## 606｜图灵奖得主发论文得辍学生批准：Meta的金元战术为什么赢不了？

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最近一段时间，Meta真的好像AI领域的“鲶鱼”一样，各种瞎折腾，之前上亿年薪挖人，就是他们起的头。最近看到Meta内部新出了个规定：FAIR实验室的研究员想发论文，得先过TBD Lab这一关。如果TBD的人觉得你这论文有价值，不好意思，论文得“扣下来”，你这个人也得一起“扣下来”，先把技术用到Meta产品里，才能回去继续搞研究。

我和你补充点背景信息，现在FAIR实验室确实需要向TBD Lab汇报。那你可能会说，这不挺正常的流程调整吗？但问题是，FAIR的老大是谁？是杨立昆（Yann LeCun），图灵奖得主，深度学习三巨头之一，被引用42万次的学术大神。而TBD Lab的负责人是谁？是Alexandr Wang，28岁，MIT辍学生，Google学术页面只有4篇论文，被引用409次，今年刚刚被扎克伯格挖进Meta。

好家伙，这不就相当于一个学生来给大学教授批改作业吗？还能决定教授能不能发表论文！

说实话，看到这新闻，我的第一反应是：这世界是不是疯了？然后仔细一想，这不就是Meta这半年来“金元足球”政策的必然结果吗？

作为一个忠诚的曼联球迷，我对这种“金元足球”的套路太熟悉了。你看曼联这些年的转会操作简直就是“灾难”：桑乔8500万欧元买来，现在恨不得低价甩卖甚至免费送给别人，当前出租给了英超的阿斯顿维拉；以9500万欧元引进的安东尼，现在又以2500万欧元卖给了贝蒂斯；还有7200万英镑签下的霍伊伦德，球队放着成熟的凯恩不要，偏要买这个年轻小将来赌未来，现在他被租借加买断的方式送走，两年不到身价跌到了5000万欧元（折合约4300万英镑）。这一大批花了几亿英镑高价买来的球星，要么水土不服，要么跟教练闹矛盾，最后只能低价处理或者租借走人。

Meta现在干的事儿，跟曼联如出一辙：砸重金买明星，结果发现买来的人根本融不进现有体系，最后闹得鸡飞狗跳。咱们先看看Meta这场“金元足球”到底踢成了什么样？我观察了一下，发现问题大了去了。

先说薪资差距，这简直把团队撕成了好几瓣。我给你说几个数字：24岁的博士Matt Deitke，4年拿2.5亿美元的薪酬包，第一年就能拿到1亿美元的现金。我非常八卦地算了一下，相当于每天收入27万美元。而Meta的普通产品运营经理呢？年薪也就15到30万美元。也就是说，大家可能都在一个团队，一起吃披萨、一起喝酒、一起跑步，但是其中一个人干一天的收入，其他人需要干一年才行。

说实话，这差距太夸张了，新来的“空降兵”薪水是老员工的10倍、甚至50倍，你说这团队还能不能好好合作？

更要命的是权力架构彻底乱套了。Meta为了管这些天价“雇佣兵”，6个月内搞了4次AI团队重组。最经典的一幕，是我在X平台上听到的一个传闻：在内部会议上，当杨立昆对一项激进AI计划提出系统性反对意见时，Wang直接打断了他，“我们是在开发超级智能，不是在辩论哲学。”会议室瞬间安静，杨立昆陷入沉默。 杨立昆的底线是开源和论文，Wang的KPI是三个月上线新版本。

Meta的人才流失比想象的更严重。Llama初始的14人核心团队，已经走了11个，其中5个直接跳到竞争对手Mistral AI。更夸张的是，有些从OpenAI高薪挖来的员工，哪怕一年能挣几千万美金，在Meta待不到一个月就重返OpenAI。

我不知道你是什么感觉，反正我看到这些消息的时候就一个想法：这钱花得真是比烧钱还快。

看到Meta这场闹剧，我想起了一段很有意思的历史。咱们聊聊中世纪的那些雇佣兵，你就明白为什么砸钱买人才这事儿从来都不靠谱。

14世纪的意大利，有支著名的雇佣兵叫“白色连队”，领头的是个英国骑士约翰·霍克伍德。这支队伍战斗力强悍，谁给钱多就为谁打仗。

但问题来了：雇佣兵的忠诚度完全取决于钱包的厚度。今天你给我1000金币，我帮你打佛罗伦萨；明天佛罗伦萨给我1500金币，不好意思，咱们立马调转枪头。更绝的是，有时候打到一半，敌方开出更高价码，雇佣兵直接在战场上“临阵倒戈”。

霍克伍德这老兄更是把这套玩法发挥到极致。他甚至发明了“保护费”模式——不想被我们攻打？行，交钱，我们就去打别人。

说实话，Meta现在的处境是不是很像？花2.5亿美元挖来的AI专家，今天在你这里干活，明天可能就跳到竞争对手那里。Llama团队的5个核心成员直接跳到Mistral AI，这不就是现代版的“临阵倒戈”吗？

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那么，历史上有没有成功平衡学术自由和商业目标的例子呢？

我想了想还真有，最经典的就是贝尔实验室。如果你感兴趣，可以看看吴军老师的经典书《浪潮之巅》，里面详细地描述了这批天才。

1960年代的贝尔实验室，聚集了一群世界顶级的科学家和工程师。这些人个个都是天才，脾气也不小，但贝尔实验室硬是把他们管得服服帖帖，还创造出了晶体管、激光器、Unix操作系统、C语言等一系列改变世界的发明。

你肯定好奇，贝尔实验室的秘诀是什么？说出来你可能不信，就三个字：给自由。

首先，他们给科学家充分的研究自由。研究人员可完全自主选择课题，无需考虑短期商业回报。例如，晶体管、激光等诺奖级成果均诞生于这种“兴趣驱动”的环境。

其次，他们建立了扁平化的管理结构。实验室的负责人通常都是科学家出身，懂技术，更懂得尊重学术规律。没有外行指导内行，更没有让辍学生去管图灵奖得主这种荒唐事。

最关键的是，贝尔实验室从来不限制研究员发表论文。相反，他们鼓励科学家在顶级期刊发表研究成果，认为这是提升实验室声誉的最好方式。

结果呢？从1925年到1983年，贝尔实验室的研究员共获得了8个诺贝尔奖，申请了数万项专利，为AT&T带来了数千亿美元的收入。

回到现在，再看看Meta的这种方式，不只是害了自己，还带坏了整个行业。

它推高了整个AI人才市场的成本。Meta开出2.5亿美元的天价后，其他公司怎么办？不跟进就挖不到人，跟进就得承受巨大的成本压力。现在你去硅谷看看，一个刚毕业的AI博士，起薪就要50-80万美元，小公司和创业团队根本玩不起这个游戏。并且当团队内部薪资差距达到10倍、50倍的时候，协作就变得不可能了。一个拿30万年薪的产品经理，要和一个拿3000万年薪的AI专家开会讨论需求，这会议还怎么开？

最要命的是，它把人才当商品。真正的AI人才，特别是那些顶级科学家，他们之所以待了几周马上就走，原因就在于他们要的不只是钱，更是尊重、自由和成就感。

说了这么多问题，那么在AI时代，我们到底应该怎么做呢？

首先，回归常识，别再搞荒唐事。让辍学生管图灵奖得主这种事，能不能不干了？真正聪明的做法是学习贝尔实验室：让懂行的人管懂行的事，给研究员足够的自由度。这对我们很多企业也一样适用，例如我就见过有的企业负责落地AI的负责人，自己都没怎么用过AI，问出的问题非常滑稽可笑，这就是违反常识了。

另外，培养比购买更靠谱。与其花天价去挖别人家的人才，不如把精力放在培养自己的团队上。AI这个领域变化太快，只有具备持续学习能力的团队才能走得更远。特别是可以招一些聪明的校招生来培养，因为他们并没有被“AI史前时代”的经验所束缚，可以提出非常多的洞察。当然，前提是企业愿意去倾听他们的意见，而不是让他们当螺丝钉。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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