一天之內，Meta痛失兩員大將，小扎鈔能力失效？

2026-04-07 網絡安全網警 ai

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機器之心報道
編輯：張倩、+0

一億美元能買一棟別墅，但買不了夢想？

最近， Meta 內部發生了一些有意思的事情 —— 一邊是扎克伯格動輒上億美金薪資招兵買馬，高調組建超級智能團隊；另一邊是一些老員工宣布開啟新的「冒險之旅」，轉投其他 AI 公司。

今天，有兩位資深研究者宣布離開 Meta ，一位是專注于強化學習的 Rishabh Agarwal（去向未定）；另一位是已經在 Meta 工作了 12 年、參與了 PyTorch 構建的 Bert Maher（確定加入 Anthropic）。

看來，除了小扎挖不到的人，還有一些他留不住的人。甚至有人嘲諷「錢買不到頂級研究員」。

不過，還有很多選擇離開的人，可能是因為錢沒給夠。在超級智能實驗室成立之后， Meta 內部的待遇差距多次引發爭議。

前 Meta 研究員 Rohan Anil（現 Anthropic）曾發帖稱「非超級智能研究者待遇次等，像巨型社會實驗」。

有人認為 Meta 內部薪資差距（同事賺 1-2 億美元）會殺死工作動力，導致更多離職。

當外部挖不來真正的夢想家，內部又因分配不均而人心浮動，這背后折射出的，可能是比薪酬更深層的結構性問題。

這讓一些人聯想到了「90 年代的微軟」，即由一位權力集中的創始人 CEO 主導一個宏大到幾乎吞噬公司一切資源的項目。

這種模式正在導致嚴重的內部管理失衡和人才流失，若再無一位強力的 CTO 來分擔和制衡，那巨大的壓力可能會壓垮這位明星 CEO 。

他們正在離開 Meta

Rishabh Agarwal

為「錢也留不住」這一論點提供佐證的，便是頂級 AI 研究員 Rishabh Agarwal 。他最近宣布將離開 Meta ，開啟新的職業篇章。
【一天之內，Meta痛失兩員大將，小扎鈔能力失效？】

他提到，雖然 Meta 的 Superintelligence 實驗室提供了誘人的機會，但他遵循 Mark Zuckerberg 的建議：「在一個變化如此之快的世界中，你承擔的最大風險就是不冒任何風險。」。用小扎的話拒絕小扎，可以說是以子之矛攻子之盾了。

Rishabh Agarwal 的職業生涯橫跨多家頂尖 AI 研究機構。他曾在 Google Brain 和 DeepMind 擔任資深研究科學家，奠定了其在強化學習領域的聲譽。之后，他加入 Meta AI ，領導 Llama 團隊的強化學習與推理研究。

Google Scholar 數據顯示， Rishabh Agarwal 被引量破萬。

在 Meta 期間， Rishabh Agarwal 推動了「思維模型」后訓練研究的前沿，特別是在強化學習和合成數據應用方面。他的主要貢獻包括：

通過強化學習（RL）擴展技術，將一個 8B 參數的密集模型性能提升至接近 Deepseek-R1 的水平。在訓練中期使用合成數據，為強化學習（RL）提供「熱啟動」(warm-start) 。開發了更優的同策略（On-Policy）蒸餾方法。
學術上，他在 Mila 取得了博士學位，師從 Aaron Courville 和 Marc Bellemare ，其研究成果曾榮獲 NeurIPS 杰出論文獎，同時他還擔任麥吉爾大學的兼職教授。

關于他的下一步動向，外界猜測他可能會創辦個人項目或加入一家新興的 AI 初創公司。

不過也有人質疑這是否真的是「風險」，認為以他的背景，無論項目成敗，他都能迅速加入頂級實驗室。

當然也有一些「幽默」的祝福。

Bert Maher

Meta 失去的另一位人才，是在此工作了 12 年之久的元老 Bert Maher 。他最近也宣布，將結束在 Meta 的職業生涯，并加入 Anthropic 的推理團隊。

在 Meta 期間，他參與了多個重要項目，專注于優化編譯器和機器學習基礎設施的開發。

HHVM（HipHop 虛擬機）是 Meta 開發的一個高性能虛擬機，最初用于加速 PHP 代碼的執行，后來擴展支持 Hack 編程語言， Bert Maher 參與了優化編譯器的工作。 ReDex 是 Meta 開發的 Android 應用程序優化工具，專注于通過重新打包和優化字節碼來提高應用的性能和效率。 PyTorch 是一款廣受歡迎的開源機器學習框架，廣泛用于深度學習研究和部署。 Bert Maher 在 PyTorch 團隊中工作，尤其是在編譯器方面做出了貢獻。 Triton 是一個由 OpenAI 和其他社區共同開發的開源深度學習編譯器框架，旨在優化 GPU 上的張量計算。

評論區也紛紛送出祝福。

為什么 Meta 總是留不住人？

在 AI 公司，人員的頻繁流動是非常正常的事情，但我們也注意到有兩個極端：一個是 Anthropic ，去年的員工保留率高達 80% ，居行業之首；另一個則是 Meta ，僅為 64% 。

種種信息顯示， Meta 的這一數字和管理文化脫不了干系。

早在 2022 年， VR 大神 John Carmack 離開 Meta 的時候就控訴公司存在愿景空洞、資源利用率極低等問題，直言公司坐擁「可笑的巨量資源」卻產出甚微，整體效率僅為其預期的 50% 。

2025 年，這種「血淚控訴」再次上演。前 Meta 研究科學家 Tijmen Blankevoort 離職后發了一封 2000 多字的控訴書，指出 Meta 在管理方面存在以下問題：

績效評估與強制裁員（5% 末位淘汰）導致全員陷入「生存恐慌」，工作動力從「AGI 使命」異化為「避免被解雇」，催生搶功勞、截胡項目等內斗行為。 CTO（Reality Labs）與首席產品官（生成式 AI）各自為政，資源爭奪取代協作；FAIR 實驗室（基礎研究）因長期導向被邊緣化（GPU 資源匱乏）。天價挖人可能引發「新老派系沖突」， FAIR 和生成式 AI 部門因資源傾斜面臨新一輪裁員，老員工士氣崩塌。新引進的超級智能團隊負責人領導能力受質疑。
這份控訴書發酵后， Meta FAIR 研究科學家朱澤園評論說， Tijmen Blankevoort 公開的內部文化批評「基本屬實」，而他其實還有很多補充，比如甚至遇到過現實版「農夫與蛇」的經歷，不過這些故事只能等離職后才能說出來。

這些管理問題的存在不僅讓 Meta 內部軍心渙散，也讓一些原本有可能加入新超級智能團隊的頂級研究者望而卻步。

只有金錢買不來頂級 AI 研究者

目前看來，被扎克伯格成功挖走的研究者可以列出一長串，不為所為的其實也可以列出一長串：

Ilya Sutskever：拒絕出售 Safe Superintelligence 給 Meta 。 Mira 創辦的 Thinking Machines Lab 團隊：公司拒絕被 Meta 收購，全員拒絕被 Meta 招募。 Anthropic：員工拒絕 Meta 邀約，公司表示不會因外部高薪妥協公平薪酬原則。 Perplexity AI：Meta 針對該公司的潛在收購談判破裂，針對該公司 CEO Aravind Srinivas 的招募被拒絕。 OpenAI 的 Noam Brown：拒絕被 Meta 招募。 OpenAI 的 Mark Chen：拒絕邀約，表示在 OpenAI 很開心。有趣的是，此前， Chen 曾在一次閑聊中建議扎克伯格加大人才投入。 Google AI 架構師 Koray Kavukcuoglu：拒絕被 Meta 招募。 ……
這些拒絕 Meta 的人，往往都和 Meta 有著愿景、使命和管理文化上的分歧。

具體來說， Meta 追求速度和規?；悄?，關注的是如何盈利以及大模型之間的競賽，而這些人更強調安全、獨立、基礎研究或長期主義。

對許多頂尖研究人員和創業者而言，加入 Meta 意味著屈服于其文化 —— 以及扎克伯格的價值觀 —— 而這些往往與他們自身的價值觀相悖。對于 Sutskever 或 Murati 這類離開 OpenAI 以追求更道德、更負責任的人工智能方法的人物來說，再多的金錢也無法彌補這種妥協。

再者，使命感的缺失讓很多人無法說服自己。

比如特斯拉高級工程師 Yun-Ta Tsai 提到，在收到 Meta 邀約時，他正忙于推出 Robotaxi ，以及對可持續富足的奉獻。「再多的錢也無法讓我離開埃隆。這是一生一次（可能是史上唯一）的機會。我喜歡在艱苦的環境中工作。沒有目標的賺錢會讓我發瘋。」「金錢買不到使命感」。

最后，即使是看在「錢」的份上，從長期來看，不少人在其他 AI 公司未必就拿不到扎克伯格許諾的數字。畢竟， AI 人才的含金量已經擺在那里。

對這些人來說，選擇留在原地、堅持自我，遠比跳槽到一個資源最豐富但缺乏靈魂認同的實驗室更有意義。

如果是你，你會選豐厚的待遇，還是那份讓人熱血沸騰的使命感？

參考鏈接：https://www.businessinsider.com/meta-ai-talent-war-superintelligence-push-tension-desertion-2025-8

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