大模型团队为什么更容易出现人才动荡
文 | 窄播，作者 | 李威
本期我们关注的动态是：林俊旸突然离职让中国AI行业迎来了一场核心人才出走引发的舆论风波。风波之下，产业正在进入一个「技术强人时代」。
让我们先来梳理一下这场风波的时间线：
3月4日凌晨，林俊旸在X上宣布自己要离开千问，之后多名千问模型团队核心成员宣布离职，随即引发大范围讨论；
3月4日下午，通义实验室紧急召开会议，阿里集团董事长兼CEO吴泳铭、阿里首席人才官蒋芳、阿里云CTO周靖人等对风波涉及的组织调整和发展路线问题做出回应。
3月5日上午，吴泳铭发出邮件，确认批准林俊旸的辞职申请。
3月7日凌晨，林俊旸在朋友圈发文正式告别千问。
林俊旸的离职第一次在国内将顶级AI人才与公司的博弈直接呈现在聚光灯下，此前诸多AI人才的职位变动都未引发如此广泛的关注和讨论。在海外，AI行业早已对头部AI公司内的团队分裂和人才出走司空见惯，顶尖人才始终处于一种高频的「布朗运动」状态。
2026年1月，OpenAI研究副总裁Jerry Tworek宣布离职。此前OpenAI的人才出走造就了竞争对手Anthropic、SSI，2023年的「宫斗」事件更是成为当年的大热门。
2026年2月，xAI的两位联合创始人Tony Wu和Jimmy Ba在48小时内先后宣布辞职。Meta内部，Llama团队初始14位核心作者中已有11人离开，图灵奖得主Yann LeCun也在2025年底离开。
与这些人才变动相对应的是阿里、OpenAI、xAI和Meta在业务和组织上的调整。
阿里的通义实验室计划将千问大模型团队分拆成多个水平团队。OpenAI拉响红色警报之后，奥特曼将公司内部的资源都倾斜向ChatGPT，探索性研究团队被边缘化。马斯克则宣称要重组xAI以提升执行速度，并拿出了具体的重组方案。Meta也在一份内部备忘录中宣布了新的AI团队架构。
表面上看，这种企业内部以寻求在AI竞争中占据优势为目标的组织和业务调整，与公司内部顶级人才追求的技术愿景产生了错位，最终造成了林俊旸们的高调出走。但究其根源，则是源自移动互联网时代以中台、系统为基础的业务迭代方式，不再适配于AI时代由技术强人主导的技术突破路径。
当AI行业处于一个技术强人主导的发展周期中，就需要与其相适配的组织形态。尤其是大厂更需要更新其与顶尖人才的合作方式。
顶尖人才成为超级杠杆
互联网时代，能超越企业成为行业明星的人，往往是优秀的产品经理，比如做出微信的张小龙。但在AI时代，几名顶尖的技术人才往往就能影响和决定模型研究的走向，影响到企业和行业的发展，进而在企业和行业中快速获得巨大的声望和更高的话语权。
其核心原因在于，互联网时代是产品经历洞察需求之后，由大量工程师堆叠代码实现的工程化的胜利，而AI时代，大模型技术还在发展和探索过程中，技术的突破往往能给企业带来阶段性的竞争优势。而技术的突破，往往依赖于顶尖研究员的技术直觉，是典型的智力密集型产业。
这就决定了，AI行业中的顶尖技术人才会被企业和行业赋予更高的价值和战略意义，是一种影响竞争走势的核心资产。这也是为什么，Meta会花费巨资在硅谷进行一场AI人才争夺战。也能够说明，为什么林俊旸的骤然离职，能给阿里和行业带来如此大的震动。
引发震动的另一个原因是，在发达的传播渠道加持下，这些顶尖的技术人才能够快速沿着「技术突破—用户认可—公司领先—个人认知度提升」的路径，成长为企业内部和行业中的明星，收获远超一般人才的巨大影响力。
AI时代，一位顶尖人才可以被看作是一个技术品牌。
宣布离职之前，林俊旸是阿里最年轻的P10，千问大模型的技术负责人以及开源社区中的「明星」。在OpenAI、xAI、Meta、Google和独立创业之间做布朗运动的顶级算法人才中，很多都是凭借自身的研究成果在行业内建立了极高的声望。
企业的高度依赖与行业声望共同加持，一方面让顶尖人才成为了现阶段撬动AI行业发展的超级杠杆，并聚拢起一群高忠诚度的追随者，另一方面也会让这些顶尖人才在追求自身的技术愿景上有超乎寻常的偏执。由此，技术路线的竞争会容易成为这些顶尖人才流动的导火索。
算力取代股权成为锁定人才的关键
一旦个人愿景与公司策略产生矛盾，这些顶尖人才和他们的追随者往往会很快做出离开的决定。
研究资源的削减，是很多顶尖人才选择离开现有公司的主要原因。OpenAI将核心资源倾斜向ChatGPT后，想做「持续学习」的Jerry Tworek因为无法获得更多的算力和人员支持而选择离开。Meta内部一些参与Llama最初研发的研究人员，也因与另一支研究团队的算力分配问题而离职。
林俊旸的离职，除了阿里要对千问大模型团队的组织架构进行调整，也涉及到了内部算力的分配问题。在3月4日下午的沟通会上，周靖人承认了团队处于「资源紧张状态」，并表示，内外差异有很多历史原因，未来会进一步规划。
阿里成立了一个由吴泳铭、周靖人和饿了么董事长兼CEO范禹组成的三人小组，负责千问的资源调度的问题。
算力分配背后，其实体现得是公司的发展愿景与顶尖人才的技术愿景是否一致。双方一致程度高，顶尖人才获得的算力支持就多；双方分歧严重，顶尖人才在算力上的需求也就不能被很好满足。而将个人价值、影响力和话语权建立在技术贡献上的顶尖人才，自然不愿忍受这些委屈。
这背后的原因也很容易理解，在行业普遍给予顶尖AI人才高薪的情况下，传统的股权、薪资激励已经不能对其产生锁定效果。反倒是算力承诺及其背后代表的技术愿景的共鸣，对这些人才更有说服力。
更吊诡的是，行业的普遍高薪给顶尖人才提供了更高的选择自由度，而不是更高的绑定度。
一个很典型的案例是，Meta在2025年的抢人大战中，吸引到了苹果基础模型团队的负责人Ruoming Pang的加盟。据传，Meta为此给出了价值2亿美金的薪酬方案。但短短几个月后，Ruoming Pang就放弃2亿美金的高薪，离开Meta去了OpenAI。此外，每一个传出离职风声的顶尖人才，也都会收获资本慷慨的创业邀请。
公司需要学会与强人共生
这也意味着，企业现阶段与顶尖人才更接近是一种合作关系，而不是管理与被管理的关系。这更像是一种「科研共同体」，顶尖人才负责贡献智力，企业负责提供算力支持，最终双方共同分享技术突破带来的商业成功。
但现实中的合作往往不是这样。当下的AI企业还在以互联网时代的方式来管理这些顶尖人才，习惯于以管理者的姿态来驱动这些顶尖人才违背自己的技术愿景，服从于企业竞争的需要。但就像我们前面所分析的，在技术突破依然能左右AI行业竞争走向的时候，顶尖人才就还有足够的筹码来对抗这种管理需求。
企业都在探索一种能够将自身的商业诉求与顶尖人才的技术愿景有效契合的方案。引发人才动荡的组织调整，是这种探索带来的阵痛。阿里和Meta内部人士在谈及AI业务的新一轮组织调整时，分别提到了招揽更多技术大牛，提升人才密度，和赋予每个团队更多自主权。
当然，现阶段虽然处于一个技术强人时代，但强人们也需要在自己的技术愿景和商业成功之间找到一种平衡。因为随着AI技术应用深度和广度的快速提升，AI技术研究应该在一定程度上从维持理想状态的研究向满足更实际的应用需求偏移。在通向更大成功的过程中，需要一定的坚持，也需要一点妥协。
(来源：钛媒体)
