硅谷AI战争：华人精英与1亿签约金
1亿美元签约金背后的逻辑转向
2025年硅谷AI圈最残酷的现实不是模型参数，而是Meta向OpenAI工程师抛出“签约金1亿美元起步，年薪还远高于此”的报价。奥特曼直言这是他职业生涯中“最残酷的人才市场”。
当大模型卷到极限，真正被重新定价的是“人”。
研究型高层的集体降权
Yann LeCun离职创业、田渊栋被裁、Joelle Pineau转投Cohere——这些名字的变动并非孤立事件，而是Meta从“基础研究与产品并行”彻底转向“以产品为核心的集权化研发体系”的集中体现。
基础研究不再天然拥有战略优先级。FAIR实验室从“战略源头”退为“技术后方”，Llama 4的规划重点被强拉至多模态能力与应用整合，推理能力等基础研究被归为“可延后”选项。
- 2025年10月，Meta裁掉600人，不少FAIR老人黯然离场
- 研究价值评判标准转向“可转化性”：能否快速落地为产品能力
- 直到DeepSeek与OpenAI o1实现推理突破，Meta才意识到基础能力缺口无法用产品工程弥补
华人工程师站上关键岗位
扎克伯格在备忘录中提到的11人里，至少有6人是华人，7人来自OpenAI。余家辉、赵晟佳、毕树超等关键人才被Meta新成立的“超级智能实验室”收编。
Meta给该团队新员工提供签字奖金可达1亿美元，据奥特曼爆料，这是因为小扎从OpenAI猛猛“偷家”。
这场人才抢夺赛围绕三类核心能力展开：
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- Agent与可执行系统：能把模型变成“能干活”的系统，包括多步任务规划、工具调用、页面直接操作
- 多模态与实时交互：不再停留在静态生成，更强调实时感知、持续交互和环境理解
- 推理和AI Infra：让模型跑得起、跑得稳、跑得便宜，既要懂深度学习又要懂系统工程
从技术突破到工程兑现
OpenAI年营收约130亿美元，却要烧掉90亿美元维持运营，2028年亏损甚至可能膨胀至营收的四分之三。算力成本压力倒逼企业必须转向商业价值兑现。
当技术探索空间收窄，企业关注重心转向三件事：
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- 能不能用
- 能不能卖
- 能不能规模化
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英伟达引入Groq联合创始人Jonathan Ross及执行团队，谷歌新增hires中高达20%是“回流员工”，全部聚焦于将内部AI研发转写入产品/系统层。
不是AI人才变多了，而是“被需要的AI能力类型变了”。
三条分流的创业赛道
离开舞台中央的研究者并未退场，反而带着对主流AI路径的明确判断，分流成截然不同的创业赛道。
Yann LeCun押注“世界模型”路线——这位图灵奖得主始终是主流LLM路线的尖锐异议者，认为当前模型仅停留在统计拟合。他创办的AMI实验室试图通过建模世界运行规律，从根源重塑智能实现方式。
Joelle Pineau转向现实业务——这位FAIR体系核心组织者加盟Cohere出任首席AI官，清晰指向“可控、可部署、能被企业真正使用的AI”。
全栈实验室化创业——“PyTorch之父”Soumith Chintala加入OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab，探索下一代AI系统形态，让强AI更可理解、可定制。
无声的人才迁徙完成方向校准
Anthropic高管Jack Clark警告“巨变在即，AI将把世界撕裂为两个平行宇宙”。更直接的变化在于，AI正在从“技术突破期”快速切换到“工程兑现期”。
裁员与抢人正是这一阶段转换在人才市场上的投射。当“更大参数、更多数据、更高算力”的线性增长逻辑边际收益明显下降，企业突然发现“把模型做得更强”的投入产出比已大幅下滑。
2025年，顶级AI人才并没有离场，只是大家从论文和Demo，更多地走向了系统、平台与现实世界**。
硅谷在这场无声的人才迁徙中，完成了一次新的方向校准——通用人工智能的乌托邦式愿景逐渐褪色，特定领域、可落地的超级智能成为新共识。