一亿美元能买一栋别墅,但买不了梦想?
最近,Meta内部发生了一些有意思的事情——一边是扎克伯格动辄上亿美金薪资招兵买马,高调组建超级智能团队;另一边是一些老员工宣布开启新的「冒险之旅」,转投其他AI公司。
今天,有两位资深研究者宣布离开Meta,一位是专注于强化学习的RishabhAgarwal(去向未定);另一位是已经在Meta工作了12年、参与了PyTorch构建的BertMaher(确定加入Anthropic)。
看来,除了小扎挖不到的人,还有一些他留不住的人。甚至有人嘲讽「钱买不到顶级研究员」。
不过,还有很多选择离开的人,可能是因为钱没给够。在超级智能实验室成立之后,Meta内部的待遇差距多次引发争议。
前Meta研究员RohanAnil(现Anthropic)曾发帖称「非超级智能研究者待遇次等,像巨型社会实验」。
有人认为Meta内部薪资差距(同事赚1-2亿美元)会杀死工作动力,导致更多离职。
当外部挖不来真正的梦想家,内部又因分配不均而人心浮动,这背后折射出的,可能是比薪酬更深层的结构性问题。
这让一些人联想到了「90年代的微软」,即由一位权力集中的创始人CEO主导一个宏大到几乎吞噬公司一切资源的项目。
这种模式正在导致严重的内部管理失衡和人才流失,若再无一位强力的CTO来分担和制衡,那巨大的压力可能会压垮这位明星CEO。
RishabhAgarwal
为「钱也留不住」这一论点提供佐证的,便是顶级AI研究员RishabhAgarwal。他最近宣布将离开Meta,开启新的职业篇章。
他提到,虽然Meta的Superintelligence实验室提供了诱人的机会,但他遵循MarkZuckerberg的建议:「在一个变化如此之快的世界中,你承担的最大风险就是不冒任何风险。」。用小扎的话拒绝小扎,可以说是以子之矛攻子之盾了。
RishabhAgarwal的职业生涯横跨多家顶尖AI研究机构。他曾在GoogleBrain和DeepMind担任资深研究科学家,奠定了其在强化学习领域的声誉。之后,他加入MetaAI,领导Llama团队的强化学习与推理研究。
GoogleScholar数据显示,RishabhAgarwal被引量破万。
在Meta期间,RishabhAgarwal推动了「思维模型」后训练研究的前沿,特别是在强化学习和合成数据应用方面。他的主要贡献包括:
通过强化学习(RL)扩展技术,将一个8B参数的密集模型性能提升至接近Deepseek-R1的水平。
在训练中期使用合成数据,为强化学习(RL)提供「热启动」(warm-start)。
开发了更优的同策略(On-Policy)蒸馏方法。
学术上,他在Mila取得了博士学位,师从AaronCourville和MarcBellemare,其研究成果曾荣获NeurIPS杰出论文奖,同时他还担任麦吉尔大学的兼职教授。
关于他的下一步动向,外界猜测他可能会创办个人项目或加入一家新兴的AI初创公司。
不过也有人质疑这是否真的是「风险」,认为以他的背景,无论项目成败,他都能迅速加入顶级实验室。
当然也有一些「幽默」的祝福。
BertMaher
Meta失去的另一位人才,是在此工作了12年之久的元老BertMaher。他最近也宣布,将结束在Meta的职业生涯,并加入Anthropic的推理团队。
在Meta期间,他参与了多个重要项目,专注于优化编译器和机器学习基础设施的开发。
HHVM(HipHop虚拟机)是Meta开发的一个高性能虚拟机,最初用于加速PHP代码的执行,后来扩展支持Hack编程语言,BertMaher参与了优化编译器的工作。
ReDex是Meta开发的Android应用程序优化工具,专注于通过重新打包和优化字节码来提高应用的性能和效率。
PyTorch是一款广受欢迎的开源机器学习框架,广泛用于深度学习研究和部署。BertMaher在PyTorch团队中工作,尤其是在编译器方面做出了贡献。
Triton是一个由OpenAI和其他社区共同开发的开源深度学习编译器框架,旨在优化GPU上的张量计算。
评论区也纷纷送出祝福。
在AI公司,人员的频繁流动是非常正常的事情,但我们也注意到有两个极端:一个是Anthropic,去年的员工保留率高达80%,居行业之首;另一个则是Meta,仅为64%。
种种信息显示,Meta的这一数字和管理文化脱不了干系。
早在2022年,VR大神JohnCarmack离开Meta的时候就控诉公司存在愿景空洞、资源利用率极低等问题,直言公司坐拥「可笑的巨量资源」却产出甚微,整体效率仅为其预期的50%。
2025年,这种「血泪控诉」再次上演。前Meta研究科学家TijmenBlankevoort离职后发了一封2000多字的控诉书,指出Meta在管理方面存在以下问题:
绩效评估与强制裁员(5%末位淘汰)导致全员陷入「生存恐慌」,工作动力从「AGI使命」异化为「避免被解雇」,催生抢功劳、截胡项目等内斗行为。
CTO(RealityLabs)与首席产品官(生成式AI)各自为政,资源争夺取代协作;FAIR实验室(基础研究)因长期导向被边缘化(GPU资源匮乏)。
天价挖人可能引发「新老派系冲突」,FAIR和生成式AI部门因资源倾斜面临新一轮裁员,老员工士气崩塌。
新引进的超级智能团队负责人领导能力受质疑。
这份控诉书发酵后,MetaFAIR研究科学家朱泽园评论说,TijmenBlankevoort公开的内部文化批评「基本属实」,而他其实还有很多补充,比如甚至遇到过现实版「农夫与蛇」的经历,不过这些故事只能等离职后才能说出来。
这些管理问题的存在不仅让Meta内部军心涣散,也让一些原本有可能加入新超级智能团队的顶级研究者望而却步。
只有金钱买不来顶级AI研究者
目前看来,被扎克伯格成功挖走的研究者可以列出一长串,不为所为的其实也可以列出一长串:
IlyaSutskever:拒绝出售SafeSuperintelligence给Meta。
Mira创办的ThinkingMachinesLab团队:公司拒绝被Meta收购,全员拒绝被Meta招募。
Anthropic:员工拒绝Meta邀约,公司表示不会因外部高薪妥协公平薪酬原则。
PerplexityAI:Meta针对该公司的潜在收购谈判破裂,针对该公司CEOAravindSrinivas的招募被拒绝。
OpenAI的NoamBrown:拒绝被Meta招募。
OpenAI的MarkChen:拒绝邀约,表示在OpenAI很开心。有趣的是,此前,Chen曾在一次闲聊中建议扎克伯格加大人才投入。
GoogleAI架构师KorayKavukcuoglu:拒绝被Meta招募。
……
这些拒绝Meta的人,往往都和Meta有着愿景、使命和管理文化上的分歧。
具体来说,Meta追求速度和规模化超智能,关注的是如何盈利以及大模型之间的竞赛,而这些人更强调安全、独立、基础研究或长期主义。
对许多顶尖研究人员和创业者而言,加入Meta意味着屈服于其文化——以及扎克伯格的价值观——而这些往往与他们自身的价值观相悖。对于Sutskever或Murati这类离开OpenAI以追求更道德、更负责任的人工智能方法的人物来说,再多的金钱也无法弥补这种妥协。
再者,使命感的缺失让很多人无法说服自己。
比如特斯拉高级工程师Yun-TaTsai提到,在收到Meta邀约时,他正忙于推出Robotaxi,以及对可持续富足的奉献。「再多的钱也无法让我离开埃隆。这是一生一次(可能是史上唯一)的机会。我喜欢在艰苦的环境中工作。没有目标的赚钱会让我发疯。」「金钱买不到使命感」。
最后,即使是看在「钱」的份上,从长期来看,不少人在其他AI公司未必就拿不到扎克伯格许诺的数字。毕竟,AI人才的含金量已经摆在那里。
对这些人来说,选择留在原地、坚持自我,远比跳槽到一个资源最丰富但缺乏灵魂认同的实验室更有意义。
如果是你,你会选丰厚的待遇,还是那份让人热血沸腾的使命感?