AI時代，給股票不夠了，還要token才行。

“一家大廠，去年雇了幾十位年薪三百萬以上的應屆博士生，頂尖的按照五六百萬來搶，比當年華為天才少年還夸張。”

AI人才招聘平臺TTC創(chuàng)始人肖瑪峰告訴鉛筆道，大廠HR蹲守在幾所頂尖高校，為AI項目批量搶年輕人。

而Meta為挖OpenAI的研究員，開了一億美元簽字費，工資另算。

前不久，Qwen技術負責人林俊旸從阿里離職，媒體對此事的關注，就像每年8月下旬，大報體育頭版對球星轉會不停歇的報道。

今天，頂尖的AI研究員，正像頂級球星一樣被爭搶、被關注?？茖W家成為流量明星，這是第一次。他們也收獲了遠超前輩們財富。

01 27億美元挖人

2024年8月，谷歌花了27億美元，收購了一家聊天機器人公司Character.AI。

而這家公司估值大概10億美元。

谷歌愿意支付溢價，根本不是因為這家公司有什么超級專利，而是為了買兩個人。

公司創(chuàng)始人Noam Shazeer和Daniel De Freitas。

谷歌的收購條件，就是讓他倆馬上收拾東西，回谷歌干活。

尤其是Shazeer，他是大模型發(fā)展之路上繞不開人物。

2017年，他作為核心參與者，寫了那篇著名論文《Attention Is All You Need》。這篇論文干了一件事：提出了一種全新的模型結構（Transformer）。

今天幾乎所有你聽過的大模型：GPT、Gemini、Claude都是基于這套結構。

2021年，他帶著一肚子氣離開谷歌，創(chuàng)辦Character.AI。原因是谷歌擔心風險，不讓他發(fā)布聊天機器人Meena。

三年后，谷歌買他回來，成為谷歌DeepMind的三位核心領導者之一，領導開發(fā)新一代Gemini模型。

明顯可以看到，他回去之后，從2025年Gemini 2.5 Pro開始，谷歌的模型硬剛GPT起來，毫不遜色。

并不是說，這都是Shazeer一個人的功勞。而是想說，今天做AI大模型，一個學術靈魂，很可能會拉高它的上限。這個道理，經常看球的朋友，應該很好理解。

02 增加勝率

“你不能把林俊旸這些人，看成傳統(tǒng)工程師，可能他們一個回車下去，成或者不成，幾千萬就出去了?！?/p>

Hugging Face中國區(qū)負責人、資深工程師王鐵震告訴鉛筆道，頂級AI研究員的價值，不在執(zhí)行，而在決策。

訓練一個大模型，從選模型（A還是B）、定架構、選數(shù)據(jù)開始，每一步都要燒錢，動輒就是幾千萬投入。決策往往就是某一個人拍板，做對了，模型出來；做錯了，錢可能直接打水漂。

“大多數(shù)工程師，只訓練過小模型，沒接觸過超大規(guī)模訓練，沒有完整從0到1的經驗。而頂級人才，知道怎么調用數(shù)據(jù)，真正跑通過大模型訓練，做過RL（強化學習）、對齊、推理模型，才知道一條路線能不能走通，這種經驗是見過才有的?！?/p>

除了經驗，對技術的敏感度也是少數(shù)人的專屬。王鐵震解釋：“如果一個人對未來沒有清晰的判斷，他的決策就會受限。很多關鍵信號擺在面前，他也未必能抓住。比如當年Dario Amodei在百度時，就注意到智能涌現(xiàn)和Scaling Law。這個東西后來公開發(fā)表了，但問題在于其他人沒有那種敏感，不知道說這個東西代表了什么。知道這個價值的，就能找到足夠的資源，去把這個預判實現(xiàn)。”

要知道，與過去的互聯(lián)網相比，AI是重資產投入的硬科技領域，買GPU、買算力的錢，車載斗量。Meta據(jù)估計有60萬張英偉達GPU，微軟有30萬至50萬張，谷歌也有數(shù)十萬張。這幾大巨頭，一年在這上面的資本開支是300億美元起步。行業(yè)估計，GPT-4級別模型，單次訓練成本就要數(shù)億美元。

這種“重器”，你交給誰才放心？一個錢學森，抵得上五個師，就是這個意思。給頂級AI研究員的工資再多，跟買卡、買云算力比起來，都是小錢。

為什么在傳統(tǒng)互聯(lián)網時代，不會像今天這樣，一家公司如此依靠幾位明星？王鐵震解釋，互聯(lián)網產品本質上靠工程體系和用戶規(guī)模取勝，可以邊跑用戶數(shù)據(jù)邊調整產品，大模型在訓練“就跟做核彈一樣，沒有無限的experiment，就那么多機器，有限次嘗試機會下，你一定要找到你最能相信的人。”

肖瑪峰當年為房地產做獵頭時，也見過類似情況?！耙恍┓科罄习鍎硬粍觾扇f年薪（挖負責人），而且是現(xiàn)金，大家覺得，怎么這么夸張？但對他們來說，人不是最大成本。最大的成本是資金，一個項目進去就是上百億，這么大的投入，對勝率的要求很高，所以找對人很重要。”

《點球成金》劇照

大模型的殘酷競爭中，押注明星研究員，也是押注勝率。

03 明星效應

“林俊旸這樣的人，是建隊的起點。買硬件、GPU需要多少錢？所有的投資都是要回報的，就是有后面的人買單。一個下重注投入的項目，沉沒成本非常高，未來的投入也很不確定，有明星在，后面進來花高價買單的更愿意出錢。技術上，已經有了可復制的經驗?！?/p>

一位大廠技術負責人告訴鉛筆道，明星研究員的經驗，相當于為企業(yè)背書。

有一則傳聞。某硬件廠商A，從一家知名大模型公司挖了一位大模型專家。正好A廠在融資，專家加盟后，融資變得很順利，不久便官宣了數(shù)千萬元新一輪融資。不過，這位專家待的時間很短，隨后去了另一家巨頭企業(yè)。雖然無法證實，A廠挖來專家是為了融資。但對A廠來說，專家在廠期間，確實從投資人那里以最快速度換來了真金白銀。

“行業(yè)老手=估值背書”，這樣的在其他行業(yè)，同樣如此。《財經》雜志在一篇報道里說，有大疆離職員工創(chuàng)業(yè)項目三個月里估值漲了三倍；大疆一些業(yè)務負責人，只要確定離職創(chuàng)業(yè)，還沒確定具體方向，就能立刻拿到兩千萬的融資。

除了提升估值，頂級AI研究員的“明星效應”，正在成為公司最重要的品牌資產之一。

王鐵震舉了個例子，過去，中國科技產品常被視為低價平替，而在AI領域，由于中國的開源模型在全球開源圈“霸榜”，本土研究員成為全球技術話語的一部分，在2025年NeurIPS大會，林俊旸發(fā)表了演講。

“這些人的論文都擺出來的，全世界的同行都能看到、能記住名字。如果一家公司，想拓展全球業(yè)務，就帶著像林俊旸這種人，去找各個企業(yè)里做 AI 研究的高管刷臉就好，很多人實際上是非常想跟他們交流的。本土研究員輸出對世界的影響，這是you never see before的?！?/p>

在這種情況下，研究員和企業(yè)的關系也被重新審視。

人過來，不光是為了掙錢，還有理想。AI頂級人才，靠工資、甚至互聯(lián)網時代很誘人的期權，也未必能請來的。算力，成為最新的籌碼。正如林俊旸離職后，公司內部也出現(xiàn)過對算力資源分配的討論。

據(jù)鉛筆道了解，北方一家大廠，創(chuàng)始人親自出馬，談一位AI明星研究員，錢當然不會少，他開出的另一重磅條件是，承諾一定的算力資源是歸其調動。

AI時代，給股票不夠了，還要token才行。

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