美國開始不惜花費重金來搶人了！現(xiàn)在最搶手的資源不是芯片，也不是代碼，而是華人！

硅谷的“人才收割機”正在瘋狂運轉(zhuǎn)，甚至不惜損失一部分自身利益，以高價年薪為誘餌，也要挖走中國AI領(lǐng)域頂尖人才，竟是為了打壓中國科技領(lǐng)域。

當今時代，AI技術(shù)已經(jīng)成為了全球人類的焦點，智能科技也從各個領(lǐng)域，滲透進了生活的每個角落，我們的身邊充斥著AI的產(chǎn)物，正因為如此，各國對AI人才的爭奪戰(zhàn)也越來越激烈，可以稱之為一場沒有硝煙的戰(zhàn)爭。

這次Meta挖人已經(jīng)不是以前那種讓HR先探口風、慢慢談條件的套路了，而是扎克伯格親自下場，用WhatsApp直接給頂尖工程師發(fā)消息，把價碼攤在桌面上。

你可以想象：一個在OpenAI加班到深夜的華人工程師，手機突然彈出“Mark Zuckerberg”的來信，幾乎不兜圈子，開口就是“來我這里，給你一億美元級別的待遇/簽約金”。

這不是“邀請?zhí)邸?，更像用錢硬把門砸開，外媒披露的被重點盯上的幾位核心人物，趙晟佳、余家輝、畢樹超、任泓宇，背景都很亮眼，很多都有清華北大等頂尖學校經(jīng)歷。

在OpenAI，他們屬于能把模型做出來、把關(guān)鍵能力推到前臺的那種“核心大腦”，在Meta看來，這些人就是能讓自己在AI競爭里快速補短板、甚至實現(xiàn)反超的關(guān)鍵籌碼。

對Meta來說，搶到一個人可能就等于搶到一個方向、一套經(jīng)驗和一段時間窗口，OpenAI高層當然會很不爽，有人形容這種感覺像“家里被人闖進來把寶貝拿走”。

但嚴格說這并不是偷，而是公開競價的陽謀：你情我愿、合同簽字，只是出價高到讓人難以拒絕。

美國科技巨頭也越來越現(xiàn)實：與其在本土慢慢培養(yǎng)新人，幾年后才能獨當一面，不如直接用天價把已經(jīng)成熟的頂級人才打包買過來，省時間、見效快。

而那種“一億美元級”買到的也不只是一個人的工時，更是他背后長期教育訓練的結(jié)果、在大模型研發(fā)中積累的隱性知識，以及對關(guān)鍵技術(shù)路線的理解和經(jīng)驗。

大眾只看到AI更新很快，卻很少意識到真正的競爭發(fā)生在人才和速度上，打法有時簡單粗暴到只剩一個字：錢，這是一場沒有硝煙的戰(zhàn)爭，而美國人的戰(zhàn)術(shù)簡單粗暴且露骨：用錢把你的脊梁抽走。

別把扎克伯格天價挖人當成臨時起意，這更像一套早就跑通的固定打法：用資本在全球范圍內(nèi)“點名收人”，優(yōu)先盯準中國體系培養(yǎng)出來的理工尖子。

四位OpenAI核心成員被挖走之前，他其實已經(jīng)靠類似路徑嘗到甜頭，比如他愿意砸出巨額資金去拿下Scale AI，看中的不僅是公司本身。

更是其創(chuàng)始人Alexandr Wang這種“能把底層技術(shù)做扎實”的人才紅利，王雖然是美國身份，但成長背景和能力結(jié)構(gòu)帶著強烈的華裔理工特征。

年紀輕輕就靠數(shù)據(jù)標注與工程體系把公司做成巨頭級別，靠的不是講故事，而是能把復(fù)雜系統(tǒng)真正落地的硬功夫。

在扎克伯格的判斷里，下一代超級智能的競爭，不止拼模型，也拼誰能更快搭起數(shù)據(jù)、工程、訓練與產(chǎn)品閉環(huán)。

與其慢慢培養(yǎng)本土隊伍，不如直接用錢把“別人練出來的高手”買過來，省時間、見效快，把它放在競爭語境里，就像一邊還在閉關(guān)練功，另一邊已經(jīng)拿著現(xiàn)金把對手的核心弟子挖空。

類似的動作不只發(fā)生在Meta，英偉達那邊也被曝在推進針對中國年輕AI研究者的招募計劃，目標瞄準的同樣是履歷漂亮、學術(shù)能力頂尖的一批人。

幾家巨頭像默契一樣：只要是中國培養(yǎng)出來、能影響下一階段路線的人，價格不是問題，先搶到再說，這種策略比單純的技術(shù)封鎖更“狠”。

封鎖是你不讓用、我繞道走；挖人則是直接把關(guān)鍵經(jīng)驗、關(guān)鍵組織能力連人帶走，讓對手的研發(fā)節(jié)奏變慢、梯隊變薄。

DeepSeek這類進展一出現(xiàn)，美國一些人的第一反應(yīng)不是調(diào)整自身路線，而是加速“掐尖”，想把產(chǎn)生速度的那臺發(fā)動機拆走。

甚至有美國智庫人士公開講過類似“去偷工程師”的話，反映的就是把人才當戰(zhàn)利品的現(xiàn)實思路。

曾經(jīng)那把試圖斬斷中國科技發(fā)展的“制裁大刀”，如今發(fā)現(xiàn)砍不斷我們的韌性，于是他們換了一把軟刀子，試圖割斷我們的人才命脈。

總盯著華人挖頂尖AI工程師，一個關(guān)鍵原因是：頂層人才的“產(chǎn)出結(jié)構(gòu)”不一樣，美國有一流大學沒錯，但基礎(chǔ)階段很多公立學校更強調(diào)興趣、活動和輕松節(jié)奏，學生在數(shù)學與邏輯訓練上的強度普遍沒那么硬。

中國學生從小被高強度考試體系推著走，大量時間花在數(shù)學、物理、競賽題和刷題上，這種方式常被批評枯燥，卻恰好更貼近AI底層所需的能力儲備。

AI看起來很“酷”，本質(zhì)卻離不開概率、統(tǒng)計、優(yōu)化、線性代數(shù)和嚴密推導，它不是光靠“創(chuàng)意”和表達就能做出來的活，而是要靠長年累積的基礎(chǔ)功。

也因此，在人才數(shù)量上中國每年培養(yǎng)的STEM畢業(yè)生規(guī)模遠高于美國，在成果上中國的AI專利申請占比也處于全球領(lǐng)先區(qū)間。

這些數(shù)據(jù)背后意味著：能做最難、最底層、最吃數(shù)學的那批人，供給端更集中在華人群體里。

美國大廠并非沒有能力搭平臺、做產(chǎn)品，但他們也面臨“車很快、司機不夠”的現(xiàn)實：OpenAI、Google這類公司像豪車。

真正能長時間啃底層架構(gòu)、訓練系統(tǒng)、分布式優(yōu)化的工程師卻不可能無限供給。

再加上美國本土很多優(yōu)秀學生更愿意去金融、法律等回報更快、生活更可控的行業(yè)，愿意進實驗室和工程團隊長期熬的比例就被進一步稀釋了。

結(jié)果就是最難最苦的AI工程活逐漸出現(xiàn)“華人密度很高”的現(xiàn)象，業(yè)內(nèi)也有人公開提過類似判斷，比如“相當大比例的AI開發(fā)者是中國人”的說法，至少反映了美國科技界對這一短板的焦慮。

于是他們的策略就變得很現(xiàn)實：既然自己體系內(nèi)短期補不齊，就用高薪和簽約金到全球范圍直接“移栽”成熟人才，把別人的培養(yǎng)成本變成自己的即戰(zhàn)力。

倘若他們的教育體系還能源源不斷地造血，何至于如此氣急敗壞地要去“偷”人？