扎克伯格为了他新成立的Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，MSL）招兵买马，扎克伯格这次是真“豪横”了。传他直接开出了3亿美元的四年期薪酬方案，首年就能拿到超过1亿美元！

据美股投资网了解到，至少有10位OpenAI的员工接到了Meta的这份“天价offer”。

不过据多位直接了解谈判情况的消息源称，其中一位高级研究员甚至被邀请担任“首席科学家”一职，但最终婉拒了邀请。

据悉，这些薪酬方案虽然包含股票期权，但第一年的股票居然是立刻全部归属，直接变现！

一位不愿透露姓名的OpenAI员工透露：“差不多就是这个价钱，才可能让我去Meta工作。”由于未被授权公开发言，该员工要求匿名。

其他员工则表示，他们正在权衡这笔巨额薪资与在Meta可能产生的影响力之间的关系。不少人认为，自己在OpenAI能干出更大的事业，这大概就是所谓的“情怀无价”吧。

Meta高级工程师确认，他们在该公司的年薪大约为85万美元，根据Levels.FYI提供的用户数据，在这个工程师之上的薪酬层级（Meta中的E7级别）平均年薪为154万美元。

作为对比，微软CEO纳德拉2024年总薪酬是7910万美元，优步CEO科斯罗萨希是3940万美元。虽然这些大佬大部分薪酬是股票，但小扎这直接给现金加首年股票全归属的套路，无疑是把“金钱诱惑”做到了极致。

面对Meta如此明目张胆的“偷家”行为，阿尔特曼赶紧让员工休假一周“压压惊”，还暗示要调整薪酬结构，生怕自家的人才被Meta“一锅端”。

一封内部信被曝光，阿尔特曼在里面把Meta骂得是“狗血淋头”，说他们“令人反感”。他还冷嘲热讽那些离职的员工，说他们“并非顶尖人才，只是唯利是图”。这话听着，估计那些刚跳槽去Meta的“大神”们，都要在心里默默说一句：“老板，你酸了！”

清华姚班天团”闪耀MSL

扎克伯格他的Meta超级智能实验室（MSL）首批11位成员，几乎都来自OpenAI、Anthropic和谷歌DeepMind等顶尖机构。         

每位新成员都带来了高端的专业技术，从多模态系统到大型语言模型（LLM）的安全性等。然而，值得注意的是，这些人才中没有一位拥有美国本科学历。

常惠雯：她无疑是这次挖角行动的明星人物。来自天津的清华姚班校友，高中时还是南开中学的奥数银牌得主，她和“韦神”韦东奕是同期的竞赛选手。

她曾在OpenAI参与开发GPT-4o的图像生成功能，并在谷歌发明了MaskGIT和Muse文本到图像架构。她的加入，无疑为Meta带来了在多模态图像生成领域的巨大技术优势。

除了常惠雯这位耀眼的清华“姚班女神”之外，MSL团队中还有多位来自清华的华人精英：

Ji Lin： 同样毕业于清华大学，参与了o3/o4-mini、GPT-4o等多款模型的构建。

孙培： 清华校友，曾在谷歌DeepMind负责Gemini的后训练、编码和推理工作。

赵晟佳： 清华校友，是ChatGPT、GPT-4及所有mini模型的共同创造者，曾在OpenAI领导合成数据工作。

看看这11人的团队，7位华人研究员占据了半壁江山，其中不少成员都与清华“姚班”有着深厚的渊源。中国顶尖大学，特别是清华大学的“姚班”，无疑是AI人才的重要培养基地。

华人扛AI研发大旗？

放眼全球AI研发的现状，华人学者已然成为美国AI领域的核心力量。从OpenAI的GPT系列到谷歌DeepMind的Gemini，这些里程碑式的突破性进展背后，都能看到华人学者的身影。以下是几位关键人物：

任泓宇：北大计算机系校友，作为GPT-4o及多个mini模型的共同创造者，曾领导OpenAI的后训练团队，拥有深厚的技术背景。

毕树超：浙江大学数学系出身，负责领导GPT-4o语音模式和o4-mini的开发，在多模态AI的研究上作出了突出贡献。

余家辉：中科大少年班出身，参与了o3、o4-mini、GPT-4.1和GPT-4o等模型的开发，深耕自然语言处理和多模态技术。

不仅如此，扎克伯格的新项目Meta超级智能实验室（MSL）也吸纳了大量顶尖AI人才，包括来自Anthropic的Joel Pobar、谷歌DeepMind的Jack Rae和Johan Schalkwyk，以及Safe Superintelligence的Daniel Gross。MSL团队的组成，堪称全球AI研发领域的“梦之队”。

不止在硅谷，在所有前沿技术领域，顶级技术人才都始终是巨头争夺的核心战略资源。有时一个天才的灵光乍现，就可能重塑整个行业的技术版图。OpenAI与Meta的较量远不止于技术竞赛和人才争夺，他们争夺的其实是未来AI话语权。  

扎克伯格这次是真的要“All in”AI了，不知道OpenAI接下来还会出什么“大招”来反击呢？这出AI界的“抢人大战”，可真是越来越精彩了！你觉得，未来AI领域的竞争会走向何方？