马斯克扎克伯格亲自下场抢人 硅谷AI军备竞赛砸百亿美金抢夺数百核心大脑

揭秘疯狂“抢人”内幕 ：硅谷AI精英人均“百万美元”薪酬，业界标配还是谣言？【硅谷101】 — 硅谷101

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硅谷百万美元AI年薪实质上仅局限于少数拥有顶级标签的顶尖科学家，普通AI工程师仍受限于大厂严格的薪酬范围，且行业内存在严重的人才标签化现象。

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## Background 该内容由 Bilibili 频道的“硅谷101”于 2024 年 6 月 7 日发布。视频简介指出，随着人工智能技术的迅猛发展，硅谷正上演一场前所未有的 AI 人才大战，本期节目通过采访各大公司的 AI 人才和资深 HR，旨在揭秘疯狂“抢人”内幕，并探究“AI 人才百万美元年薪是业内标配”这一说法究竟是现实还是谣言。

## TL;DR 节目深入剖析了硅谷顶尖 AI 人才争夺战的真实生态，指出马斯克、扎克伯格等巨头大佬亲自下场，通过天价薪资、算力资源乃至“变相收购”初创公司的方式来挖掘核心人才。然而，百万年薪的传说背后存在独特的薪酬机制与泡沫，例如 OpenAI 的高额总包极度依赖具有不确定性的 PPU 利润分成，且普通全栈工程师与核心 AI 研发之间、头部大厂与非 AI 赛道公司之间存在着巨大的薪资鸿沟。现实中，市场上存在严重的“人才标签化”现象，只有极少数自带名校名师或大厂光环的顶尖 PhD 才能拿到真正数百万美元的顶级薪酬包。

## Atmosphere & style 整体基调呈现出一种冷静客观、揭秘真相的纪实风格，同时交织着硅谷特有的紧迫感与焦虑情绪。叙事从大佬亲自下场的疯狂抢人故事切入，充满了商战大片的戏剧张力和大厂博弈的资本博弈感，随后通过数据和业内专家的理性拆解，逐渐挤掉高薪神话的泡沫，回归到行业现实。观看时既能感受到科技前沿在双向 FOMO 情绪下资本狂飙的炽热，又能体会到普通技术人在大厂严苛薪酬 Band 限制下以及裁员潮背景下的理性与迷茫。

## Key takeaways - [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=0s) 硅谷巨头大佬（如马斯克、扎克伯格、布林等）亲自下场，通过加薪、致电、发邮件等方式极力挖角或挽留顶尖 AI 人才。 - [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=0s) OpenAI 凭借极具竞争力的薪资大肆从对手阵营挖人，据爆料其给谷歌资深研究员开出的年薪包高达 500 万至 1000 万美元。 - [02:30](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=150s) Meta 的扎克伯格通过免除面试流程、打破定级薪资上限以及展示庞大的英伟达 H100 芯片算力库存来吸引大模型研发人才。 - [02:30](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=150s) 加州早在 1872 年就立法禁止竞业协议并在 2024 年进一步收紧限制，这种宽松的法律环境极大地促进了硅谷科技巨头间的人才流动。 - [06:30](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=390s) 巨头公司演变出“变相收购”的高段位玩法，通过支付大额模型授权费和招聘许可费掏空初创公司的核心团队，从而规避反垄断审查。 - [09:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=599s) 面对巨头的资金与算力碾压，初创公司在现金薪酬上无法与大厂抗衡，只能依靠明确的公司愿景（Mission and Vision）和文化认同来吸引人才。 - [09:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=599s) 真正具备从头训练大模型或解决幻觉等核心难题能力的顶尖人才极其稀缺，在全市场可能仅有几百人。 - [14:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=899s) OpenAI L5 资深工程师的总年薪中位数虽达 90.6 万美元，但其结构中基本工资仅占约 30 万美元，其余三分之二均为高风险、高不确定性的 PPU（利润参与单位）。 - [19:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=1199s) 普通 AI 工程师的“百万年薪”很大程度上只是传言，大公司内部对常规招聘有严格的薪酬范围（Band）限制，无法随意开出天价薪酬。 - [19:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=1199s) 非 AI 赛道的科技公司给出的 AI 岗位薪资远没有想象中夸张，且市场上存在过度依赖大厂背景或名师光环的“人才标签化”现象。 - [24:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=1499s) 硅谷呈现出裁员潮与 AI 抢人潮并存的景象，引发了普通工程师与企业的双向 FOMO（错失恐惧）情绪，生成式 AI 相关招聘需求暴增。 - [24:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=1499s) 科技巨头们（特斯拉、Meta、谷歌、微软）在 2024 年投入惊人的资本支出用于 AI 训练与推理，以此构建竞争护城河。 - [24:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=1499s) 对于最顶尖的 AI 科学家而言，薪资已非首要追求，他们更在乎能成就的事业，其理念与动向继续决定着整个 AI 行业的未来走势。

## Detailed walkthrough ### [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=0s) 硅谷大佬亲自下场的 AI 人才争夺战

2024 年 4 月初，埃隆·马斯克（Elon Musk）在 X（原 Twitter）上感叹，人工智能领域的人才大战是他见过的最疯狂的人才战争。自硅谷巨头们开启生成式 AI 的超级军备竞赛以来，为了争夺顶尖人才，马斯克、扎克伯格（Mark Zuckerberg）以及谷歌创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin）等身家千亿的大佬们纷纷亲自出马。他们通过加薪、发邮件、亲自打电话等方式极力挖人和留人。在硅谷甚至流传着一个传说：只要 offer 谈得好，AI 人才百万美元年薪已成为行业标配。

这场大战的导火索之一是 OpenAI 一直在用极高的薪资从各方挖人。例如，特斯拉前机器学习科学家 Ethan Knight 原本计划跳槽至 OpenAI，但被马斯克硬生生留住，不仅获得了加薪，还内转去了马斯克旗下的 xAI 公司。为了应对 OpenAI 的攻势，马斯克不得不公开承诺提高特斯拉人工智能工程团队的薪资。据科技媒体 《The Information》 爆料，OpenAI 在从谷歌挖掘资深研究员时，给出的承诺年薪（含股票）在 500 万美元到 1000 万美元之间。

与此同时，其他巨头也不甘示弱。谷歌 CEO 桑德尔·皮查伊（Sundar Pichai）亲自挖走了苹果的三名顶尖 AI 研究人员，甚至连苹果 CEO 蒂姆·库克（Tim Cook）亲自挽留都没能成功。而当谷歌面临人才流失给 OpenAI 的危机时，皮查伊甚至求助于已处于退休状态的创始人谢尔盖·布林。布林亲自给一名考虑离职的员工打电话，配合额外补偿的承诺，最终成功说服该员工留任。

- **马斯克与 xAI**：亲自拦截欲跳槽 OpenAI 的特斯拉科学家 Ethan Knight，并承诺提升特斯拉 AI 团队薪资。 - **OpenAI 挖角价码**：挖掘谷歌资深研究员时，开出 500 万至 1000 万美元的年薪包（含股票）。 - **谷歌与苹果的拉锯**：皮查伊挖走苹果 3 名顶尖研究员，库克亲自挽留失败；布林亲自致电挽留欲投奔 OpenAI 的谷歌员工。

[02:30](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=150s) 扎克伯格的“算力诱惑”与硅谷无竞业环境

在这场抢人战役中，做得最熟练的当属 Meta 的创始人兼 CEO 扎克伯格。为了给 Meta 的开源大模型 Llama 吸引人才，扎克伯格亲自写信给 Google DeepMind 的研究人员。在信中，他极力阐述 AI 对 Meta 的重要性，并发出共同工作的邀请。为了展现诚意，Meta 甚至为这些人才大开绿灯，免去面试流程，只要对方愿意来，职位和薪水都完全打破了 Meta 现有的定级范围。

除了给钱，扎克伯格非常清楚顶尖技术人才最看重的是“算力资源”。他在 2024 年初高调宣布，Meta 拥有大量英伟达 H100 芯片的库存。据《The Verge》报道，到 2024 年底，Meta 将拥有超过 34 万张 NVIDIA H100 GPU，这无疑成为了其招聘中最宝贵的武器。与此同时，OpenAI 的 CEO 山姆·奥特曼（Sam Altman）也经常亲自打电话给处于犹豫期的候选人，这一招屡试不爽，许多人在接到奥特曼的电话后便迅速接受了 offer。

这种频繁的人才流动得以实现，还得益于加州独特的法律环境。为了鼓励人才自由流动，加州早在 1872 年就立法禁止了竞业协议。2024 年 2 月 14 日前，雇主还被要求必须向在职及离职员工提供书面通知，声明任何竞业禁止条款无效。近期，美国联邦贸易委员会（FTC）更是宣布在全美范围内禁止几乎所有的竞业禁止协议。在如此宽松的法律框架下，大公司之间的人才流动极其频繁。

- **Meta 的算力武器**：预计 2024 年底拥有超过 34 万张 NVIDIA H100 GPU。 - **加州法律环境**：1872 年起立法禁止竞业协议，2024 年进一步收紧限制。 - **人才流动数据**：数据统计公司 Live Data Technologies 显示，OpenAI 团队中来自谷歌和 DeepMind 的成员占其总流入比例的 7.5%，远超 Stripe 和 Meta。在 2022 年 12 月至 2023 年 2 月期间，OpenAI 就雇佣了超过 12 名谷歌 AI 员工。

[06:30](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=390s) 微软的“变相收购”与变现掏空策略

当直接挖角遇到瓶颈时，科技巨头们演变出了更高段位的玩法——变相收购（或称“定向收购”）。2023 年底 OpenAI 发生董事会内斗时，微软 CEO 萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）曾迅速为被解雇的奥特曼提供内部 AI 负责人职位，并几乎不费吹灰之力就要收编整个 OpenAI 团队。虽然该事件最终反转，但微软显然从中获得了启发，并在 2024 年将这一套路用在了明星大模型初创公司 Inflection AI 身上。

2024 年 4 月，微软宣布成立 Microsoft AI，由 Inflection AI 的联合创始人、DeepMind 联合创始人之一的穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleiman）出任 CEO，另一位联合创始人卡伦·西蒙尼扬（Karén Simonyan）出任首席科学家，同时带走了 Inflection 70 名员工中的绝大部分。令人震惊的是，就在此前的 9 个月，Inflection AI 刚完成一轮 13 亿美元的融资，估值突破 40 亿美元。

微软为此向 Inflection AI 支付了 6.5 亿美元。其中 6.2 亿美元用于获得其 AI 模型的授权许可，3000 万美元用于购买在 Inflection 进行大规模招聘的合法权利。这笔交易不涉及股权变动，也不涉及技术转让，本质上就是为了“合法霸占”其核心团队。微软通过这种方式不仅规避了潜在的反垄断审查，还彻底掏空了这家明星初创公司。虽然 Inflection 留守的联合创始人雷德·霍夫曼（Reid Hoffman）请来了新 CEO 肖恩·怀特（Sean White）试图挽救公司，并计划用这笔资金回购投资人股份，但失去核心团队的 Inflection 前景已然黯淡。

- **微软与 Inflection AI 协议**：总额 6.5 亿美元（6.2 亿模型授权费 + 3000 万招聘许可费）。 - **核心人才流失**：DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleiman 与首席研究员 Karén Simonyan 携近 70 名员工集体加入微软。 - **反垄断规避**：不涉及股权和技术所有权转让，规避了监管机构对传统收购的审查。

[09:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=599s) 初创公司的困境与股权吸引力的博弈

面对巨头的资金和算力碾压，初创公司在人才争夺中显得举步维艰。知名 AI 搜索初创公司 Perplexity 的 CEO 阿里温德·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）曾向媒体大吐苦水。他直言，由于资金有限和芯片短缺，Perplexity 在寻找训练大模型所需的人才时困难重重。他直接点名马斯克的 xAI，称其已成为薪酬最高的 AI 公司之一，且新员工的股票期权直接与公司估值挂钩。在马斯克的光环和算力优势面前，初创公司即使给出相同的报价也毫无竞争力。

然而，硅谷的初创公司并非完全没有机会。AI 行业发展极快，Databricks 的生成式 AI 主管维尼特·劳（Vineet Rao）指出，真正从头训练过大模型、或能解决诸如“幻觉”等核心训练难题的顶尖人才，在全市场可能只有几百人。对于这些人才，底薪往往不是最关键的，股权的想象空间和公司的愿景才是决定性因素。

硅谷 AI Agent 初创公司 Tiny Fish 的联合创始人 Keith Jai 在接受采访时分享了他们成功从 Meta 手中挖到 L7 级别顶尖人才的经验。他坦言，初创公司在现金薪资上根本无法与大厂抗衡，"做任何一个 startup 它都不可能一上来说我给你开个两百万吧"。他们之所以能成功，一是因为创业公司的使命和愿景（Mission and Vision）足够吸引人，能解决真正有意义的商业或社会问题；二是公司文化得到了人才的认同。在硅谷，虽然创业的失败率超过 90%，但高风险伴随着高回报，明星初创公司的期权价值对顶尖人才依然有着巨大的磁吸效应。

- **Perplexity 的痛点**：算力与资金双重受限，难以在薪酬上与 xAI、OpenAI 竞争。 - **顶尖人才稀缺度**：能从头训练大模型或解决幻觉问题的核心人才在市场上仅有“几百人”。 - **Tiny Fish 挖角经验**：成功从 Meta 挖走 L7 级人才，依靠的是明确的 Mission、Vision 以及文化认同，而非单纯的现金 Match。

[14:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=899s) 揭秘 OpenAI 的 PPU 机制与薪资真相

在硅谷的 AI 创业潮中，明星初创公司的估值飙升让部分早期加入的员工实现了“一年内 Package 翻十倍”并迅速财务自由的奇迹。以 OpenAI 为例，其 L5 资深工程师级别的总年薪中位数已达到 90.6 万美元。然而，这一高额薪酬的背后，是其独特的 PPU（Profit Participation Units，利润参与单位）机制。

由于 OpenAI 的母公司是非营利机构，而其盈利实体对投资人和股东设有了 10 倍的回报上限，因此 OpenAI 无法发放传统的股票，而是设计了 PPU 这一独特的股权激励机制。员工要将 PPU 变现，要么选择长期持有等待公司盈利后套现（但这在 OpenAI 目前巨大的资金消耗下是个未知数），要么在公司组织的回购中提前卖给其他 VC 基金。

根据 Levels.fyi 的数据，OpenAI 的 L5 资深工程师平均 90 万美元的年薪中，基本工资约为 30 万美元，而 PPU 占比高达三分之二（约 60.4 万美元）。虽然 PPU 理论上有带来 10 倍顶格现金报酬（即 625 万美元）的可能，但这也伴随着极高的不确定性。此外，OpenAI 内部的薪资差距同样巨大。相比于 AI 和机器学习领域的 L5 工程师，L4 级别的全栈软件工程师基本薪酬为 24.5 万美元，PPU 却只有 30.4 万美元，总包在 50 多万美元左右。

- **OpenAI L5 资深工程师薪资结构**：中位数 90.6 万美元（约 30 万美元底薪 + 60.4 万美元 PPU）。 - **PPU 变现路径**：持有两年锁定期后，可通过公司回购卖给 VC 基金，或持有至公司盈利后获得最高 10 倍的利润分成。 - **岗位间差距**：同为资深级别，AI/机器学习核心研发的薪资和 PPU 额度远超普通全栈或软工。

[19:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=1199s) 挤掉泡沫：普通 AI 打工人的真实薪资与“标签化”

尽管媒体上充斥着“AI 人才百万年薪”的报道，但硅谷资深人才专家 Tom Zhang 博士指出，这在很大程度上只是一个传言。现实中，只有极少数拥有“三巨头”光环、名校名师背景（如李飞飞或吴恩达的学生）、且在学术界发表过顶级论文的 PhD，才能拿到数百万美元的“Monster Package”。

对于一般的 AI 工程师，大公司内部都有严格的薪酬范围（Band）。同级别的 AI 工程师底薪确实会比普通软件工程师高一些，但差距并不会太离谱。例如，一个 Band 的上限是 28 万美元，经过特批可能会给到 30 万美元，但绝不可能直接给到 50 万美元。超出 Band 太多需要 VP 级别的高管特批，这在常规招聘中极罕见。

在非 AI 赛道的头部科技公司中，AI 岗位的薪资远没有那么夸张。许多招聘帖子显示，其基础薪酬都在 30 万美元以下，且股票激励有限。例如，LinkedIn 的资深 AI 工程师（Senior AI Engineer）底薪在 12.8 万至 21 万美元之间，其股票激励比例远达不到 1:1。此外，由于国际公司和传统企业缺乏鉴别顶尖 AI 人才的能力，市场上出现了严重的“人才标签化”现象——只认 OpenAI、Google 等巨头背景，或者名校名师的标签，没有标签的普通 AI 工程师很难获得超高溢价。

- **大厂薪酬规范**：AI 岗位同级薪资略高于普通软工，但受限于 Band 机制，现金和股票的特批幅度有限。 - **非头部公司行情**：底薪多在 30 万美元以下，股票与底薪比例通常仅为 1:0.25，远低于 OpenAI 的 2:1。 - **人才标签化**：招聘方过度依赖“OpenAI 员工”、“谷歌员工”、“李飞飞/吴恩达学生”等标签来筛选人才。

[24:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=1499s) 双向的 FOMO 情绪与巨头的 AI 资本竞赛

2024 年中，硅谷正呈现出两种截然不同的温度：一方面是科技公司未曾平息的裁员潮，另一方面则是对 AI 人才的疯狂争夺。这种现象引发了双向的 FOMO（Fear of Missing Out，错失恐惧症）情绪。对于普通工程师而言，他们既担心 AI 很快会取代自己的工作，又对 AI 初创公司动辄翻倍的估值和暴富神话羡慕不已。对于企业而言，从沃尔玛、宝洁到埃森哲，各行各业都在疯狂囤积 AI 人才。在 Indeed 招聘网站上，2023 年前八个月与生成式 AI 相关的招聘数量暴增了四倍。

在这场人才与技术的双重竞赛中，科技巨头们正在以惊人的资本支出构建护城河。马斯克透露，特斯拉仅在 2024 年就将投入 100 亿美元用于 AI 的训练和推理；扎克伯格宣布将 Meta 全年的资本开支上调至 350 亿到 400 亿美元；谷歌预计 2024 年每季度的资本支出都在 120 亿美元以上；微软也同样在持续扩大其 AI 投资规模。

然而，对于最顶尖的 AI 科学家来说，薪资数字或许早已不是第一追求，他们更在乎“能成就什么样的事”。例如，OpenAI 的创始成员安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在特斯拉与 OpenAI 之间数次跳转后，最终选择离职单干；而 OpenAI 的技术灵魂人物伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）在与山姆·奥特曼发生理念冲突后，也选择带领一批人才离开。这些顶尖大脑的下一步动向，将继续决定着整个 AI 行业的未来走向。

- **Indeed 数据**：2023 年前 8 个月，生成式 AI 相关招聘需求增长 4 倍。 - **巨头 2024 资本支出预算**： - **特斯拉**：100 亿美元用于 AI 训练与推理。 - **Meta**：全年资本开支上调至 350 亿至 400 亿美元。 - **谷歌**：每季度资本支出 120 亿美元以上，全年同比增幅超 49%。 - **微软**：本季度资本支出 140 亿美元，下季度预计环比大幅增长。

## Notable quotes > [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=0s) 人工智能领域的人才大战是我见过的最疯狂的人才战争。 — 埃隆·马斯克

> [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=0s) 只要 offer 谈得好，AI 人才百万美元年薪已成为行业标配。

> [09:59](https://www.bilibili.com/video/BV17y41187aF?t=599s) 做任何一个 startup 它都不可能一上来说我给你开个两百万吧 — Keith Jai

## Mentioned 埃隆·马斯克, 扎克伯格, 谢尔盖·布林, 桑德尔·皮查伊, 蒂姆·库克, Ethan Knight, 穆斯塔法·苏莱曼, 卡伦·西蒙尼扬, 雷德·霍夫曼, 肖恩·怀特, 阿里温德·斯里尼瓦斯, 维尼特·劳, Keith Jai, 山姆·奥特曼, Tom Zhang, 李飞飞, 吴恩达, 安德烈·卡帕西, 伊利亚·苏茨克维, OpenAI, 特斯拉, xAI, 谷歌, 苹果, Meta, Google DeepMind, 微软, Inflection AI, Perplexity, Databricks, Tiny Fish, LinkedIn, 沃尔玛, 宝洁, 埃森哲, Indeed, Live Data Technologies, Stripe, The Information, The Verge, 美国联邦贸易委员会, Levels.fyi, Llama, H100, NVIDIA H100 GPU, Microsoft AI, PPU, 加州

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中文简报

马斯克扎克伯格亲自下场：硅谷百亿美元争夺核心AI人才 硅谷百万美元AI年薪实质上仅局限于少数拥有顶级标签的顶尖科学家，普通AI工程师仍受限于大厂严格的薪酬范围，且行业内存在严重的人才标签化现象。 节目深入剖析了硅谷顶尖AI人才争夺战的真实生态，指出马斯克、扎克伯格等巨头大佬亲自下场，通过天价薪资、算力资源乃至“变相收购”初创公司等手段争夺核心人才。然而，百万年薪神话的背后存在独特的薪酬机制与泡沫，例如OpenAI的高额薪酬极度依赖具有不确定性的PPU利润分成，且核心AI研发与普通全栈工程师、头部大厂与非AI赛道之间存在显著的薪资鸿沟。现实中，行业内存在严重的人才标签化现象，只有极少数兼具名校、名师或大厂光环的顶尖PhD才能真正获得数百万美元的顶级薪酬。 硅谷巨头打响疯狂 AI 人才战，马斯克、扎克伯格等高管亲自致电挽留或挖角，OpenAI 甚至为谷歌资深研究员开出高达 500 万至 1000 万美元的年薪包。 (0:00) 扎克伯格以预计年底超 34 万张英伟达 H100 的算力储备作为招聘王牌，加州自 1872 年起禁止竞业协议的宽松法律环境也极大助推了巨头间的人才自由流动。 (2:30) 巨头演变出“变相收购”的新策略，微软支付 6.5 亿美元模型授权与招聘许可费收编 Inflection AI 绝大部分团队，以此规避反垄断审查并掏空其核心力量。 (6:30) 业内能从头训练大模型的核心人才仅数百人，但人均“百万年薪”存在泡沫，以 OpenAI L5 工程师约 90.6 万美元年薪为例，其中三分之二均为高风险的 PPU（利润参与单位）。 (14:59)

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《硅谷101》指出，当前硅谷针对顶尖AI人才的争夺已演变为一场由科技巨头主导、涉及算力资源与变相收购的资本竞赛；但所谓“人均百万美元年薪”在很大程度上是基于极少数明星学者和特定股权架构的泡沫神话，绝大多数AI工程师的薪资仍受制于严格的职级标准。 大佬亲自下场与加州反竞业环境 (0:00) 生成式AI军备竞赛促使马斯克、扎克伯格、皮查伊等创始人亲自出面抢夺核心研究员。OpenAI被指开出500万至1000万美元年薪从谷歌挖人，促使马斯克紧急加薪并拦截欲跳槽的研究员。扎克伯格则通过承诺免除面试流程，以及展示Meta到2024年底将拥有的逾34万张英伟达H100芯片作为算力诱饵，直接从DeepMind招揽人才。这种频繁跳槽在硅谷成为可能，很大程度上得益于加州自1872年起对竞业协议的长期法律禁止，以及近期FTC在全美收紧竞业限制的政策背景。 定向招聘与规避反垄断的掏空式交易 (6:30) 当常规挖角受阻时，巨头开发出了“变相收购”模式。2024年4月，微软向刚完成13亿美元融资的Inflection AI支付6.5亿美元，其中包括6.2亿美元的模型授权费和3000万美元的大规模招聘许可费，借此将包括联合创始人Mustafa Suleiman在内的近70名核心员工集体收编至新成立的Microsoft AI。该交易既不涉及股权变更也不转移技术所有权，使微软在规避监管机构反垄断审查的同时，彻底掏空了明星初创团队。 初创公司的资源劣势与愿景博弈 (9:59) 在巨头的资金与算力碾压下，初创企业处境艰难。Perplexity CEO Aravind Srinivas直言，面对算力充沛且期权直接挂钩高估值的xAI，初创公司即使开出同等薪资也难有竞争力。业内专家指出，真正具备从头训练大模型能力的核心人才全市场仅有几百人。不过，部分初创公司如Tiny Fish仍能依靠清晰的商业使命和文化认同从Meta等大厂吸引L7级人才，因为在此类稀缺人才眼中，解决实际问题的空间与明星期权的高风险高回报比单纯的现金更具吸引力。 OpenAI特殊薪资结构与普通工程师的落差 (14:59) 针对流传的“百万美元标配”，节目拆解了OpenAI的薪酬真相。其L5工程师高达90.6万美元的年薪中位数中，基础工资约为30万美元，其余近三分之二由独特的PPU（利润参与单位）构成。受限于非营利母公司设置的10倍利润回报上限，PPU必须持有满两年锁定期，并通过VC回购或未来盈利兑现，存在高度不确定性；普通L4全栈工程师的总包则在50多万美元左右。资深人才专家Tom Zhang指出，大公司内部均有薪资带宽（Band）限制，唯有极少数顶级学者门徒或知名学者才能拿到天价包裹，普通AI工程师与软工的薪资差距并未脱离常规轨道，且非AI头部企业的资深AI底薪多在30万美元以下。 资本支出竞赛与人才的双向焦虑 (24:59) 2024年硅谷形成了“一边裁员、一边疯抢AI人才”的割裂局面，引发了普通技术人员对自身被替代与错失暴富机会的双向焦虑（FOMO）。与此同时，巨头们通过百亿级别的资本开支建立技术壁垒：特斯拉年内拟投入100亿美元，Meta将资本支出上调至350亿至400亿美元，谷歌单季度资本支出超120亿美元。然而，像Andrej Karpathy和Ilya Sutskever这样的技术灵魂人物在经历路线冲突后纷纷选择离开巨头独立发展，顶级大脑的个人追求正在超越单纯的金钱考量。 围绕AI人才的疯狂抢夺映射出巨头在算力与团队层面的生死博弈，但百万年薪的神话已被证实仅局限于极小圈层与高风险股权工具，随着核心科学家的分流和资本开支的累积，行业关注点正逐步回归技术突破与落地价值。

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[0:00] 埃隆·马斯克: 人工智能领域的人才大战是我见过的最疯狂的人才战争。 [0:00] 只要 offer 谈得好，AI 人才百万美元年薪已成为行业标配。 [9:59] Keith Jai: 做任何一个 startup 它都不可能一上来说我给你开个两百万吧

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[0:00] 如果说还有什么比英伟大GPU更难求的那就只有AI人才了2024年4月初Elon Musk在X上面感叹道人工智能领域的人才大战是他见过的最疯狂的人才战争自从硅谷巨头们开启这轮宣承式AI的超级军备竞赛以来为了争夺顶尖人才马斯克 扎克伯格还有Google的创始人布林都纷纷亲自出马这些身家千亿的大佬们在X上面加薪发邮件挖掘亲自打电话留人一个比一个努力一个比一个卷那如果说让大佬们亲自大打出手的还是AI研究的领军人物那么稍微资深一点的AI工程师也在各方竞价下薪资猛涨在硅谷甚至开始了一个传说只要offer谈得好AI人才百万美元年薪是行业标配这是真的吗我们这个视频就通过采访硅谷的AI人才和资深HR来尝试扒一把各家AI公司的薪资信息来看一看身价百万的AI打工人抢夺战是不是真的如此激烈哈喽大家好欢迎收看硅谷刁零一我是陈倩视频开头我们提到马斯克都感感受AI人才大战是他建国的最疯狂的人才战争而让马斯克都发出这种感叹的是OpenAI呢一直在试图用高和薪资来发人这包括特斯拉前机器学系科学家Ethan Knight本来是计划跳槽OpenAI但是被马斯克硬生生的给留住了加薪并且内转去了马斯克旗下的XAI公司Ethan Knight并不是唯一被OpenAI尝试高薪挖掘的人才而为了应对OpenAI一直在以巨额薪资大举挖人的举动马斯克不得不在X上面公开掌心他承诺说要提高特斯拉人工智能工程团队的薪资根据科技媒体的Information爆料OpenAI在从谷歌挖资深研究员的时候承诺年薪包括股票在内将在500万美元到1000万美元之间OpenAI当然不是唯一一个到处挖人的他最大的追赶者之一谷歌挖起人来同样不手软The Information同时报道Google的CEOSander Pichai亲自挖走了苹果的三名AI顶尖研究人员就连苹果CEOTim Cook亲自试图说服他们留下来都没有成功而对于想要离开谷歌的人才CEO Pichai他自己搞不定的还得像已经处于退休状态的谷歌创始人佩奇和布林去寻求帮助让希尔盖布林亲自出马去留人那The Information的一篇报道就爆料布林亲自给一名正在考虑离开谷歌加入OpenAI的员工打电话劝他留下来而正是因为布林亲自打了电话加上其他承诺和额外补偿是说服了这名员工继续的留任而这件事情啊甚至得到了谷歌官方的确认当然亲自翘抢脚挖掘这事儿做的最熟练的还得是扎克伯格那么为了让Meta的开源大模型Lama能够吸引到足够优秀的人才扎克伯格呢还亲自写邮件去给Google DeepMind的人工智能研究人员来邀请他们加入一位不愿意透露姓名的人士告诉The Information在扎克伯格亲自发送的邮件当中他讲述了AI对Mata的重要性并且表示希望他们加入Mata和他一起工作并且创始人JCEO的小扎都这么亲力亲为Mata从公司层面也是一路大开绿灯面试那是当然不需要的只要这些人肯来职位就是你的薪水更是好谈完全全呢也是打破了Meta他自己的定级范围啊而且呢小张还是非常懂这群顶尖技术人才的套路的光是给钱是不够的还得有算力能够做出成果来那么这才是这些顶尖人才最看重的事所以扎克伯格在EVF就高调宣布了Meta拥有大量EV的H100芯片的库存The Verge报道啊到2024年年底Meta将拥有超过34万张NVIDIA H100的GPU而这无疑成为人工智能人才大战中宝贵的招聘武器而这也会成为Meta巨大的吸引力之一而根据Business Insider的报道OpenAI的首席实行官Sam Altman也会亲自打电话去抢人而这一招目前看确实是管用的报道就显示不少通过了OpenAI的面试但还在犹豫的人才在接到Sam Altman的电话之后很快就接受了offer看到这里可能有人会问公司们这样互相的挖墙角人才们这样跳来跳去都没有敬业协议的吗在硅谷还真没有为了鼓励人才的自由流动硅谷所在的加州地区在1872年就立法禁止了敬业协议2023年更是进一步限制经验在2024年2月14号之前雇主必须向在职 [4:59] 以及已经离职的员工提供个性化的书面通知向其说明离职之后的任何禁业禁止条款都是无效的否则将会遭受处罚这个做法还被推广到了整个美国而就在前阵子美国联邦贸易委员会FTC宣布全美范围内禁止所有的员工包括高级管理人员签署新的禁业禁止协议在这样宽松的法律框架下使得本次AIGC的浪潮当中谷歌、OpenEye还有Meta等大公司之间的人才流动非常的大根据数据统计公司Life Data Technologies统计OpenEye里面来自谷歌和DeepMind的团队的成员占总流入比例的7.5%远高于第二名的Stripe和第三名的Meta而根据The Information的报道自2022年12月到2023年2月之间OpenEye已经雇佣了超过12名谷歌人工智能相关的员工而至少有5名前谷歌研究人员在XGBT上发挥了重要的作用所以说在这么激烈的AI人才抢夺战当中要靠大佬亲自下场给大家画饼有没有那说到底要吸引好的人才资金充裕是前提条件不然再画饼可能都没用这其实让大公司在这一轮AI人才大战中是吃尽了红利那比如说实在挖不过来的人哎我直接把初创企业给收购了一锅端这是不是也是一种办法呢所以我们就来讲一讲硅谷巨头们的更高段位挖人策略收购或者叫电象收购你们大家可能还记得在2023年年底open AI董事会内斗的时候呢Sam Altman一度呢就被炒了鱿鱼那么当时呢微软立马就给Sam提供了内部AI负责人的职位之后呢更是大部分员工对Sam表忠心愿意跟随Sam加入微软那么那个时候呢微软差点就不费吹灰之力就能把几乎整个OpenAI的团队收入囊中啊虽然后来这事呢又反转了Sam Altman呢又回到了OpenAI但是呢似乎受到这件事情的启发微软呢随后是开启了人才一锅端的更高段位的玩法2024年4月微软宣布成立Microsoft AI整合微软的消费者AI工作以及CopilotBingEdge等等产品而让人大感意外的是明星AI模型出身公司Inflation AI的联合创始人Bustafa Suleiman将担任这个新实体的首席执行官直接向微软CEONadala汇报而Inflation AI的另外一位联合创始人Karen Samoyan担任Microsoft AI的首席科学家此外呢还有70名Influxion AI员工中的大部分员工跟随两位联合创始人一起加入看到这里啊大家都懵了这是个啥意思要知道就在微软公告的9个月前Influxion AI刚完成了一轮13亿美元的融资估值呢是突破了40亿美元啊那这么快两名创始人就带着员工们跑路了那这是几个意思呢来我们来给大家解读一下微软向influxing AI支付了6.5亿美元达成了一项协议其中呢6.2亿美元是获得授权和使用influxing的AI模型而剩下的3000万美元是让微软获得在influxing公司处大规模招聘的合法权利那要注意的一点是这项协议不是收购飞软之前呢虽然是influxion AI的主要投资人但是呢这笔6.5亿美元的协议不涉及性的占股也不涉及技术转让主要呢就是为了霸人influxion AI的两位联合唱识啊是如今任何一家科技巨头都求贤若渴的顶级人才其中啊Mustafa Suleiman是AI元老级大神是人工智能实验室DeepMind的创始人之一而另外一位创始人Karen Samoyan是前DeepMind的首席研究员更不用说追随他们而来的接近70名的成员了那微软这一招呢无疑意味着仅花了6.5亿美元就变相掏空了Inflation AI可以说呢是一次变相的收购同时呢还规避了收购上潜在的反垄断审查只能说那得啦真的是高手那在这次大动作之后Inflation AI还剩一名联合诚实人也是硅谷科技大佬Rate Hoffman那他是请来了新的CEOSean White来试图反救公司虽然有报告称Inflation AI打算用这6.5亿美元中的部分资金用1.5比1的价格来回购投资人的股份保证投资人不亏损但是毫无疑问失去了这么多顶级人才的Inflation AI未来的发展让人质疑而微软的这一次大动作能够让我们感受到科技巨头对人才抢夺的决心同时也让人们对初创公司能否留得住人才而捏了一把冷汗我们刚才也说到大公司下手这么快很准但是创业公司就难了创业是吸引最优秀的人才把最难的事给最快速的 [9:59] 推出来但是AI创业的实质就注定了这是一场资本的战争创业公司如何才能够吸引到好的人才呢就连知名的AI创业公司Perplexity的CEORVENT Srinivas都对媒体大吐苦水啊他说由于资金有限加上芯片短缺Perplexity在寻找创建大型语言模型所需的人才方面遇到了困难RVENT直接点名马斯克的XAI说XAI已经成为了人工智能人才薪酬最高的公司之一与OpenAI相当包括XAI告诉新员工他们的股票期权与公司估值挂钩在这样的情况下无论Perplexity提供什么样的报价XAI都能够追上而且在别人眼里即使是相同的报价XAI都更加吸引人因为那毕竟带着马斯克的光环而且还不仅是钱的问题正如我们之前所说的但公司所拥有的GPU算力已经成为吸引顶级AI人才最有力的武器毕竟在遍地不差钱的一个情况下能够更快地得到资源做出成果在如今AI大战中对于这些顶级人才来说才是最重要的事我试图了一个人从Meta一个很年纪的研究者你知道什么吗他们现在的公司去加入一家startup因为之前的公司已经拥有良好的实验经验和可供启动的现有模型所以出售公司必须提供非常非常吸引人的激励措施和立马可以使用的计算资源而即使像Perplexity这样的小公司能够获得英伟达的芯片他们也会继续的落后因为AI实在是发展的太快了在这场速度竞赛中科技巨头们永远难以追赶那以上呢其实我们主要说的是生成式AI的顶级人才那虽然人才市场中学AI和机器学习的人才并不少但是生成式AI大模型是最近几年才风靡的赛道那Transformer这个论文呢也是在2017年刚发表的所以在神经网络的这个特定AI赛道真正懂并且能够引领技术前进的顶级AI人才并不多Databricks公司的深城市人工智能主管那Vin Rao在谈到那些从头开始训练过大约模型或者呢能够帮助解决AI训练中有挑战难题的那比如说幻觉现象的候选人们那Vin就说市面上合格的人才可能就只有几百人你可能会想说出售公司去跟科技巨头们抢这几百个人怎么可能抢得过呢但是如果你的出售公司非常的抢手让员工觉得你是很有希望能够跑出来的也不一定找不到好的人毕竟在硅谷很多牛人都想去创业或者加入早期的出售公司正是因为薪资回报的大部分并不在于底薪而是在于股权的范围总部位于硅谷的AI agent创业公司Tiny Fish的联合常识人Kith Jai也在采访中告诉我们他们就成功从Meta手里面挖到了17级别的人才而这些人才是放弃了大厂的上百万年新选择加入到他们的初创公司中我理解应该不只是百万可能是小二百应该是差不多的单纯从新边啊什么这些的话其实是没有可比性的只能说就是它不是一个数量级吧就是做任何一个startup它都不可能一上来说我给你开个两百万吧那这个情况下这个公司就不用干了Kith从几百轮面试中得出来的经验就是啊能够从大公司的手里面抢到顶尖人才有两点比较重要那么一是创业公司的mission和vision要足够的吸引人也就是说我们说的创业公司到底想要做什么样的事情能否解决社会或者商业中有意思或者有意义的问题那么另外一个就是公司文化要能得到这些人才的人同因为这个钱的话激励啊什么这些东西在这个阶段下可能很多时候是大差不差的就是你不可能说就是你能match一个大厂的金资然后尤其现在这个最近股市有这么好的情况下你去match这些东西是没有任何可能性的那怎么办呢大家说你拿期权啊什么这些的这都很虚的东西了就是如果大家没有钱两个他不相信你看这个期权给多少其实没有意义嘛就是废纸一张 [14:59] 也都不算因为你也没止那么在硅谷呢创业被视为勇敢者的游戏它当然是冒险的从创立一家公司到最后成功的退出包括被收购或者上市IPO失败率呢是超过了90%但是呢在这里依然有非常多人加入创业的浪潮在AI的这一轮浪潮当中啊也不例外硅谷的这轮AI创业主打的就是快节奏模型和产品更新快融资快估值上涨也快那么这是让一些明星出售公司并不是没有机会与巨头去争抢顶级人才比如说有一个小伙伴他就是在一个早期的轮次里面然后加入了一个比较发展的特别快的startup然后在一年的时间里面他的package就expack的可以翻十倍然后在我看来就是立刻可以财务自由了而包括Openline, Anthrobic和XAI这种出售明星公司有很大一部分其实是期权的价值对于AI人才来说其实是更加具有吸引力的以给出高薪酬之名的OpenAIL5资深工程师级别总年薪也就是包括底薪和OpenAI独特的PPU加起来中位数已经达到了90.6万美元这里稍微解释一下OpenAI的PPU全称是Profit Participation Units利润参与单位那因为OpenAI的母公司是非盈利机构套着一个盈利实体的这样的一个独特架构并且对投资人和股东是限定了10倍的回报上限我们在之前的视频分析过很多次OpenAI的架构设置感兴趣的小伙伴可以翻去看一下前面的视频所以OpenAI的PPU这个独特的类似股权激励机制虽然让员工分享公司未来的盈利空间但是呢也受制于十倍的回报上限这就是说来到OpenAI的人才呢要将PPU转换为现金呢有两个选择第一呢是选择长期持有PPU直到OpenAI获得可观的利润来进行十倍的套现但是按照OpenAI目前对资金的需求和花销什么时候能够获利呢是个巨大的位置数那第二种更加直接的选择是提前将他们卖给其他的VC基金和投资人卖价就要看当时的市场价格来定了此外的OpenAI的PPU还有两年的锁定期意味着新员工必须持有两年才能够出售但现在的OpenAI为了安抚和激励员工也已经开展过回购让员工可以出售PPU套现而PPU在薪酬总包里面的占比是相当相当可观的根据Levels.FYI的数据我们刚才说OpenAnIL5资深工程师平均工资是90万美元其中大多数人每年的基本工资是在30万美元而PPU占据了总薪酬的三分之二只差不多60.4万美元这也就是说PPU最终可能给员工带来顶格10倍的现金报酬也就是625万美元那是不是听上去特别美好但是呢这里我们要给大家泼盆冷水了以上我们说的这些百万年薪抢人大战指的都是顶级AI人才即使是OpenAI同一级别的L5资深工程师从事AI和机器学习领域的就明显比其他方面的高很多与此同时往下一级别L4级别的全占软件工程师基本薪酬能够拿到24.5万美元但是PPU却少了一半只有30.4万美元那总薪酬是在50多万美元的区间所以大家能够看到就算加入了OpenAI不同级别不同种类工作之间的薪资档位差距还是挺大的而加入其他更早期的AI出售公司一年翻十倍估值呢也只是个例并且呢都还是paper value能否变现呢都还是一个巨大的未知数啊毕竟像inflation AIstability AI等等啊如此星光闪耀的创业公司们说散就能散所以接下来我们来到给大家泼凉水的环节了在整个生成室AI大模型的预训练微调后训练的过程当中有最大需求和最高要求的就是可以参与预训练的人才而到了应用层非AI的工程师也可以完成我们硅谷101采访了目前在硅谷一家知名公司的大语言模型领域的工程师他要求匿名参与采访也告诉我们在大语言模型领域每个阶段需要的人才不一样根据技能和经验的不同薪资待遇差距也非常大就是从Pretune的model到后面的application的话Pretune需要的人才密度是最高的因为FindTuning的门槛其实没有那么高然后后面如果你是直接调用API做application的就是现在有很多YC的startup就是这样做的然后应该是只需要engineer就可以就是正常的backendfrontend engineer就是可以而AI人才们更感兴趣的那些明星公司们比如是OpenAI, Anthropic就是我们视频前面说到的能够给出高国待遇所谓的Monster Package就是百万年限的公司对他们想要的人才也是非常的高门槛如果你是相关领域的PhD然后你发过PayPal然后你在学术界有一些 [19:59] 然后你又对做pre training然后包括后面的post training这些算法之类的比较懂就会非常的被抢是一些特别厉害的scientist他是以一个几个million的 salary的高薪加入一些公司的就是达到million级别的年薪不是一个million级别而是几个million级别的年薪而现实是如果不是特别顶级的AI科学家其实百万高薪和普通AI打工人是没有太大关系的那么先后在特斯拉和谷歌从事过人力资源工作的硅谷资深人才专家Tom John博士就告诉我们硅谷101人均百万更多是一个传言如果你这个学生没有这种三巨头这种非常光环的加持所以这些高offer和他们是没什么关系的所以现在这种繁荣是这种表面的繁荣网位没有那么多而且很难申请到你如果做AI的你一个三年经验的相当于别人5年的或你一个5年相当于别人10年的就大概有这么一个优势吧这种特别高的offer只有在少数情况才会出现并不是个常态总的来说AI工程师底薪会比普通工程师高一些信仪人才主要是靠股票激励而且在大公司因为每个级别都有自己的所谓Band也就是薪酬指导范围所以同级别的AI工程师会比软件工程师高但是也高不了太多我们从另外一个消息员也透露AI职位在和AI谈薪酬的时候公司确实能够给到特定Band的最高薪资多一点现金或者多一点股票甚至超过Band的范围一点点也是能够争取的但是超出太多就需要副总裁VP级别的高管去特批了所以一般的AI工程师也还真的拿不到那样的待遇大公司这些他们都是有很规范的不会相差太多比如这个28万这个人非常好那么经过特批给个30万也有可能但你说给个50万这就有点逆谱了不会出现这个情况除了我们视频前面提到的几家科技巨头和OpenAI等明星创业公司很多其他并不是AI赛道的头部玩家的科技公司他们对AI相关的人才给的就远没有那么慷慨了比如说非常多公司招聘帖子就显示基础薪酬都在30万美元以下并且给到的股票或者股权都很有限如果说OpenAI给的基础薪资比PPU的比值是1比2的话那一般的公司连1比1都达不到一般没有1比1一般很多公司是1比0.25一般其他的公司可能是30亿万的倍再加一个每一年10万的股票那比如说LinkedIn公司的资深AI工程师Senior AI Engineer的职位底薪就在12.8万美元到21万美元之间而Levels.FYI上面的数据也显示这个级别拿到的股票激励确实不到1比1此外亚马逊等等公司的情况也非常接近所以结论就是确实有天价薪酬的个例忠诚的AI人才也是吃香的但是远没有达到人均百万薪酬的行业谣言那么夸张但是确实这样的行业传闻的让不少国际公司来硅谷这边挖人才的时候也是出现了一些混乱的情况但国际公司不知道怎么去判定什么是最顶级的AI人才也是出现了指认标签的一个情况什么才是AI的高级人才这个定义是谁来定义因为目前大家都是明明乎乎都不太懂所以这些人都把你身上有标签的就是有open-end的标签有google的标签有这个三巨头的学生把飞飞老师的学生吴安达老师的学生如果没有这个标签呢这不是人才吗就无法识别了现在就是常文腾名校的这个毕业的学生人家也不一定把你当成是AI高级人才虽然你的学的东西也是AI就是目前等于出现了这种人才标签化的情况没有标签就不是人才了而国际公司来归古巴人啊给出吸引人的薪酬呢是远远不够的即使目前有亚洲公司直接给出100万美元的现金薪酬包注意啊直接是把股权变现的这个全现金的百万薪酬包即使是这样也很难挖到顶级人才他可能会去开一个Million的package去挖任何OpenAI的人大家都不去毕竟你去了啥人都没有你可能要去去build这个东西你可能会想跟一些比较懂的人一起work这个是很难单打独都做出来的无论如何呢要做出来才是最重要的无论是对抢人的科技公司还是被抢的AI人才来说如果生成是AI技术和产业做不出来推不下去那么现在所有的这些估值数据都是虚幻的泡沫2024年年终的硅谷正在面临两种截然不同的趋势科技公司们的裁员潮并没有结束但是AI人才却面临短缺和争夺这被称为FOMOFear of Missing Out错失恐惧症而FOMO情绪是双向的 [24:59] 于人力市场来说此前大批转马的工程师们目前一边担心AI在不久之后将开始夺走他们的工作一面又对AI出场公司一年翻几倍的估值羡慕不已对于科技公司们来说不仅仅是硅谷的科技巨头连传统公司也是纷纷入局囤积人才从沃尔玛到宝洁再到埃森哲都是希望吸引最优秀最聪明的AI人才加入他们公司2023年前八个月商品网站Indeed上面与深城市人工智能相关的招聘数量增加了四倍当然啊就如我们所强调的根据公司还有职位还有资深程度的不同薪酬差距非常大虽然看起来各大公司砸的钱投入的资源呢已经是令人咄舌但是毫无疑问AI的热潮还在归谷持续在马斯克削减新车产能投资的关键时刻特斯拉仅今年就花费了100亿美元来加强人工智能的训练和推理马斯克甚至发帖称任何公司的支出如果达不到这个水平而且效率不高就无法竞争而Meta在发布了金人的财报之后扎克伯格宣布继续All in AIMeta全年资本开支从300亿到370亿美元上调到350亿到400亿美元以建设数据中心来支持AI业务谷歌预计2024年每个季度的资本支出都在120亿美元以上全年同比至少49%增长以保持在AI基础设施方面的领先地位微软决定扩大AI投资规模本季度资本支出140亿美元预计下个季度资本支出环比大幅度增长而在这样的公式下AI之战将会继续而对于最顶尖的AI人才来说或许薪资已经不是他们最看重的了他们能够成就什么样的事才是他们最关心的就像OpenAI的创始成员之一Andre Kapafi从OpenAI跳去特斯拉又从特斯拉跳回OpenAI而最近又从OpenAI离职自己出来单干又比如说OpenAI的技术灵魂人物Ilya Suskev在OpenAI的董事会冲突之后因为理念和CEO Sam Altman不和而最终辞职而跟随他辞职的还有不少OpenAI的人才他们会重新开启什么样的事业会想做什么样的事想解决什么样的问题我们也会为大家持续的关注那这就是这期贵谷10视频的全部内容了记得大家关注我们不要错过我们之后的更新哦你们的留言点赞和转发都是支持我们贵谷101做好深度科技和商业内容的最佳动力那我们就下期视频再见了Bye