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林俊旸、田渊栋们“大厂出走”:AI话语权争夺战才刚刚开始

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文 | 超前实验室,作者|青苹吹果

大厂留不住AI天才,已经是公开的秘密了。

去年十月,前Meta AI研究科学家总监田渊栋在社交媒体上宣布了自己被裁员的消息。

评论区瞬间变成大型“挖墙角现场”,OpenAI、xAI、Anthropic等头部机构的橄榄枝铺天盖地,但他全婉拒了。

最近,他亮出了新身份——Recursive Superintelligence联合创始人。


除此之外,还有前阿里千问大模型技术负责人林俊旸。

曾在深夜发了一条“bye my beloved qwen”(再见了,我亲爱的千问)之后,清空了自己的小红书,转身开始为自己的AI Lab筹集数亿美元,种子轮估值直奔20亿美金。


一个在Meta干了近十年,一个从阿里P6一路干到P10。

两位都在大厂扛过枪、立过功,如今却不约而同地选择了同一条路——掀桌子,自立门户!

但如果你只是把这件事理解成钱没给够或者受了委屈就跑,那你其实还没有看懂这件事。

他们不是在跑路,他们是在夺回控制权。

原本被供奉在象牙塔里的天才们发现,他们亲手写下的代码,正在加速自己被体制抛弃的过程,自己的团队可以被架构调整随意拆散,要做点什么,得层层审批点头。

他们发现,想不被浪潮冲走、被AI淘汰,就要成为造浪者,成为浪潮本身。

其实这对我们普通打工人来说,也有借鉴意义:

在AI时代,最值钱的不是“执行能力”,而是“定义能力”定义做什么,决定做什么,让AI去执行。谁掌握定义权,谁就是主人。

谁只有执行权,谁就等着被替代。

“救火英雄”却被潮水冲走了

田渊栋的离职方式,多少有点黑色幽默。

这位毕业于卡内基梅隆大学、在Meta的AI研究部门FAIR待了十余年的资深科学家,2025年1月被紧急调去给Llama 4“救火”。

作为一名强化学习专家,他去之前还认真地画了一个2x2的回报矩阵,把四种可能性都算了一遍。


无论项目成功或失败,他至少尽力而为,问心无愧。

结果发生的是他没算到的第五种情况:活干了,人被裁了。

2025年10月,Meta裁掉了约600名AI部门员工,田渊栋所在的FAIR团队成了重灾区。


无独有偶,大洋彼岸的林俊旸也经历了另一种版本的“被迫离开”。

32岁,阿里最年轻P10的算法天才,一手把千问(Qwen)打造成全球下载量第一的开源模型“顶流”,衍生模型超过17万个,连Meta的Llama都被踩在脚下。

结果就在千问最风光的时候,公司搞了个“组织架构调整”,把他那个能“垂直打通”的团队拆成了“水平分工”的零件,管理权限被大幅压缩。

林俊旸坚持“预训练与后训练必须深度耦合”的技术理念,跟新架构完全八字不合。

于是,这位功臣也选择“提桶跑路”。

对比这两个人的经历,你会发现一个共同的特点。

他们都曾是公司开疆拓土的功臣,结果发现公司开始“变天”了。

在AI这片丛林中,当组织的游戏规则变更时,这些站在科研一线、对技术抱有纯粹理想的人,往往最先感受到那种撕裂感。

“大厂病”发作,科学家遇上KPI

如果把镜头拉远一点,这两起离职案只是冰山一角。

硅谷那边,图灵奖得主、“AI教父”级人物杨立昆也离开了Meta,拿着10.3亿美元单飞。

他离职前还留下一句话,说Meta内部已经被“大语言模型”洗脑了,容不下别的想法。

马斯克的xAI更惨,11个创始成员,到今年3月只剩下俩。

在中国,类似的人才地震也在持续。

“大模型六小虎”公司仅2025年上半年就被曝出至少12位高管离职。

问题出在哪?

AI行业还处在“技术强人主导”的发展周期,但大厂的组织形态还停留在移动互联网时代的“中台思维”。

用“拧螺丝”的思维,管着“造火箭”的天才。

移动互联网时代,一个优秀的产品经理加上成百上千名工程师,靠的是工程化的组织能力。

但在AI时代,,两三个顶尖天才就能决定一家公司的技术天花板。

这些人要的是自由探索、发论文、搞颠覆式创新,而公司要的是季度汇报、商业化变现、尽快回本。

当公司的口号从“如何做出更牛的模型”变成“如何更快地搞钱”,那些习惯天马行空的科学家就成了“不合时宜的刺头”。

比如Meta内部,杨立昆团队发个论文,都得先经过产品部门审查。

科学家瞬间变成“乙方”,学术自由被剥夺,换谁谁不疯?

林俊旸在阿里的处境也一样,千问因为太独立、太成功,反而成了集团“整合”的障碍。

上面想搞一个ToC超级应用「千问App」,但Qwen团队觉得“这不科学”,不太想配合。

在某些大厂的字典里,独立=不好约束。

而当科学家的个人愿景跟公司的条条框框撞上了,最后的解决只能是:快跑!

创业翻身做老板,我命由我不由厂!

离开大厂后,他们的下一步都非常一致:自己创业。

田渊栋与前Salesforce AI研究负责人Richard Socher等人联合创办了Recursive Superintelligence,公司还没正式对外亮相,就完成了6.5亿美元融资,估值达到46.5亿美元。

钱是谁给的?

谷歌风投和Greycroft领投,AMD和英伟达也参与了跟投。

团队才25个人,但个个都是“神装大佬”。


8位联合创始人分别来自OpenAI、谷歌DeepMind、Meta......这配置,简直就是“复仇者联盟”。


他们的目标叫做“递归自我改进”(Recursive Self-Improvement)。

直白点说就是:让AI自己学会改进自己,像进化一样永远不停下来。

CEO Richard Socher在接受采访时把逻辑说得很透彻:“AI本身就是代码,AI现在又会写代码,所需的要素已经齐备了。”

再看这边,林俊旸的方向则押注在具身智能和世界模型。

他在2025年10月就在千问内部组建了一支关注机器人与具身智能的小团队。

现在,他的新AI Lab据传估值目标高达20亿美元,红杉中国和高榕创投等机构都在接洽中。


两个人选择的路径不同,但背后是一样的判断。

大模型预训练的“大力出奇迹”路线,边际收益正在递减,投入越来越大,收益越来越小。

田渊栋公开表达过对“Scaling Law”的担忧,他认为那条路指向的只是靠砸钱和算力的未来,而他自己更在乎的是“可解释性”和底层的理论逻辑。

林俊旸则在他的长文《From “Reasoning” Thinking to “Agentic” Thinking》中提出,下一阶段的竞争不是“让模型更会思考”,而是“让模型为了行动而思考”。


当大厂还在沿着既定路径冲刺时,那些有远见的研究者已经开始寻找新大陆。

只是这一次,他们没有选择在大厂内部“打地鼠”式地推动改革了。

因为试过了,根本行不通。

你我与AI间的「贫富差距」

田渊栋在2025年终总结里,提出了一个很有冲击力的概念——「人类社会的费米能级」

在物理学里,费米能级是电子在材料中分布的分界线。

低于这条线的电子遍地都是;高于这条线的,指数级减少,获取和使用成本极高。田渊栋说AI时代的人才价值分布也会变成这样。


过去,职场回报是一条单调递增的曲线。

经验越多,能力越强,职级越高。

过去,你经验越多、能力越强,就越值钱,这是个线性增长。

但现在,你的价值不取决于“你自己能干多少活”,而取决于“你能不能带着AI一起飞”。


如果你的能力加上AI,比AI单独干要强,那你才有存在的价值。

如果AI自己能干80分,你加上AI能干到100分,那你就是人才。如果AI自己就能干95分,你加上它才96分……那抱歉,公司为啥不直接雇AI呢?

更残酷的是,AI会越来越便宜,越来越强。大部分人可能都会被AI甩在身后。

也就是说,人本身是没有市场价值的,只有当一个人的能力强到可以辅助AI变得更强时,价值才会突然出现。

而且跨过这个门槛之后,厉害的人对AI的加成会远远高于普通人,这种效应会被几何级数放大。

这个门槛,就是“费米能级”。

低于这条线的职业,可能一夜之间被颠覆。

前一天还岁月静好,后一天整个行业被端掉了。而且这条水位线还会不断上涨。

田渊栋自己的真实体会是,以前做项目,招人是第一环。

现在脑子里的第一个问题是“还需不需要人?”

几个AI进程一开,它们可以24小时不间断干活,速度远超任何人类,而且永远听话。

他现在最担心的,是自己的“工作量有没有给够,有没有用完每天的token数目”。

“这每个月交给OpenAI的20块钱,一定要榨干它的价值。”

“我突然意识到,就因为这区区20块钱,我已经成为了‘每个毛孔里都滴着血’的肮脏资本家。我能这么想,全世界最聪明和最富有的头脑,也一定会这么想。”

“所以请大家丢掉幻想,准备战斗吧。”

听听,这多吓人。

连大佬都在拼命压榨AI的每一分价值,我们普通人还有什么理由不赶紧去学怎么用AI?

从田渊栋到林俊旸,从硅谷到杭州,通过这两起高层离职案,我仿佛看到了一个行业从「探索期」进入「变现期」时必然会发生的结构性阵痛。

对于技术天才来说,独立创业或许是最好的出路。

用自己的技术眼光和个人IP,直接跟资本对话,重新掌舵。

2026年以来,风险投资已向新成立的AI初创公司注入了188亿美元,大厂走出来的人才不仅带走了技术积累,更带走了对行业盲区的深刻洞察,而这正是投资者愿意押注的核心逻辑。

对于咱们普通人呢?这个故事最大的启示或许是,当AI能帮你实现几乎所有“怎么做”的时候,最稀缺的、最值钱的,反而是 “做什么”以及“为什么做”。

田渊栋说:“目标感”将成为最稀缺的东西。

AI几乎能实现任何愿望,所以“实现愿望的能力”将不再值钱,值钱的是“愿望本身”,以及把愿望一步步变成现实的那份坚持与耐心。

这听起来有点鸡汤,但仔细想想,确实挺对的。

所有人都在“执行”的时候,那个能够“定义”的人,才是真正的王。

这或许就是AI时代的新分工逻辑,未来,属于会“画饼”的人。

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