Meta高薪挖走的余家辉什么来历？

2025年6月27日，硅谷上演了一场令人瞠目结舌的人才争夺战。Meta以近乎疯狂的诚意——1亿美元年薪、九位数签字费、无上限算力支持，外加零KPI的研究自由，成功从OpenAI挖走了团队的四位核心成员。

年仅30岁的华人科学家余家辉（Jiahui Yu）是这场争夺战的核心人物之一。就在半个月前，余家辉仍是让 ChatGPT“睁开眼睛”的灵魂人物，是OpenAI多模态革命的关键推手。如今他的突然离职，不仅让OpenAI损失了一位重要人才，更在科技圈引发了关于AI人才争夺战的白热化讨论。

翻开余家辉的履历，或许能理解为何科技巨头们对他如此渴求：17岁考入中科大少年班，博士期间横跨7家顶尖科技公司实习，从谷歌Gemini的视觉架构师到OpenAI感知团队负责人，他的每一步都踩在AI技术演进的关键节点上。这位年轻的天才正在用他独特的职业轨迹，诠释着顶级AI人才在行业内的稀缺价值。

一. 求学之路：天才的起跑线

1.中科大少年班的“野马”

1995 年，余家辉出生于浙江慈溪。2012年，他尚在浙江慈溪中学读高二，便因卓越的数理天赋被中科大少年班破格录取。年仅17岁的他跳过高考，提前进入这所中国科技顶尖学府就读计算机科学专业。中科大少年班素有“天才集中营”之称，而余家辉的出现，让这支队伍又多了一位锋芒毕露的“野马”。在课程学习中，他稳扎稳打地夯实数学、物理与计算基础；在课余时光，他则像一匹饥渴的猎豹般，疯狂汲取AI、图像识别与并行计算等前沿技术论文。

他的名字也很快频频出现在各类学术荣誉榜单上。2014年，他与队友桑榆阳凭借领先的语音识别方案，摘得中科大“Hello!语时代”智能化技术训练营一等奖，颁奖嘉宾是彼时已名震业界的科大讯飞高级副总裁胡郁。

2015年，他作为中科大超算团队主力选手，在全国并行应用挑战赛（PAC2015）中凭借异构计算优化方案击败清华、上交等传统强校，勇夺全国冠军。同年，他又率队参加国际大学生超级计算竞赛（SCC），获得季军，同时也是亚洲队伍的最佳成绩。

“Hello!语时代”智能化技术训练营与会嘉宾与获奖者合影，余家辉为左上。图源：中科大官网

接连不断的重量级奖项，勾勒出一幅远超“学霸”二字的立体画像。语音识别与异构计算两条赛道跨度极大，他却能在短时间内完成知识迁移与深度创新，说明他具备极强的跨领域学习与工程落地能力；从校内训练营到国际赛场的三级跳，则展现了他在高压环境中统筹人力、时间与算力的系统领导力——既能拆解算法瓶颈，又能把一群天才捏合成高效战队；更难得的是，一年之内连战连捷，持续刷新纪录，证明他兼具长期专注与快速迭代的抗压续航力。

2.远渡重洋的博士生涯

2016年，余家辉从中科大毕业后，远赴美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）攻读博士。

黄煦涛照片图源：维基百科

在这所全球计算机科学重镇中，他师从享有“计算机视觉之父”美誉的黄煦涛（Thomas Huang）教授——一位对图像识别、模式识别与多媒体计算等领域有着深远影响的学界泰斗，其门下不乏依图科技CTO颜水成、云从科技创始人周曦等重量级人物。

在黄教授的指导下，余家辉迅速进入状态，不仅在多模态感知、神经网络结构优化方面打下理论基础，还在实践中不断锤炼工程能力。他在博士期间提出将图神经网络嵌入图像识别流程，通过端到端训练优化计算效率，开启了自己向“多模态神经系统设计者”转变的起点。

与此同时，余家辉仍然学有余力，在短短三年内完成七段高强度实习，覆盖了AI产业链的多个关键环节：在微软亚洲研究院参与前沿视觉算法研发；在旷视科技优化产业级人脸检测方案；在Adobe主导开发DeepFill系列图像修复模型，被誉为图像补全领域的“新标杆”；在Snap设计移动端AR滤镜，追求算法轻量化；在百度美国研究院推进图像超分辨率和压缩方案；在英伟达专注GPU加速框架优化；在量化交易公司Jump Trading深耕C++与CUDA，探索低延迟数据处理……

余家辉的实习经历图源：领英

这种横跨高校、互联网巨头、芯片企业和量化交易平台的实战经历，不仅为他带来了扎实的编程功底与系统思维，更使他具备了完整的“从芯片到底层框架、再到算法与产品”的全链条技术视野。他不仅会做算法，更知道算法如何在资源受限的真实系统中运行得高效、稳定，并最终服务于复杂应用场景。

正是这段看似“跨度极大”的技术旅程，为他之后在谷歌、OpenAI乃至Meta承担多模态架构顶层设计打下了坚实基础。余家辉不是传统意义上的研究型博士，他更像一名在实验室和工业战场间反复切换的“全栈AI战将”，早早完成了从论文到落地、从理论到系统的跃迁。

二. 一路高升：从谷歌到OpenAI

1.谷歌：从语音突破到多模态革命

2019年，余家辉博士毕业，命运对余家辉开了一个残酷的玩笑——导师黄煦涛教授因病去世。这位引领他步入AI世界的大师永远离开了讲坛，也让他在科研道路上首次面对失重感。但他并没有停下脚步。同年，他正式加入谷歌，开启了人生中另一段高强度、高密度的技术进阶。

在谷歌的初期岁月中，余家辉结识了另一位影响深远的技术引路人：吴永辉（Yonghui Wu），谷歌最早一批语言模型的开拓者之一，拥有Fellow级科学家的头衔，也是谷歌内部备受尊重的“架构型人物”，现在是字节跳动大模型团队负责人。这位同样出身于中国的AI前辈，与他迅速建立起深度合作关系。两人成为密切搭档，在语音、多模态领域频频联手，共同塑造了多项行业标杆成果。

初登谷歌舞台，余家辉便带来一次引人瞩目的技术突破。他主导设计的 Conformer 模型，创新性地融合卷积（CNN）与Transformer两大机制优势，克服了传统流式语音识别系统在准确率和延迟间的难以平衡问题。该模型不仅被广泛应用于Google Assistant、YouTube自动字幕等核心产品，还成为后续语音建模研究的重要基石。Conformer一经发表，迅速引发业界高度关注，被评价为“将语音识别拉入新时代的关键模型”。

但余家辉的眼界并不止于语音。他很快将研究重心转向更具挑战性和战略性的方向——多模态智能系统，即赋予AI跨越文本、语音、图像甚至视频的理解与表达能力。

2021年，他晋升为谷歌高级研究科学家，并开始领导团队推进 CoCa（Contrastive Captioners）项目的研发。该模型首次将对比学习与自回归生成有机结合，在图文对齐与生成任务上取得双重突破，被用于Google Photos中的图像智能描述模块，同时也被视为多模态预训练架构的新方向。

几乎在同一时期，他还深度参与了Parti 项目的建设——一个面向文本到图像生成的大模型框架。借助CoCa打下的预训练基座，Parti得以实现高质量图像合成，并显著压缩了推理路径，成为谷歌构建生成式AI体系的关键拼图。

2022年底，谷歌将他调任至DeepMind，担任 Gemini 多模态项目的视觉模态负责人。在这一角色中，他不仅要统筹视觉系统架构设计，还需负责多模态推理能力的融合与评估。与此同时，他的搭档吴永辉则主导PaLM 2语言建模优化，两人以“语言+视觉”的双轨协作推动Gemini系列对标OpenAI的GPT-4，并最终实现了 Gemini 1.0 的问世。

Gemini 1.0的发布是谷歌迈向通用人工智能（AGI）的里程碑，主要实现了两大核心技术突破：其一是创新的原生多模态架构，该架构从底层实现了对文本、图像、音频和代码等模态的深度融合与推理；其二是在优化方法上的重大创新。在视觉模态方面，余家辉带领团队整合了强化学习与人类反馈优化（RLHF）技术等方法，实现了视觉–语言推理路径的优化与可靠性提升。

在余家辉等顶尖科学家的推动下，Gemini系列帮助谷歌在多模态领域重拾技术主动权，并凭借这一架构与OpenAI的GPT?4系列竞争，为全球 AI 生态注入新活力。

图源：谷歌学术

在谷歌四年，余家辉完成了从“语音技术专家”到“多模态领导者”的跃迁。他的贡献不仅体现在论文数量和影响因子，更体现在产品与系统层面的深远落地。他擅长打通研究与工程之间的断层，既能精雕模型细节，又能站在平台层面思考长远演进方向——这是工业界最稀缺的能力之一。

或许可以这样评价他在谷歌的成就：他不是造了一座模型高塔，而是打通了多模态智能从理论构想到产品应用的整个闭环。

2.OpenAI：让GPT睁开“感知之眼”

2023年10月，余家辉做出一个令业界意想不到的选择——在DeepMind刚刚推出Gemini 1.0、研究工作正值上升期时，他转而加入了OpenAI，接替原有技术负责人，担任感知团队的核心领导人。这一决定，被认为是他职业生涯的再一次“主动跃迁”——不是为了安稳，而是为了向更具挑战性的系统边界进发。

他的首项代表作，便是横空出世的GPT-4o——一款集视觉、语音与文本于一体的“全感知模型”。GPT?4o 不仅能够生成高质量的语言内容，还能精准识别图像场景、理解视频结构、进行自然流畅的语音对话，甚至具备一定的情感识别能力，展现了跨模态交互的卓越实力。更为创新的是，GPT?4o 打破了传统多模态处理流程——以往多模态模型通常需要先将语音转换为文本，再调用语言模型进行处理，而 GPT?4o 通过单一神经网络，直接同时处理所有输入和输出，无需中间转换，实现了端到端的多模态理解和生成。

在这背后，是余家辉带领感知团队历时近一年，搭建起一整套轻量化多模态神经框架。与业界普遍采用的数百亿参数、极度依赖算力堆叠的大模型策略不同，余家辉更强调“智能系统在边缘设备上的生存能力”——即在有限计算资源条件下，依然能够高效完成感知、理解与交互任务。他创新性地提出了“轻量级注意力融合机制”和“跨模态投影缓存技术”，显著降低了多模态模型的推理负担，使 GPT?4o 不仅在云端强力运行，更能广泛适配手机、笔记本等边缘设备，推动了人工智能的普及化应用。

2024年至2025年间，他继续主导并发布了 GPT-4.1、o3、o4-mini 等一系列多模态模型的关键模块。这些模型不仅优化了感知能力，更强化了“语境理解”的维度——图像不再是像素的拼贴，声音也不再是波形的解码，它们成为语言的补充，成为AI判断与决策的参考依据。

余家辉在OpenAI的部分作品，图源：https://jiahuiyu.com/

在OpenAI的这段时间，余家辉完成了从“模块级优化者”到“系统级决策者”的飞跃。他不仅负责研发模型，更参与整个产品生态的架构设计——从ChatGPT的视觉输入接口，到Whisper系统与DALL·E的嵌合调度，再到语音交互中实时响应与上下文感知的策略设定，都有他的身影。

这段旅程，也让他成为少数几个真正“深度贯通语言-视觉-语音”的AI架构师之一。在OpenAI，他帮助这个原本以语言建模见长的机构，迈向了一个更完整、更接近通用智能（AGI）愿景的未来。

然而，他并未止步于此。

三. “亿级转会”：Meta重金挖人

如果说GPT-4o标志着OpenAI在多模态时代的技术高峰，那么2025年6月27日，就是那座高峰被另一家公司“引爆”的日子。

就在那天，Meta正式宣布：余家辉与三位OpenAI核心华人研究员集体跳槽，加入扎克伯格亲自组建的“超级智能实验室”（Superintelligence Lab），全力推进下一代Llama模型的多模态架构。

马克·扎克伯格公开宣布成立Meta超级智能实验室，图源：Vocal Media

为了将余家辉从OpenAI 带走，Meta发起了一场真正意义上的闪电战——从首次接触到完成Offer，仅用了72小时：

2025年6月，Meta通过WhatsApp联系余家辉，扎克伯格与其本人和家属直接会面，承诺给予：接近九位数的签约奖金、无限制的算力资源、无KPI考核的研究自由，以及代表着项目主导权的核心席位。Meta更通过收购Scale AI、引入Alexandr Wang（前OpenAI合作方）等动作，展示Meta在数据链、算力链、人才链三方面的长期承诺。

换句话说，Meta不是单纯在“请人做事”，而是邀请他共同构建Meta的智能命脉。

这场耗资巨大的“挖人”行为一经披露，硅谷哗然，在外网引起了热议。

“左边是罗纳尔多，皇马花了 8000 万美元从曼联签下他。右边是余家辉，Meta 花了 1 亿美元从 OpenAI 签下他，”一位外国网友发帖道。

图源：X

实际上，Meta 开出一亿美元年薪，并不是简单地“请一位研究员”，而是要从余家辉身上一次性补齐四块关键拼图：

第一块拼图是下一代模型的技术路线。Llama-4 的多项基准落后 GPT-4.5 约 12%，而余家辉深度参与了 Gemini、GPT-4o/4.1、o3/o4-mini 等项目的核心架构。Meta 把他挖来，等于把 Google 与 OpenAI 的多模态技术、训练策略、数据配比以及工程细节一次性搬进自家实验室，大幅缩短了试错周期。

第二块拼图是顶尖人才的虹吸效应。余家辉在 Google Brain 和 OpenAI 的交叉网络里拥有极高号召力，他亲自带过的团队、合作过的研究员、指导过的实习生分布两大巨头。Meta 用他作为“人形招募广告”，可以持续吸引全球华人及国际一流 AI 人才。

第三块拼图是“从 0 到 1”的组织方法论。余家辉曾总结 OpenAI 成功的四大要素：时间、人才、组织、自信。过去 Meta 的 FAIR 学术路线与产品落地长期脱节，而余家辉把 Gemini 和 GPT-4o 同时做成研究突破与商业产品的经验，正是 Meta 目前最缺乏的“工程化—商业化双轮驱动”模板。

第四块拼图是资本市场的叙事权。投资人已对Meta的AI故事审美疲劳，天价签下余家辉等于向华尔街发出强烈信号：Meta有决心、有能力在最前沿模型上与OpenAI正面竞争。消息公布后，Meta 股价在四月以来反弹45%，市值凭空多出千亿美元，一亿美元年薪瞬间变成了高杠杆的首付。

最终，余家辉与三位OpenAI华人研究骨干在2025年6月27日一起转投Meta，成为 2025 年硅谷最具震撼力的人才流动。业界评论普遍认为，这是Meta在与OpenAI长期博弈中的一次重要反攻。加入由Alexandr Wang领导的Superintelligence Labs核心团队后，余家辉将负责下一代多模态架构的构建工作，重点推动视觉、语音与文本等模态的深度融合，增强Llama 4及其后续模型的感知能力与推理能力；同时，他也将参与Meta生态级应用的智能系统设计，包括Messenger、WhatsApp、Instagram、Ray?Ban智能眼镜等终端场景中的AI部署。

更重要的是，他将有机会在系统级别推动Meta实现一件事——不是简单复制GPT-4，而是建立一个真正能够“看懂世界”的原生多模态智能架构。

四. 技术之外，他始终站在问题一侧

从浙江慈溪中学少年班的录取通知书开始，到中科大语音识别夺冠的掌声；从UIUC黄煦涛门下的实验台前，到谷歌Gemini的多模态战场；从OpenAI GPT-4o的“感知觉醒”，再到Meta超级智能实验室的系统重构……短短十余年，余家辉以一种几乎令人眩目的速度，穿越了人工智能技术发展的每一个重大阶段，几乎参与并塑造了这个时代所有关键的“感知节点”。

在AI这条急速演进的技术长河中，余家辉并没有反复出现在公众视野中，也不属于那种极善包装自己的明星科学家。相反，他更像是一个在工程堆栈中“消失多年”的建构者，用实际代码推动了一个又一个关键系统上线，却始终保持低调。

在很多合作伙伴眼中，他有一种“技术纯粹主义者”的气质——不热衷表达，也不急于站C位。他真正关心的问题从未改变：模型真的理解人了吗？算法真的有能力感知复杂世界吗？而不是各个媒体报道的热度，或者技术简报里美化后的形容词。

他的职业路径也证明了一件事：真正有系统设计能力的人，不是堆叠更多功能，而是能在复杂架构中找到最小可行路径（MVP）的人——能用有限参数做出高性能系统，能用最小算力换取最大通用性，能在高不确定性中推进技术闭环。这种能力，不靠炫技，也无法包装，只靠一次次在实战中修补缝隙，构建标准。

如今，他来到Meta，将继续解决核心的问题——如何真正将感知、理解与智能决策连接起来，而不是再造另一个语言模型的变体。他选择这场挑战，不是因为它安全，而是因为它难。

技术世界的舞台向来喧嚣，但真正的推动者，往往埋首其间。他或许不会站在聚光灯下，但却可能改变我们与AI共处的方式。

他从不站在风口上，他只站在问题一侧。