“让我们去偷中国的工程师，而且要偷最好的！有了他们，我们更容易打败中国！”

你敢信？这竟然出自美国国会参议会的某场听证会，发言者还是一位美国智库的高级总监。

当时，deepseek模型横空出世，在全球人工智能领域掀起了轩然大波，特别是在美国硅谷，更是引发了不小的震动。

但国人看到的是希望，可美国的一些官员却从中嗅到了危机，于是他们盯上了中国的科技人才。

本以为这都是他们不切实际的幻想罢了。但如今，看看美国各大科技巨头的举动，你就会明白，这绝非玩笑！

在过去短短一周的时间里，美国多家公司挖走了至少4名，甚至更多的顶级华人科技人才。

而且，这些公司开出的薪资条件之优厚，简直令人咋舌——整整1亿美元！

而这，其实还只是美国“抢人大战”的冰山一角！

就在刚刚过去的六月份，Meta首席执行官马克·扎克伯格，以148亿美元的代价，收购了人工智能初创公司Scale AI 49%的无投票权股份，使其估值飙升至290亿美元。

而促使扎克伯格这么做的原因，并不是为了资本运作，更多的是为了人才的争夺。

Scale AI的创始人亚历山大·王，在加入Meta之后，将会掌管新设立的“超级智能”部门，承担起开发下一代通用人工智能的重任。

要知道Scale AI的主营核心业务聚焦于数据标注与治理。公司采用“人类标注员搭配AI质检”的三重验证方式，成功将数据错误率压低至0.3%，这一水平远远低于行业平均的5%。

它掌控着全球35%的AI训练数据流量，服务的客户不仅有OpenAI、谷歌、微软等科技行业的巨头企业，甚至还拓展到了美国国防部等公共部门。

Scale AI所具备的技术优势以及在行业内的领先地位，能够助力Meta补齐其在AI布局中最关键的一块拼图。

值得一提的是，扎克伯格看重的可不只是Scale AI所拥有的数据资源，更看重亚历山大·王在AI基础设施领域积累的丰富经验。这位华裔创业者19岁就从麻省理工学院（MIT）辍学，随后成功搭建起了一套连接数据标注与模型训练的完整技术体系。

除了收购Scale AI，扎克伯格还亲自组建“招聘派对”高层群组，在OpenAI宣布全员休假当天，向目标研究员发送“48小时限时offer”。

最终被挖走的8人中，包括GPT-4训练架构优化核心成员赵胜佳、多模态团队负责人余佳辉等，他们主导的o1模型正是AI从“回答问题”转向“主动推理”的关键突破。而这8个人中，有4个都是华裔科学家。

Meta开出的薪酬包平均达1亿美元，是OpenAI同类职位的3-5倍。

这种“灭霸式挖人”导致OpenAI技术断层，原计划7月发布的o2模型被迫推迟，首席研究官马克·陈在内部Slack频道表示：“感觉像被入室行窃。”

而扎克伯格之所以不断从别处挖高级人才，主要根源在于Meta在人工智能领域的竞争中陷入了被动境地。

虽说Meta于2024年成功推出了参数规模高达1.8万亿的Llama 4模型，然而在多模态理解能力、长文本推理水平等关键性能指标方面，依旧比不上GPT - 4.5。

不仅如此，Meta自身所拥有的社交数据还存在严重的质量问题——其语料中大约有30%都源自低质量内容，这使得模型在运行过程中常常输出错误的信息。

而竞争对手OpenAI正通过高精度数据训练更聪明的模型，这直接刺痛了扎克伯格的神经。

但显然如果自己培养人才，那还不知道什么时候才能见成效，主动出击挖别人的墙角是最快的。

相比于Meta，英伟达也不甘示弱，CEO黄仁勋亲自出马，成功说服清华校友朱邦华和焦剑涛加入。

前者在图形处理器架构优化领域拥有15项专利，后者开发的CUDA并行计算框架使AI训练效率提升300%。

英伟达希望借助这些人才的力量，在GPU架构优化和AI训练加速等关键领域实现突破，进一步巩固其在AI硬件领域的领先地位。

而华裔科学家群体之所以成为争夺焦点，与其特殊的人才生态密切相关。

统计显示，全球前100名AI研究者中，37%拥有中国教育背景。这些科研人员往往在中国顶尖高校完成本科教育，在斯坦福、麻省理工等名校获得博士学位，形成"中西结合"的知识体系。

这种跨文化学术训练使其既能深入理解东方市场需求，又能熟练运用西方科研范式。

在多模态大模型训练领域，华裔研究者主导了75%的开源项目；在AI伦理框架设计方面，他们提出的"可解释性AI"理论被欧盟纳入监管标准。

然而，美国科技巨头对中国 AI 人才的大规模抢夺，也导致了中国 AI 人才流失现象日益严重。

高薪诱惑无疑是最直接的原因。美国科技公司开出的 1 亿美元年薪，与国内百万年薪加股票期权的待遇相比，差距巨大。这种经济上的诱惑，对很多科学家来说难以抗拒。

科研环境的差异也是重要因素。在美国，科研机构和企业允许

科学家长期专注于研究，没有明确的 KPI 压力，并且能够提供充足的科研资源和良好的实验条件。

而在中国，很多科研项目受短期商业回报压力影响，研究人员不仅要承担繁重的科研任务，还需要频繁写汇报、应对考核，这在一定程度上分散了他们的精力，影响了科研效率和创新动力。

面对人才流失的现状，中国企业也在积极行动。腾讯、华为、百度等国内科技巨头纷纷加大人才吸引力度。

腾讯启动 “青云计划”，在 2025 年开启全球最大招聘计划，提供上万个岗位，通过高薪、股票期权以及优质的科研环境，吸引全球顶尖 AI 人才。

华为的 “天才少年” 计划，面向全球招募顶尖人才，给予平均百万人民币的年薪，为年轻的科研人才提供了广阔的发展空间。

在全球 AI 竞赛的大背景下，顶尖人才的争夺将成为决定胜负的关键。人才是 AI 发展的核心驱动力，拥有了顶尖人才，就拥有了技术创新的源泉，也就掌握了在这场竞赛中的主动权。