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AI大模型的人才战争:掉队的Meta,能靠挖人迎头

发表于:2025-07-25 10:00:02 浏览:7次 发布者: 网易科技

文|许英博 连一席 徐涛 陈俊云 李赫然

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。我们认为,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(我们预计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,我们看好两条投资逻辑: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。

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,具体分析内容(包括相关风险提示等)请详见报告。

本文源自:券商研报精选

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