离职！跳槽！更新放缓！ 刚被传出即将赴港上市、估值堪比大半个快手的可灵，为什么留不住核心人才？ 这场发生在关键时刻的离职潮，究竟揭示了怎样的隐患？
今年4月，快手副总裁兼可灵AI负责人盖坤，在谈及可灵内部人才情况时，坦言：“如果（公司）目标拉得不够高，优秀的人才觉得没意思自然会走。”
这句话折射出当下AI竞争的核心焦点：人才争夺战。
作为一个壁垒极高的行业，全国真正能参与AI基础大模型研发的人才只有5.2万人，在“百模大战”的激烈竞争下，每一个人才都很稀缺，更别说那些能带领团队，实现从模型研发到产品交付的核心技术“大牛”了。
然而，盖坤或许未曾料到，他对人才观的这番论述正在演变为一个自我实现的预言。一边是可灵3.0在全球市场高歌猛进，用户规模急剧增长；另一边却是可灵核心AI骨干，接连出走，迭代速度放缓。
日前，多家媒体报道，快手可灵AI核心技术骨干王鑫涛、王猛已低调离职。这是快手AI业务不到一年时间内，又一次核心人才流失，早在去年8月，原可灵AI技术负责人张迪已跳槽去了阿里——似乎越来越多的优秀人才觉得可灵“没意思”了。
如果把时间线拉得再长一点，我们会发现，相比于可灵，母公司快手出走的人更多。从短视频、算法到电商、AI，近两年已有十几名副总裁级别的高管离职。
其中，包括快手大模型负责人周国睿、多模态负责人王仲远，加上前面提到的张迪、王猛、王鑫涛，用“离职潮”来形容当下的快手、可灵AI业务的状况，也不为过。
这批人才的出走，对可灵的“伤害”是显而易见的。《中国企业家》杂志援引业内人士指出：张迪负责AI技术期间，可灵保持着极高频率的更新。这种快速迭代的能力，成就了可灵的先发优势，让快手挤进了视频生成AI赛道的第一梯队。但其离职后，可灵的更新速度明显慢了下来。
当下，硅谷的共识是：前沿AI竞争的本质，是人才密度的竞争。谁储备了更多的AI人才，谁就有机会跑赢这场竞赛。以人才作为衡量的标尺，可灵或许已经掉队了。
这轮“离职潮”还有一个值得被关注的点是，它发生在可灵从快手独立分拆，准备冲刺上市之际。
目前，可灵AI估值为180亿美元（约合人民币1200亿元），相当于快手母公司市值的七成，上市后，预计市值将突破200亿美元。
照理说，可灵即将上市，核心技术人才应该与公司捆绑得更紧才对，毕竟很少人会无视上市后期权变现的诱惑。那核心人才为何还会在这个节骨眼密集离职？
是否存在一种可能：双方在期权分配上产生了分歧，核心人才觉得公司没有给予自己付出相匹配的期权奖励，加之外部大厂开出更高的待遇招揽，人才自然容易离职。
人才的流失对估值的影响往往是致命的。这点可以参考谷歌的市值走势，今年6月，Transformer的核心作者诺姆·萨泽尔和约翰·江珀，从谷歌离职，导致 Alphabet的市值在随后几天内蒸发了2500亿美元；上周，谷歌AI首席科学家杰夫·迪恩离职，又引发千亿美元市值波动。
谷歌作为一家老牌科技公司，无论盈利能力，还是技术储备，在全球都处于领先位置，但三位AI技术“大牛”的出走，便能对市值造成如此大的冲击，对正处于上市冲刺期的可灵而言，人才失血的代价更为沉重。
可灵的“坏消息”还不止于此。以字节Seedance、阿里HappyHorse、MiniMax H3为首的国内视频生成大模型，正在对可灵展开“围追堵截”。
2024年春节期间，OpenAI发布了视频大模型Sora的试用版，虽然生成的视频质量以假乱真，但迟迟没有开放正式版。
快手内部便抓住机会，成立了一个规模只有20人的AI视频部门，要求5个月内必须拿出可以开放给用户使用的视频AI产品。
当年6月，可灵1.0如期发布，从速度上来讲，它确实超越了Sora，是“全球第一”，甚至在某些场景的表现能力超越了Sora。
可灵之所以比Sora快，主要得益于快手庞大的短视频素材积累，可灵团队可以畅通无阻地调用各板块的视频素材，进行训练。在“缩放定律”的影响下，成品自然不会差。
但字节在素材方面的积累，同样惊人，且迭代速度更快，春节发布的Seedance2.0，5个月后2.5来袭，将版本更新速度从年缩短到了月。
在核心人才流失的状况下，可灵的更新速度需要画上一个大大的问号。
与此同时，可灵在商业化端也面临着来自 MiniMax H3 的直接冲击。刚发布的 MiniMax H3 采取了彻底的开源策略，且 API 调用费率被大幅压缩，生成一段 5 秒视频的成本仅需几毛钱。这种“开源+性价比”的组合拳不仅降低了AI视频的门槛，也对可灵原有的高客单价订阅与 API 计费模式构成了不小的压力。
阿里推出的HappyHores1.0则在性能上，对可灵形成了压制。4月，HappyHores在全球AI视频生成榜单上匿名“屠榜”三天，甚至在纯图像生成视频赛道刷新了榜单的历史记录。
别忘了，可灵“技术一号位”张迪离职后的去处正是阿里巴巴。
在商场上，起个大早赶个晚集的案例屡见不鲜，可灵的先发优势正在被稀释。
值得称道的是可灵在海外市场的亮眼表现。面对国内市场“群雄并起”的局面，可灵又学起了快手的“成功学”。快手之所以成功，原因在于锚定了下沉市场的“老铁”，收缩了在一、二线市场的攻势，可灵亦是如此，暂避国内激烈的竞争，将主要力量集中在海外，尤其是印度，这个全球市场中的“下沉市场”。
数据显示，今年6月可灵用户总数突破1个亿，月活1200万，其中印度“老铁”贡献了52%的下载量，美国8%，韩国6%，超七成市场在海外，预计年收入6亿美元。
不可否认，这种“让开大路，占领两厢”的出海策略在短期内为可灵带来了可观的用户规模与市场声量。然而，借力下沉市场撬动的账面繁荣，难以忽略AI行业长期的底层逻辑。
人工智能的竞争，归根结底是人才密度的比拼与技术架构的迭代，而这两大要素的核心主战场依然集中在中美两国。以印度为代表的下沉市场虽然能贡献庞大的下载量，但其受限于当地的购买力和支付习惯，付费意愿一直处于低位，难以支撑 AI 视频极高的算力与研发成本。
对于可灵而言，出海是规避短期竞争“红海”的有效路径，但若要在资本市场稳固其估值预期，最终仍需回到核心研发团队的稳定性问题，并在全球主流市场验证其模型的不可替代性。
在开源生态日益成熟的大趋势下，留给可灵调整的时间不多了。
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