摘要：Meta在人工智能领域的雄心壮志正遭遇前所未有的人才挽留危机。这家社交媒体巨头虽然能够用数亿美元的薪酬包从竞争对手那里挖走顶尖研究人员，但却发现让这些人才安心留下变得异常困难。最新曝光的案例显示，前OpenAI核心研究员赵胜嘉在加入Meta仅数天后就威胁要返回

信息来源：https://officechai.com/ai/shengjia-zhao-had-threatened-to-quit-rejoin-openai-until-Meta-made-him-chief-AI-scientist-report/

Meta在人工智能领域的雄心壮志正遭遇前所未有的人才挽留危机。这家社交媒体巨头虽然能够用数亿美元的薪酬包从竞争对手那里挖走顶尖研究人员，但却发现让这些人才安心留下变得异常困难。最新曝光的案例显示，前OpenAI核心研究员赵胜嘉在加入Meta仅数天后就威胁要返回老东家，甚至已经签署了重返OpenAI的雇佣文件，直到Meta紧急授予其"首席人工智能科学家"头衔才最终挽留成功。

这一戏剧性事件折射出Meta在AI竞赛中面临的深层困境：尽管投入巨资重组AI部门并成立超级智能实验室，但Llama-4模型的糟糕表现和内部管理混乱正在侵蚀员工信心，使得这家公司在与OpenAI、Google和Anthropic的AI军备竞赛中处于越来越不利的位置。

人才流失潮背后的系统性问题

Meta的人才困境远不止赵胜嘉一个案例。据《金融时报》报道，最近几个月该公司经历了一波异常的员工流失潮，其特点是新员工在加入后极短时间内就选择离开。几周前刚加入的Ethan Knight已经离职；前OpenAI研究员Avi Verma虽然完成了Meta的入职流程，但在第一天上班时却没有出现；今年4月加入的研究科学家Rishabh Agarwal也宣布离职，理由是需要"承担另一种风险"。

更令人担忧的是，连在Meta工作了近十年的资深员工也开始离开。生成式AI团队的Chaya Nayak和Loredana Crisan分别在公司工作了9年和10年，是最近宣布离职的六名资深员工中的两位。这种资深员工和新员工同时流失的现象，暴露出Meta AI部门内部存在的深层次问题。

业内分析人士认为，这种异常的人员流失模式反映了Meta在AI战略执行上的根本性挑战。与其他科技公司的正常人员流动不同，Meta面临的是加入后立即反悔的情况，这通常意味着员工对公司的技术方向、管理风格或工作环境存在严重质疑。

一位不愿透露姓名的前Meta AI研究员表示，公司内部对于AI发展方向存在分歧，特别是在开源策略受到中国实验室挑战后，管理层的频繁调整让许多员工感到困惑和不安。

Llama-4失败引发战略重组

Meta当前的人才危机与其AI模型开发的挫折密切相关。据知情人士透露，Meta寄予厚望的Llama-4模型表现远逊于预期，这一失败成为引发公司AI部门大重组的导火索。更糟糕的是，中国的AI实验室在Meta此前大力倡导的开源AI领域取得了领先地位，这让公司的技术优势进一步受到质疑。

面对这一困境，CEO马克·扎克伯格做出了一个颇具争议的决定：成立超级智能实验室，并任命年仅28岁的Alexandr Wang担任负责人。Wang现在领导着Meta的所有AI工作，甚至像Yann LeCun这样的资深AI专家也需要向他汇报。这种年龄和资历的倒置在硅谷并非完全罕见，但在Meta这样注重技术传承的公司中确实引发了内部震动。

Wang上任后对团队进行的进一步改组似乎加剧了员工的不满情绪。多位消息人士表示，新的管理结构和工作方式让许多习惯了Meta原有研究文化的员工感到不适应。特别是对于那些从OpenAI等竞争对手公司跳槽而来的研究员，他们发现Meta的实际工作环境与加入时的期望存在较大差距。

值得注意的是，Wang的背景主要在数据标注和AI训练服务领域，他创建的Scale AI公司专门为AI模型提供高质量训练数据。虽然这种经验在当前的AI竞赛中非常宝贵，但他在尖端AI研究方面的经验相对有限，这可能是导致一些资深研究员离开的原因之一。

竞争对手的虎视眈眈

Meta的人才困境为其竞争对手提供了机会。OpenAI、Google DeepMind和Anthropic等公司都在积极招募AI人才，而Meta内部的动荡为这些公司提供了挖角的良机。特别是OpenAI，作为当前AI领域的领军企业，对于那些在Meta感到不满的研究员具有特殊的吸引力。

赵胜嘉差点重返OpenAI的事件具有象征意义。作为ChatGPT背后的关键研究员之一，他在OpenAI积累了深厚的技术经验和人脉关系。虽然Meta最终通过授予首席科学家头衔成功挽留了他，但这种做法的可持续性值得怀疑。如果每次面临人才流失都需要临时提升职位和薪酬，Meta的人力成本将变得难以控制。

业内观察家指出，AI人才市场的竞争已经进入白热化阶段。顶尖研究员不仅关注薪酬待遇，更看重技术平台的先进性和研究环境的自由度。在这方面，OpenAI凭借GPT系列模型的成功建立了强大的技术品牌，而Google则拥有深厚的研究传统和丰富的资源，相比之下Meta需要更多时间来证明自己在AI领域的竞争力。

开源策略的困境

Meta在AI领域的另一个挑战是其开源策略面临的质疑。公司此前大力推广开源AI模型，认为这是对抗OpenAI等封闭式AI公司的有效策略。然而，中国AI实验室在开源领域的快速进展让Meta感到压力，特别是当这些实验室能够基于Meta的开源模型开发出更优秀的产品时。

一些离职员工表示，公司在开源与闭源之间摇摆不定的态度让他们对技术发展方向产生了困惑。开源策略虽然能够促进技术传播和生态建设，但在商业竞争激烈的AI领域，如何平衡开放与竞争优势成为一个复杂的战略问题。

Meta的开源Llama系列模型虽然在学术界获得了广泛认可，但在商业应用方面仍然落后于GPT-4等闭源模型。这种技术与商业表现的差距可能是导致一些研究员质疑公司AI策略的重要原因。

前景展望与挑战应对

尽管面临人才流失的挑战，Meta在AI领域的投入并未减少。公司继续加大在基础设施、研究团队和技术开发方面的投资，希望通过规模优势赢得AI竞赛。然而，人才是AI发展的核心资源，如果无法解决当前的人才挽留问题，再多的资金投入也难以转化为技术突破。

Meta需要在以下几个方面做出改进：首先是建立更加稳定和清晰的技术战略，让员工能够看到公司在AI领域的长远规划；其次是改善内部管理和沟通机制，减少因为组织变动带来的不确定性；最后是培养独特的技术文化和研究氛围，让顶尖人才愿意长期留在公司发展。

AI行业的竞争格局仍在快速演变中，Meta能否在人才大战中站稳脚跟，将直接影响其在下一代AI技术竞赛中的地位。对于这家曾经引领社交媒体革命的公司而言，AI转型的成功与否可能决定其未来十年的发展轨迹。

来源：人工智能学家