在大模型竞赛中处于下风的厂商,纷纷对自家AI团队动起了刀。
一直被外界诟病在AI上落后好几步的苹果,最近也有了些稍微振奋人心的好消息:除了苹果AI与机器学习战略高级副总裁约翰詹南德雷亚被爆淡出苹果公司核心管理层,遭遇降职处理外,还传来苹果有望收购明星AI搜索创企Perplexity的消息,希望借此来补强苹果在AI领域的人才和技术储备。
以5月份Perplexity完成新一轮融资后的140亿美元估值计算,一旦收购成功,这将成为苹果史上最大的一笔并购案,超过2014年以30亿美元收购Beats的交易纪录。
苹果的人才收购计划尚悬在空中,另一边作为meta创始人的马克扎克伯格已经拿出143亿美元的真金白银,打算将Scale AI联合创始人兼CEO Alexandr Wang收归麾下了。
4月份meta新一代开源模型Llama 4不及预期的外界表现,让扎克伯格有了重组AI团队的想法,并开始付诸行动,在内部搞起了一个全新的超级智能团队,计划交由Alexandr Wang领导。
除了豪掷千金挖来Alexandr Wang外,扎克伯格被爆还在接触前OpenAI首席科学家伊利亚苏茨克弗初创公司SSI(Safe Superintelligence)的CEO——丹尼尔格罗斯,以及前GitHub CEO纳特弗里德曼。
几乎在扎克伯格忙着招募行业大牛的同一时期,谷歌也被爆料将任命DeepMind CTO科拉伊卡武克奥卢担任谷歌首席AI架构师,负责统筹未来AI产品开发,直接向CEO桑达尔皮查伊汇报。
上述人事变动,成了谷歌重组其Gemini应用团队,以加快追赶OpenAI步伐的新举措。
不同于扎克伯格担心Llama会在模型性能上落后OpenAI,谷歌凭借Gemini系列模型更新逐渐逼近OpenAI之际,却愈发意识到自家产品跟ChatGPT之间存在的用户规模鸿沟。如何补上产品滞后的短板,成了谷歌的当务之急。
陷入调整动荡期的,不只有国外大模型厂商。国内被DeepSeek冲击的AI六小龙们,更是无一例外进入了密集的高管离职潮。
值得注意的是,相比苹果、meta等重金抢人的追赶手段,六小龙们却几乎都选择了裁员以收紧资源分配的追赶策略。
去年还高举高打模型和应用双轮驱动的六小龙们,在新的大模型竞争周期中,不得不重新将技术迭代确立为公司的最高优先级。
策略转变之下,一批负责应用和商业化的高管相继离开,包括但不限于前智谱COO张帆、前MiniMax商业化负责人魏伟、前月之暗面核心产品负责人明超平、前阶跃星辰“冒泡鸭”产品负责人张心皓(尚未离职,转为内部顾问)……
无论借助重金挖人补强自身短板,还是通过裁员精简组织,都成了中美大模型厂商努力将自己留在AGI牌桌上的新筹码。
A
扎克伯格再一次找回了当年创办Facebook(meta前身)时的状态,开始化身公司头号HR。
频繁接触AI研究人员,试图把他们挖到meta之外,扎克伯格还亲手组建一个全新的AI实验室,被其视为大规模重组meta AI业务的一部分。该实验室预计规模在50人。
现在,借助对Alexandr Wang的收购,上述AI实验室的主管人选已经到位。
外媒The Information爆料称,早在4月中旬,扎克伯格就与Alexandr Wang进行了接触,希望王能够加入meta,并愿意支付数十亿美元来实现这一目标。
但Alexandr Wang不满足于扎克伯格的报价,一度将自身和身后Scale AI的报价提高至200亿美元。在接下来一个多月的谈判中,双方互相做了些让步,并有了meta最终以143亿美元收购Scale AI 49%股份,且Alexandr Wang需要加入meta的方案出炉。
为了防止Alexandr Wang中途离职,meta在收购条款中特意注明,Alexandr Wang需要在meta工作五年以上,才能拿到绝大部分收购现金。
Alexandr Wang之外,扎克伯格的招募还在继续。据CNBC报道,扎克伯格一度还试图收购前OpenAI联合创始人、首席科学家伊利亚创办的AI初创公司SSI。
根据4月份SSI完成20亿美元融资后的最新估值计算,扎克伯格或许将要为这笔收购付出320亿美元的代价。
不过,伊利亚拒绝了扎克伯格的高薪诱惑。遭遇闭门羹后的扎克伯格,直接掉转船头,将挖角对象换成了SSI的现任CEO格罗斯。
截至目前,扎克伯格对格罗斯和弗里德曼的招募,还在进一步谈判中。
不同于扎克伯格砸钱抢人的行为,国内六小龙们,则上演着另一番组织调整景象,即不仅不从外部挖人,反而动手裁减起好不容易招募而来的核心高管,从智谱到月之暗面、阶跃星辰、MiniMax、百川智能和零一万物,从去年下半年开始,均有多位高管离开公司。
据了解,这些离职高管多集中在应用和商业化领域。
最新调离核心岗位的是阶跃星辰产品负责人张心皓。6月初,据《智能涌现》爆料,去年12月,阶跃星辰旗下角色扮演类应用“冒泡鸭”停止大范围投入,团队被合并至AI助手类应用“跃问”(现更名为“阶跃AI”)。
获悉,作为“冒泡鸭”产品负责人的张心皓,当前在公司内部的角色已变更为顾问一职。
尽管尚未彻底离职,但顾问角色更多代表一种虚职。此前以类似方式完成变相离职的,还有前MiniMax产品负责人张前川。去年9月,张前川被爆离职,随后官方在对外回应中便表示,张前川因个人原因淡出公司事务,改任产品顾问一职。
几乎与张前川改任顾问同一时期,前字节剪映产品经理、月之暗面核心产品负责人明超平,也正式从月之暗面离职,开始下场创业。
从去年12月至今,包括百川智能联合创始人、商业化负责人洪涛,MiniMax商业化合伙人兼副总裁魏伟,智谱COO张帆等帮助公司开拓商业收入的一批高管,均相继离开。
B
导致中美大模型厂商集体进入动荡期的核心原因之一,是这些玩家在新一轮竞争中,都暂时落在了下风,不得不通过新的组织调整来追赶先行者的步伐。
推动扎克伯格重组meta AI团队,重金招募Alexandr Wang的一大信念,即meta在人工智能竞赛中已经落后。
2023年初 Llama 1发布之后,meta一跃成了大模型开源之王。在OpenAI抢占先机的前提下,扎克伯格借助开源,为meta在大模型竞争中抢到了一张船票。
但如今,这张船票有了丢失的可能性。4月初,Llama 4一经发布便遭遇大面积负面评价,堪称今年AI界最大“翻车”事件。Llama 4不仅被爆用特调版本刷榜,还被爆做了数据过拟合测试,即将各个benchmark的测试集混合在post-training(后训练)过程中,目的是希望能够在各项指标上拿到一个好成绩。
尽管Llama技术人员出面否认了数据过拟合造假传闻,但使用特调版本却是不争的事实。
早在1月份DeepSeek R1出圈爆火后,meta内部就曾被曝出开始担心起还未发布的Llama 4在性能上可能无法赶上DeepSeek R1。
彼时,有meta员工在硅谷匿名八卦分享平台Blind上发布消息称,meta的生成式AI部门正因DeepSeek处于恐慌中,甚至爆料称尚未发布的新一代开源模型Llama 4,在基准测试中已经落后于DeepSeek。
相比起扎克伯格因担忧模型落后而展开的疯狂抢人之举,谷歌尽管靠着Gemini 2.5系列在模型性能上几乎追平了OpenAI,但谷歌也有着自己的新挑战,即产品实在落后ChatGPT太多。
根据谷歌流传出的一份内部报告,截至2025年3月,Gemini全球日活跃用户3500万,月活跃用户3.5亿。作为对比,ChatGPT的日活跃用户为1.6亿,月活跃用户为6亿。
OpenAI CEO山姆奥特曼更是将“ChatGPT取代搜索”的论调,走到哪说到哪,“大家把 ChatGPT当成是Google的替代品。”
相比模型能力的高低,以应用起家的谷歌,无疑更在意这场AI时代“注意力资源”比拼之战的胜败。
同样被DeepSeek冲击到的国内六小龙,则如同meta的Llama一般,陷入了新一轮技术自证的危机之中。
且比Llama更糟糕的是,扎克伯格还有着meta源源不断的雄厚财力支持,而从2024年下半年开始,急剧恶化的融资环境,正使得六小龙的技术追赶之路横生变故:零一万物明确放弃AGI,百川智能转向医疗垂类场景。
坚持模型和应用双轮驱动的四小强玩家,也几乎同时放弃了进一步做大应用规模的野心,开始将有限资源押注到模型迭代上。
值此背景之下,裁减负责产品应用和商业化推广的核心高管,也就成了摆在六小龙面前的一道必选题。
C
一个砸钱抢人,一个裁员节流,背后则反映出了当下两种不同的大模型追赶策略:
财大气粗的大厂,可以用金钱换时间,实现效率最大化;
资金捉襟见肘的创业公司,只能收缩有限资源,实现价值最大化。
在用金钱换时间上,国内字节等大厂已经率先给meta做了表率。同样靠着砸钱抢人的手段,张一鸣带领字节AI团队,从2023年的落后生,经过一年发展,一跃在2024年底成了国内第一阵容玩家。
如何在有限资源内做出媲美行业头部的模型性能,这方面国内的DeepSeek同样率先做出了表率。借助一系列工程创新,梁文锋以不足OpenAI o1十分之一的资金成本,自研出了性能足以媲美o1的R1。
无论是字节的后来居上,还是DeepSeek的异军突起,支撑他们跻身大模型行业头部地位的,除了舍得花钱抢人之外,更重要的是,它们都明确对外展现出了追求AGI的雄心和抱负,“这(远大前景)才是更吸引顶尖人才的东西。”有AI领域在读博士向解释道。
毕竟,在高度人才密集的大模型行业,如何获取并吸引到源源不断的年轻人才加入,才是能否到达AGI的最终之路。
面对扎克伯格的疯狂抢人,近期奥特曼就回应道,自己听说meta把OpenAI视为他们最大的竞争对手。“我觉得他们继续努力是理性的选择,虽然他们目前的AI进展可能没有达到预期。我尊重他们这种有侵略性的态度,以及不断尝试新方法的精神。”
但话锋一转,奥特曼就颇为自豪地反击道,尽管扎克伯格开始向OpenAI团队中的一些人开出高达1亿美元的签约奖金,“但我真的很开心的是,到目前为止,我们最优秀的那些人都没有接受他们的邀约。”
奥特曼给出的原因之一便是,这些人才在比较OpenAI和meta这两条路时,会认为OpenAI 在实现超级智能上有更大的可能性。
对AGI宏大目标的坚定追求,也是梁文锋在跟大厂争抢人才时的一大底气。在被问到“怎么确保DeepSeek就是做大模型的人的首选?”时,梁文锋给出的回答是:“因为我们在做最难的事。对顶级人才吸引最大的,肯定是去解决世界上最难的问题。”
从OpenAI到DeepSeek,它们的接连成功,起码向外界透露了一种信号:想要在大模型时代有所创新,光靠砸钱是不够的,更重要的是得让人才有一展抱负的空间。
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