能激發(fā)技術(shù)追求的平臺，離開便不再猶豫。此前已有幾位專家在加入Meta不足一月便回流OpenAI，已經(jīng)是明顯的信號。

從市場競爭的角度看，這次跳槽加劇了頂級人才向頭部集中的趨勢。

OpenAI憑借技術(shù)聲望和o系列模型展現(xiàn)出的突破，正在形成一種良性循環(huán)：頂尖人才因為向往最前沿的技術(shù)而加入，他們的加入又進一步強化了OpenAI的技術(shù)護城河。

而Meta雖然擁有龐大的用戶基礎(chǔ)和算力儲備，但在大模型競賽的第一回合已經(jīng)落后。

它試圖用資本強行縮短追趕時間，卻忽視了頂尖AI研發(fā)所需要的文化土壤——那種對技術(shù)路線的長期堅持和認同感。

當一家公司需要靠天價年薪留住一個人的時候，恰恰說明它的平臺吸引力已經(jīng)出了問題。

龐若鳴的選擇也在重新定義“人才價值”的衡量標準。

此前行業(yè)普遍認為，只要開出足夠高的薪酬，就沒有挖不來的人。

但他的案例證明，對于真正站在塔尖的AI專家而言，他們對技術(shù)影響力的追求，往往會壓倒短期的財務(wù)回報。

OpenAI能把他從Meta手中搶過來，靠的絕不僅僅是薪水，而是那個“率先實現(xiàn)AGI”的可能性。

這場人才流動也給整個行業(yè)提了個醒：大模型的競爭正在進入拼內(nèi)功的階段。早期靠算力和數(shù)據(jù)堆積就能出成果的階段已經(jīng)過去，下一輪的突破需要算法、工程和基礎(chǔ)設(shè)施的深度融合。

誰能把龐若鳴這類通吃兩端的人才用好，誰才有可能在這場長跑中保持領(lǐng)先。而對于Meta來說，比填補崗位空缺更緊迫的，或許是先理清內(nèi)部的技術(shù)路線和團隊文化。

畢竟，平臺如果缺乏向心力，再高的薪水也留不住想做事的人。