Meta 挖角 DeepMind：招入 3 名参与 Gemini 研发的核心研究员

在顶尖 AI 的争夺战里，最昂贵的从来不只是成千上万张算力卡，而是真正懂得怎么把大模型调教到极致的那几十号人。

据 The Information 报道，Meta 最近从 Google DeepMind 挖来了三位核心研究员。这三位分别是 Tianhe Yu、Cosmo Du 和 Weiyue Wang，他们此前都深度参与了 Google 旗舰模型 Gemini 的研发，其中还涉及拿过奥林匹克数学竞赛金牌级别表现的顶尖模型项目。

扎克伯格亲自下场挖人

这笔人员变动不仅被多家主流媒体核实，更揭示了硅谷抢人战役的升级。

据多家媒体报道，Meta 为了扩充自身的基础 AI 研究实力，开出了极具吸引力的巨额薪酬方案。不仅如此，Meta 首席执行官马克·扎克伯格甚至亲自参与了招募过程，直接出面游说行业顶尖科学家加盟。

近几个月来，Meta 的挖角名单涵盖了 Google、OpenAI 和 Anthropic。从 GPT-4o 到 Gemini 各个版本，不少参与过行业标杆模型开发的核心成员，都陆续被 Meta 收入囊中。

军备竞赛转向基础架构与 AGI

Meta 如此激进地抢人，最根本的目的依然是全力冲刺通用人工智能。

过去两年里，Meta 凭借开源的 Llama 系列在大模型生态中站稳了脚跟。但随着前沿模型的性能天花板不断被推高，光靠现有的开源影响力已经不够用了。

想要在下一代基础模型上正面迎战 Google 的 Gemini 和 OpenAI 的下一代前沿系统，最快、最直接的路径就是把对手阵营里掌握关键训练技巧的大脑买过来。

为什么重要

对普通开发者和终端用户来说，这属于幕后团队的大换血，短期内手头的模型体验不会立刻改变。但长期来看，Meta 未来的 Llama 系列很可能会吸收更多来自 Google 体系的工程设计与数学推理经验，这对于依赖开源社区的开发者来说是个潜在利好。

对整个行业而言，头部科技大厂之间的人才流动正在打破技术壁垒。当掌握最核心训练经验的科学家在 Google、Meta 和 OpenAI 之间频繁流动，各家原本封闭的训练技巧和工程窍门也会在暗中更快地扩散，同时进一步推高顶级 AI 研究员的薪酬天花板。

我们认为，扎克伯格亲自出马、砸重金抢人的策略非常务实。在底层架构逐渐公开化的当下，真正的差距往往藏在大规模集群训练中的各种隐形工程细节里，直接挖人是最高效的缩短差距方式。不过这种做法也伴随着隐患，外部空降的高薪核心成员能否与 Meta 原有的技术团队顺利磨合，避免出现派系分化和路线内耗，也是接下来扎克伯格必须面对的难题。