这段时间，硅谷上演了一出出高价挖人的戏码。Meta首席执行官扎克伯格在被前OpenAI CTO米拉·穆拉蒂拒绝后，转而直接向她新创立的Thinking Machines Lab的多名核心员工抛出天价聘用条款。
其中，对联合创始人兼首席研究员安德鲁·塔洛克的报价，六年内最高可达15亿美元（约108亿元人民币），包括奖金和高回报股票。还有点值得一提，安德鲁·塔洛克还是Meta的前员工，Thinking Machines的其他员工也收到了从数千万到上亿美元不等的长期薪酬与期权承诺。
2025年Thinking Machines推出后，迅速成为硅谷最受关注的AI初创公司之一。尽管公司尚未推出任何产品，但最近在Andreessen Horowitz的领投下，成功完成了高达20亿美元的种子轮融资，估值接近120亿美元。
求而不得，那就退而求其次，这是小扎的策略，足见其挖人的目标之坚定。Meta已投资超过10亿美元来组建“超级智能”研究部门的全明星阵容，目光主要瞄准的是OpenAI及其出走者领导的企业。
作为成果的一部分，Meta已与100多名OpenAI员工接洽，并已聘用其中超过10人。上个月，小扎还任命曾在OpenAI工作近三年的中国研究员赵胜佳领导Meta新的超级智能团队，他的薪酬包超过2亿美元。也不是光薅OpenAI，小扎还从Anthropic聘请了两名员工。此外，Meta计划在来年单独为资本支出分配惊人的720亿美元（约合人民币5170亿元）。
不断被挖角，OpenAI也急眼了。就在前两天，OpenAI宣布向员工发放高达150万美元的巨额奖金，覆盖超过1000名研究、工程人员，总开支预计将超过15亿美元。奖金将分两年发放，即使是新员工也能享受到。
不过据《华尔街日报》，有来自Meta的内部消息称，安德鲁·塔洛克还是拒绝了15亿美元的天价合同。这同样引发了行业震动，毕竟作为Meta前员工，安德鲁·塔洛克对待这15亿美元的态度，不免会让人联想到前东家的状态。连续天价挖人失败，小扎的心态怕是也有点炸。
作为当下最富想象力的主题，AI造富神话也在国内蔓延，只是没有硅谷那么惊人的数字。我从猎头朋友那里听到的消息是，现在有个五年经验的算法工程师，很容易可以觅得一份年薪百万的工作机会。而那些CTO级别的顶尖技术和管理人才，总包千万不是梦。
重金挖角的主角们
米拉·穆拉蒂，是一位阿尔巴尼亚裔美国工程师和高管，主要还是因为曾在OpenAI担任首席技术官而在AI圈内声名鹊起。在OpenAI，她发挥了关键作用，推动了ChatGPT、DALL·E、Sora和Codex系统的开发。
2024年9月，她离开OpenAI，并于来年2月创立了位于旧金山的AI公益公司Thinking Machines Lab。这家新公司致力于构建更加易于理解、可定制且通用能力强的AI系统，强调人与AI的协作，而不是让AI独立替代人类，在成立短短几个月内已吸纳了不少人才。
在Thinking Machines持有的股权，使得米拉·穆拉蒂的估计净资产约为14亿美元。米拉·穆拉蒂拒绝了小扎的10亿美元收购报价，因为她和团队优先考虑的是独立性、长期愿景和使命，而不是眼前的财务收益——她和她的公司希望重新定义人工智能。
米拉·穆拉蒂颇为自豪地透露，她的整个团队都拒绝了Meta的提议。有意思的是，Meta发言人对有关新闻否认三连。他驳斥了对这一报价的描述，称其“不准确且荒谬”，并表示任何薪酬都与股票表现挂钩。他还否认Meta正在寻求收购 Thinking Machines Lab的说法。同样否认的是，Meta曾联系过整个团队。“细节不准确。这一切都引出了一个问题：是谁在编造这种说法？又是为了什么？”
且不论到底孰是孰非，重金吸引人才的策略还是有效，总归有人接下了小扎的橄榄枝。最新的案例是24岁的马特·戴特克，他帮助开发了多模态人工智能系统Molmo。这个开创性研究使他获得了人工智能领域最具声望的会议NeurIPS的杰出论文奖——这一荣誉仅授予全球超过一万篇投稿中的少数几篇。他刚刚联合创办了一家名为Vercept的初创公司，专注于构建新一代人工智能代理，这些代理能够利用互联网自行完成复杂任务。凭借这一愿景，公司吸引了1650万美元的资金，其中包括前谷歌首席执行官埃里克·施密特的投资。
当Meta提出一个九位数报价时，这个年轻人最初拒绝了。但小扎亲自介入，在直接会面后，这个薪资提议在四年内翻倍，达到了令人瞠目的2.5亿美元，其中第一年就高达1亿美元。《纽约邮报》称，这可能是企业历史上最慷慨的就业协议之一。这次，在顾问团的建议之下，年轻的技术天才选择了接受这个offer。这批年轻人非常懂得利用大厂开出的天价薪酬来借势提高自己的身价。
大模型的上半场还没结束
小扎的买买买还在继续。Meta预计2025年全年资本支出上限可达720亿美元，主要用于AI基础设施建设。很明显，小扎不仅将AI视为技术进步，更将其视为一场生存之战。
今年Llama 4系列发布，旗舰Maverick版本仅与2024年GPT-4水平相当，Behemoth又连续跳票，内部多少是有些士气受挫。小扎在与OpenAI首席研究官Mark Chen交流后，决定把“买算力”的策略改为“买人”，并列出一份AI人才名单，开始挖角。
这种策略当然说得通。不管是更强的模型还是更贴近产品化的能力，AI的下一阶段，都需要大量顶尖的工程师和科研人员，领先者在短期内可能获得长期先发优势。对Meta来说，快速拿到经验丰富的科学家，或许比慢慢内部培养更能缩短差距，有助于在竞争中扭转局势。
这让我联想到，伴随“六小虎”中有几家掉队，国内大模型的战事似乎已经偃旗息鼓。但最近有投资人告诉我，整个基模的赛道还只在上半场，如果大家相信AI是一个巨大的β，那么上半场根本还没结束。以一种什么样的眼光看大模型的发展至关重要，小扎显然是以一种更长期的视角在看。
“我们正在打造一支精英和人才密集的团队，”小扎近期对投资者解释说，“如果你要花费数千亿美元购买计算机并建设多个千兆瓦的集群，那么全力以赴竞争并采取一切必要手段来吸引那些顶尖的研究员来组建你的团队，确实是合理的。对于最优秀和最有才华的人来说，这绝对是一种溢价。”
当然，外界一定会关心Meta资金消耗的可持续性，大额签约费不是无限制可承受的事情。即便公司现金充裕，大规模的资本开支和长期薪酬承诺会影响未来几年的财务弹性。而一旦行业内一家公司开始这么操作，生态内的其他人往往只能被迫卷起来，共同推动AI人力成本的水位线继续上升。
OpenAI的山姆·奥特曼最近就表示，ChatGPT应该继续“亏损运营”，以便能够继续投资于计算能力，不断推进AI模型的发展。多少是带着点被迫的意味，他不得不采取这种立场：他正在与谷歌和Meta这样拥有盈利业务的大公司竞争，这些公司可以用其业务收入来资助其发展。但随着与AI相关的资本支出增加，即使是这些财力雄厚的企业，可承受的支出也肯定是有上限的。以Meta为例，今年上半年现金余额下降了300亿美元，降幅为40%，而AI支出却急剧上升。
与此同时，把一批明星研究员快速围拢到一个团队真得是一个产生成果的好办法吗？这种操作有点像是创业当中的“攒局”派，而攒局型的创业后续往往会出现问题。可以想见，明星研究员之间大概率会面临沟通摩擦和资源分配不均等问题，真正持续产出往往依赖于更广泛的执行力和配套工程团队。
最终，高额报酬能吸引人来，但长期能否留下，还是取决于组织文化、使命愿景等更宏大的东西。反过来，对创业公司来说，大额挖角在短期会制造人才流动压力，但乐观一点想，这也是对创业公司韧性和组织凝聚力的一次检验。就比如，Thinking Machines这样的创始团队，如果能在外界重金吸引下守住团队，做出一点成绩，那无疑是对公司品牌和文化最好的背书。
本文来自微信公众号“投中网”，作者：刘燕秋，36氪经授权发布。
