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      美國開始出手!一周挖走4名中國頂尖人才,年薪1個億美元令人咋舌

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      ?——【·前言·】——?

      美國開始不惜花費重金來搶人了!現在最搶手的資源不是芯片,也不是代碼,而是華人!

      硅谷的“人才收割機”正在瘋狂運轉,甚至不惜損失一部分自身利益,以高價年薪為誘餌,也要挖走中國AI領域頂尖人才,竟是為了打壓中國科技領域。



      當今時代,AI技術已經成為了全球人類的焦點,智能科技也從各個領域,滲透進了生活的每個角落,我們的身邊充斥著AI的產物,正因為如此,各國對AI人才的爭奪戰也越來越激烈,可以稱之為一場沒有硝煙的戰爭。

      砸錢狂挖AI頂尖人才

      這次Meta挖人已經不是以前那種讓HR先探口風、慢慢談條件的套路了,而是扎克伯格親自下場,用WhatsApp直接給頂尖工程師發消息,把價碼攤在桌面上。



      你可以想象:一個在OpenAI加班到深夜的華人工程師,手機突然彈出“Mark Zuckerberg”的來信,幾乎不兜圈子,開口就是“來我這里,給你一億美元級別的待遇/簽約金”。

      這不是“邀請跳槽”,更像用錢硬把門砸開,外媒披露的被重點盯上的幾位核心人物,趙晟佳、余家輝、畢樹超、任泓宇,背景都很亮眼,很多都有清華北大等頂尖學校經歷。

      在OpenAI,他們屬于能把模型做出來、把關鍵能力推到前臺的那種“核心大腦”,在Meta看來,這些人就是能讓自己在AI競爭里快速補短板、甚至實現反超的關鍵籌碼。



      對Meta來說,搶到一個人可能就等于搶到一個方向、一套經驗和一段時間窗口,OpenAI高層當然會很不爽,有人形容這種感覺像“家里被人闖進來把寶貝拿走”。

      但嚴格說這并不是偷,而是公開競價的陽謀:你情我愿、合同簽字,只是出價高到讓人難以拒絕。

      美國科技巨頭也越來越現實:與其在本土慢慢培養新人,幾年后才能獨當一面,不如直接用天價把已經成熟的頂級人才打包買過來,省時間、見效快。



      而那種“一億美元級”買到的也不只是一個人的工時,更是他背后長期教育訓練的結果、在大模型研發中積累的隱性知識,以及對關鍵技術路線的理解和經驗。

      大眾只看到AI更新很快,卻很少意識到真正的競爭發生在人才和速度上,打法有時簡單粗暴到只剩一個字:錢,這是一場沒有硝煙的戰爭,而美國人的戰術簡單粗暴且露骨:用錢把你的脊梁抽走。



      美企砸錢挖華人工程師成套路

      別把扎克伯格天價挖人當成臨時起意,這更像一套早就跑通的固定打法:用資本在全球范圍內“點名收人”,優先盯準中國體系培養出來的理工尖子。

      四位OpenAI核心成員被挖走之前,他其實已經靠類似路徑嘗到甜頭,比如他愿意砸出巨額資金去拿下Scale AI,看中的不僅是公司本身。



      更是其創始人Alexandr Wang這種“能把底層技術做扎實”的人才紅利,王雖然是美國身份,但成長背景和能力結構帶著強烈的華裔理工特征。

      年紀輕輕就靠數據標注與工程體系把公司做成巨頭級別,靠的不是講故事,而是能把復雜系統真正落地的硬功夫。

      在扎克伯格的判斷里,下一代超級智能的競爭,不止拼模型,也拼誰能更快搭起數據、工程、訓練與產品閉環。



      與其慢慢培養本土隊伍,不如直接用錢把“別人練出來的高手”買過來,省時間、見效快,把它放在競爭語境里,就像一邊還在閉關練功,另一邊已經拿著現金把對手的核心弟子挖空。

      類似的動作不只發生在Meta,英偉達那邊也被曝在推進針對中國年輕AI研究者的招募計劃,目標瞄準的同樣是履歷漂亮、學術能力頂尖的一批人。

      幾家巨頭像默契一樣:只要是中國培養出來、能影響下一階段路線的人,價格不是問題,先搶到再說,這種策略比單純的技術封鎖更“狠”。



      封鎖是你不讓用、我繞道走;挖人則是直接把關鍵經驗、關鍵組織能力連人帶走,讓對手的研發節奏變慢、梯隊變薄。

      DeepSeek這類進展一出現,美國一些人的第一反應不是調整自身路線,而是加速“掐尖”,想把產生速度的那臺發動機拆走。

      甚至有美國智庫人士公開講過類似“去偷工程師”的話,反映的就是把人才當戰利品的現實思路。



      曾經那把試圖斬斷中國科技發展的“制裁大刀”,如今發現砍不斷我們的韌性,于是他們換了一把軟刀子,試圖割斷我們的人才命脈。

      為啥總挖華人AI大牛

      總盯著華人挖頂尖AI工程師,一個關鍵原因是:頂層人才的“產出結構”不一樣,美國有一流大學沒錯,但基礎階段很多公立學校更強調興趣、活動和輕松節奏,學生在數學與邏輯訓練上的強度普遍沒那么硬。



      與此同時,中國學生從小被高強度考試體系推著走,大量時間花在數學、物理、競賽題和刷題上,這種方式常被批評枯燥,卻恰好更貼近AI底層所需的能力儲備。

      AI看起來很“酷”,本質卻離不開概率、統計、優化、線性代數和嚴密推導,它不是光靠“創意”和表達就能做出來的活,而是要靠長年累積的基礎功。

      也因此,在人才數量上中國每年培養的STEM畢業生規模遠高于美國,在成果上中國的AI專利申請占比也處于全球領先區間。



      這些數據背后意味著:能做最難、最底層、最吃數學的那批人,供給端更集中在華人群體里。

      美國大廠并非沒有能力搭平臺、做產品,但他們也面臨“車很快、司機不夠”的現實:OpenAI、Google這類公司像豪車。

      真正能長時間啃底層架構、訓練系統、分布式優化的工程師卻不可能無限供給。



      再加上美國本土很多優秀學生更愿意去金融、法律等回報更快、生活更可控的行業,愿意進實驗室和工程團隊長期熬的比例就被進一步稀釋了。

      結果就是最難最苦的AI工程活逐漸出現“華人密度很高”的現象,業內也有人公開提過類似判斷,比如“相當大比例的AI開發者是中國人”的說法,至少反映了美國科技界對這一短板的焦慮。

      于是他們的策略就變得很現實:既然自己體系內短期補不齊,就用高薪和簽約金到全球范圍直接“移栽”成熟人才,把別人的培養成本變成自己的即戰力。



      倘若他們的教育體系還能源源不斷地造血,何至于如此氣急敗壞地要去“偷”人?

      參考資料

      【澎湃新聞】【環球人物雜志】【界面新聞】【紅星新聞】【金融界】【青瞳視角】【投資快報】【杭州日報】【環球網科技】【環球時報】





















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