在人工智能（AI）开发的激烈竞争中，人才已成为最宝贵的资源。近日，社交媒体巨头Meta成功招募了Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov和Xiaohua Zhai三位来自OpenAI的精英研究员，这一举动不仅彰显了AI行业人才争夺的激烈程度，更揭示了一个令人深思的现象：行业内顶尖人才在少数科技巨头间循环流动，而初级技术职位却日益稀缺。
一、AI人才的循环流动
Meta此次招募的三位研究员因在Vision Transformer（ViT）架构方面的开创性工作而闻名，这一成果是计算机视觉领域的一项重大突破，对无数AI应用产生了深远影响。值得注意的是，这三位研究员在加入OpenAI之前，曾在谷歌DeepMind工作，并在2024年底共同开设了OpenAI的苏黎世办公室。这种从DeepMind到OpenAI，再到Meta的人才流动模式，反映了一个令人担忧的趋势：AI行业最关键的大脑并没有在扩大人才库，而是在少数公司间不断轮换。
二、企业不惜重金争抢人才
OpenAI CEO山姆·阿尔特曼透露，Meta为挖角其员工提供了高达1亿美元的签约奖金，尽管Lucas Beyer后来澄清自己并未收到如此巨额的奖金。但即便实际数字有所降低，企业愿意讨论如此天文数字般的奖金，也深刻反映了当前AI开发领域的现状。据行业最新报告显示，OpenAI的一名“技术人员”年薪可达65万美元，这还不包括奖金或股权。中级AI人才的年薪普遍达到35万美元，而顶级研究员的年薪更是超过50万美元。在这样一个市场中，87%的组织难以招聘到AI开发人员，平均招聘周期长达142天。
三、创新还是“抢椅子”游戏？
Meta CEO马克·扎克伯格亲自参与此次招募，显示出Meta在最新AI模型未能达到预期后，对获取顶尖人才的迫切需求。这位科技界最具影响力的CEO之一亲自下场招揽人才，凸显了一个残酷的现实：即便拥有几乎无限资源的公司，也难以从内部培养出具有竞争力的AI能力。
这种现状引发了人们对创新的深刻反思。如果AI的进步仅仅意味着不断高价挖角竞争对手的少数研究者，那么我们真的在创新吗，还是只是在玩一场“抢椅子”游戏？尽管山姆·阿尔特曼曾表示“我们最优秀的人才没有人愿意接受他们的邀请”，但他的核心观点依然成立：通过挖角竞争对手来复制其成果，很少能带来突破性的创新。
四、人才输送链的断裂
顶尖研究员的循环流动掩盖了一个更深层次的人才危机。初级技术职位正在消失，自2022年以来，大型科技公司录用的新计算机科学毕业生比例下降了一半以上。世界经济论坛的《2025年未来就业报告》显示，40%的雇主预计将在AI能够自动化的领域减少员工数量。
这形成了一个恶性循环。迫切需要经验丰富的AI人才的企业，几乎没有耐心去培养初级开发人员。如今的科技企业不再寻找潜力股，而是寻求现成的人才。然而，没有初级职位的机会，下一代AI先驱将从何而来？
五、DeepMind的“人才流失”
这三位研究员最初都来自谷歌的DeepMind，他们在离开后推动了竞争对手的创新，这引发了人们对DeepMind角色的深思。这家位于英国的实验室曾一度是AI研究的领头羊，但如今却眼看着其校友在别处推动创新，有时甚至直接与其竞争。
从老牌研究机构向新兴企业的人才流失表明，即使是最负盛名的机构，在面对激烈的招聘和新的挑战诱惑时，也难以留住顶尖人才。这种模式虽然有利于个人研究者，但可能会破坏实现真正变革性AI突破所需的协作努力。
六、AI领域的“军备竞赛”
Meta的新聘研究员将加入扎克伯格的“超级智能”团队，该团队由前Scale AI CEO亚历山大王领导。Meta还向Scale AI投资了约140亿美元，据报道是为了吸引更多技术人才。这些举动表明，Meta在AI竞赛中落后的背景下，决心迎头赶上。
然而，仅仅依靠金钱和人才可能并不足以解决问题。麦肯锡的研究显示，46%的公司认为人才技能差距是实施AI的主要挑战。问题不仅仅在于招聘聪明人，更在于创建组织结构、数据基础设施和协作文化，将个人才智转化为集体突破。
七、超越人才争夺战
Meta成功招募到原本属于DeepMind的三位OpenAI顶尖研究员，完美概括了当前AI开发的现状：少数精英人才在科技巨头间循环流动，伴随着不断攀升的薪酬，而新人才的输送链却逐渐枯竭。
这种模式不可持续。AI的未来，以及我们技术未来的很大一部分，不能依赖于少数几百名研究者在科技巨头间玩“抢椅子”游戏。最终能够赢得AI竞赛的，将是那些能够培养人才、构建系统，而不仅仅是挖角和雇佣明星企业的公司。
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