90后华人科学家取代65岁前辈:天价年薪背后的游戏

2025-11-27 20:26:09 · chineseheadlinenews.com · 来源: 深网

90后华人科学家取代65岁前辈:天价年薪背后的游戏

图源:视觉中国

文丨胡世鑫

编辑丨叶锦言

出品丨深网·腾讯新闻小满工作室

一纸离职信,震动硅谷AI版图。

2025年11月20日,图灵奖得主、被誉为“AI教父”之一的杨立昆(Yann LeCun)在领英上发表告别辞,宣布将于年底离开效力12年的Meta。这位曾一手缔造FAIR(基础人工智能研究实验室)辉煌的宗师级人物,在65岁之际选择重新出发,追寻关于“世界模型”的未竟理想。

杨立昆的离去,标志着Meta AI战略路线彻底转向:从FAIR所代表的学院派长期理想主义,全面倒向以产品化与商业落地为导向的实用主义。

这一历史性转身的背后,是Meta内部早已展开的权力重组。就在数月前,年仅30出头的华人科学家赵晟佳(Shengjia Zhao)——前OpenAI核心开发者——空降Meta,引发组织震动。

赵晟佳的加盟充满戏剧性:入职不到30天便萌生去意,扎克伯格亲自以“首席科学家”头衔与天价薪酬极力挽留。他的“上位史”,成为硅谷AI人才争夺白热化的真实缩影。

当图灵奖得主杨立昆选择离开坚守12年的Meta,当30岁的赵晟佳以超一亿美金年薪空降硅谷,这场看似简单的新老交替背后,是一场必乎AI技术路线、企业战略与文化认同的深层博弈。

从OpenAI到Meta,从清华园到硅谷,这位年轻科学家的选择不仅改变着个人命运,更在重塑科技巨头间的权力天平。



图源:Shengjia Zhao 的 X

清华少年到斯坦福博士的进阶

翻开赵晟佳的履历,一条近乎完美的顶尖学者成长路径徐徐展开。

2012年,他考入清华大学机械工程系,后因对计算机的浓厚兴趣转至计算机系,于2016年取得学士学位。在清华的四年里,他的视野远不限于课堂。

2014年,赵晟佳赴美国莱斯大学交换学习,这段经历彻底打开了他的学术视野:课堂讲座常延续至深夜讨论,各类想法在交流中不断被检验、挑战与完善。更重要的是,他在跨文化、跨学科的协作中,学会了以多元视角理解和推进科研。

本科毕业后,他将目光投向了硅谷。2016年,赵晟佳进入斯坦福大学攻读计算机科学博士,师从Stefano Ermon教授。在六年的博士生涯中,他全心投入深度生成模型、变分推断等前沿方向。其代表作《InfoVAE: Balancing Learning and Inference in Variational Autoencoders》于2019年发表在AAAI,至今引用量已超23000次,成为该领域的里程碑论文。

博士期间,他几乎囊括了各类顶尖奖项:ICLR 2022杰出论文奖、Google卓越奖学金、高通创新奖(QinF)、摩根大通博士奖学金等。



(赵晟佳的教育经历)

然而,真正让他在全球AI领域声名鹊起的,是在OpenAI的三年。

2022年6月博士毕业后,赵晟佳作为技术团队成员加入OpenAI。当时ChatGPT尚未面世。他不仅是ChatGPT、GPT-4、GPT-4.1的早期核心开发者,更是OpenAI推理模型体系的关键奠基者——主导了“o1”与后续“o3”系列的研究。

“o1”在AI业界的影响堪称技术核爆。它将思维链从理论概念转化为可规模化部署的产品,使AI从概率性的语言续写工具,跃升为具备类人逻辑推理能力的系统。这一突破迅速引发谷歌、DeepSeek、xAI等全球顶尖实验室的跟进。

与此同时,他还领导OpenAI的合成数据团队,在行业深陷高质量数据匮乏的困境中,构建了一套可复制、可扩展的数据生成范式。

可以说,在Meta向他伸出橄榄枝之前,赵晟佳已是当代生成式AI技术范式的重要构建者之一。他掌握了业内竞相追逐的“新型扩展范式”——对于急于在AGI赛道实现反超的扎克伯格而言,他无疑是必须争取的关键人才。

三十天离职危机

今年夏天,Meta陷入了前所未有的焦虑与混乱。

公司寄予厚望的Llama 4模型发布后表现平平,更因"性能评测造假"争议而声誉受损。面对OpenAI和谷歌的持续领跑,以及中国AI实验室在开源领域的快速追赶,扎克伯格决定放手一搏。

他斥资143亿美元收购数据标注巨头Scale AI,并任命其28岁的创始人Alexandr Wang为Meta首席人工智能官。随后,旨在整合公司所有AI资源的"Meta超级智能实验室"(MSL)正式成立,标志着Meta向AGI发起了全面冲刺。

为了给MSL配备顶尖人才,Meta开启了一场疯狂的挖角行动。扎克伯格不仅亲自向目标研究人员发送邀请邮件,还安排他们在其太浩湖庄园进行面谈。Meta开出了高达九位美元的薪酬方案,其中部分offer的有效期仅有几天。

正是在这样的背景下,赵晟佳被Meta从OpenAI成功挖来。更引人注目的是,围绕着他迅速集结了一支实力雄厚的华人科学家团队:

团队成员包括前OpenAI多模态预训练研究负责人毕树超、前OpenAI感知技术研究负责人及Gemini多模态部门联合创始人余家辉、OpenAI o3-mini和o1-mini的核心开发者任泓宇、前OpenAI计算机视觉专家常慧雯,以及前Google DeepMind高级研究科学家翟晓华。

扎克伯格为这支梦之队承诺了顶级资源支持。据悉,赵晟佳和MSL团队将能够使用计划于2026年建成的"普罗米修斯"计算集群,该集群拥有高达1000兆瓦的电力供应,足以支撑前所未有的超大规模AI训练。

然而,这段"联姻"在开始后不久就面临危机。据多家媒体报道,赵晟佳加入Meta仅数日,就遭遇了严重的管理混乱和文化冲突。MSL内部资源分配不公、官僚作风盛行,承诺的算力资源迟迟未能兑现,这让习惯OpenAI高效科研环境的赵晟佳深感不适。

知情人士透露,赵晟佳当时已决定离开,甚至与老东家OpenAI达成了回归协议,并签署了入职文件。

这一消息对扎克伯格而言无异于当头一棒。若这位重金聘请的顶尖人才在入职不到一个月就重返竞争对手,不仅将使Meta颜面尽失,更将对其重振AI雄心的计划造成致命打击。

为留住赵晟佳,扎克伯格展现了惊人的决断力。他直接介入,打破常规,授予赵晟佳"Meta超级智能实验室首席科学家"头衔,并正式确立其领导地位,要求其直接向自己和Alexandr Wang汇报。扎克伯格更在Threads上高调宣布这一任命,特别强调赵晟佳是实验室的联合创始人,"从第一天起就是我们的首席科学家"。

这不仅是一次薪酬留人,更是一次地位与权力的郑重承诺。最终,赵晟佳选择留下,成为Meta AI版图中仅次于扎克伯格和Alexandr Wang的第三号关键人物。

权力更迭暗战

赵晟佳最终选择留下,但Meta的内部动荡远未平息。事实上,MSL的成立与赵晟佳的迅速上位,恰恰催化了Meta新旧势力更替下的深层矛盾。

尽管赵晟佳被成功挽留,同期加入的其他顶尖人才却未能适应。据外媒报道,与赵晟佳同期加盟的两位前OpenAI研究员——Ethan Knight与Avi Verma,在入职不到一个月内相继离职,重返OpenAI。来自谷歌DeepMind的研究科学家Rishabh Agarwal也在短短数月后选择离开。

对这些顶尖研究者而言,Meta虽能提供丰厚的薪酬,却难以复现他们理想的科研环境。一位离职员工坦言:“人才终将流向能产生共鸣的地方。缺乏内在凝聚力的体系,终会从内部瓦解。”

与此同时,管理层的“低龄化”与信任危机逐渐浮现。

统管Meta AI全局的Alexandr Wang年仅28岁,此前并无人工智能领域的研究经验,其背景主要来自运营数据标注公司Scale AI。这种“外行领导内行”的局面,在内部引发了诸多资深科学家的困惑与不满。

有内部人士透露,Alexandr Wang所带来的Scale AI高管团队与Meta原有体系格格不入,管理方式简单直接,甚至导致Meta与Scale AI在数据合作层面出现裂痕。

更深远的影响体现在FAIR实验室的边缘化。

在MSL成立前,由杨立昆一手打造的FAIR实验室一直是Meta AI的金字招牌。然而在新架构下,FAIR被整体并入MSL体系。尽管杨立昆名义上仍保留FAIR首席科学家头衔,但在汇报关系上,这位图灵奖得主需要向28岁的Alexandr Wang汇报。

尽管扎克伯格与杨立昆本人均公开否认角色变化,但在外界看来,随着公司资源全面向以产品化为导向的MSL倾斜,坚持“世界模型”长线研究的FAIR团队,实际上已失去对Meta核心AI战略的主导权。

Llama 4的失利成为压垮骆驼的最后一根稻草,也成为杨立昆选择体面离开的导火索。尽管双方在分手声明中保持了极大的克制,甚至达成了投资合作的“第三条道路”,但杨立昆的离去,无疑标志着Meta AI那个充满理想主义的学术时代正式落幕。

面对重重挑战,Meta正尝试踩下刹车。据《金融时报》获得的内部备忘录显示,Meta已暂停MSL除关键岗位外的所有招聘,以期在制定新战略的同时更审慎地规划未来。

而这一切的挑战,恰恰发生在个人能力与时代机遇碰撞的关键节点。

对赵晟佳而言,出任首席科学家仅仅是开端。他不仅需要带领团队在技术上追赶GPT-4、打造更强大的Llama 5,更要在Meta复杂的官僚体系与文化冲突的夹缝中,为扎克伯格找到通往AGI的可行路径。

而这场权力更迭的意义,早已超越了赵晟佳个体职业生涯的起落。它映射出整个AI产业在理想与现实间的艰难平衡,也预示着科技巨头在AGI征程上更加激进的投资逻辑。

这位90后华人科学家必须证明:超一亿美金的薪酬背后,是与之匹配的远见与实力。在赵晟佳按下"普罗米修斯"集群启动键的那一刻,一场新的AI竞赛已经悄然开始。


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