小扎AI豪赌，要翻车了？MSL成立两月，从PyTorch元老到新的硅谷天才，至少八人曝出离职。甚至，还有不少直奔OpenAI。内部重组频繁，战略摇摆不定股票杠杆平台排行，Meta超级智能梦裂痕满满。
小扎AI大计还未真正开始，就要凉凉了？
继昨日曝出三人闪辞Meta之后，又一位「超级智能实验室」（MSL）老将官宣离职。
PyTorch核心开发者，现MSL预/后训练工程师——Rohan Varma，在入职Meta六年后，决定离开了。
显然，Rohan是内部重组后，才被调到MSL团队中，然而具体离职原因未知。
更令人震惊的是，MSL成立仅两个月的时间，至少八位核心员工离职。
不仅资深元老要走，那些小扎高薪挖来的人，直奔劲敌OpenAI、Anthropic。
离职员工中，不乏PyTorch、Triton等核心AI基础设施缔造者，这些人才流失对Meta来说，可谓是致命一击。
一方面，频繁重组，早引发内部不满；另一方面，高压上阵，短时间内产出堪比GPT-5、Gemini的成果，并非易事。
对此，Meta却看得很淡，认为这么大规模的团队，走些人再正常不过了。
或许不止8人跑路，还有一些未被计入其中。如今，Meta大肆宣传的MSL，后院真的起火了。
MSL成立仅两月，新兵闪退
两位前OpenAI员工Avi Verma、Ethan Knight，入职Meta不到一个月，便重新跳回OpenAI。
Avi Verm
Verma曾在斯坦福大学获得计算机科学理学学士学位。他于去年6月加入OpenAI，随后又被小扎以百万美元年薪挖角到MSL，如今又重返OpenAI。
在此之前，Verma还在特斯拉工作了近四年。
Ethan Knight
Ethan Knight曾在OpenAI担任实习生，他在特斯拉工作一段时间后，同样加入了Meta。
如今，Ethan Knight已重返OpenAI。
Rishabh Agarwal
另一位MSL研究员Rishabh Agarwal也被小扎的毒鸡汤「劝退了」，官宣离职：
在这个飞速变化的世界里，最大的风险就是不冒任何风险。
Rishabh Agarwal于今年4月份，以百万美元年薪加入Meta，仅仅五个月后，便闪离了。
在谷歌、DeepMind、Meta工作了七年多后，他想要承担「另一种风险」。
但「另一种风险」是什么，至今Rishabh Agarwal尚未透露，可能是加入其他公司，也可能是创业，或者从事学术研究。
Agarwal曾在孟买印度理工学院主修计算机科学与工程，随后在米拉-魁北克人工智能研究所攻读博士学位，早期研究方向是强化学习及其应用。
他还在2018年担任Google Brain高级研究科学家，在深度强化学习领域贡献卓著，还荣获了NeurIPS 2021最佳论文奖的研究。
后来，Agarwal在加入DeepMind后，专攻用强化学习和自我改进方法改进大型语言模型。
此外， Agarwal还一直活跃于学术界，担任麦吉尔大学的兼职教授。
这三位新人，都是小扎两个月前雄心勃勃宣布的「MSL（超级智能）」计划的一部分。
该计划宣布后，小扎准备了1亿美元的薪酬方案从 DeepMind、OpenAI、 xAI 等竞争对手那里疯狂挖角。
此举被Sam Altman疯狂吐槽，他说：
我已经记不清他们从公司挖了多少人来当首席科学家了！
如今，小扎的「钞能力」，似乎正在失效。人才回流，Sam Altman也可以松口气了。
元老「跑路」，带走技术命脉
不止是新人出走，老员工也要走。
Bert Maher、Tony Liu、Chi-Hao Wu、Aram Markosyan等一部分Meta资深元老的离职，让Meta的MSL计划陷入了一场噩梦。
Rohan Varma
最新官宣离职的Rohan Varma，是Meta AI PyTorch团队的一名工程师，他主要负责排名、推荐和内容理解用例的分布式训练。
Rohan的研究兴趣在于探索各种混合并行技术，以实现大模型的高效训练，并开发高效的跨机器通信算法。
Bert Maher
Bert Maher在社交平台上，已经更新了自己履新的消息。
他在Meta工作12 年，参与开发了PyTorch，这是一款已经被广泛使用的开源软件，主要应用于训练和测试AI系统。
此外，他还参与开发Triton的工作，这是一款用于提升AI模型运行效率的编程语言和编译器。
Bert Maher称，他很高兴能让Anthropic的AI聊天机器人Claude「更快」。
Tony Liu
Tony Liu在Meta工作八年多，他曾负责管理PyTorch GPU系统团队，这些系统是训练和运行Meta大模型的核心部分。
Tony Liu曾获得台湾大学计算机科学与信息工程硕士学位，以及北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学硕士学位。
Chi-Hao Wu
Chi-Hao Wu在本月早些时候，已表示将离开工作了五年多的Meta，加盟初创公司Memories.ai担任首席AI官。
Chi-Hao Wu称离开Meta的原因，是由于部门的不停重组，让团队成员感觉变化太快了，自己的顶头上司就换了好几次。
Aram Markosyan
Aram Markosyan在Meta工作四年多，曾就职于Meta AI的基础人工智能研究（FAIR）团队，他的研究方向涵盖多模态大语言模型的多个方面。
在加入Meta AI之前，他曾在多所大学、国家实验室担任不同职位。
Aram Markosyan先后获得了纯数学硕士（亚美尼亚埃里温国立大学）、应用数学硕士（法国皮埃尔与玛丽居里大学），以及计算等离子体物理博士（荷兰埃因霍温理工大学）等学位。
目前，尚不清楚Aram Markosyan的去向。
转投OpenAI
更让小扎头疼的是，自己不少的AI干将，Chaya Nayak、Afroz Mohiuddin又纷纷转投OpenAI旗下，而后者则是Meta在AI领域最强劲的对手。
挖别人墙角，结果变成了自挖墙脚。
Chaya Nayak
Chaya Nayak是Meta「九年元老」，她曾担任Meta的公共政策研究经理，近期在Meta的职务是生成式AI产品管理总监。
Chaya Nayak曾领导了Meta的「数据造福计划」，致力于研究如何利用数据产生积极的社会影响并解决政策问题，并帮助监督了Meta的Llama系列大语言模型的开发。
在加入Meta之前，她曾在湾区两家专注于利用数据增强决策的初创公司Premise和Quid工作，还在非政府组织和政府部门工作过。
Chaya Nayak称，她将加入OpenAI负责特别项目。
Afroz Mohiuddin
2010年，Afroz Mohiuddin从印度理工学院坎普尔分校毕业后，加入了谷歌担任软件工程师。
去年他刚从谷歌跳槽至Meta，担任高级主任工程师。
本月早些时候，Afroz Mohiuddin又跳槽到OpenAI，加入其技术团队。
小扎AI梦，还能撑多久？
Meta这次的「超级智能」计划，颇有点「起了大早，赶了晚集」的味道。
7月初，小扎终于高调官宣了MSL成立，终极目标就是为每个人带去「个人超级智能」。
为了在AI赛道上迎头赶上，他不惜砸下数亿美元，抛出天价薪酬从OpenAI、谷歌DeepMind等公司疯狂挖人。
然而，拿着九位数高薪的新人涌入，却让内部的老人倍感不适，紧张的气氛和离职风波随之而来。
WSJ曾曝出，AI部门在今年已多次重组，最近一次直接解散了一个团队，另建四个新团队。
要知道，在7月新成立MSL之后，Meta刚刚完成重组，内部合并了三大AI团队：
基础模型研发团队：开源Llama
基础AI研究团队：LeCun带队FAIR
AI产品团队
也不过两个月，新一次重组的四个团队，分别是：TBD Lab、FAIR、产品和应用团队、基础设施团队。
它们全部隶属于MSL，由28岁Alexandr Wang掌管。
元老Chi-Hao Wu直言，Meta AI部门的频繁重组，让员工内心感觉不太安稳，甚至他还吐槽，自己的负责人就换了好几个。
但现在看来，钱并非万能。即便是那些从OpenAI走了的员工，毅然决然回归OpenAI。
Reddit热帖中，有网友分析，Meta近期与Midjourney等初创公司的合作，可能预示着战略重心的转移。
这种「左右摇摆」的战略，明显与希望从0开始构建的LLM研究员的目标不符，才导致部分人才的离开。
Meta AI蓝图看似宏大，但方向感似乎有点迷雾重重。
这么多人集结起来，他们并不知道自己要去哪里，毕竟一切最终围绕为产品创造利润的开发，与许多人的目标并非一致。
另一位网友解读，这些拿到高薪的人到了Meta后，才意识到自己并不是为改变世界的ASI工作，而是为广告和数据收集开发ASI。
毕竟，十亿可以买一栋大房子，但买不到梦想。
另外，内部重组摩擦不断，人们不满Alexandr Wang的领导方式。
AI人才争夺战，走向何方？
内部战略摇摆，再加上OpenA对手的吸引力，让Meta AI雄心蒙上阴影，人才争夺战远非「有钱任性」。
这波离职潮，成为一个警钟。
粗略估算，小扎为了争夺AI顶尖人才、押注AI未来，已投入了上千亿美元的规模。
这既包括直接支付的惊人薪酬，也包括为支撑前沿研究而配套的算力基础设施和战略性投资。
Q2财报显示，内部现金储备仅在两个季度，从仅440亿美元下降到120亿美元，直接烧掉了320亿美金。
再加上，预计今年要建设超算中心，斥资超660亿美金。
在AI上砸钱，小扎真的是下了血本。但是，投入这么多钱也没留住人才，真的需要一个深刻的反思。
稳定的企业文化和清晰的战略方向，是MSL亟需的。
Meta被曝出暂停招聘
对于OpenAI来说，这是一件大好事，不仅守住了技术优势，还成功「召回」了关键人才。
这恰恰证明了，研究自由度、企业稳定性，对顶尖人才同样重要。
AI人才争夺战，远非砸钱那么简单。
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