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标签： AI人才

  • 谷歌AI换帅：哈萨比斯转主席，杰夫·迪恩出走创业

    谷歌的 AI 版图这几天动了一个大手术。CEO 皮查伊周三在内部信里宣布，DeepMind 的掌门人戴密斯·哈萨比斯不再担任原来的实战职务，转去当 Google DeepMind 的董事长，同时兼任 Alphabet 的首席科学家。表面看是升了，实际上是把日常指挥权交了出去。

    接棒的是柯雷·卡夫库奥卢，原先 DeepMind 的 CTO，现在升任 Google DeepMind 的 SVP，直接向皮查伊汇报，并且继续保留“谷歌首席 AI 架构师”的头衔。换句话说，往前冲、做产品、带团队这些硬活以后归他；哈萨比斯则退到战略和科学的位子上。

    哈萨比斯自己在给员工的信里把话挑明了：他一直觉得 AI 最重要的事是用在人的健康上，“现在该让 AI 向世界证明它的价值了，有什么比攻克癌症这类疾病更有说服力的呢？”他还会继续管 Isomorphic Labs——那家想用 AI 造药的子公司——并且跟皮查伊在 AGI 的全球战略上保持紧密合作。了解他的人都知道，这位 2024 年凭 AlphaFold 拿下诺贝尔化学奖的人，转去做生物医药本来就有底气。

    真正的大新闻是杰夫·迪恩走了

    比起哈萨比斯的“明升暗退”，更让人意外的是杰夫·迪恩的离开。这位谷歌第 30 号员工、DeepMind 的首席科学家，要拉着同为谷歌 Fellow 的桑杰·格玛沃特，一起出去创办一家叫 Discovery Loop 的公益公司（PBC）。谷歌会是它的“创始投资人”。

    Discovery Loop 的章程写得很满：要做能自动解决机器学习、科学和工程里重要问题的 AI 系统，加速科研和工程发现的节奏，最终造出“对人类是深刻正向力量”的工具。说白了，迪恩想用一种更独立的方式，去追他自己念叨了很多年的那件事——让 AI 替科学家把重复活干完。

    “Our mission is straightforward: we are building AI solutions that can automatically solve important problems in machine learning, science, and engineering.” —— Discovery Loop

    这步棋的意味挺深。迪恩是 MapReduce、Bigtable、TensorFlow 这些谷歌地基级技术的奠基者之一，他一走，等于谷歌把最老牌、最懂系统的人放去了外部。而用“公益公司 + 创始投资”的方式，谷歌既留了影响力，又没把人绑死在内部流程里。

    放到整个行业看，这像是头部实验室进入“第二代交接”的信号。前沿模型的能力竞赛还在继续，但谁来管、往哪个方向管，正在重新排座位。哈萨比斯去攻健康、迪恩去攻科研自动化，两条线都不是为了下一代聊天机器人，而是把 AI 塞进“发现”这件事本身。

    对普通人意味着什么

    短期看，你用的 Gemini 不会因为这次调整就变样。但长期看，当一家公司的 AI 核心人物开始往“治病”和“做科研”这两个离钱很远、离价值很近的方向偏，说明大厂对 AI 的叙事已经从“更聪明”慢慢挪向“更有用”。这未必是坏事。

    • 哈萨比斯转任主席后仍掌 Isomorphic Labs，AI 制药线不受影响
    • 卡夫库奥卢接手日常，DeepMind 产品节奏大概率提速
    • 杰夫·迪恩出走创业，谷歌以投资人身份保持连接
    戴密斯·哈萨比斯（图源：The Verge / Getty Images）
    戴密斯·哈萨比斯（图源：The Verge / Getty Images）

  • 全美只有约 2000 人干得了这活：AI 行业最抢手的岗位，不是训模型

    企业 AI 落地与前置部署工程师
    企业把模型装进流程，比买到最好的模型难得多｜图片来源：TechCrunch / Getty Images

    猎头公司 Christian & Timbers 做了半年调研，得出一个挺刺眼的数字：全美真正具备“行业理解 + 能镇得住客户高管 + 有实打实 AI 落地经验”这三样的工程师，大约只有 2000 人。

    不是有 2000 人可以挖，是总共就 2000 人。

    这份独家给到 TechCrunch 的研究，访谈了 180 家公司的 250 多位 C 级招聘负责人，对 80 位财富 500 强高管做了定向问卷，还聊了 300 多位一线工程师，时间跨度是今年 1 月到 6 月。

    半年时间，招人意向从 5% 冲到 70%

    他们盯的这个岗位叫前置部署工程师（forward-deployed engineer，FDE）——不待在自家办公室写代码，而是直接扎进客户公司里，把模型和软件真正接进对方的业务流程。年初还只有 5% 到 10% 的公司说要招，而且多半只是小规模试点；到第二季度末，这个比例跳到了 70%。几家最大的咨询与服务公司甚至说，FDE 人数得扩到原来的十倍，要按 20 到 100 人的规模组建整建制团队。

    “这个速度我从没见过，企业大夏天的都在抢人。”C&T 创始人 Jeff Christian 这么形容。研究预计，到今年年底 FDE 的需求量会暴涨 2100%。

    Palantir 成了人才池，有客户为了挖人先买产品

    市面上大约有 1.7 万名 FDE，其中相当一部分在 Palantir——这个岗位当年就是它发明的。Christian 说，他的一些客户干脆先买下 Palantir 的产品，图的就是能顺带用上人家的工程师。

    但这 1.7 万人里，够得上“顶级”标准的只是一小撮。所谓够格，如今的衡量口径是能带来“几千万美元量级的 ROI 影响”，可能是营收端的线索生成提速，也可能是替掉整个 FP&A 团队，或者顶替印度那边 2300 名单据处理人员。Ode with Anthropic 的 CEO Chris Taylor 把这个门槛说得更直白：很多 FDE 有能力帮你把 Claude Code 推给全公司用，但能亲手做出你旗舰 AI 产品功能的，没几个。

    今年秋天，华尔街要开始算账了

    抢人抢得这么急，根子在钱。企业过去两年砸下去的 AI 预算，到了要交答卷的时候。

    今年秋天华尔街差不多要开口了：我们给了你们两年时间去搞明白这件事，你们没搞明白，没有 ROI。那我们就要开始惩罚那些花了几亿甚至几十亿却没产出的公司，奖励那些做出来的。

    模型厂商同样在挨这一刀。训练和部署已经烧掉几百亿美元，能不能盈利，取决于技术能塞进多少家企业；而中国那边越来越能打的开源权重模型，还在从下面撬价格。这也是 OpenAI 和 Anthropic 各自成立服务公司的原因——Anthropic 那边是 Ode，OpenAI 那边叫 Deployment Company，两家都塞满了 FDE，任务就是把自家技术铺出去。

    企业开始自己养人，怕的是流程外泄

    有意思的是，从保险、金融科技到医疗、游戏，不少企业宁可自己组建 FDE 团队，也不愿意从 Ode 或 Deployment Co. 那里整包采购。理由很实在：把自家专有业务流程交出去，等于给潜在竞争对手递图纸。Christian 说，大家担心的是“这些 AI 公司拿到流程之后回头跟你抢生意”，而这种担心在很多领域是成立的。Taylor 也开始频繁听到一个新说法——“内部前置部署工程师”。

    • 顶级 FDE 全美约 2000 人，市面总量约 1.7 万，Palantir 占大头。
    • 企业招聘意向半年内从 5%–10% 升到 70%，大型服务商计划扩编十倍。
    • 衡量标准已经从“会用模型”变成“能带来几千万美元 ROI”。
    • 企业倾向自建团队，核心顾虑是专有流程被模型厂商反向吃掉。

    不过这个岗位未必是长期饭票。Christian 自己就泼了盆冷水：也许两年后一切都自动化了，是智能体在自动化智能体，而不是人在自动化智能体。中期他判断需求会从企业软件转向“物理 AI”，比如把人形机器人接进产线；再往后五到十年，FDE 这个角色可能干脆消失。

    所以现在这场抢人，更像是行业从“谁的模型最强”切换到“谁能把模型变成钱”过程中的一段短暂窗口。窗口里，懂业务又会动手的人被抬到了天价；窗口关上之后，被自动化掉的可能恰恰是他们自己。

  • 全美只有2000个这样的工程师，AI公司现在抢疯了

    前置部署工程师成为AI行业最抢手的人才
    企业开始意识到，买到最强的模型只是第一步。图片来源：TechCrunch

    猎头公司 Christian & Timbers 做了一份报告，结论看着有点吓人：全美同时具备行业理解力、能镇得住客户高管、又真正动手做过 AI 落地的工程师，大约只有两千人。

    报告里特意加了一句注解：不是”有两千人可挖”，是”总共就这两千人”。

    这个岗位有个专门的名字，叫前置部署工程师（Forward-Deployed Engineer，简称 FDE）。他们不待在自家办公室写代码，而是直接驻扎进客户公司，把模型和软件塞进对方的真实业务流程里跑起来。这个概念最早是 Palantir 发明的，现在整个 AI 行业都在抢。

    半年时间，需求从”试试看”变成”必须有”

    C&T 这份研究访谈了 180 家公司的 250 多位 C 级招聘决策者，做了 80 位财富 500 强高管的专项调研，还在今年 1 月到 6 月之间访谈了 300 多名 FDE 和应用 AI 工程师。

    年初的时候，只有 5% 到 10% 的公司说要招 FDE，而且基本都是给小规模试点项目配一两个人。到二季度结束，这个比例跳到了 70%。规模最大的那批咨询和服务公司，直接说要把 FDE 团队人数扩到原来的十倍，一支队伍二十到一百人。报告预测，到今年年底这类人才的需求会涨 2100%。

    C&T 创始人 Jeff Christian 的原话是：”这个速度我从没见过，企业大夏天就在抢人。”

    市面上有一万七千人，但能交差的只有一小撮

    报告统计美国市场上大约有 1.7 万名 FDE，其中相当一部分还在 Palantir 手里。Christian 说，他有些客户甚至是为了能用上 Palantir 的工程师，才顺带把 Palantir 的软件也买了。

    但真正被认为”精英级”的，才是那两千人。标准很实在：能给客户带来”几千万美元量级的投资回报”。可能是营收侧的增长，比如把获客链路重做一遍；也可能是成本侧的替换，比如把财务分析团队换掉，或者把印度那 2300 个做单据处理的岗位省下来。

    Anthropic 旗下服务公司 Ode 的 CEO Chris Taylor 把这条分界线说得更直白：

    很多 FDE 有能力帮你把 Claude Code 铺到全公司，但能替你做出旗舰级 AI 产品功能的，非常少。

    华尔街今年秋天要开始算账了

    这波抢人潮背后是钱的压力。行业风向已经从”tokenmaxxing”（比谁烧的算力多）转向”valuemaxxing”（比谁真赚到钱），企业开始认真盯着自己的 AI 支出对不对得上账。

    Christian 预判了一个时间点：

    今年秋天，华尔街大概会说：我们给了你两年时间搞明白这件事，你没搞明白，没有回报。那些花了几亿甚至几十亿却拿不出成果的，我们就要开始惩罚了；做出来的，我们奖励。

    AI 公司自己也在这条船上。训练和部署已经烧掉几百亿美元，前沿模型厂商要走到盈利，唯一的路是把技术塞进尽可能多的企业。而这件事现在还被中国那些越来越能打、价格又低的开源权重模型挤压着。

    所以 OpenAI 和 Anthropic 干脆自己开公司做这门生意——前者是 Deployment Company，后者是 Ode，团队清一色 FDE，任务就是把自家技术铺进企业内部。

    企业宁可自己养，也不愿意把流程交出去

    抢 FDE 的不只是 AI 大厂和大型咨询公司。保险、金融科技、医疗、游戏这些行业的企业都在找。而且越来越多公司选择自己组建团队，而不是从 Ode 或 Deployment Co. 请人。

    理由很现实。Christian 说：

    所有人都担心，一旦把自家专有的业务流程交出去，这些 AI 公司回头就能来跟你竞争——在很多领域这确实会发生。所以把这块肌肉长在自己身上，太重要了。

    Taylor 也提到，他现在听到”内部前置部署工程师”这个说法的频率明显变高了，只是客户还没开始让 Ode 帮忙搭内部团队。

    这碗饭能吃多久，没人敢打包票

    年轻工程师看到这里，可能已经在盘算要不要转型。Christian 却给了一个不太乐观的提醒：

    • 短期：需求真实存在，而且还在往上冲；
    • 中期：重心会从企业 AI 转向物理 AI，比如帮公司把人形机器人接进产线；
    • 五到十年：这个岗位”完全有可能消失”。

    他的原话是：”也许两年后一切都自动化了，是智能体在自动化智能体，而不是人在自动化智能体。这种情况有可能发生。希望它别发生，希望公司里还需要这些人。”

    更麻烦的是，如果 AI 高管们对知识工作的预测成真，那这个逻辑适用于所有白领岗位。C&T 因为专注在高速增长的行业，暂时还没感受到寒气，但 Christian 说，更综合的猎头公司已经明显感觉到招聘需求在放缓。

    跟 AI 沾边的一切都在涨，都有人要。至少现在是。

    “我觉得用不了多久，我们的生意肯定也会受到冲击。”他说。

  • Thinking Machines联创翁荔称健康原因离职，转身回了老东家OpenAI

    AI圈这两天有个耐人寻味的人事变动。Thinking Machines联合创始人翁荔（Lilian Weng）本周宣布，因为健康原因辞去职务。话音未落，OpenAI周三就向TechCrunch确认：她要回OpenAI了。

    OpenAI标志与代码背景
    翁荔将回到OpenAI领导一个高级别研究团队 | 图源：TechCrunch

    “创业的节奏，身体扛不住了”

    翁荔在内部Slack里写下的离职说明，后来也发到了X上。她说得很直白：自己没办法继续维持一家创业公司所要求的节奏。

    “想了好几个月，我最终不得不承认，持续的压力和工作量已经超出了我身体能承受的极限。”

    另一位联合创始人、前OpenAI CTO Mira Murati在她的帖子下留言送别：”我们会想你的，一起建设Thinky的日子非常美好。很高兴你把健康放在第一位，感谢你所做的一切。”目前不清楚Murati留言时是否知道，这位老搭档的下一站就是她们共同的老东家。

    回OpenAI干什么

    翁荔不是OpenAI的新面孔。离开前，她在那里担任AI安全研究副总裁，写的技术博客在整个行业都有大批读者。据OpenAI发言人透露，她这次回归将领导一个高级别团队，专注于加速OpenAI的内部研究，并支持围绕”递归自我改进”的跨研究工作——也就是让AI系统能够迭代自身、变得更强的那条路线。

    这听起来跟”健康原因离职”似乎有点矛盾：离开一个高压岗位，转头进了另一个竞争同样白热化的实验室。不过细想也说得通，不当联合创始人，肩上的担子完全不是一个量级。公司死活不用你一个人扛，这本身就是最大的减压。

    AI人才争夺战的一个切面

    放在AI实验室抢人抢到刺刀见红的当下，这次高调回流格外值得玩味。Thinking Machines是Murati离开OpenAI后创办的明星公司，本月中旬刚发布首个开源模型Inkling，主打反”一刀切”的AI路线，创始团队里聚集了一批前OpenAI核心研究员。如今联创级别的人物回流OpenAI，等于给这场人才拉锯战又添了一个注脚。

    • 对OpenAI来说，拿回一位深谙安全研究、又了解对手内部打法的老将，稳赚不亏；
    • 对Thinking Machines来说，联创离开叠加人才回流对手，敏感时点上难免被外界解读；
    • 对整个行业来说，顶级研究员的健康与工作强度问题，第一次被这么直白地摆上台面。

    创业公司的节奏能把联合创始人逼到身体报警，这大概是这条新闻里最真实的部分。至于回到大厂算不算”养生”，可能只有翁荔自己知道答案。

  • OpenAI二号人物Fidji Simo要退了：Altman身边，能扛事的人又少一个

    OpenAI领导层变动概念图
    OpenAI二号人物Fidji Simo宣布退出全职岗位（概念图）

    7月9日对OpenAI来说是个挺分裂的日子。同一天里，公司把压箱底的GPT-5.6三件套和ChatGPT Work一股脑端出来，摆明了要对标Anthropic；也是同一天，二号人物Fidji Simo在员工备忘录里说，自己要从全职岗位退下来，转做兼职顾问。据《华尔街日报》先曝出来的消息，这位仅次于Sam Altman的高管，要正式告别一线了。

    她是OpenAI里仅次于Altman的那个人

    Simo是2025年5月进的OpenAI，职位叫”应用业务CEO”（CEO of Applications），是个专门为她新设的坑，直接对Altman汇报。这个头衔听起来温和，实际权力不小——公司所有的业务和产品线都被拢到了她手里。那一轮汇报关系大调整之后，COO Brad Lightcap、CFO Sarah Friar、CPO Kevin Weil都改成向她汇报，Altman本人则退到研究、算力和安全那几条线上。

    换句话说，那段时间外界看OpenAI，会觉得Simo才是那个真正把生意和产品跑起来的人，Altman更像个专注技术方向的创始人。对于一个当时估值已经 sky-high 的AI公司来说，这种”双核”结构一度被当成走向成熟的标志。

    病假拖成了告别

    退出的原因很直接，也让人没法多说什么。Simo今年4月就公开过自己的健康问题——一种神经免疫系统疾病的复发，当时她宣布休病假。周四的备忘录里她写得很坦白：这段休假比预想的要长，也比预想的难，所以干脆换成兼职顾问的角色。

    同一封备忘录里还牵出了一串人事变动：Lightcap被挪去负责”特殊项目”，CMO Kate Rouch离职去养病，CPO Weil后来也走了。OpenAI这一年的高管名单，一直在悄悄变短。

    从Instacart到OpenAI，她本是最被看好的接班人

    Simo的履历放在哪都算能打。来OpenAI之前，她在Instacart当CEO，2021年接手，2023年带着公司完成IPO。再往前，她在Meta待了十多年，其中包括一段时间直接管着Facebook主App。这种既做过消费级超级产品、又经历过上市全流程的经验，在AI圈子里其实相当稀缺。

    也正因如此，不少人原本觉得，等OpenAI真去敲钟那天，Simo会是接更多担子的头号人选。现在她退了，Altman既要物色接班人，又赶在公司盯着IPO的节骨眼上，这个窟窿不小。

    偏偏在ChatGPT增长退烧时离开

    Simo主抓的是消费者业务，可这块最近并不顺。去年底ChatGPT的增长明显降温，内部营收目标没够着，逼着公司把重心更往编程工具上靠——而这个方向，恰恰是OpenAI眼下还落后Anthropic的地方。她离开的时点，刚好是OpenAI想靠新产品重新证明自己的当口。

    消息出来后，Altman在X上回了她一句：”我真的很难过，也非常感激Fidji为OpenAI做的一切，甚至感激我们的友谊和她这个人。我们都祝她早日康复。这挺糟的。”

    8520亿估值，核心班底却越来越薄

    从外面看，OpenAI的高管厚度和它最近被估到的8520亿美元身价不太相称。除了Altman，能摆上桌的名字也就是Lightcap、Friar、联合创始人Greg Brockman，以及去年12月加入的首席营收官Denise Dresser——她之前是Slack的CEO，在Salesforce体系里待了14年，是被外界认为可能顺势扩权的人。

    股权上的风向也悄悄变了。2025年4月，也就是Simo进公司的那个月，公司把新人的股票归属锁定期从行业通用的12个月砍到6个月；到了12月，干脆把锁定期整个取消，入职当天就开始算。Simo当时把这套解释成让员工”敢冒险”，不用怕早早走人丢掉股权。2025年光股票薪酬，公司预计就要花掉60亿美元。这些数字本身就在说，AI人才的争夺有多凶。

    到目前为止，这些高管的离开跟钱都没什么关系。但一家瞄准IPO的AI巨头，在二号位突然抽身的这一天，又恰好把最新模型铺向市场——Altman要同时接住的，不只是一个产品的成败，还有整支队伍怎么带下去的问题。

  • OpenAI首席未来学家离职：在AGI前夜，他选择走出围墙

    OpenAI首席未来学家离职：在AGI前夜，他选择走出围墙

    一家把”实现AGI”写进公司使命的企业，通常会安排一个人专门负责”想未来”。OpenAI给这个岗位起的名字很直白——首席未来学家（chief futurist）。而就在今天，担任这个角色九年的Joshua Achiam在X上宣布，他要走了。

    他没把话说死，也没甩出什么戏剧性的理由。原话大概是：离开没有某个具体的诱因，也不是因为此刻发生了什么特别的事，只是这件事他在心里盘桓了挺久。”在一家前沿实验室的围墙之外，似乎也有可能推进同样的使命。”而他在同一条动态里留下了一句分量更重的话：人类未来的走向，取决于我们围绕AGI和超级智能共同做出的选择。

    OpenAI首席未来学家离职
    Joshua Achiam在OpenAI的九年，恰好覆盖了这家公司从研究小组走向AI中心舞台的全过程

    他不是普通意义上”管未来”的人

    要在中文语境里讲清Achiam的分量，得回到2022年那篇名为《Training language models to follow instructions with human feedback》的论文。正是这篇后来被称为InstructGPT的工作，把”人类反馈强化学习”（RLHF）这套方法立成了ChatGPT的底座。Achiam是那篇论文的共同作者之一，也是OpenAI最早一批研究科学家里的关键人物。

    他还有另一件被整个AI圈记住的事：主导打造了开源项目”Spinning Up in Deep RL”。这是OpenAI当年推出的一套深度强化学习入门教材，把原本高门槛的RL知识摊开给普通人，培养了不少后来入行的人。一个既写得出奠基性论文、又愿意把知识免费撒出去的研究者，在一家以技术信仰立身的公司里，分量可想而知。

    “A chief futurist”这个头衔本身就耐人寻味——当一家公司的日常被产品、融资、诉讼填满时，总得有人专门抬头看远方。Achiam做的，正是这件容易被忽略的事。

    离开的时机，有点微妙

    Achiam最近一次公开露面，是在马斯克起诉Altman的庭审上作证，内容涉及OpenAI从非营利机构转向营利性公司的那段架构变迁。一个在内部待了九年、又刚在法庭上回顾过公司来路的人，转头宣布离开，时间点很难不让人多想。

    更微妙的是他选择留下的那句话——”在围墙之外也能推进使命”。这既像是一种体面的告别，也像是在暗示：今天的前沿实验室，或许已经不是承载那份初心最顺手的容器了。当模型越做越大、商业压力越来越重，那些最早抱着”为了全人类”想法进来的人，和这架高速运转的机器之间，摩擦只会越来越多。

    目前还不清楚Achiam下一步要去哪里，他也没透露。但一个细节值得留意：他说的是”从外部推进使命”，而不是”去另一家公司”。在AGI看似越来越近的当下，离开一家最靠近它的实验室，反倒可能是想离那个真正重要的命题更近一点。至于OpenAI会怎么填补这个专门”看未来”的空缺，恐怕比又发一个新产品更值得关注。

  • 谷歌一周丢了两位AI大牛，诺奖得主也去了Anthropic

    AI人才大战：谷歌顶级人才流向OpenAI和Anthropic
    AI人才大战：顶级研究者的流动方向，正在重塑整个行业的格局

    北京时间6月20日，一条消息在AI圈炸开了：AlphaFold核心领导者、2024年诺贝尔化学奖得主John Jumper正式宣布，结束在Google DeepMind近9年的职业生涯，加入AI初创公司Anthropic。两天前，Transformer架构八人核心成员之一的Noam Shazeer，也从谷歌离职加入了OpenAI。

    一周之内，谷歌丢了两位重量级AI大牛。而且这还不是第一次。

    Jumper的离开，DeepMind失去了什么

    Jumper这个人，在结构生物学和AI交叉的领域里，基本是天花板级别的存在。2017年博士毕业即加入DeepMind，入职半年就牵头AlphaFold项目，带着团队完成三代模型迭代，把困扰结构生物学数十年的蛋白质折叠难题给解了。

    2024年10月，他和DeepMind创始人Demis Hassabis一起站上诺贝尔化学奖的领奖台。近九年时间，AlphaFold数据库累计释放了超过2亿种蛋白质预测结构，向全球190个国家的200多万科研人员免费开放。

    Hassabis的回应很体面：”感谢John过去九年的非凡合作。”但业界都看得到，DeepMind失去了AI生物赛道最核心的技术领军者。有网友在Jumper的离职宣言下面问：为什么总是谷歌在失去最优秀的人？

    Shazeer出走，大模型底层架构的奠基人也走了

    跟Jumper前后脚离开的Noam Shazeer，分量一点不轻。2017年，他作为八人核心团队成员发布《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构——整个大语言模型时代底层的那块基石。

    2024年，谷歌花了27亿美元买下Character.AI的模型授权，把Shazeer重新纳入Google DeepMind，让他担任Gemini大模型联席技术负责人。结果只待了两年，又走了，这次去向是OpenAI，专职做底层架构的前沿探索。

    这两位先后出走，不是孤立事件。SignalFire的统计数据显示，DeepMind人才流向Anthropic和反向回流的比例，是10.8比1——人才流动是单向的，而且倾斜得很厉害。

    Anthropic加码AI+生物，路线碰撞开始了

    Jumper选择Anthropic，不是随便挑了一家初创公司。2025年，Anthropic推出了AI for Science程序，给高影响力的生物研究提供免费API额度，重点支持药物发现和遗传数据分析。同年还设立了医疗健康与生命科学独立部门，单独配预算、算力和招聘通道。

    2026年4月，Anthropic用大约4亿美元的全股票交易收购了Coefficient Bio，把它整合进”Claude for Life Sciences”。现在Jumper带着三代AlphaFold的全部技术经验和诺奖背书加入，Anthropic在AI生物计算这个方向上的押注已经非常明确了。

    • 此前Anthropic的核心聚焦在通用大模型Claude系列和AI对齐安全研究
    • Jumper的加盟意味着公司开始全面加码AI生物计算，这跟DeepMind的AlphaFold路线正面碰撞
    • AI+生物被普遍认为是继语言、视觉之后，AI最有可能产生颠覆性商业和社会价值的领域

    硅谷的人才流动像一场高频迭代的实验：大厂提供平台和资源，初创公司注入速度和愿景。Jumper和Shazeer的离职提醒整个行业，技术突破归根结底靠人，而留住顶尖人才，需要的不只是高薪。

    未来几年，跨学科人才、专有数据集和伦理治理，会成为AI公司之间最核心的竞争力。这场人才战争，可能比芯片战争更决定胜负。

  • Google DeepMind一周跑了5个顶级研究员，Alphabet市值蒸发2700亿美元

    6月22日，Alphabet的股价一天之内跌了7%。这不是因为财报暴雷，也不是因为监管重锤，而是因为Google DeepMind在一个星期之内，有5位顶级研究员先后宣布离职。

    市值蒸发了大约2700亿美元。相当于跌掉了一个Netflix，或者两个Uber。

    走的都是什么人

    这份名单读起来像AI研究界的”名人录”：

    • John Jumper——2024年诺贝尔化学奖得主，AlphaFold项目的负责人。他领导的团队用AI预测了超过2亿个蛋白质结构，全球190个国家的200多万研究人员正在使用这套系统。
    • Noam Shazeer——Transformer架构的共同作者之一，这个架构几乎是每一个现代大语言模型的地基。他离开Google加入了OpenAI。
    • Jonas Adler——深耕AI编程领域，对Gemini有直接贡献，去向是Anthropic。
    • Alexander Pritzel——预训练专家，同样去了Anthropic。
    • Arthur Conmy——Gemini 2.5的核心贡献者之一，研究方向是AI安全的可解释性，也加入了Anthropic。
    Google DeepMind人才流失概念图
    Google DeepMind一周内5位顶级研究员离职，引发Alphabet市值暴跌

    为什么是现在

    这5个人在同一周宣布离职，不太可能是巧合。背后有几件事正在同时发生。

    第一件事是IPO窗口打开了。Anthropic在6月1日向SEC提交了保密的S-1文件，估值9650亿美元，历史上第一次超过了OpenAI。OpenAI一周之后也跟进提交了。对于顶级研究员来说，在IPO之前加入这两家公司，拿到的是不对称的下注机会——哪怕Google给的RSU再慷慨，也很难跟一家准上市公司的股权升值空间相比。

    根据创投机构SignalFire 2025年的分析，DeepMind的工程师加入Anthropic的可能性，是反向流动的11倍。这个不对称性一直存在，但这一周，它变得肉眼可见了。

    第二件事是算力内耗。Bloomberg报道说，在Shazeer宣布加入OpenAI前不久，他负责的一个项目的算力被重新分配给了DeepMind在伦敦的团队。在一家有19.47万员工的公司里，GPU使用权的内部竞争造成的摩擦，是小而聚焦的实验室不会遇到的问题。

    Gemini 3.5 Pro推迟到7月

    在这个节骨眼上，Business Insider报道说Gemini 3.5 Pro的发布从6月推迟到了7月。Google CEO Sundar Pichai在Google I/O上说过”下个月发布”，但现在公司正在Antigravity平台和LMArena基准测试服务上收集早期测试者的反馈。

    Google没有正式确认推迟。但Adler（AI编程）和Pritzel（预训练）的离职，在Gemini 3.5 Pro最需要表现竞争力的两个领域，留下了具体的人才缺口。

    市场在怕什么

    Jefferies的分析师维持了对Alphabet的买入评级，目标价445美元，认为人才离职是噪音。Google的总员工数是19.47万，走了5个研究员，统计上可以忽略不计。

    但D.A. Davidson的分析师Gil Luria给了一个更尖锐的评估：Google整体上仍然位置很好，但”当前前沿的竞争看起来是在Anthropic和OpenAI之间进行的”。

    市场担心的可能不是这5个人本身，而是他们代表的东西：诺贝尔奖得主、Transformer的共同作者、旗舰模型的核心工程师，这些人用脚投票，去了一家估值9650亿美元、正在准备IPO的竞争对手。

  • Google正在失血：两个月丢了三位顶级AI科学家，他们都去了同一家公司

    如果你是一家科技公司的CEO，早上起来连着收到三条消息：你最顶尖的三个AI科学家，一个个被竞争对手挖走了——你会怎么想？Google的Sundar Pichai最近可能正在经历这种噩梦。

    最新的一条消息是：Jonas Adler和Alexander Pritzel要离开Google，加入Anthropic。这两位可不是普通的研究员——他们参与了Google Gemini模型的核心开发。Gemini是Google对抗GPT的主力产品，结果核心开发者被对手挖走了。

    Google AI人才流失概念图
    Google AI研究团队正在经历人才流失危机（配图：AI生成）

    两周内连丢三员大将

    这还不是最糟糕的。就在上周，传奇AI研究员Noam Shazeer宣布离开Google，加入OpenAI。Shazeer是谁？他在Google待了26年（2000年入职），中间出去创立了Character.AI——那个因为青少年自杀案被起诉的聊天机器人公司。后来Google花了27亿美元把Character.AI买下来，部分原因就是为了把Shazeer请回来开发Gemini。

    结果他回来了不到两年，又走了。这次是去OpenAI。

    “Shazeer的离开对Google来说是个重大损失。他不仅是Gemini的核心开发者，更是Google AI研究的文化符号。”——行业分析师

    更戏剧性的是John Jumper的离开。Jumper是Google DeepMind的主任，他和CEO Demis Hassabis一起拿了2024年诺贝尔化学奖——因为开发了AlphaFold（可以预测蛋白质3D结构的AI）。结果他也宣布离开Google，加入Anthropic。

    一个诺贝尔奖得主，一个Gemini核心开发者，一个传奇研究员——两个月内全部被竞争对手挖走。这已经不是”正常的人才流动”了。

    为什么他们都去了Anthropic和OpenAI？

    答案很简单：钱和机会。

    OpenAI和Anthropic都在准备IPO。这意味着如果你现在加入，拿到股票期权，等到公司上市，你可能一夜之间变成亿万富翁。Google虽然有股票，但已经是一家成熟公司，股价上涨空间有限。而OpenAI和Anthropic还在”火箭升空”的阶段。

    更重要的是，Anthropic和OpenAI现在的势头确实比Google好。GPT-5.6刚发布，Claude的用户增长迅速，而Google的Gemini虽然技术不错，但市场反响一直不温不火。对于顶尖研究者来说，他们想去能做出改变的地方。

    Google的麻烦才刚刚开始

    这个趋势可能会持续。随着OpenAI和Anthropic的IPO临近，他们会更疯狂地挖人。而Google不仅要面对外部竞争，还要应对内部的问题：研究者们看到同事一个个跳槽去”更有前途”的公司，他们也会开始动摇。

    更糟糕的是，这不仅仅是人才流失的问题。AI研究是高度依赖个人能力和团队文化的领域。当核心研究者离开，他们带走的不只是技术，还有整个团队的士气和动力。Google花了多年建立的AI研究优势，可能在这几个月内就被削弱。

    有趣的是，这个局面对整个AI行业来说可能是件好事。人才流动意味着技术扩散，意味着竞争加剧。Google一家独大的局面被打破，可能会催生更多创新。

    但对Google来说，这绝对是个坏消息。他们不仅需要想办法留住现有人才，还需要重建市场对他们的信心。否则，下一次你听到”Google发布新AI模型”的时候，可能会想：”这个模型的开发者是不是已经在准备跳槽了？”

  • Gemini 3.5 Pro跳票到7月，谷歌在最不该慢的时候慢了

    谷歌AI人才流失概念图
    Gemini 3.5 Pro推迟发布之际，谷歌正面临顶尖AI研究员持续流向Anthropic和OpenAI的尴尬局面

    谷歌原本计划6月发布Gemini 3.5 Pro，现在推迟到了7月。单独看这件事，其实没什么大不了——让模型多喘口气、多改几版再发布，总比赶工出来一个半成品强。但问题是，这个推迟发生的时机实在太不凑巧了：同一周里，Transformer架构的共同作者Noam Shazeer离职去了OpenAI，诺贝尔化学奖得主John Jumper离职去了Anthropic。模型晚几周发布可以等，人才往外走这件事等不了。

    谷歌这周失去的不仅仅是几个研究员

    Shazeer这个名字在AI圈分量很重。2017年那篇”Attention Is All You Need”论文，他是共同作者之一，Transformer架构就是那篇论文里提出来的。谷歌在2024年花了27亿美元以acqui-hire的方式把他从Character.AI请回来主导Gemini项目，结果不到两年，他又走了，这次是去OpenAI。

    Jumper的离开在另一个维度上更伤——他领导的AlphaFold项目拿了2024年诺贝尔化学奖，这是谷歌DeepMind迄今为止最干净利落的科学成果。AlphaFold团队的核心成员跟着Jumper一起走，基本上等于把DeepMind这几年最亮眼的一张牌整个搬到了Anthropic。

    Alphabet的股价在6月22日跌了5%，2250亿美元的市值就这么蒸发了。市场反应不一定理性，但市场担心的东西很具体：前沿AI实验室同时在抢芯片、抢客户、抢分销渠道，而这些竞争的背后归根结底是抢人。谷歌在前面两项上有优势，在”抢人”这一项上不能出问题。

    企业买家关心的不仅仅是模型本身

    Gemini 3.5 Pro的延迟发布本身并不是致命伤。谷歌说推迟是为了收集早期测试用户的反馈，对模型做进一步优化，这个说法站得住脚。企业客户也不希望拿到一个匆忙上线、跑真实工作流就出问题的模型。

    但企业客户买AI模型的时候，看的不只是眼前这个版本好不好用，他们也在押注接下来半年到一年的路线图——下一版模型什么时候出、质量怎么样、做这个模型的人还在不在这个实验室里。当Shazeer和Jumper在同一周宣布离职，企业CIO做决策时的信心就会打个折扣。这个折扣不一定是理性的，但采购决策从来不纯粹是理性计算。

    谷歌并不是输了，但它需要证明更多

    把话说回来，谷歌DeepMind仍然拥有巨大的计算资源，Gemini通过Search和Workspace的分发渠道也是竞争对手眼馋的。Gemini 3.5 Pro完全有可能在7月发布一个质量很高的版本，把这一轮的注意力重新拉回来。

    真正的问题是信心。Anthropic靠着Claude在开发者社区里积累了很强的口碑，尤其是在代码生成这块；OpenAI有最强的消费者拉力和平台生态。谷歌不能只靠提醒所有人”Transformer是我们发明的”来赢这一局，它得持续证明前沿AI可以走得足够快，而且做这个研究的最优秀的人还愿意留下来。

    7月的发布会是一个观察窗口。如果谷歌能拿出一份足够硬核的基准测试数据、清晰的价格方案，以及开发者社区的积极反馈，那么6月的这次推迟和人才流失就会变成脚注。如果发布含糊其辞、细节有限，竞争对手会用这个空隙做文章。

    这一轮AI人才战的背后还有一个容易被忽略的驱动力：IPO预期。Anthropic和OpenAI都在筹备上市，在上市前进去拿股权，对于谷歌内部的顶级研究员来说是一个很难拒绝的财务激励。谷歌可以给高薪，但给不了上市前股权的倍数增长空间。这个结构性因素不会在短期内消失，谷歌需要想清楚除了薪资之外还能给顶尖研究员提供什么——这个问题，6月的这一周把它摆到了台面上。