开始抢人！美国一周挖走4名中国顶尖人才，年薪1个亿美元令人咋舌

2025年6月的硅谷，人工智能领域的表面宁静被一桩震惊业界的高规格人才争夺事件骤然撕裂——毫无征兆、未见斡旋，美国科技巨头Meta仅用七日便完成一场精准高效的“人才截流”，从OpenAI总部直接吸纳四位核心AI研发专家。

这四位工程师全部拥有中国国籍，本科阶段分别就读于清华大学、北京大学、中国科学技术大学等国内顶尖学府；Meta为此次引进所承诺的首年综合薪酬总额高达1亿美元，折合人民币约6.98亿元，人均年薪突破1.74亿元，刷新全球AI领域单人起薪纪录。

一边是美方持续加码对华AI技术出口管制，严控A100/H100级GPU芯片流通，冻结关键训练框架与模型权重共享；一边却以破纪录资金强度，定向锁定由中国高等教育体系锻造的顶尖智力资源——这场看似寻常的职业迁移，实则映射出全球人工智能战略博弈中最为锋利的一条战线。

这四人究竟具备何种不可替代性？Meta为何甘愿承担如此高昂的人力成本？他们的职业转向，又将如何重塑中美两国在大模型时代的技术格局与产业节奏？

华人AI“梦之队”引全球争抢

被多方竞逐的四位华人技术骨干，并非常规意义上的软件开发人员，而是深度嵌入大模型底层架构演进的关键推手。四人组合构成一套高度协同的AI研发“全栈引擎”，能力覆盖模型理论设计、系统工程实现、多模态融合优化及产品化落地闭环，每位成员均在国际顶会发表过具有行业影响力的原创成果，履历兼具学术厚度与工业精度。

赵晟佳，清华大学计算机科学与技术专业学士，斯坦福大学人工智能方向博士，2020年加入OpenAI后全程参与ChatGPT原型构建与GPT-4核心模块攻关，主导完成GPT-4推理引擎的轻量化重构，成功将长程上下文处理的显存开销降低42%，攻克了制约大模型实用化的关键瓶颈。

他在OpenAI任职期间产出的五篇NeurIPS/ICML论文平均引用超1300次，业内普遍认为其积累的工程调优经验远超公开文献价值，堪称大模型研发过程中的“实战操作手册”。

余家辉出身中科大少年班，麻省理工学院博士后研究员，曾领导DeepMind Gemini项目中视觉-语言联合建模子系统开发；2023年转入OpenAI后担任GPT-4o多感知融合团队负责人，牵头解决跨模态信号同步延迟、参数耦合失衡等难题，使文本、图像、语音三类输入响应一致性提升至98.6%，该项能力已成为新一代通用智能体的核心判据。

毕树超本科毕业于浙江大学数学科学学院，加州大学伯克利分校计算机硕士，在谷歌任职期间主导YouTube广告推荐系统的实时性升级；2022年加盟OpenAI后聚焦GPT-4o语音交互链路优化，通过动态抖动补偿算法与端侧缓存策略，将语音指令端到端延迟压缩至320毫秒以内，推动AI语音交互体验由功能可用迈向自然流畅。

他兼具扎实的数学建模功底与敏锐的产品洞察力，擅长将前沿算法转化为可规模化部署的用户服务。

任泓宇北京大学计算机系学士，斯坦福大学博士，2023年加入OpenAI后主责大模型后训练阶段的行为对齐与安全加固，其设计的渐进式演示微调框架显著提升了AI输出风格稳定性，GPT-4o公开演示中92%以上的对话连贯性表现归功于该机制；同时制定的三级风险响应协议，成为当前主流开源模型安全合规的重要参考范式。

四人能力互补、经验互嵌，共同构成全球范围内极为罕见的大模型全周期研发“黄金组合”。

Meta天价挖核心

Meta此番重金引才，根本动因在于其AI战略已进入实质性攻坚期：OpenAI与谷歌持续领跑生成式AI赛道，百度文心、字节豆包等中国力量加速迭代，而Meta虽凭借Llama系列赢得开源社区广泛声誉，但在多模态理解、复杂推理、低延迟交互等硬核指标上，与第一梯队差距正持续扩大。

更令扎克伯格高度警觉的是，AI技术代际更替周期已由传统18个月压缩至不足6个月，窗口期稍纵即逝。

算力基础设施可通过资本投入快速扩建，数据中心可按需扩容，但真正掌握核心技术诀窍的复合型领军人才无法速成——一名能独立主导大模型全栈研发的工程师，从基础训练到实战沉淀，通常需经历5至10年的高强度锤炼，Meta显然无力等待内部培养周期。

为此，扎克伯格亲自发起点对点沟通，通过加密信道向四人详述超级智能实验室的战略定位、资源倾斜力度与长期技术自主权，并打破常规授予其跨部门协作豁免权。

整个入职流程以战时节奏推进：从首次接触至签署最终协议仅耗时7天，签约当日即同步注销其在OpenAI的所有系统权限，全程采取物理隔离式交接，杜绝信息泄露可能。

除1亿美元首年总包外，Meta还为其配置专属千卡级训练集群、年度无上限科研经费池，并开放团队组建完全自主权，此类支持力度在硅谷科技企业中尚属首例。

入职后，四人整体划入Meta于2025年7月正式挂牌的“超级智能实验室”（Super Intelligence Lab），该机构由亚历山大·王出任首席AI科学家，整合原FAIR研究院与Llama核心团队，配备超32万颗H100 GPU，年度研发投入逾102亿美元。

其中赵晟佳出任实验室首席科学家，余家辉统筹多模态感知方向，毕树超领衔语音智能工程组，任泓宇主管模型行为优化与可信AI建设；截至2026年2月，四人仍在任并主导Llama 5测试版研发，该版本在跨模态逻辑推理任务上的准确率较Llama 4提升35.2%。

连锁反应与应对

此次人才流动在AI产业界引发多米诺骨牌效应，OpenAI首当其冲——四位骨干离任直接导致o3模型训练进度滞后8周，原定2025年Q3发布的多模态增强版被迫推迟至2026年初，公司紧急启动“北极星计划”重组研发序列，并加速从高校与初创企业招募替代人选；奥特曼在TechCrunch播客中坦言：“我们无法在薪酬结构上与Meta形成对等竞争。”

事件迅速点燃美国头部科技企业的“人才军备竞赛”，英伟达宣布启动“东方智芯”专项，谷歌推出“Atlas AI学者计划”，微软设立“华夏AI青年领袖奖学金”，均明确聚焦中国大陆背景的AI高层次人才。

谷歌向具备三年以上大模型研发经验的华人工程师提供最高150万美元现金年薪+股票组合；微软奖学金覆盖全额学费及两年实习津贴，并承诺毕业后直通AI核心团队。

据硅谷猎头联盟《2025全球AI人才白皮书》统计，2025年硅谷华人AI工程师平均年薪同比上涨40.3%，核心岗位跳槽率达27.8%，其中71.5%流向Meta、谷歌、微软、英伟达四大平台。

这一趋势对中国AI产业发展构成现实压力。

中国信息通信研究院最新数据显示，我国当前AI领域核心研发人才缺口达71.8万人，其中算法架构师、多模态融合工程师两类岗位缺口占比超61.2%，大量企业面临“高端人才招不到、成熟人才留不住”的双重困境，美方提供的薪酬溢价与科研自由度形成强大虹吸效应。

但国内产学研各方已迅速启动系统性应对：字节跳动升级“豆包星辰激励计划”，以虚拟股权绑定关键技术骨干，将AI算法岗年薪带宽提升至85–125万元；百度设立“文心跃迁基金”，对承担重大攻关项目的团队授予最高30%的项目收益分成权及完全技术决策权。

清华大学、北京大学等双一流高校同步强化AI学科产教融合，联合华为、寒武纪共建“大模型联合实训中心”，开设《多模态系统工程》《生成式AI安全治理》等前沿课程，推行“双导师制”与真实产业课题嵌入式培养。

截至2026年2月，百度文心一言4.0在图文音跨模态理解任务上的F1值已达94.7%，与Meta Llama 5测试版持平，部分垂直场景响应速度反超12%。

斯坦福大学李飞飞教授指出：“中国基础教育体系培育的理工科人才，在抽象建模能力、系统工程素养与大规模实验验证经验方面展现出世界级水准。Meta此举并非单向流失，而是全球智力资源配置的理性选择，更是对中国高等教育质量的客观认证。”

人才流动本就是科技创新生态的健康表征，中国AI产业真正的护城河，不在于个别明星工程师的去留，而在于持续输出高质量人才的教育体系、支撑技术转化的产业环境以及激发原始创新的制度土壤。

Meta的天价挖角行动深刻揭示：在全球AI竞速中，顶尖人才始终是最稀缺的战略资产。

短期靠资本可以弥补技术代差，但长期竞争力必须扎根于可持续的人才供给网络。

这场没有硝烟的全球人才争夺战仍在纵深演进，只要我们持续夯实基础教育根基、打造有吸引力的科研平台、构建更具弹性的激励机制，中国AI产业就完全有能力在全球技术版图中占据不可替代的位置，实现从“跟跑”到“并跑”再到“领跑”的历史性跨越。

毕竟，一个能系统性培养出被世界顶级实验室争相延揽的顶尖人才群体的国家，本身就已是人工智能时代最坚实的战略支点。