当下，人工智能领域的竞争已进入白热化阶段，其激烈程度不仅体现在技术突破和产品迭代上，更集中于对核心人才的争夺。

近期，OpenAI 与 Meta 之间爆发的“挖角大战”便是这一现象的缩影：Meta 不惜重金，成功从 OpenAI 挖走 8 位顶尖研究者，甚至传闻扎克伯格亲自下场，开出高达 1 亿美元的天价“转会费”——这个过去常见于体育圈的词，竟然也进入了AI行业。以至于 OpenAI 不得不宣布全员放假一周，以应对这场突如其来的“人才危机”。虽然Sam Altman声称核心团队不受影响，但是显然先例一开，人心浮动已经在所难免。

下面这张互联网上传播的著名照片，列出了Meta最近网罗的顶尖人才，其中包括了GPT-4o语音系统的主创、Gemini前技术负责人、ChatGPT核心架构师等，华裔面孔占了大多数，侧面印证了黄仁勋在演讲中提到的一句话：“全球有一半AI开发人员都是中国人。”

更不要说在几周前，Meta以143亿美元天价，收购数据标注公司Scale AI的49%股权，并挖角华裔天才Alexander Wang担任新设立的超级智能实验室（Superintelligence Labs）的负责人。

这不仅是一场商业竞争，更是一场没有硝烟的“战争”，深刻揭示了在 AI 大模型演进的关键时期，顶尖人才的稀缺性和决定性作用。

笔者曾在去年6月，在本公众号上刊文《这幢三层小楼，藏着OpenAI步步领先的“灵魂密码”》，分析了OpenAI内部人才的独特优势。今天这些价值，已经不光体现在OpenAI这两年来持续推出的4o、o3、4.5等先进模型上，也转化为了实实在在的支票。

那么，为什么顶尖AI人才会这么值钱？这是本篇文章分析的主题，笔者将从直接原因、深层原因和长期影响这三个角度来剖析此次人才大战的底层逻辑。

Meta 对 OpenAI 核心研究人员的“连锅端”式挖角，不仅是对竞争对手技术力量的直接削弱，更是对自身AI战略的孤注一掷。

事实上，对顶尖AI人才的争夺并非今日才有。 

2012年，杰夫·辛顿（Geoffrey Hinton，2024年诺贝尔物理学奖得主）与学生亚历克斯·克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）和伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever，OpenAI的前任CTO）共同开发的AlexNet模型，在李飞飞发起的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中以惊人的准确率赢得了冠军。之后几个月，一场围绕他们团队的“拍卖”便已悄然上演。

当时，辛顿教授带着他的两位学生，坐镇西雅图的丽思卡尔顿酒店，将仅有他们三人的公司（DNN Research）摆上了“货架”。谷歌、Facebook、百度等全球科技巨头纷纷前往竞标，最终，谷歌以数千万美元的价格赢得了这场竞赛，将三人集体收入麾下，这被视为谷歌在AI领域取得领先地位的关键一步，也是AI领域首次重金收购团队的先例。

凯德·梅茨记录人工智能发展历史的著作《深度学习革命》对这段历史有着非常生动的描述，详细到了辛顿每天晚上怎么和学生们讨论各家的报价和回复策略。

在过去的十余年间，AI技术飞速发展，但对顶尖人才的渴求却始终如一，甚至愈发强烈，这背后是头部AI企业之间的激烈竞争。

Meta的LLama曾经是开源模型领域的佼佼者，事实上在过去几年中，大量自称“首创”的模型，都是来自于对于LLama的“套壳”。但是在去年年底DeepSeek v3横空出世之后，LLama已经逐步落后，目前在Huggingface Leaderboard排名中已经降到了20名开外：

为此，Meta在五月份仓促推出了Llama 4，虽然发布时各项数据相当亮眼，但是经过网友实际评测，性能远远不及预期。甚至有爆料称，为了提升模型在基准测试中的表现，Meta可能在训练过程中将测试集数据混入训练数据中，这种做法相当于提前在备考中“泄题”，有作弊的嫌疑。

面临着最近几个月来谷歌Gemini 2.5的出色成绩和OpenAI、Claude等竞争对手的高歌猛进，扎克伯格的压力可想而知。为了挽回败局，不得不祭出“重金之下必有勇夫”的招数。

康德曾把人的能力，分为感性、知性和理性。在这里，我们也可以借用对人类智能的认知框架，来分析人工智能的发展。当前，AI大模型的发展正经历一个关键的转折点：

以李飞飞在2008年推出包含1500万照片的ImageNet为标志，AI逐步形成了对世界的感知（即“感性层面”）。在此基础上，基于上万亿语料的大语言模型逐步过渡到了“高度依赖数据和算力的预训练模式”（即“知性”层面）。今天，大模型又在向更深层次的“基于深度思考的后训练模式”（即“理性”层面）迈进。如何理解这一演进，是理解为何顶尖研究人才如此重要的核心。

在过去几年，特别是大语言模型和扩散模型的崛起，很大程度上是“规模法则”（“Scaling Law”）的胜利：只要模型足够大（体现在参数多少）、数据足够多、算力足够强，AI的性能就能呈现出可预测的、接近指数级的提升。这也是一些发达国家一度认为，只要控制住了源头算力，就把握住了AI发展命脉的原因。

在这个阶段，AI模型主要展现出的是“知性”能力。

所谓知性，是指模型通过海量数据学习到的模式识别、关联记忆和经验归纳能力。它能够精准地感知信息、流畅地理解语言、高效地生成内容，并展现出令人惊叹的连贯性。例如，大语言模型可以写诗、写代码、进行多轮对话，图像生成模型能够绘制出各种风格的图片。

这些能力，本质上是基于对海量数据的深度“学习”和“举一反三”，从中归纳出了复杂而丰富的“世界知识”，但这种知识更多停留在对现象的“知其然”。

在“知性”阶段，相对于顶尖人才，数据规模和计算资源才是决定胜负的核心驱动力。谁能投入更多的算力，谁能喂给模型更多高质量的数据，谁就能训练出更大、更强大的模型，从而在“知性”层面取得更优异的表现。

然而，随着模型规模的不断扩大，“知性”能力的边际效应逐渐显现，大模型开始暴露出其内在的局限性。大模型在逻辑推理、复杂问题解决、规划决策、以及与人类价值观对齐等方面，仍然存在显著短板。

ChatGPT o1为首，DeepSeek R1跟进的“推理模型”，在算力和数据限定的情况下，通过在推理阶段（即根据用户提问产生回答的过程中），以“边想边答”的形式，大大提升了模型输出的完整性和复杂性。

这正是 AI 大模型正在迈向的“理性”阶段。

所谓理性，指的是模型能够进行抽象推理、逻辑演绎、复杂规划、因果判断，并与人类价值观深度对齐的能力。它不再仅仅是基于模式的“知其然”，而是能够“知其所以然”，甚至能够进行“反事实推理”和“道德判断”。

在迈向“理性”的过程中，大模型还面临着一个突出挑战——“幻觉”（Hallucination）问题。这是指模型在生成内容时，看似流畅自然，但却包含事实性错误、逻辑不一致或无中生有的信息。

幻觉的产生，恰恰暴露出模型在“知其然”（模式识别与关联）层面的强大，但在“知其所以然”（逻辑、因果、常识）层面的不足。它也是目前限制很多政府、企业在应用大模型方面却步不前的症结所在。

为了让AI不仅“能干”，更要“可靠”、“负责”，“可信AI”（Trustworthy AI）成为“理性”阶段的核心目标。可信AI通常包含以下五个关键支柱，它们是构建未来智能社会的基石：

可解释性：我们能否理解AI做出某个决策的内在逻辑？知道“为什么”模型会给出这样的结果，而非一个无法洞察的“黑箱”。

鲁棒性：模型在面对恶意攻击（如对抗样本）、数据扰动或非预期输入时，能否依然保持稳定和准确的性能，不被轻易“欺骗”。

公平性：确保模型在不同群体、不同场景下，不会产生偏见或歧视性的结果，避免算法歧视。

隐私性：在数据使用和模型训练过程中，严格保护用户和敏感信息的隐私，避免数据泄露。

安全性：防止AI系统产生有害或危险的输出，确保其行为安全可控，不被滥用。

“理性”阶段的突破，是AI从“智能工具”走向“智能伙伴”的关键。它要求模型不仅“能说会道”，更能“明事理，懂人情”，并且能够被信任。

这是一场对AI模型进行“深度思考”和“价值观塑造”的过程，不再只能依靠单纯地堆砌数据和算力，跟读依赖于“后训练”阶段的精细化工作，具体手段包括：

●对齐：通过更精细的人类反馈强化学习（RLHF）等机制，让模型的目标与人类的价值观、意图深度对齐，从而有效减少“幻觉”和有害内容的生成。

●指令微调：让模型更好地理解人类的复杂指令和意图，并按照指令生成高质量、有用的回复，提升其“听话”和“办事”的能力。

●思维链（CoT）：在DeepSeek或者豆包这样的产品中，选中“深度思考”选项，生成的思考过程，即为“思维链”。引导模型进行多步骤的逻辑推理，展现出类似人类的思考过程，让其决策过程更透明、更可控。

●复杂推理与规划：开发新的算法和训练范式，引入更多具有因果关系的数据和知识图谱等结构化知识，让模型能够解决需要多步逻辑、复杂规划的难题，真正从数据关联走向因果理解。

●数据优化：不再仅仅追求数据量，而是更注重高质量、高信噪比的数据，并引入更多具有逻辑和因果关系的数据，提升模型的“理解力”。

这是DeepSeek等后起之秀得以在算力受限的情况下一定能够取得出色成绩的原因，这正是顶尖研究人员发挥个人价值的机遇所在。

一言以蔽之，在AI大模型从“知性”走向“理性”的深水区，顶尖研究人才的价值，已经超越了单纯的工程实现，他们是AI思想的策源地，是算法创新的灯塔，更是确保AI安全、可信、负责任发展的压舱石。他们的每一次突破，都将重新定义AI的边界，并决定人类与智能共舞的未来图景。

这是今天，顶尖AI人才变得炙手可热的深层次原因。

AI人才争夺战的白热化，不仅仅是科技巨头之间的资本游戏，对整个行业、社会乃至个人都将产生深远影响。

一家企业能否在 AI 浪潮中立于不败之地，其人才战略将是重中之重。这不仅包括高薪挖角，更包括构建开放的研发文化、提供充足的计算资源、营造自由的学术氛围、以及给予研究者充分的信任和发展空间。得人才者得天下，这句古老的箴言，在AI时代被赋予了全新的、更深刻的内涵。

人才的流动，在一定程度上会加速 AI 前沿探索和技术突破，因为思想的碰撞和知识的传播会更加频繁。然而，过度集中的人才争夺，也可能导致人才虹吸效应，使得资源和人才向少数头部企业集中，加剧行业垄断，不利于中小企业和初创公司的发展。这既是创新的加速器，也可能是行业生态平衡的潜在破坏者。

对于每一位身处 AI 浪潮中的从业者，无论是开发者、产品经理还是测试人员，此次人才争夺战都敲响了警钟。未来工作中，“人”的核心竞争优势和价值将如何被重新定义？那些“机器难以替代”的能力，正是我们需要重点培养的：

深度的研究能力：理解模型底层原理，提出新的算法和架构。

批判性思维与创新能力：质疑现有范式，探索未知领域，提出原创性解决方案。

跨学科知识与整合能力：将AI与其他领域（如社会学、心理学、伦理学）结合，解决复杂问题。

与AI协作的能力：学会驾驭 AI 工具，将其作为自己的“智能副驾”，提升效率。

在AI的巨浪面前，唯有不断学习，提升不可替代的“人类智慧”，方能立于不败之地。

社会需要思考如何平衡技术进步与人才的公平流动，避免出现“人才孤岛”和“数字鸿沟”。政府、高校、企业应共同构建更加开放、包容的AI人才培养体系，鼓励基础研究，促进知识共享，确保AI发展的红利能够普惠大众。AI的未来，不仅是技术的未来，更是人类社会的未来，其发展必须以人为本，兼顾公平与普惠。

从2012年辛顿教授团队的“拍卖”，到今天 OpenAI 与 Meta 的“人才大战”，AI领域对顶尖智慧的争夺从未停止。这不仅仅是商业利益的驱动，更是AI大模型从“知性”向“理性”深层演进的必然结果。

当AI模型的未来不再仅仅依赖于数据的简单堆砌，而是需要更深层次的逻辑推理、价值观对齐和通用智能时，人类顶尖研究者的独特洞察力、创新思维和理论突破能力，就变得无可替代。

这场没有硝烟的“战争”提醒我们，在追逐技术奇点和商业成功的道路上，对人才的尊重、培养和争夺，将始终是决定胜负的关键。因为，最终定义AI未来的，不再是冰冷的数据和算力，而是那些拥有智慧、远见，并肩负社会责任的人类大脑。（转载自数字社会发展与研究）