OpenAI元老Luke Metz跳槽Meta,超级智能实验室天价抢人潮白热化

OpenAI早期ChatGPT团队成员Luke Metz加入Meta超级智能实验室。Meta斥资143亿美元布局Scale AI,为抢人开出天价薪酬,但研究团队规模并未扩大,人才流失率高达19%。

Meta 旗下超级智能实验室(Superintelligence Labs)再次迎来一位重量级 AI 研究员。曾参与 OpenAI 早期 ChatGPT 团队工作的 Luke Metz 正式加入 Meta,标志着全球前沿实验室之间的人才争夺战达到新的高度。

虽然 Metz 的加盟本身未必能立刻改变 AI 格局,但他的跳槽折射出一个更广泛的趋势:顶尖研究员正在各竞争实验室之间频繁流动,每隔几个月就换一次东家,市场上的每一次招聘都可能同时意味着竞争对手的损失。据报道,Metz 将向 Scale AI 前负责人、现任 Meta AI 业务主管 Alexandr Wang 汇报。

不到两年跑了三个实验室

Metz 近期的职业轨迹展示了这扇“旋转门”转得有多快。他在个人网站上称自己是 OpenAI“低调研究预览”(后来演变为 ChatGPT)初始团队的成员。在那之前,他曾在 Google Brain 担任研究科学家。

他于 2024 年离开 OpenAI,加入由前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab。这段经历很短暂。2026 年 1 月,Metz 与联合创始人 Barret Zoph 及创始团队成员 Sam Schoenholz 一同返回 OpenAI。几个月后,Metz 再次跳槽,这次加入了已有数名前 Thinking Machines 同事加盟的 Meta。

Meta 以创纪录代价扩充团队

据报道,Metz 将加入 Meta 以惊人代价组建的团队。Meta 斥资 143 亿美元收购 Scale AI 49% 股权,并任命 Wang 负责 Meta 超级智能实验室。Murati 创始团队中有五人去了 Meta,三人重返 OpenAI,一人将加入马斯克的 xAI。

与之相关的人员薪酬也高得离谱。据称 Thinking Machines 联合创始人 Andrew Tulloch 以六年 15 亿美元薪酬方案加入 Meta,这将是科技史上最昂贵的个人招聘。此前 OpenAI 的 Sam Altman 也曾透露,Meta 曾向其员工提供 1 亿美元奖金。

Meta 显然负担得起这笔开支。其投资者文件显示,2026 年第二季度营收为 608 亿美元,同比增长 28%。

巨额投入并未换来团队扩张

从员工数量来看,情况更为复杂。招聘人员 Sam Jones 对 LinkedIn Talent Insights 数据的分析显示,截至 2026 年 8 月,Meta 全年招聘了 778 名研究科学家,但同期有 785 人离开,净减少 7 人。Meta 的人员流失率为 19%,在 Jones 研究的四家前沿实验室中最高。研究进行时,Meta 有 1838 个开放研究职位。

前沿 AI 实验室 研究人数 过去 12 个月招聘 过去 12 个月离职 净变动 流失率
Meta 4,041 778 785 −7 19%
OpenAI 4,890 2,592 485 +2,107 12%
Anthropic 2,509 1,825 309 +1,516 17%
Google DeepMind 1,874 493 244 +249 14%

数据来自 People in AI 对 LinkedIn Talent Insights 的 2026 年 8 月分析。该来源提醒,各实验室的关键词筛选条件略有不同,且 LinkedIn 员工数据为自我报告,因此跨公司数字只能用于方向性比较,并非审计后的人口普查数据。

Jones 对 Meta 招募力度与人才留存之间的错位总结道:“Meta 在运营业内最昂贵的跑步机——778 人进、785 人出——证明在这个市场上,招人反而是容易的那一半。”

人才流动是双向的。Jones 发现,即便 Meta 从亚马逊、Scale AI 和高校招人,同时也有研究人员流向微软 AI、英伟达和 OpenAI。与此同时,OpenAI 于 2 月从 Meta 挖走了负责超级智能实验室 AI 基础设施的 Ruoming Pang。而此前七个月,Meta 才以超过 2 亿美元薪酬方案从苹果将他招入麾下。

Meta 目前交出什么答卷

Meta 新实验室推出的首款模型是 Muse Spark,于 4 月 8 日发布,目前已被 Meta AI 用于 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Ray-Ban 眼镜等产品。接下来要看 Metz 等新人能否帮 Meta 把招聘成本转化为真正有竞争力的模型,从而与 Google 和 OpenAI 等对手一较高下。但到目前为止,Meta 在招聘上花费巨大,研究团队规模却与最初相仿。

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