近期，以Meta为首的科技巨头在大模型领域展开激烈的人才争夺战。Meta通过提供千万级以上年薪，如为前苹果AI负责人庞若鸣提供2亿美元总包，成功招揽数十位顶级AI研究员，旨在弥补Llama 4表现不及预期并解决人才流失问题。此举反映出多模态和后训练推理已成为AI开发前沿重点。OpenAI、谷歌、微软等公司也通过并购和高薪策略吸引人才，如谷歌收购Character.ai并引入原团队，微软招募Inflection AI核心成员，竞争格局进一步加剧。顶尖人才已成为大模型竞争的核心壁垒，研究资源正向头部企业集中。

💰 **天价薪酬吸引顶尖AI人才**：Meta为追赶模型前沿，组建新的超级智能实验室（MSL），以千万美元级年薪，甚至高达2亿美元的总包方案，招募了数十位顶尖AI技术研究员，其中包括前苹果AI负责人和前OpenAI项目负责人。这些人才的加入，重点聚焦于多模态和后训练推理等前沿开发领域，显示出公司在AI领域的决心和投入。

🚀 **Llama 4表现不佳促使Meta重塑AI团队**：Meta发布的Llama 4旗舰版本Maverick表现不如预期，与同期闭源模型差距明显，最强版本Behemoth更是持续跳票。为扭转局面，Meta成立MSL，旨在重振Llama 5的竞争力，并希望通过引入外部人才和整合内部资源，解决过往人才流失和团队路线分歧问题，统一AI发展方向。

🤝 **科技巨头人才争夺战白热化**：不仅Meta，OpenAI、谷歌、微软等科技巨头也积极通过并购和高薪挖角来加强AI团队建设。OpenAI从谷歌、Meta等公司挖角了大量研究员；谷歌收购Character.ai并整合原团队，同时吸引了计算机视觉专家何凯明；微软则通过收购Inflection AI模型授权，招募了其CEO和首席科学家，并吸纳了大量模型工程师。这表明顶尖人才已成为大模型竞争的关键壁垒。

💡 **多模态与后训练推理成AI前沿焦点**：近期的人才招募背景凸显了多模态能力和后训练推理是当前AI模型开发的两大前沿重点。科技大厂凭借在人才、算力和应用场景方面的优势，有望在激烈的模型竞争中维持领先地位。研究资源正逐渐向具备深厚人才储备和先进技术路线的头部企业集中。

大模型行业的人才竞争愈演愈烈

近期，Meta借助高薪招揽数十位顶级AI技术研究员，年薪达到千万级以上；例如目前已知其为前苹果AI负责人庞若鸣提供总包2亿美元、依五年业绩兑现的薪酬包；为前OpenAI项目负责人余家辉提供总包1亿美元、数百万美元签字费的薪酬包；整体看远超此前行业薪资水平。中信证券认为，高薪挖人一方面体现了Meta在Llama 4表现不及预期后追赶模型前沿的决心；另一方面体现了Meta对过往人才流失和团队路线分歧问题的解决意愿；此外，随着大模型行业不断成熟并显现价值，Meta等厂商希望在模型竞争中实现反超。除Meta外，OpenAI、谷歌、微软近期亦通过并购或高薪招揽开发负责人和优质研究者，竞争尚未结束。影响层面，近期招募人才的背景凸显多模态、后训练两大前沿开发重点；此外，互联网大厂凭借人才优势或在模型竞争中维持领先。

▍极高薪酬新建AI研究团队：

根据新智元报道， Meta新增超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，MSL）负责Llama 5开发；其以143亿美元收购Scale AI 49%股权换取CEO Alexandr Wang担任Meta首席AI智能官（Chief AI Officer）并负责管理整个部门；计划耗资10亿美元部分收购NFDG风险投资基金换取GitHub前CEO-Nat Friedman协助领导MSL，负责AI战略规划；SSI联合创始人、OpenAI前首席科学家Daniel Gross领导MSL产品部门。此外，以千万美元薪酬招募数十位顶尖AI技术研究员，远超行业薪资水平；例如，目前已知Meta为前苹果AI负责人庞若鸣提供总包2亿美元、依五年业绩兑现的薪酬包；为前OpenAI项目负责人余家辉提供总包1亿美元、数百万美元签字费的薪酬包。研究员背景围绕多模态和后训练推理两大方向。

▍追赶模型前沿与改进团队建设：

模型开发上，25年4月发布的Llama 4性能远不及预期：旗舰Maverick版本仅与24年多模态模型相当，远逊于同期闭源多模态模型；最强Behemoth版本则连续跳票至秋季；Meta成立MSL即希望Llama 5能力重回第一梯队。

团队建设上，Llama首版论文14名作者仅剩3人仍留任，其余流向创业公司或竞争对手，如 Mistral AI；三大AI团队中，GenAI团队负责Llama研发等多项工作，遵循自回归LLM路线；FAIR团队游离于体系外自由研究，其领导人Yann LeCun主张世界模型＋对比学习，与Llama路线相悖；Meta成立MSL亦希望补充优质人才且统一团队路线（中信证券预计Yann LeCun将向Alexandr Wang汇报）。

▍大模型行业的人才竞争愈演愈烈：

随着大模型行业不断成熟并显现价值，其人才竞争程度远超此前的互联网时代。以OpenAI为例，随着其商业化转型的开展，部分早期研究员出走至Anthropic等公司；23-24年，其从Google、Meta等公司挖来约580名研究员，组成4o、o1等模型的主要开发力量；其也是最早以千万年薪挖角的公司，24年股票薪酬激励/收入达到119%，远超上市前的谷歌、Facebook（Meta）、Snowflake。以Meta为代表的科技厂商均希望在模型竞争中实现反超，第一步即是打赢人才战争。

▍OpenAI、谷歌、微软的人才招聘预示竞争尚未结束：

OpenAI近期为扩展团队，从特斯拉、xAI、Meta引入四位系统建设、架构设计背景的骨干工程师，主要负责数据中心与基础设施的全天候运维。谷歌24年8月收购Character.ai，招回Noam Shazeer作为Gemini联合领导、Daniel De Freitas作为研发科学家，30位从事模型训练和语音人工智能的员工直接加入Gemini项目；计算机视觉专家何凯明25年6月以兼职身份加盟谷歌DeepMind任杰出科学家。微软24年3月通过购买Inflection AI模型授权以招募Mustafa Suleyman、Karén Simonyan担任消费AI部门CEO与首席科学家，并吸纳近70名模型工程师；后续，Suleyman陆续招募多模态背景研究员补充团队。

▍风险因素：

模型开发人员频繁流动，技术路线突变风险，算力限制、行政命令限制风险，训练数据缺失风险等。

▍投资策略：建议关注科技大厂及配套算力基础设施的投资机会。

海外人才战争反映出两点信号：多模态推理已成为模型前沿开发重点，模型落地应用的可能性持续提升；顶尖人才已成为模型侧竞争核心壁垒，研究资源逐渐向头部集中。因此，中信证券看好两条投资逻辑：1）具备深厚人才储备、充足基础设施和应用转化场景的科技大厂；2）受益于模型进步和应用转化落地带来算力需求的算力基础设施厂商。

注：本文节选自中信证券研究部已于2025年7月24日发布的《科技产业人工智能系列7—AI大模型的人才战争：掉队的Meta，能靠挖人迎头赶上么？》报告，分析师：许英博S1010510120041；连一席S1010523020002；徐涛S1010517080003；陈俊云S1010517080001；李赫然S1010524120005