"过去，创始人对自己的公司忠心耿耿。如今，只要价钱合适，任何人都可以被挖走。"
前几天，WIRED 的标题吓到了我——
硅谷的忠诚已死！
仔细一瞅，说的很有道理：历数 2025 年年中到现在，硅谷已经发生了至少三起重大的"收购式招聘"事件——
2025 年 6 月，Meta 向 Scale AI 投资143 亿美元，挖走其联合创始人 Alexandr Wang；
2025 年 7 月，谷歌斥资24 亿美元获得 Windsurf 的技术授权，将其联合创始人 Varun Mohan 及研究团队并入 DeepMind；
2025 年 12 月，英伟达与 Groq 达成价值200 亿美元的授权协议，将其核心推理技术、 创始人兼 CEO Jonathan Ross 及多名核心高管统统打包带走。
前不久，OpenAI 又从Mira Murati那里挖回来几名离职加入 Thinking Machines Lab 的研究人员，更别提小扎一直想从 OpenAI 挖人，而微软也带走过超过二十名谷歌 DeepMind 的研究人员。
巨头的"天价抢人"和人才的"反复横跳"仿佛已经成为了常态，不得不令人感叹：难道硅谷只剩下"雇佣兵"了吗？
AI 汹涌，硅谷都是"雇佣兵"
首先，要论"忠不忠诚"，也得分两种情况："主动跳槽"和"被动跳槽"。
第一种情况是研究员主动跳槽，这背后的动机有很多：比如高薪诱惑、尖端资源的吸引、追求更有前景的技术和产品等等。
第二种比较常见的情况是公司被收购，人也得跟着挪位置。这就不得不提到硅谷各大 AI 巨头现在最流行的玩法：Acqui-hire（人才收购），买人才送公司。
咱们一个一个来唠。
谷歌研究员投奔 OpenAI：我们是来搞 ChatGPT 的
AI 行业比较有代表性的「挖人」事件，最早可以追溯到 2023 年初。
很多人或许还记得，在 OpenAI 正式发布 ChatGPT 前后，有消息传出多名谷歌大脑研究员加入 OpenAI。
这一趋势在 ChatGPT 发布前就开始了，据 The Information 报道，在 ChatGPT 问世前，OpenAI 悄悄雇用了至少 5 位前 AI 谷歌研究员，他们在调整和准备 ChatGPT 中发挥了关键作用。
当时有不少言论调侃：谷歌人才正是 ChatGPT 能够迅速推出的秘密武器。
2023 年 1 月之后，又有至少 4 名谷歌大脑成员加入 OpenAI。还有两位老哥激动地在 X 上发帖：
他们是 Jason Wei 和 Hyung Won Chung，分别在谷歌大脑效力 2 年、3 年，研究方向均涉猎大语言模型。Jason Wei 还是思维链（chain-of-thought，CoT）的最早一作。
两人的推文中，都提到了" Excited "" Can ’ t wait "的字眼，可以说激动之情溢于言表。
当然，最新动向是 2025 年 8 月，两人又组团跳槽去了 Meta 的超级智能实验室。
当时的谷歌人才为啥纷纷拥抱 OpenAI 呢？原因不难理解，一方面是 ChatGPT 当时空前的影响力，它基于 GPT-3.5 打造，积攒了 OpenAI从 GPT 一路迭代至 InstructGPT的技术经验与实力，一经上线便迅速席卷全球。
2023 年 1 月，在微软的支持下，ChatGPT 接入了 Bing、Office、GitHub、Azure 等微软"全家桶"。此外，微软还宣布向 OpenAI 追加数十亿美元投资。ChatGPT 仅上线一个多月，ChatGPT 就把 OpenAI 的估值从 200 亿美元推高到 290 亿。
另一方面则是谷歌 Bard 的失利。2023 年 2 月，谷歌发布了基于谷歌 LaMDA 大模型的下一代对话 AI 系统 Bard ——这是 Gemini 的前身，也是一个被要求「一百天内打造出的与 ChatGPT 抗衡的产品。」
2023 年 2 月 8 日，谷歌举行 Bard 人工智能演示直播。在演示视频中，Bard 回答詹姆斯・韦伯太空望远镜时出现事实性错误，导致 Alphabet 股价下跌近 9%， 市值蒸发了约 1000 亿美元。
谷歌许多员工对于 Bard 的仓促推出并不满意，内部留言板 Memegen 上的一篇帖子写道：
「Bard 的发布和裁员都太仓促、草率和短视了，请恢复长远眼光。」
在这种情况下，部分研究员转投对家 OpenAI 的怀抱，选择眼下炙手可热的 ChatGPT，并不奇怪。
Meta 天价挖人，奥特曼：不需要唯利是图的雇佣兵
风水轮流转，2025 年，轮到 Meta 挖 OpenAI 的人了。
在组建 Meta 超级智能实验室期间，扎克伯格开出了四年内高达 3 亿美元的薪酬方案，其中第一年的总薪酬就超过 1 亿美元。
虽然扎克伯格声称这些极端报价仅限于"少数领导职位"，但还是高得有点离谱了。并且 Meta 是冲着 OpenAI 来的，向 OpenAI 的员工发出了至少 10 份如此高额的报价。
其价码堪比顶级球星转会费。
此外，扎克伯格还豪迈放话：不必担心 GPU 短缺！
这对于 AI 研究员来说相当有吸引力，因为获取尖端芯片的竞争非常激烈，而且会直接影响研究的最终结果。
不用说，这一招也是针对 OpenAI。此前据相关人士透露，OpenAI 的部分研究人员曾抱怨奥特曼承诺为员工提供 GPU，但最终却感觉这个承诺没有兑现。
凭借高薪和尖端 GPU 的诱惑，扎克伯格成功从 OpenAI 挖走了多名研究员。
在超级智能实验室（MSL）正式亮相之时，Meta 披露了「挖人」的完整名单，包含来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 等竞争对手的 11 位 AI 顶尖人才：
· 多位 GPT-4o 和 GPT-4.1 的核心成员：如 Shengjia Zhao、Jiahui Yu、Shuchao Bi、Hongyu Ren；
· 来自 Anthropic 的高级工程师 Joel Pobar，此前曾在 Meta 任职 11 年；
· DeepMind 的 Jack Rae 和 Pei Sun，曾负责 Gemini 模型和多模态推理系统；
· OpenAI 语音与图像模型的重要推动者 Huiwen Chang、Ji Lin 等。这些人才曾是 OpenAI 和 Anthropic 等机构的核心技术骨干，主导过 GPT 系列、Gemini 系列等主流模型的关键技术领域。
据外媒报道，Meta 在宣布暂停招聘前，为其 AI 团队招募了超过 50 人。对此，OpenAI 首席研究员 Mark Chen 表示："感觉就像有人闯入我们家偷了东西。"
硅谷顶级风险投资公司 Kleiner Perkins 董事会主席 John Doerr 曾将硅谷企业划分为两类，一类奉行"雇佣兵文化"，核心目标是追逐利润；另一类秉持"传教士精神"，在追求商业成功的同时更注重创造社会价值。
Sam Altman 在 OpenAI 内部信中引用了这一比喻。他怒斥 Meta 的挖人行径，称其"令人反感"，并评价被挖走的员工是"唯利是图的雇佣兵"。
当然会有一些雇佣兵，但传教士将会打败雇佣兵。
Altman 还在信中强调，留在 OpenAI 才是那些希望构建通用人工智能（AGI）研究者的正确选择，并暗示公司正在重新评估整个研究团队的薪酬结构。
Meta 确实招到了一些优秀的人，但整体来看，他们并没有挖到那些顶尖人才，还得一路向下寻找；他们已经尝试招募很久了，我都记不清他们试图从我们这里挖走多少人去当他们的首席科学家。……我为整个行业的使命感感到骄傲，当然总会有一些唯利是图的人。
天价薪酬买不来员工的"忠诚"
尽管 Meta 给出了天价薪酬，但似乎也买不来员工的"忠诚"。
2025 年 8 月，MSL 成立还不到两个月，就迎来了一波关键员工离职潮，其中不乏核心老将和高薪新秀。有两名研究员入职 Meta 还不满 1 个月，就重返老东家 OpenAI 。
这两位研究员是Avi Verma和Ethan Knight。Avi 曾在 Tesla 担任高级机器学习工程师，于 2024 年 6 月入职 OpenAI ，被小扎以天价薪酬挖来 Meta 不到一个月后，就重返 OpenAI。
Ethan 则曾在 OpenAI 实习，后加入马斯克的 xAI，再被 Meta 挖走，但很快也回到了 OpenAI。
另外还有几名 Meta 资深员工选择跳槽到 OpenAI 或 Antropic。
其中比较重量级的是Chaya Nayak，她在 Meta 工作近 9 年，曾担任生成式 AI 产品管理总监，负责选举透明度项目、数据共享计划，并参与 Llama 大语言模型开发；2025 年 8 月宣布加入 OpenAI，负责特别项目。
还有Afroz Mohiuddin，他曾在谷歌工作 14 年，担任软件工程师，24 年加入 Meta，随后又跳槽并加入了 OpenAI 技术团队。
另外还有一位在 Meta 工作了 12 年的资深工程师Bert Maher，他曾参与开发 PyTorch（全球广泛使用的 AI 训练工具）和 Triton（优化 AI 模型运行的编程语言与编译器）。2025 年 8 月官宣加入 Anthropic，并表示自己将致力于让 Claude "跑得更快"。
读到这里，大家会发现，这些研究员大多在谷歌、OpenAI、xAI、Anthropic 等公司之间流转，每个人的简历上都有好几家巨头的 title。
由于没有竞业协议，硅谷 AI 巨头之间的人才流动相当频繁且常见，而且各家的 AI 技术进展可以很快被追平，几乎没有核心机密可言。
但相比之下，OpenAI 或 Anthropic 这种有明确使命感的公司会更有人才粘性——也就是所谓的"忠诚度"。
风险投资公司 SignalFire 表示，Anthropic 的工程师招聘速度是其流失速度的2.68倍，OpenAI 的这一比例为2.18，Meta 为2.07，而谷歌仅为1.17。
Acqui-hire：硅谷大公司「挖人」的流行策略
除了天价挖人，硅谷 AI 巨头还有一种常见做法是Acqui-hire（人才收购），以收购另一家公司的方式获取其人才，而非产品或服务。
通过这种策略，收购方可以快速获得一支才华横溢、拥有特定技能且运转良好的人才团队，还可以避免全面并购的反垄断审查。对于需要极高人才密度来支撑技术竞赛的 AI 巨头来说，这是一个非常理想的选择。
但在硅谷流行的"人才收购"中，也发生过不少创始人"不忠诚"的事情。其中最有名的就是谷歌收购 Windsurf一事。
2025 年 7 月，谷歌截胡了 OpenAI 收购 Windsurf 的交易计划，花 24 亿美元挖走了 Windsurf 的CEO Varun Mohan、联合创始人 Douglas Chen以及核心研发团队，并入谷歌 DeepMind 团队。
由于谷歌只拿走了核心团队和部分技术授权，公司本体和剩下的 250 多名员工都被留在了原地。这让 Windsurf 瞬间从一家明星独角兽成为一具"空壳"，剩余员工手里的股权期权也面临归零风险。
当时有不少人怒斥两位创始人"背刺"员工、抛弃团队，风险投资家 Vinod Khosla 还公开表示未来不会再与他们合作。
部分员工表示感到被抛弃和背叛，甚至有员工因股权价值几乎清零而遭受重大经济损失。尽管后续 Cognition 公司收购了 Windsurf 剩余资产，并承诺保障员工权益，但创始人的行为仍被视为违背了创业圈"共患难"的基本共识。
过去一两年，或要人才，或要技术，或是两者都要——类似的收购案例在 OpenAI、微软、谷歌、亚马逊等几大巨头之间层出不穷。
大家熟知的诸多明星初创公司，如 InflectionAI、AdeptAI、CharacterAI、ScaleAI、Windsurf ……也几乎都以这样的方式被巨头并入。
甚至，现在还出现了一种"反向收购"的趋势：
即初创公司积极布局，以便被大型科技公司纯粹为了人才而收购。他们不是为了销售产品而开发产品，而是为了打造大型科技公司无法抗拒的团队。
好家伙，真是道高一尺，魔高一丈啊。
"反向收购"的玩法是这样的：
第一步，初创公司积极地从顶尖人工智能项目（斯坦福大学、麻省理工学院、DeepMind）中招聘人才；
第二步，发表令人印象深刻的研究论文来建立信誉；
第三步，他们筹集少量资金以维持运营。
最后，等待 AI 巨头们意识到他们的人才优势。
这种"先雇佣后收购"的模式催生了业内人士所谓的"光环效应"，即"雇佣并授权"——
企业通过构建交易结构，既能雇佣关键人才，又能获得技术的非独家授权，从而规避反垄断审查和全面收购带来的种种复杂问题。
而一些初创公司对这种策略毫不掩饰。他们将自己定位为"人才密度型公司"，押注团队的集体智慧比可能开发的任何产品都更有价值。
为什么大家都热衷于跳槽
第一，当然是因为钱多。
比如 Meta 开出的天价薪酬。小扎曾经亲自致电 24 岁的 AI 研究员 Matt Deitke，初始报价为四年 1.25 亿美元。
在被拒绝后，Meta 迅速将报价翻倍至四年 2.5 亿美元，其中 1 亿美元可在第一年兑现。最终，Meta 的疯狂加码让他选择接受了邀约。
但跳槽的原因并不只是致富那么简单。
普林斯顿大学计算机科学研究员、Mozilla 高级研究员 Sayash Kapoor 表示，现在科技行业正在发生一种"文化变革"：员工们开始担心长期效力于一家公司或机构。
早在 2010 和 2010 年代那个充满理想主义的年代，科技公司的雇主们理所当然地认为员工至少会工作到四年期满，原因是那时他们的股票期权通常会到期。
而许多早期联合创始人及员工也真心相信公司所宣称的使命，并希望能够参与其中，为实现这些使命贡献力量。
从前大家也是诚诚恳恳的，说一句，是一句。
但在 AI 时代，一切都变了。随着技术的快速发展，留在原地带来的机会成本可能更高。
不仅普通员工会衡量继续留在当前公司的局限性，创业公司的创始人也变得更加"务实"。比如对于 Windsurf 创始人来说，他们可能已经权衡过，如果加入像谷歌这样资源丰富的公司，影响力会更大。
除了寻求更大的发展，AI 时代更快的技术变革也导致了人才流动的加速。WIRED 记者 Steven Levy 表示："在 AI 创业公司工作一年，相当于在另一个科技时代为创业公司工作五年。"
这样的迭代速度使团队可以在较短的时间内推出数百万用户使用的全新产品，可能让员工自我感觉良好——认为自己已经磨练出了足够的技能，可以迎接更大的挑战。
而 Kapoor 还提到，学术界也出现了类似现象。过去五年里，越来越多的计算机科学博士生离开博士项目，转而进入业界工作。
但创业公司一言不合"被收购"如此之流行，让投资人也坐不住了。风险投资公司 Striker Venture Partners 的创始人 Max Gazor 表示，他们现在比以往任何时候都更加注重考察创始团队的"化学反应和凝聚力"。
他还指出，越来越多的交易中加入了"保护性条款，要求在进行重大知识产权许可或其他类似操作时必须获得董事会的批准"。
"抢人大战"的风还是吹到了国内
AI 行业的"抢人大战"不止发生在国外几大巨头之间，国内互联网公司对 AI 人才的争夺也相当激烈，并且瞄准了OpenAI、谷歌 Deepmind 等顶级实验室的研究员。
比如，腾讯从 OpenAI 挖来了年仅 28 岁的研究员姚顺雨，命其出任" CEO/ 总裁办公室"首席 AI 科学家，兼任 AI Infra 部与大语言模型部负责人，向总裁刘炽平、技术工程事业群总裁卢山双线汇报，成为混元研发核心掌舵人。
随后，前 Sea AI Lab 研究员庞天宇也加盟腾讯，担任腾讯混元多模态强化学习首席研究员及技术负责人，主要负责强化学习前沿算法探索。他曾在 ICML、NeurIPS、ICLR 等顶级 AI 会议发表多篇论文，谷歌学术引用超 15000 次。
2024 年 10 月，字节从阿里挖来了前通义技术负责人周畅。周畅曾担任阿里巴巴通义千问大模型的技术负责人，主导开发了 2021 年发布的 M6 多模态预训练模型。
同样是字节，2025 年 2 月挖来了前谷歌 DeepMind 研究副总裁吴永辉，负责 Seed 部门大模型理论基础研究。吴永辉曾领导大型前沿 AI 研发团队，构建支撑大模型训练与推理的底层 AI 基础设施。
2025 年 12 月，前谷歌 DeepMind 研究员潘欣也宣布加入美团。潘欣曾在谷歌推动 TensorFlow 动态图模式开发。回国后，他先后在百度、腾讯与字节跳动任职。
在百度期间，他主导了 PaddlePaddle 平台的性能优化工作；在腾讯，他负责构建了"无量"深度学习框架；在字节跳动，他担任视觉大模型 AI 平台负责人，专注于 AIGC 与视觉大模型平台的研发。
加入美团后，潘欣又迅速主导了美团自研大模型 LongCat 系列的落地应用，特别是 LongCat App 的开发。
相比互联网时代的"一人一司"，国内 AI 人才的流动速度也是相当快。同一个人的履历上，可能会同时出现数家横跨国内外的顶级实验室、AI 巨头或互联网大厂。
看来，也不完全是硅谷的忠诚已死。高薪和高流动性，本身就是 AI 行业的特性。
在 AI 领域，一位顶尖人才的突破可能将模型训练成本降低 10%，或使模型性能提高 20%，这种影响直接转化为数亿美元的价值创造或成本节约。
而这样的人才又相当稀缺，专注于 AI 和机器学习领域的招聘公司 Razoroo 的 AI 招聘总监 Aaron Sines 曾表示："全球真正具备经验、能够开发和部署基础模型的人大概只有一千人，最多两千。"
在这种情况下，公司会将顶级 AI 人才视为战略资产，与知识产权甚至整个业务单元同等重要；而大佬们处于一个"哪哪都能赚钱"的买方市场中，他们的反复横跳似乎也就不足为奇了。
参考链接：
[ 1 ] https://www.wired.com/story/model-behavior-loyalty-is-dead-in-silicon-valley/
[ 2 ] https://www.reuters.com/business/google-hires-windsurf-ceo-researchers-advance-ai-ambitions-2025-07-11/
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