Meta 一擲千金、開出千萬美元年薪“搶人”，並由 CEO 扎克伯格親自發郵件挖角的消息，引爆了整個行業。這場看似簡單的人才爭奪戰，背後卻藏著深刻的戰略焦慮與技術野心。AI 的發展早已不只是技術問題，更是一場關於未來主導權的博弈。人才，就是這場競賽中最關鍵的槓桿。Meta 此番親自下場、重金挖角，不僅反映出其在大模型時代的緊迫感，也預示著全球 AI 人才格局或將發生新一輪重構。01 事件核心：Meta的“天價 Offer”與 CEO 親自下場CEO 扎克伯格親自出馬，向全球僅 50–100 位擁有大模型訓練經驗的頂尖 AI 研究員發出邀請，開出的年薪高達 1000 萬美元（約合人民幣 7184 萬元）。更令人震驚的是，部分候選人甚至無需經過常規面試流程，即可直接入職。Meta 尋找的並非普通技術人員，而是能駕馭大型基礎模型、具備“生成式 AI 原生思維”的稀缺型專家。這些人被稱為“AI 煉金術士”並非誇張，他們是支撐大模型核心能力的第一生產力，決定著一家科技公司在新一輪 AI 競賽中的底層戰鬥力。為了搶到這些極端稀缺的人才，Meta 不僅祭出了空前薪酬與股權激勵，還直接突破了傳統招聘方式。扎克伯格在自家私宅接待潛在候選人，專門建立 WhatsApp 招聘群進行即時溝通，展現出高度的誠意與效率。此外，Meta 還從Google DeepMind、Anthropic、Sesame AI 等核心對手那裡持續“挖角”，包括 DeepMind 前首席研究員 Jack Rae 在內的多位專家已被納入麾下。這一輪全球獵才風暴，不僅是資本驅動的延伸，更是 Meta 重構 AI 技術中台、強化模型原研能力的關鍵一戰。02 戰略動機：Meta 的焦慮與 “超級智能” 野心Meta 最新發佈的大模型 Llama 4 並未達到外界預期，在多個基準測試中的表現平平，甚至被業內質疑存在“對測試資料過擬合”的嫌疑，技術公信力受到一定衝擊。與之對比，OpenAI 的 GPT-4、Google的 Gemini 已在多模態能力、工具呼叫等關鍵領域實現突破，技術差距正在拉大。為迎頭趕上，Meta 正計畫組建一支專注於通用人工智慧（AGI）研發的新團隊，由 Scale AI 創始人 Alexandr Wang 領銜。這支團隊欲將在未來一輪 AGI 競賽中實現“跨越式趕超”。為配合這一戰略，Meta 還投入高達 150 億美元，與資料標註公司建立深度合作，擴充高品質訓練資料。這一動作不僅展現其追求基礎研究突破的決心，也標誌著 Meta 正將 AI 上升為集團未來十年的核心增長引擎。Meta 在其法律檔案中曾明確表示，到 2035 年，生成式 AI 業務有望帶來累計 4600 億至 1.4 兆美元營收。這個估算略顯激進，但足以體現其對 AI 商業化潛力的高度信心。在這個規模背景下，給頂級研究員開出千萬年薪，其實並非“重金”，而是按戰略優先順序配置的必要投入。Meta 認為，越早建構出核心模型、掌握自研能力、聚攏人才優勢，越能在 AGI 到來之前鎖定商業主動權。無論是組建高規格研發團隊，還是在全球範圍內高薪搶人，Meta 都已做好了長期投入、技術補課與生態搭建的全面準備。03 人才爭奪戰的殘酷真相：薪酬、文化與使命感的多重博弈真正具備千億參數大模型訓練經驗的核心研究員，全球數量不過百人，這類人才是全球 AI 產業的“戰略稀缺資源”，各大科技公司爭相高薪挖角，成為決定技術路線和產品上限的關鍵變數。據公開資料顯示，OpenAI 和 Anthropic 的核心人才留存率均超過 60%，而 Meta 即便祭出天價 offer，留存率也僅為 64%。這說明，僅靠高薪遠遠不夠。在多個案例中，有頂尖候選人因對 Meta 企業文化、研究自由度等存在顧慮，最終選擇加入 OpenAI，或乾脆自己創業，回歸獨立探索。這場 AI 人才戰，已經進入“超級軍備競賽”階段。頂尖初創公司為吸引科學家，紛紛開出 200 萬至 400 萬美元的股票期權激勵，OpenAI 甚至允許員工提前套現公司股份，這種高流動性與高預期的組合，對人才具有極強吸引力。相比之下，Meta 雖然基礎年薪可達 200 萬美元以上，但在的競爭中並不佔優。許多 AI 科學家願意投身更具理想主義色彩的組織，比如以“確保 AGI 安全”為目標的 OpenAI，或圍繞長期主義展開技術探索的 Anthropic。與之相比，Meta 強執行、高指標的工程文化在一些人眼中可能更像是“工業流水線”，缺乏科研自由與精神牽引。04 深層矛盾：技術理想主義 vs 商業現實就拿前 Twitter AI 負責人 Yudian Zheng 來說，他就拒絕了 Meta 的百萬年薪，他表示更看重 “從零創造價值” 的創業生態。這體現出很多頂尖科學家在選擇工作時，不僅僅考慮薪酬待遇，更注重能否在工作中實現自己的技術理想，創造出真正有價值的東西。Anthropic 能有 80% 的留存率，很大程度上是因為他們給員工提供了項目自由度，讓科學家們能夠在自己感興趣的領域自由探索。而 Meta 的留存率只有 64%，這可能就與他們相對受限的 “增長駭客” 文化有關，這種文化更注重短期的商業增長，可能會束縛科學家們的創新思維。美國國會部分議員已經對大型科技公司“挖牆腳”的做法提出批評，指出這類高強度挖角正在蠶食初創企業的人才基礎，打擊創新生態，形成“強者恆強、弱者出局”的惡性循環。在歐洲，這一趨勢尤為明顯。受限於資本規模和薪酬體系，大量具備前沿 AI 能力的工程師和研究員正不斷流向美國。歐洲科技公司在與美國巨頭的人才競爭中處於劣勢，逐步淪為“人才淨出口國”。不僅削弱了本地技術的自主能力，也加劇了全球 AI 創新版圖的地理失衡。如果頂尖人才過度集中於少數幾家科技巨頭，AI 發展的治理結構將變得更加不均衡，可能催生技術壟斷、倫理失控等系統性風險，最終影響全球範圍內的產業安全和政策制定。05 未來影響：AI 人才大戰加劇“馬太效應”高端演算法工程師與模型架構專家一旦高度集中於少數平台，將形成事實上的“技術壟斷”：創新資源、算力基礎與生態優勢也會向各大巨頭傾斜，小公司難以獲得支撐前沿研發的基本條件。這種趨勢如果持續，將不利於行業長期的技術多樣性和創新活力，甚至可能削弱整個AI生態的抗風險能力。Meta 傾向推動開源生態，其 Llama 系列模型廣受開發者歡迎，也在全球範圍內建立起一定的開源影響力。然而，商業化Meta仍遠落後於Google、OpenAI等閉環生態玩家。前者強調社區共建與開源模型的廣泛應用，後者則通過資料、產品、分發、支付等環節形成閉環商業閉路，效率更高、變現更快。部分技術理想主義者更傾向開源與社區協作，而傾向商業化的工程人才則流向閉環企業。這種結構性分流，可能在未來幾年決定全球 AI 技術演化的基本格局。總結：一場撬動未來格局的 AI 人才之戰這場由扎克伯格親自下場推動的“非常規”招聘，揭示了 Meta 對 AI 技術焦慮的真實寫照——在面對 GPT-4、Gemini 等強敵技術領先的背景下，Meta試圖以重金組建通用人工智慧（AGI）核心團隊，實現戰略突圍。然而，事情並非只是“錢到位、人就到”。在這場激烈的“軍備競賽”中，薪酬固然重要，但並非唯一籌碼。越來越多的 AI 科學家將價值觀契合、技術自主權與長期願景視為關鍵考量因素。Meta 開出的“天價 offer”仍面臨留存難、認同低的困境，其企業文化、研究自由度與使命感劣勢正成為軟肋。巨頭搶人加劇了中小企業“技術斷層”，帶來技術集中度提升與創新生態失衡的雙重隱憂。部分國家甚至開始反思這種資本密集型挖人模式對本土 AI 發展的長期影響。與此同時，開源 vs 閉環的發展模式分歧，正因人才流動而進一步強化。Meta 等開源派面臨商業變現壓力，Google、OpenAI 等閉環模式則憑藉產品閉環迅速建立優勢。大力財經認為AI 人才爭奪戰就像一場技術版的冷啟動核競賽，拼的不是當下的產品，而是未來的技術槓桿。Meta 這次以千萬年薪、CEO 親自出手，開出的不僅是職位，而是一種戰略訊號：誰掌握了頂尖人才，誰就可能佔據下一個技術高地。但真正決定勝負的，並不只是錢，而是那種組織機制能真正留住人才、激發創造。AI 的未來歸根結底還是由人決定的，不是那家資本雄厚，而是那些人能沉下心來做長期主義的事。在這場全球競賽中，也許我們更該關注的不是誰挖了誰的人，而是這一代最聰明的大腦，最終會選擇跟誰一起定義時代。你會選理想主義，還是現實陣營？歡迎聊聊，你心目中理想的 AI 創新土壤，是什麼樣的。 (雲媒體)

多家頂尖AI實驗室都是這家初創公司的客戶。不過，它們或許不願意繼續將資料交給一家近半數股權歸屬馬克·扎克伯格旗下科技帝國的公司了。Scale方面否認大客戶OpenAI削減了購買其服務的支出。Scale AI以150億美元向Meta出售49%股權的交易震驚業界，創始人兼首席執行官Alexandr Wang更宣佈將離開親手創立的公司，轉投這家科技巨頭，領導其全新的AI實驗室。這一系列變動引發外界猜測：這家估值140億美元的資料標註企業可能因此流失客戶，被競爭對手搶佔市場。Scale為各大科技公司和AI初創企業提供資料標註服務，助其訓練模型，並已發展成該領域的龍頭企業。此次交易的核心關切在於，被收購後，Scale可能會向Meta分享領先AI機構用於建構最前沿技術的資料類型細節。正如一位前Scale員工向《福布斯》透露的那樣：“現在大家都想切斷和Scale的合作。一旦Scale成為Meta的一部分，其商業模式將徹底崩塌。”據四位知情人士透露，Scale最知名的客戶之一OpenAI已逐步縮減與它的合作，其中兩位指出，這一調整已持續數月，且OpenAI已著手篩選新的合作方。Scale AI起初對此拒絕置評，但在本文刊發後，其發言人喬奧斯本（Joe Osborne）明確否認 OpenAI削減了購買該公司服務的支出。這筆出人意料的交易將Scale估值推至280億美元，不過上述前員工透露，Scale內部卻因交易陷入混亂與困惑。部分員工擔憂Meta可能接觸到過往項目資訊，儘管該公司多數合同明確規定項目完成後需刪除資料。Scale AI的奧斯本在一份聲明中補充道：“這類報導與事實嚴重不符，幕後推手似乎是那些規模較小的對家。”Scale的中小型競爭對手已開始爭奪市場地位，積極招攬所有擔心資料隱私和利益衝突的客戶。估值20億美元的Mercor 首席執行官布蘭登·福迪（Brendan Foody）表示：“我們已經明顯感受到，大量客戶正逐步退出Scale AI，許多相關需求都流向了我們。”Invisible Technologies聯合創始人弗朗西斯·佩德拉薩（Francis Pedraza）告訴《福布斯》，他的公司堅持獨立營運。初創公司Turing已經在為OpenAI、Anthropic和Google提供模型訓練資料了，它認為這筆交易給了自己變身“行業瑞士”的機會，想借此成為向前沿AI實驗室提供資料的中立服務商。首席執行官喬納森·西達思（Jonathan Sidharth）表示：“客戶希望與中立的、能平等支援所有實驗室的組織合作。”一位曾投資Scale競爭對手的投資者稱，這筆交易將為其他公司創造新機會，“搶佔Scale AI留下的市場空白”。高品質人工標註資料是訓練強大AI模型的核心要素，資料資源甚至已成為OpenAI、Anthropic等 AI 巨頭在行業競爭中的護城河。Scale AI於2024年實現8.7億美元營收，憑藉為Cohere、OpenAI及微軟等企業提供海量人工標註資料，早早佔據資料標註市場主導地位。但Meta控股近半數股權的變動或將改寫這一格局。Scale的業務依託龐大的眾包工作者群體——他們主要來自海外，通過為海量資料加入上下文來協助訓練AI模型。但此類工作已逐漸演變為高度同質化的商品。“只要能組建起團隊，人人都能參與競爭，最終很快就會演變成價格戰。”某退出資料標註領域的初創公司聯合創始人Kevin Guo在2023年談及Scale時如此評價。一位AI行業資深高管將Scale比作 “AI訓練超市的散貨區”。多位瞭解Scale業務的知情人士向《福布斯》透露，該公司存在服務質量問題。“他們往往過度承諾、誇大宣傳，但實際交付能力嚴重不足。”上述前員工坦言。28歲的Wang是全球最年輕的白手起家億萬富豪，身家約36億美元。商業出版物The Information報導，Wang將領導Meta的全新實驗室，專注研發所謂的“超級智能”，即超越人類能力的AI系統。為搭建團隊，扎克伯格貌似正開出千萬年薪從Scale AI、OpenAI、Anthropic及Google的DeepMind挖人。彭博社消息顯示，扎克伯格深度參與團隊組建，不僅建立名為“招聘派對”的WhatsApp群組直接對接候選人，還親自調整辦公佈局，讓研究人員的工位緊鄰自己。目前該交易尚未完成，且不排除被監管機構叫停的可能性。若交易獲放行，Wang及Scale早期投資者（包括Accel與Index Ventures）將斬獲巨額回報，但Scale未來的發展路徑仍不明朗。一位Scale AI前高級員工坦言，“這對Wang和早期投資者而言是利好，但對員工、前員工及其他所有人而言就很糟糕了。目前完全看不出這筆交易對Scale有何助益。”過去數年，全球科技巨頭一直在爭奪AI領域的主導地位。Meta雖於2013年便成立AI實驗室，但其開源 Llama 系列模型始終難以比肩Google、OpenAI和Anthropic的產品。今年4月，Meta被指人為美化Llama 4模型的基準測試成績（Meta予以否認），致其AI聲譽受損。而Wang這樣的明星級人才加盟也許能為Meta的AI佈局注入新動力。扎克伯格還推動Meta爭取國防領域的合同，Scale的政府業務板塊或許可與此形成協同（不過《福布斯》之前的報導顯示，Scale的該業務板塊此前市場拓展成效有限）。Meta並非首家挖角明星AI初創公司首席執行官的企業。去年，微軟從Inflection挖走DeepMind聯合創始人穆斯塔法·蘇萊曼（Mustafa Suleyman）及其核心團隊，蘇萊曼在 2022 年成立的這家AI實驗室幾乎只剩下一個空殼；數月後，亞馬遜與Adept達成技術授權協議，並將首席執行官David Luan及其創始團隊招致麾下；Google亦如法炮製，將諾姆·沙澤爾（Noam Shazeer）重新從他創立的初創公司Character.AI挖來——這位研究人員在Google任職期間共同發明了生成式AI的核心技術Transformer架構。Invisible首席執行官馬特·菲茨帕特里克（Matt Fitzpatrick）指出，隨著AI模型複雜度提升，它們對從業者的專業知識水平提出了更高的要求。Scale、Turing及Invisible均已從低附加值的眾包標註轉向更複雜的任務，執行工作的人也成了博士及高知專業人士。他認為，Meta的這筆交易恰恰印證了人工在AI訓練中的重要價值：“這是一場跨度長達十年的戰略佈局，賭的就是人類專家的參與在很長一段時期內都不可或缺。” (福布斯)

「祖克柏人去那了？」 這是在預計時間開始後十分鐘、Meta Connect 2024 主題演講仍然遲遲沒有開始後，各大直播平台評論裡觀眾提問最多的問題。 原本預定將於太平洋時間早上十點（台北時間 9 月 26 日凌晨一點）開始的主題演講，實際在計畫時間開始 15 分鐘後才隨著 Meta 創始人祖克柏跑步入場開幕：給人一種小扎也是踩點早高峰上班、不小心遲到的打工人的感覺。 好在本次發佈的新品足夠重磅，還算彌補了全球網友損失的這十幾分鐘壽命：除了更便宜的 Quest 3S 系列，還有 Meta AI 與 Llama 3.2，以及讓我們得以一窺未來 AR 眼鏡形態的 Orion 原型機。

據美國《財富》雜誌網站8月3日報導，美國前總統川普稱，元宇宙平台公司首席執行官扎克伯格過去幾周多次向他致電，包括在他7月中旬遭遇暗殺後。 當時有記者拍到，川普在被子彈擦破耳廓後高舉拳頭告訴支持者要“戰鬥”。 報導稱，川普2日在接受福克斯商業新聞網站記者採訪時說，扎克伯格表示“這一舉動真的很驚人，非常勇敢”，還說扎克伯格“因為我那天的舉動而心生敬重”。 川普說，扎克伯格告訴他，出於這份敬重，自己不會在大選中支援民主黨人。扎克伯格曾公開表示不會背書任何一位總統候選人。然而，他的確在7月中旬接受彭博新聞社採訪時，評價川普對刺殺行動的反應“霸氣十足”。

“未來是一個人人都有自己的AI代理人的時代，而黃仁勳和扎克伯格，想成為製作AI代理人的平台，如同微軟之於PC，IOS之於蘋果。” 與子同袍的“戰友”皮衣 球場，有個互換球衣的傳統。 一場比賽打完，如果你贏得了對手的尊敬，或者在比賽中打出了載入史冊的表現，對手常常會主動找你互換球衣。有點算是西方競技場上的“與子同袍”之意。

還記得今年3月Meta CEO扎克伯格（Mark Zuckerberg）曬出的這張與輝達CEO黃仁勳的合照嗎？當時小扎稱，黃仁勳是“科技界的Taylor Swift”。 這被認為是兩個億萬富翁的世紀會面。 而就在剛剛，台北時間7月30日凌晨，黃仁勳與扎克伯格兩人再度現身電腦圖形學頂會SIGGRAPH 2024上，不僅迎來 AI 行業的世紀對談，探討 AI 和虛擬世界的基礎研究與未來。而且最後，小扎送黃仁勳一件定製皮衣，黃仁勳用自己標誌性的“全新”皮衣與扎克伯格交換，留下了精彩一刻。 扎克伯格在對談中表示，從網際網路到移動網際網路之後，Facebook這類軟體在蘋果iOS系統平台上受到了極大的限制，而如今，以Llama為首的開源AI模型將成為打敗蘋果封閉生態、微軟PC平台的下一個新的至寶。“我非常樂觀地認為，在下一代比賽中，開源 AI 將會為Meta贏得勝利。”

小模型成了AI公司們降本增效的利器。 扎克伯格預測，Meta AI助手使用率幾個月後將超越ChatGPT。 7月24日凌晨，美國科技巨頭Meta推出迄今為止性能最強大的開源大模型——Llama 3.1 405B（4050億參數），同時發佈了全新升級的Llama 3.1 70B和8B模型版本。 Llama 3.1 405B支援上下文長度為128K tokens，是全球迄今為止性能最強大、參數規模最大的開源模型，在基於15兆個tokens、超1.6萬個H100 GPU上進行訓練，這也是Meta有史以來第一個以這種規模進行訓練的Llama模型。

扎克伯格期待 Llama 3.1 成為「老師」，用來微調小模型。 當地時間 7 月 23 日早上，Meta 開源了外界期待已久的大參數模型——Llama 3 405B。 Meta 發文稱，該模型在多項基準測試中優於 GPT-4o 和 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet。並且，扎克伯格預計，由 Llama3 支援的 Meta AI（Meta 的人工智慧助手）使用量將在未來幾個月內超過 ChatGPT。 比肩世界上最強大模型的 Llama3.1 開源，社交平台 X 上，很多人將這一事件視為歷史、拐點、史詩級時刻，這意味開源、閉源之間的差距進一步縮小乃至反超，還意味著開發者從此有了一個免費的最強基座模型在手。