硅谷風云突變，Meta在短短一周內挖走了OpenAI至少八位核心研究人員，涵蓋多模態、強化學習、人類反饋訓練等關鍵方向。這場“出走潮”引發行業地震，也令OpenAI內部出現罕見的動蕩情緒。而更引人注目的是，扎克伯格親自曬出的AI超級團隊名單中，11位成員竟有8位是中國留學生，他們究竟有何來頭？又為何能在這場AI人才大戰中嶄露頭角？

　　一、Meta重金挖角，扎克伯格親自布局超級智能據《Wired》《The Information》等媒體披露，跳槽者包括趙晟佳、余家輝、畢樹超、任泓宇等知名研究人員，他們曾深度參與GPT-4、GPT-4o、o3/o4 mini等核心模型的訓練與設計。OpenAI首席研究官Mark Chen在Slack留言中憤怒表示：“我現在有一種強烈的情緒，就像有人闖進了我們家，偷走了我們的東西。”

　　Meta如此急切，背后是馬克·扎克伯格親自發起的通用人工智能（AGI）戰略重啟計劃。扎克伯格對自家AI模型Llama 4的性能不滿，決心放棄分散研發策略，親自牽頭組建精英級AI實驗室，目標直指OpenAI、Anthropic等在AGI領域的領先公司。Meta將這個新部門命名為“超級智能小組”（Superintelligence Group），由扎克伯格親自統籌、制定人員名單，并參與招聘全流程。

　　為了吸引這些尖端人才，Meta給出了令全行業震驚的薪酬方案：最高一億美元的簽約獎金，并配套股權與年度激勵計劃。

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　　二、附錄：Meta“超級智能團隊”核心成員學歷與職責一覽（截至目前公開信息）

　　Alexandr WangScale AI 創始人，加入 Meta 后出任“超級智能團隊”領導者，負責整體團隊搭建與戰略規劃。擁有強大的技術與商業整合能力，是硅谷少見的 AI 企業級實干派代表人物。

　　趙晟佳（Shengjia Zhao）本科清華大學，博士斯坦福大學。曾在 OpenAI 參與 GPT-4 與 GPT-4o 的訓練架構開發，主導 o1 與 o3 mini 的模型優化，是大模型訓練底層工程的重要參與者。

　　余家輝（Jiahui Yu）本科中國科學技術大學少年班，博士伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校（UIUC）。前 Google Brain / DeepMind 高級研究員，OpenAI 感知團隊負責人，主導 GPT-4.1、GPT-4o 等模型多模態感知模塊設計。

　　畢樹超（Shuchao Bi）本科浙江大學，博士加州大學伯克利分校。OpenAI 多模態訓練負責人，專注 RLHF（人類反饋強化學習）、獎勵模型、多模態智能體系統的研究與工程實現。

　　任泓宇（Hongyu Ren）本科北京大學，博士斯坦福大學。OpenAI o3/o4 mini 及開源大模型的后訓練負責人，聚焦模型泛化能力與復雜任務下的推理表現優化。

　　翟曉華（Xiaohua Zhai）本科南京大學，博士北京大學。原谷歌蘇黎世研究員，擅長視覺 Transformer、圖像預訓練與跨模態建模，后加入 OpenAI 蘇黎世辦公室，是視覺-語言建模的重要研究人員。

　　林季（Ji Lin）本科清華大學，博士麻省理工學院（MIT）。在計算機視覺壓縮建模、稀疏神經網絡結構方面有廣泛研究，具備強大模型結構設計能力，是硬件友好型 AI 模型研究先鋒。

　　孫沛（Pei Sun）本科清華大學，碩士卡內基梅隆大學（CMU）。專注自動駕駛感知系統，曾任 Waymo 高級工程師，后加入 OpenAI 推動視覺系統工程化落地。

　　常慧雯（Huiwen Chang）本科清華大學，博士普林斯頓大學。計算機視覺與圖像合成研究專家，曾在 Adobe 與谷歌擔任研究員，加入 OpenAI 后參與圖像生成與風格遷移模型研究。

　　三、AI人才爭奪戰背后的思考這場人才爭奪戰，只是當前AI產業鏈劇烈變化的縮影。谷歌DeepMind、馬斯克的xAI、英偉達等公司也都在通過大手筆投入爭搶核心技術人員。

　　比如，谷歌為DeepMind研究員提供高達2000萬美元年薪+股權激勵；英偉達則剛剛招募了Nexusflow兩位華人聯合創始人；xAI更是以技術自主和自由度為吸引力，吸納了一批創業者與前OpenAI員工。

　　一位前OpenAI成員形容：“AI實驗室的招聘，就像在下國際象棋。人才是騎士，是車，是王。誰掌握人才，誰就有機會定規則。”

　　Meta在社交平臺領域的增長陷入停滯，Reels與Threads未能實現強勁破圈，Llama模型也被廣泛認為“技術并不領先”。在這種背景下，AGI成為扎克伯格為Meta尋找突破的“新賭注”。但問題在于，AGI從愿景走向產品，仍面臨極大不確定性。

　　結語：在這場AI人才大戰中，中國留學生的崛起引人注目。他們在世界頂尖科技舞臺上，憑借扎實的專業知識和卓越的研究能力，為全球AI事業注入了新的活力。然而，這也為我們敲響了警鐘：如何培養和留住更多AI人才，提升國內AI研發環境和產業生態的吸引力，是我們需要深入思考和解決的問題。未來，AI技術的發展將如何演變，這場人才爭奪戰又將走向何方，讓我們拭目以待。

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