硅谷风云突变，Meta在短短一周内挖走了OpenAI至少八位核心研究人员，涵盖多模态、强化学习、人类反馈训练等关键方向。这场“出走潮”引发行业地震，也令OpenAI内部出现罕见的动荡情绪。而更引人注目的是，扎克伯格亲自晒出的AI超级团队名单中，11位成员竟有8位是中国留学生，他们究竟有何来头？又为何能在这场AI人才大战中崭露头角？

　　一、Meta重金挖角，扎克伯格亲自布局超级智能据《Wired》《The Information》等媒体披露，跳槽者包括赵晟佳、余家辉、毕树超、任泓宇等知名研究人员，他们曾深度参与GPT-4、GPT-4o、o3/o4 mini等核心模型的训练与设计。OpenAI首席研究官Mark Chen在Slack留言中愤怒表示：“我现在有一种强烈的情绪，就像有人闯进了我们家，偷走了我们的东西fifa15手机版不要翻墙。”

　　Meta如此急切，背后是马克·扎克伯格亲自发起的通用人工智能（AGI）战略重启计划。扎克伯格对自家AI模型Llama 4的性能不满，决心放弃分散研发策略，亲自牵头组建精英级AI实验室，目标直指OpenAI、Anthropic等在AGI领域的领先公司。Meta将这个新部门命名为“超级智能小组”（Superintelligence Group），由扎克伯格亲自统筹、制定人员名单，并参与招聘全流程。

　　为了吸引这些尖端人才，Meta给出了令全行业震惊的薪酬方案：最高一亿美元的签约奖金，并配套股权与年度激励计划。

　　Alexandr WangScale AI 创始人，加入 Meta 后出任“超级智能团队”领导者，负责整体团队搭建与战略规划。拥有强大的技术与商业整合能力，是硅谷少见的 AI 企业级实干派代表人物。

　　赵晟佳（Shengjia Zhao）本科清华大学，博士斯坦福大学。曾在 OpenAI 参与 GPT-4 与 GPT-4o 的训练架构开发，主导 o1 与 o3 mini 的模型优化，是大模型训练底层工程的重要参与者。

　　余家辉（Jiahui Yu）本科中国科学技术大学少年班，博士伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）。前 Google Brain / DeepMind 高级研究员，OpenAI 感知团队负责人，主导 GPT-4.1、GPT-4o 等模型多模态感知模块设计。

　　毕树超（Shuchao Bi）本科浙江大学，博士加州大学伯克利分校。OpenAI 多模态训练负责人，专注 RLHF（人类反馈强化学习）、奖励模型、多模态智能体系统的研究与工程实现。

　　任泓宇（Hongyu Ren）本科北京大学，博士斯坦福大学。OpenAI o3/o4 mini 及开源大模型的后训练负责人，聚焦模型泛化能力与复杂任务下的推理表现优化。

　　翟晓华（Xiaohua Zhai）本科南京大学，博士北京大学。原谷歌苏黎世研究员，擅长视觉 Transformer、图像预训练与跨模态建模，后加入 OpenAI 苏黎世办公室，是视觉-语言建模的重要研究人员。

　　林季（Ji Lin）本科清华大学，博士麻省理工学院（MIT）。在计算机视觉压缩建模、稀疏神经网络结构方面有广泛研究，具备强大模型结构设计能力，是硬件友好型 AI 模型研究先锋。

　　孙沛（Pei Sun）本科清华大学，硕士卡内基梅隆大学（CMU）。专注自动驾驶感知系统，曾任 Waymo 高级工程师，后加入 OpenAI 推动视觉系统工程化落地。

　　常慧雯（Huiwen Chang）本科清华大学，博士普林斯顿大学。计算机视觉与图像合成研究专家，曾在 Adobe 与谷歌担任研究员，加入 OpenAI 后参与图像生成与风格迁移模型研究。

　　三、AI人才争夺战背后的思考这场人才争夺战，只是当前AI产业链剧烈变化的缩影。谷歌DeepMind、马斯克的xAI、英伟达等公司也都在通过大手笔投入争抢核心技术人员。

　　比如，谷歌为DeepMind研究员提供高达2000万美元年薪+股权激励；英伟达则刚刚招募了Nexusflow两位华人联合创始人；xAI更是以技术自主和自由度为吸引力，吸纳了一批创业者与前OpenAI员工。

　　一位前OpenAI成员形容：“AI实验室的招聘，就像在下国际象棋。人才是骑士，是车，是王。谁掌握人才，谁就有机会定规则。”

　　Meta在社交平台领域的增长陷入停滞，Reels与Threads未能实现强劲破圈，Llama模型也被广泛认为“技术并不领先”。在这种背景下，AGI成为扎克伯格为Meta寻找突破的“新赌注”。但问题在于，AGI从愿景走向产品，仍面临极大不确定性。

　　结语：在这场AI人才大战中，中国留学生的崛起引人注目。他们在世界顶尖科技舞台上，凭借扎实的专业知识和卓越的研究能力，为全球AI事业注入了新的活力。然而，这也为我们敲响了警钟：如何培养和留住更多AI人才，提升国内AI研发环境和产业生态的吸引力，是我们需要深入思考和解决的问题。未来，AI技术的发展将如何演变，这场人才争夺战又将走向何方，让我们拭目以待。

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