硅谷正经历一场前所未有的人工智能（AI）人才争夺战，科技巨头们为招揽顶尖人才不惜豪掷千金。

今年年初以来，苹果公司的AI团队已流失十多位核心成员，这些人才被Meta、OpenAI、由特斯拉创始人马斯克创办的初创公司xAI和加拿大初创公司Cohere等竞争对手瓜分；Meta更是从OpenAI挖走了十余位资深研究人员；微软也从谷歌旗下的DeepMind团队招募了超过20名员工。

在相互竞价中，AI人才的工资水涨船高。据报道，Meta首席执行官扎克伯格已向多位顶级AI研究员开出了上亿美元的薪酬方案。科技招聘公司Harrison Clarke的数据则显示，目前顶级AI工程师的年薪已突破1000万美元大关，典型的薪酬包也达到300万至700万美元，较2022年水平暴涨约50%。

全球投资咨询公司BCA研究欧洲首席策略师萨瓦里（Mathieu Savary）对第一财经记者表示，AI领域的投资热潮正在显著推高AI科学家的薪资水平，这可能导致资本回报率下降，呈现出类似非理性投资的特征。

相互“挖墙脚”与天价报价

当地时间8月9日，OpenAI首席执行官阿尔特曼（Sam Altman）直言，当前已是他职业生涯中见过的竞争最激烈的人才市场。

他曾在6月透露，Meta已经向其团队中的许多人提出了“巨额报价”，其中一些的“签约奖金达到1亿美元以上，每年薪酬还远高于此”。

今年夏天，Meta加速推进其“超级智能实验室”（Superintelligence Labs）的组建，直接引发了新一轮的AI人才争夺战。扎克伯格亲自出马，向OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind团队和苹果的顶尖人才抛出“绣球”。截至7月19日的统计显示，Meta的超级智能实验室有44位成员，其中约40%的成员来自OpenAI、20%来自DeepMind、15%来自数据标注公司Scale AI（Meta曾向其投资逾143亿美元），另有两位（约5%）来自Anthropic。

报道称，Meta的招聘战术极具侵略性，他们频繁采用“炸弹式邀约”（exploding offers），候选人必须在极短时间内决定是否接受，否则报价自动作废。这一策略让竞争对手措手不及。例如，Meta曾向一位OpenAI工程师提供数百万美元的现金加股票，尽管OpenAI试图挽留，但作出应对的时间完全不够。

OpenAI首席研究官马克·陈（Mark Chen）在一份内部备忘录中写道，这种感觉“就像有人闯进了我们的家，偷走了某些东西”。

据报道，扎克伯格亲自致电24岁的AI研究员戴特克（Matt Deitke），初始报价为四年1.25亿美元。在被拒绝后，Meta迅速将报价翻倍至四年2.5亿美元，其中1亿美元可在第一年兑现。最终，Meta的疯狂加码让戴特克选择接受了邀约。

科技猎头公司Riviera Partners合伙人朗沃西（Kyle Langworthy）表示：“过去几年，竞争已白热化到某些公司不惜一切代价争夺顶尖人才的地步。”

在这场人才争夺战中，苹果成为净损失最大的科技巨头之一。据统计，今年以来该公司已流失多位AI核心人才，包括两位跳槽OpenAI的基础模型研究工程师和被Cohere聘用的一位机器学习科学家。7月，苹果基础模型团队负责人庞若鸣（Ruoming Pang）和多位高级成员也离职前往Meta。

硅谷的人才大战正在重塑AI行业的薪酬标准。据报道，OpenAI已调整其薪酬结构，并安排员工休假以缓解压力。阿尔特曼和马克·陈则“昼夜不停地与收到邀约的员工沟通”，同时探索新的激励方式。Harrison Clarke的数据显示，中级至高级研究科学家在大型科技公司的薪酬范围从2022年的40万~90万美元跃升至50万~200万美元。相比之下，非AI领域的高级软件工程师薪资仍停留在18万~22万美元区间。

金钱与使命

但在这场激烈的硅谷人才争夺战中，金钱的诱惑并非总能奏效。

据报道，扎克伯格曾提出收购OpenAI前首席技术官穆拉特（Mira Murati）的初创公司思考机器实验室（Thinking Machines Lab）。遭拒后，他发起了一场挖角行动，并陆续接触了该公司十几位核心成员，其中重点锁定首席研究员兼联合创始人图洛奇（Andrew Tulloch）。为了打动图洛奇，扎克伯格开出了价值10亿美元的薪酬方案，若计入顶级奖金和股价优异表现，这个数字在六年内可能飙升至15亿美元。但图洛奇对此仍然说“不”。

报道显示，OpenAI及其核心员工创办的初创公司常常成为扎克伯格的重点挖角目标。除思考机器实验室外，扎克伯格还向OpenAI前首席科学家苏茨科夫（Ilya Sutskever）创办的安全超级智能（SSI）提出收购，但也遭到了后者明确回绝。苏茨科夫称，无论桌面上有多少亿美元的报价都不会出售SSI。

硅谷顶级风险投资公司Kleiner Perkins董事会主席多尔（John Doerr）曾将硅谷企业划分为两类，一类奉行“雇佣兵文化”，核心目标是追逐利润；另一类秉持“传教士精神”，在追求商业成功的同时更注重创造社会价值。

数据证实，像Anthropic和OpenAI这样具有明确使命感的初创公司确实更具人才黏性。

同时，团队领导者的声誉和工作内容也是AI人才在招聘时的主要考虑因素。Harrison Clarke首席执行官索赞（Firas Sozan）表示，研究人员“更看重他们正在做的工作类型。如果你进入了Meta，你可能不会做DeepMind、OpenAI或Anthropic那样的工作”。

人才投资的经济学

尽管面临Meta的激烈挖角，阿尔特曼仍为当前的人才投资热潮辩护道：“考虑到这些顶尖人才创造的经济价值，以及我们在计算资源上的巨额投入，市场很可能将维持这种态势。虽然未来尚不明朗，但眼下确实是一场针对极少数顶尖人才的疯狂争夺战。”

全球AI人才供需失衡的现状为这场争夺战提供了注脚。专注于AI和机器学习领域的招聘公司Razoroo的AI招聘总监赛恩斯（Aaron Sines）估算：“全球真正具备经验、能够开发和部署基础模型的人大概只有一千人，最多两千。”

招聘公司Randstad Digital首席执行官帕格利埃里（Graig Paglieri）表示：“公司现在将顶级AI人才视为战略资产，与知识产权甚至整个业务单元同等重要，他们正在以曾经仅限于收购的强度和估值框架来追求这些人才。”

科技风险投资基金Founders Fund合伙人鲁提格（John Luttig）解释称，在ChatGPT问世后的两年半里，AI领域的追赶性投资进入陡峭上升的轨道。“初期投资集中在图形处理器（GPU）和超大规模训练上，但实验室意识到仅靠计算硬件无法保证优质模型产出，资本重心开始转向人才争夺。”

鲁提格进一步阐释了其中的经济逻辑：“大型实验室已在计算集群上投入数百亿美元，并正向千亿规模迈进。如果计算的效用等于计算量与效率的乘积，而被有效利用的计算驱动着庞大收入增长，那么愿意为顶尖研究人员支付的费用就会呈指数级增长。这类似于运动员、演员和交易员等职业，顶尖人才的产出价值可能是普通人才的10倍甚至100倍。”

不过，萨瓦里对AI的货币化前景以及研发投入之间的盈亏比持谨慎态度：“我们的全球投资策略团队认为，大型语言模型（LLMs）的发展轨迹可能与航空公司类似。航空公司非常有用，但由于同质化严重，其利润空间往往有限。同样地，基于相似的神经网络Transformer架构、使用类似训练数据集（互联网）开发的LLMs，可能难以实现股市当前预期的高额利润回报。”