智东西4月15日消息，今天，据The Information报道，Meta AI模型底层基础设施工程副总裁阿帕娜・拉马尼（Aparna Ramani）即将离职，其后续去向尚未披露。她已在Meta任职十余年，牵头主导了该公司AI基础设施体系的搭建与推进，此前直接向Meta首席AI官汪滔（Alexandr Wang）汇报工作。
▲图为阿帕娜・拉马尼（Aparna Ramani）（图源：Meta官网）
就在拉马尼宣布离开Meta前不久，今年4月上旬，OpenAI核心算力基础设施项目“星际之门”（Stargate）的三位关键负责人彼得・赫舍勒（Peter Hoeschele）、沙梅兹・赫马尼（Shameez Hemani）与阿努杰・萨哈兰（Anuj Saharan）离开OpenAI，并集体加入Meta。
去年夏天，Meta进行AI业务重组后成立了Meta超智能实验室（MSL），拉马尼被任命为MSL基础设施负责人，全面统筹支撑AGI研发的底层算力、存储、网络与集群系统建设。
拉马尼于2016年加入Meta，全面负责Meta的AI基础设施、数据基础设施与开发者基础设施三大板块。
她主导了PyTorch等业界顶尖的开源机器学习开发者框架向大规模生产级基础设施的落地，搭建了支撑Llama系列大模型训练的超大规模AI训练基础设施，构建了服务Meta全线产品的AI推理平台，以及EB级（百亿亿字节）数据仓库。此外，她还牵头并推动面向Meta全量编码库、服务于开发场景的AI辅助工具的研发与落地。
拉马尼将离开Meta时，她在该公司内部备忘录中写道：“我想告知大家，在任职近十年后，我做出了艰难的决定，将离开Meta，开启新的职业征程。”
拉马尼拥有印度巴拉蒂尔大学(Bharathiar University)的学士学位和美国亚利桑那州立大学(ASU)的理学硕士学位，其硕士期间的专业方向是计算机科学（Computer Science）。
▲拉马尼的学历（图源：领英）
入学ASU前一年，拉马尼在飞利浦担任软件工程师，硕士毕业后，她于1998年9月去到从事电信网络设备与解决方案的富士通网络通信公司担任高级软件工程师，在该公司工作7年有余。
▲拉马尼的履历（图源：领英）
拉马尼从富士通网络通信离职约两年后，于2007年9月开始，同时担任雅虎的高级工程经理和微软的首席开发经理。这一时期正值微软与雅虎就收购事宜展开密集谈判阶段。
▲拉马尼的履历（图源：领英）
在加入Meta之前，拉马尼在企业级大数据与云数据平台公司Cloudera工作长达五年多。她于2011年2月加入这家公司，担任其工程高级总监，全面负责该公司全产品线研发并主导大数据平台建设。
▲拉马尼的履历（图源：领英）
值得一提的是，在拉马尼被任命为MSL基础设施负责人后不久，PyTorch之父Soumith Chintala（索密斯・钦塔拉），于当年11月正式离开Meta。
钦塔拉在Meta任职约11年，投入近8年时间主导PyTorch从实验室项目成长为全球AI主流框架。离开Meta后，他加入由前OpenAI CTO米拉・穆拉蒂（Mira Murati）创办的AI初创公司Thinking Machines，并在2026年1月被正式任命为该公司CTO，接替原CTO巴雷特・佐夫（Barret Zoph）的位置。
▲Soumith Chintala的履历（图源：领英）
此外，在拉马尼宣布将离职之前，Meta在过去一个多月内就接连出现过多起人事变动，多位核心高管相继离任。
与拉马尼同属MSL、负责AI基础设施的庞若鸣，在入职仅约七个月后便离开Meta加入OpenAI。他曾在谷歌担任首席软件工程师超过十五年，2021年离开谷歌后加入苹果，出任资深杰出工程师。
▲庞若鸣的履历（图源：领英）
与庞若鸣情况相似，MSL开发者平台产品负责人Mat Velloso亦在短暂任职后宣布离职。在加入Meta之前，他曾任谷歌DeepMind产品副总裁。
▲Mat Velloso的履历（图源：领英）
此外，Meta生成式AI研究副总裁Russ Salakhutdinov也已离职。在加入Meta前，他曾担任苹果AI研究总监。
▲Russ Salakhutdinov的履历（图源：领英）
结语：关键人才接连离任，Meta算力与AI研发节奏面临挑战
拉马尼此次离职，或将使其负责的算力与训练工程体系面临关键岗位交接和核心人才流失的双重风险。
2026年Meta计划裁员约20%，其预计2026年资本支出将从去年的约722亿美元飙升至1150亿至1350亿美元。这一增长主要用于支持其MSL的研发以及核心业务。Meta创始人兼CEO马克・扎克伯格（Mark Zuckerberg）亲自接管该公司AI商业化路线图。
近期，Meta多位核心高管相继离任，在一定程度上折射出Meta在AI战略加速转型、组织架构持续调整过程中面临的阶段性波动。
作为全球AI竞赛中的重要参与者，Meta在持续加码算力投入与AGI研发的过程中，其核心技术团队的稳定性及关键项目推进节奏，或将成为影响其AI战略落地成效的相关变量。
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