OpenAI首次停摆的背后

HelloKitty • 2025-07-03 15:42

扫一扫在手机阅读、分享本文

515

本文由甲子光年撰写/授权提供，转载请注明原出处。

以下文章来源于：甲子光年

作者：王博

OpenAI 创立至今，从来没有在公司层面停摆过，即使是在 2023 年 11 月“宫斗”事件期间。

不过，美国西部时间 6 月 29 日下午《连线》杂志爆料称，OpenAI 首席研究官 Mark Chen 在 6 月 28 日向员工发送了一封内部信，对 Meta 超级智能实验室近期从 OpenAI 挖人表达不满，并对内部员工承诺：“我们比以往任何时候都更主动，正在调整薪酬，并在寻找创新方式来认可和奖励顶尖人才。”

《连线》杂志还引用了多个消息源称，OpenAI 将在 6 月 30 日到 7 月 6 日这周基本停摆，以便给员工时间来恢复精力。

「甲子光年」从 OpenAI 内部了解到的情况是，在 Mark Chen 发布内部信之前，大约是上周四中午，部分 OpenAI 员工就接到了“公司要 shut down（停摆）一周”的通知。

6 月 18 日，OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在他弟弟杰克主持的 Uncapped 播客中提到了 Meta 近期“疯狂”的挖角行为。“他们开始向我们团队的许多人提出巨额报价——1 亿美元的签约奖金，每年的薪酬还要高于此。”奥尔特曼说，“这太疯狂了。我真的很高兴，至少到目前为止，我们最优秀的人还没有决定接受这些报价。”

不过奥尔特曼很快被打脸，据彭博新闻社、The Information、华尔街日报等媒体爆料，多位 OpenAI 研究员近期已加入 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）。

就在 OpenAI 停摆的第一天的晚上，刚刚成为 Meta 首席人工智能官的 Alexandr Wang 近乎炫耀一般地在 X 上晒出了一份近期加入 Meta 的人才名单。这份“豪华名单”一共有 11 人，其中有 7 人来自 OpenAI。

Trapit Bansal：链式思维强化学习方面的先驱，也是 OpenAI o 系列模型的共同创造者。

毕树超（Shuchao Bi）：GPT-4o 语音模式和 o4-mini 的共同创造者，曾在 OpenAI 领导多模态后训练工作。

Huiwen Chang：GPT-4o 图像生成的共同创造者，曾在谷歌研究院发明 MaskGIT 和 Muse 文生图架构。

Ji Lin：参与打造 o3/o4-mini、GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.5、4o-imagegen 以及 Operator 推理框架。

Joel Pobar：曾在 Meta 任职 11 年，负责 HHVM、Hack、Flow、Redex、性能工具和机器学习，后在 Anthropic 从事推理工作。

Jack Rae：Gemini 预训练技术负责人，主导 Gemini 2.5 的推理；在 DeepMind 担任过 Gopher 和 Chinchilla 等早期大模型项目负责人。

任泓宇（Hongyu Ren）：GPT-4o、4o-mini、o1-mini、o3-mini、o3 及 o4-mini 的共同创造者，此前在 OpenAI 领导后训练团队。

Johan Schalkwyk：前 Google Fellow、Sesame 项目的早期贡献者、 Maya 技术负责人。

Pei Sun：在 Google DeepMind 负责 Gemini 的后训练、编码和推理，曾推出 Waymo 最新两代感知模型。

余家辉（Jiahui Yu）：o3、o4-mini、GPT-4.1 和 GPT-4o 的共同创造者，曾在 OpenAI 领导感知团队，并共同主导 Gemini 的多模态工作。

赵晟佳（Shengjia Zhao）：ChatGPT、GPT-4、所有 mini 模型、4.1 和o3 的共同创造者，曾在 OpenAI 领导合成数据团队。

近期加入 Meta 的 AI 人才名单，图片来源：Alexandr Wang 的 X 账号

为什么他们的离职会让 OpenAI 高层反思并让公司停摆一周？这场由 Meta 掀起的人才争夺战的背后，还有哪些值得关注的细节？

停摆不意味着停工

在公司停摆一周的消息传出后，OpenAI 的员工基本处于“噤声”的状态。

一位在职 OpenAI 研究员在 X 上发帖抱怨：“公司外很少有人知道他们（离职的研究员）多么有才华，多么努力。这对 OpenAl 来说是巨大的损失，领导层没能留住他们，我感到非常失望。”

但这个帖子很快就删掉了。

「甲子光年」联系了多位 OpenAI 在职员工，相关员工均未对此事进行评价，但可以确认的是，这周的确是不用去公司了。

OpenAI 总部办公室位于旧金山市的市区，和很多科技公司不同的是，OpenAI 所在大楼外部并没有明显的招牌和 LOGO，十分低调。

2025 年 4 月，OpenAI 全职员工人数已达到 5328 人，其中很多员工需要坐班。一位接近 OpenAI 的知情人士告诉「甲子光年」，这些研究员被挖走后，OpenAI 内部肯定会有一些动荡，公司肯定不希望大量员工在这个动荡时期来到公司，互相在公司里聊一些传言，这对公司的管理没有好处。

公司停摆一周对于 OpenAI 来说是头一次，但这在硅谷并不是一件罕见的事情，这次事件的另一方 Meta 这两年也曾在裁员期间停摆过，当时所有员工也都不许来公司。

不过，这种停摆并不意味着停工，公司的各种服务还在正常进行，员工在家也会保持线上工作的状态，只是不去公司。

谈到此前 Meta 裁员期间的短暂停摆，曾经在 Meta 工作多年并从事 AI 研究的 Ryan（化名）告诉「甲子光年」：“这并不意味着你就可以休息了，该干的活儿还得干。大公司里很多人在开会、写代码之余都喜欢拿杯咖啡聊天。公司就是想减少流言，就怕一些 partial information（片面信息）在公司里传播。”

为什么 Meta 能够挖角成功？

《连线》杂志报道，OpenAI 员工正面临着每周工作 80 小时的密集工作量。

单纯从每周工作时长来说，已经超过了“996”的 72 小时。

因此，部分媒体推测，OpenAI 研究员离职是因为工作压力太大，希望找一个工作、生活更加平衡的公司。

「甲子光年」此前曾跟在职 OpenAI 员工询问过工作时长和压力，对方表示，并没有一个准确的数字，因为下班回到家或者节假日还是需要工作，“OpenAI 可以说是湾区最‘卷’的 AI 公司之一，面对其他大模型公司的竞争，OpenAI 内部的压力也很大。”

OpenAI 研究员工作压力大是真的，但 Meta 并不是一个可以缓解压力的地方。

Ryan 告诉「甲子光年」，今年初 DeepSeek 爆火后，Meta 内部成立了一个 war room（作战室），专门研究如何使用 RL（强化学习）的方法训练模型，如何超过 DeepSeek，“Meta 内部做了很多努力，还各种打探消息想知道 DeepSeek 内部有什么 tricks（技巧）。”

但是后来 Llama 4 发布后，效果并不理想。“从 Meta 的角度来说，他们还是想做更多的创新，希望超越现阶段所有的模型，而不是仅仅是与市场最高水平齐平。”Ryan 说。

另有知情人士告诉 CNBC，Meta 创始人、CEO 马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）对 Meta 在人工智能领域的地位感到非常沮丧。

扎克伯格近期在 AI 领域的动作不断。

今年 6 月中旬，Meta 对 Scale AI 进行了 143 亿美元投资，这标志着这家社交媒体巨头在获取高质量人工智能模型训练数据方面迈出的最重要一步。此次交易使 Meta 获得了这家数据标注初创公司 49% 的股权，同时将 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 引入 Meta 领导层，负责领导一个新的超级智能实验室——这正是此次 Meta 挖角 OpenAI 的直接“导火索”。

这也意味着 Meta 此次的挖角行为仅用了大约半个月的时间，可以说是一场人才“闪电战”。

据彭博新闻社报道，扎克伯格亲自参与 Meta 人工智能团队的人才招聘。他曾在加州帕洛阿尔托和太浩湖的住所与这些候选人见面，并亲自主导了与大部分候选人的初步接触。

扎克伯格写邮件水平也很高，他曾经多次亲自写邮件挖角，此前成功让 DeepMind 前研究员迈克·瓦尔科（Michael Valko）加入 Meta。消息人士透露，扎克伯格在信中强调了人工智能对 Meta 发展的重要性，并表达了强烈的与收信者共同努力的愿望。此外 Meta 还提出了免面试的“绿色通道”。

但是关于薪酬，各方的说法不一。

奥尔特曼对外说的是：“他们（Meta）开始向我们团队的许多人提出巨额报价——1 亿美元的签约奖金，每年的薪酬还要高于此。”

但是据 The Verge 报道，Meta CTO 安德鲁·博斯沃思（Andrew Bosworth）在全公司大会上反驳了奥尔特曼的言论：“Sam 是不诚实的。他暗示我们对每个人都这么做……大家看，市场很火热，但没那么火。”

OpenAI 苏黎世团队的创立者之一 Lucas Beyer 在 X 上确认了加入 Meta 的消息，但他同时否认了“1 亿美元签约奖金”的消息。

图片来源：Lucas Beyer的X账号

Levels.fyi 是一个面向技术和产品职能人员的职业等级与薪酬透明化平台，「甲子光年」查阅 Levels.fyi 上 Meta 的数据发现，软件工程师的职级是E序列，不同职级对应的年均总薪资（Base + Bonus + RSU）中位数为：

E3——21.1 万美元

E4——31.9 万美元

E5——48.3 万美元

E6——70.9 万美元

E7——161 万美元

E8——312 万美元

E9——367 万美元

Ryan 对 Meta 内部的薪酬体系和标准非常了解，他透露，之前 Meta E7 级别的年薪大约为 150万~200 万美元，E8 大约是 250万~300 万美元，E9 大约是 400 万~500 万美元。

Ryan 分析，目前 Meta 招募的这些 OpenAI 研究员从能力上来说在 E7 到 E9 之间，正常来说年薪会在 150万~500 万美元范围内，但由于是挖角，且 OpenAI 本身工资也不低，Meta 可能会付出 1.5 倍的薪酬来挖。“预计年薪是 500 万~1000 万美元的总包，没有市场上传得那么夸张，而且估计会有一个比较高的 Performance Definition（绩效界定）。”Ryan 告诉「甲子光年」。

所以，薪酬真的是决定因素吗？

在硅谷，Ryan 接触了很多 PhD，很多人读完书出来就业都快 30 岁了，一种声音是“把过去没挣到的钱补回来”，有更好的赚钱机会，自然会吸引到一批人。尽管曾经在 Meta 工作，但 Ryan 还是认为在 OpenAI 做 AI 研究更有机会出成果，如今这些 OpenAI 的研究员选择转投 Meta，可能与薪酬有较大的关系。

此外，美国加州没有“竞业协议”也让各家公司挖角变得更加容易。《加州商业和职业法典》明确规定，任何对雇员离职后从事合法职业的限制性契约（即竞业禁止协议）均为“无效且不可执行”，除非符合极少数例外（如在出售公司股权时对原股东的竞业限制）。

「甲子光年」此前在硅谷与一些 AI 从业者交流时都会聊到“竞业协议”，硅谷 AI 从业者的直观反馈是：无竞业限制会带来更多竞争，也会带来更多创新。

仔细翻看 Alexandr Wang 晒出的这份名单中的人员履历，很多人都有 Google 或 DeepMind 的工作经历，之前被 Meta“连锅端”OpenAI 苏黎世团队三位创始成员也都曾是 DeepMind 的同事。这一方面说明，有着共同学习、工作经历员工会形成“小团体”互通有无，共同决策；另一方面也说明，挖角和人才流动在硅谷很正常，因为当年 OpenAI 也做过类似的事情。

对于硅谷的人才竞争，剑桥大学计算机教授乔恩·克洛克夫特（Jon Crowcroft）曾告诉「甲子光年」：“人工智能人才的竞争确实非常激烈，但这只是一个周期中正常的部分。”

去Meta是一个好的选择吗？

Ryan 坦言，他离开 Meta 是因为无法忍受 toxic politics（有毒的职场政治）。

这在中文语境里，可以理解为“大厂病”。

Ryan 告诉「甲子光年」：“这种 toxic politics 已经到了可怕的地步，不管做什么都要写 review、写 post、写 document，然后还要跟你的 VP 做 review。每一篇 review 都要再经过 6~7 个人的 review，与他们沟通哪些可以写，每天为了这种事情花了大量时间。”

Ryan 回忆，Meta 起初并不是这样，这种不良风气是近几年兴起的。

本周一，扎克伯格发布内部信，正式宣布组建 Meta 超级智能实验室，将 FAIR（Meta 的基础 AI 研究团队）、Llama 模型开发团队、AI 产品线团队，以及新成立的前沿大模型研发组整合到同一运营架构下，由 Scale AI 前 CEO Alexandr Wang 出任首席人工智能官，GitHub 前 CEO Nat Friedman 协同负责研究与产品落地。该组织架构旨在加速从基础研究到产品化的闭环迭代，明确聚焦“超级智能”级别能力的研发。

扎克伯格同时表示，Meta 未来几年将在人工智能项目和研究上投入数千亿美元。

而据彭博新闻社报道，Meta 近期还与 Perplexity 和 Runway 进行了交易谈判，预计 Meta 将收购一家利用人工智能复制声音的小型初创公司 PlayAI。

Meta 这次的决心不小。

Ryan 也期待新的 Meta 超级智能实验室能够改变内部的风气，做出更好的研究，产出更好的产品，但他同时也有一个疑问：“即便训练出来新的超强的模型，Meta 不做云计算，训这个模型是就为了开源吗？我不知道 Meta 下一步想干什么。”

这次 Meta 的挖角行为也促使 OpenAI 的高层开始反思，Mark Chen 就表示，公司在“频繁的产品发布节奏和与竞争对手的短期比较中陷得太深”。

甲子光年智库在 2024 年底发布的主题报告《万千流变，一如既往：2024 人工智能产业 30 条判断》中分析：OpenAI 从成立开始，一直在坚持技术信仰路线，以技术能力的提升作为公司发展的核心驱动力。在 2023 年之前，OpenAI 一直坚持的是底层大模型的能力研发，不断完善自然语言大模型、多模态大模型的通用能力。但这一战略在 2024 年开始出现了拐点，尝试向需求转变，推出了 GPT-store，构建 ChatGPT 为主的 AI 生态体系，开始探索如何向商业化目标转型。

这一战略抉择的转变，或许导致了 OpenAI 在 2024 年的管理层巨变，也为如今的人才流失埋下伏笔。