AI日报「6月29日」挖挖挖,Meta 疯狂挖人,组建的团队都有那些人?
作者：微信文章自从 Liama 4 拉跨后，小扎现在在疯狂的挖人，先是 143 收购 Scale AI 49% 的股权并且直接把创始人Alexandr Wang 挖去当“超级智能”团队老大，现在又分三批从 OpenAI 挖了 至少 7 个人。小扎的“钞能力”简直可怕。那我们来看看小扎都挖了那些人，这些人分别擅长什么，在新组件的团队中又将承担什么样的责任？以下内容来自天工 Agent，一字未改。Meta 超级智能梦之队：揭秘扎克伯格重金挖角的核心人才与战略版图
引言：AI 霸权之战，Meta 的人才豪赌
当前，全球科技领域正上演一场围绕人工智能（AI）的激烈霸权争夺战。OpenAI、Google、微软等巨头凭借其领先的模型和庞大的资本投入，不断刷新着技术的边界。在这场“人才军备竞赛”中，Meta 首席执行官马克·扎克伯格选择亲自下场，以前所未有的决心和投入，为公司组建一支全新的“超级智能（Superintelligence）”团队。从传闻中高达亿美元的薪酬包，到对 Scale AI 价值143亿美元的战略投资，Meta 的每一步都彰显了其在这场豪赌中的巨大野心。
“扎克伯格亲自通过 WhatsApp 联系了数百名顶尖 AI 研究人员，协调目标... 并在其家中举办晚宴。”
这支被寄予厚望的“梦之队”究竟由哪些顶级大脑构成？他们各自拥有怎样的“独门绝技”，足以让扎克伯格不惜重金招致麾下？Meta 此番布局的深层战略意图又是什么？本文将深入剖析 Meta 超级智能团队的核心人才构成，并绘制其能力图谱，试图揭示这场科技巨头人才战争背后的战略版图。
Meta CEO 马克·扎克伯格正以前所未有的力度投身于 AI 人才招募Meta AI 战略升级：从 FAIR 到“超级智能”特攻队
战略动机
Meta 此次史无前例的人才招募行动，源于内外部的双重压力。内部层面，扎克伯格对公司 AI 进展的焦虑日益加剧。据报道，他对 Llama 4 模型的表现感到失望，并且公司原计划发布的、被寄予厚望的旗舰模型“Behemoth”也因性能未达预期而推迟。这凸显出 Meta 在核心技术突破上遭遇瓶颈，亟需注入新的活力以加速追赶并引领行业前沿 。
外部竞争同样激烈。来自 OpenAI 的 GPT 系列模型和 Google 的 Gemini 系列持续迭代，不断设定新的行业标杆。面对竞争对手在基础模型和通用人工智能（AGI）探索上的迅猛势头，Meta 必须投入更多、更精锐的资源，才能在这场决定未来的竞赛中占据有利位置。
组织架构变革
为了实现这一战略目标，Meta 正在进行显著的组织架构调整。新成立的“超级智能”团队（在内部也被称为 AGI Foundations unit）被赋予了极高的战略地位。其核心使命是专注于研发超越当前能力的 AGI 和超级智能，直接向扎克伯格本人汇报，确保最高效的决策和资源调配。
这个新团队与 Meta 享誉已久的 AI 研究机构 FAIR (Facebook AI Research) 形成了功能上的互补。FAIR 长期致力于开放式的基础科学研究，而新的“超级智能”团队则更像一支目标明确的“特攻队”，聚焦于攻克 AGI 这一具体且宏大的长期目标。这种双轨并行的结构，旨在平衡开放探索与定向突破，确保 Meta 在 AI 领域的短期竞争力与长期领导力。
核心将才解析：被扎克伯格“点名”的 AI 领军者
在这次人才招募中，有几位行业领袖级人物的加盟尤为引人注目。他们不仅是顶尖的技术专家，更是能够整合战略资源、构建生态壁垒的关键角色。
亚历山大·王 (Alexandr Wang) - 数据帝国的缔造者
简历与成就：作为 Scale AI 的创始人，亚历山大·王将数据标注这一基础性工作提升到了产业级高度，并一度成为全球最年轻的白手起家亿万富翁。Scale AI 为 OpenAI、微软、美国军方等几乎所有顶级 AI 机构提供高质量的训练数据服务。
技术专长分析：王的核心优势在于对“数据”的深刻理解。他深知，高质量、大规模且多样化的训练数据是打造顶尖 AI 模型的命脉。可以说，他掌握着整个 AI 行业的“数据脉搏”。
在 Meta 的可能角色：王的加入对 Meta 而言是战略级的。通过对 Scale AI 的巨额投资（获得 49% 股份）和王的直接加盟，Meta 旨在解决其在 AI 竞赛中最紧迫的数据瓶颈。他将领导新的超级智能研究实验室，利用其对数据和模型训练的全局视野，为 Meta 构建起坚实的数据护城河，并指导团队攻克 AGI 难题。
Scale AI 创始人亚历山大·王，他的加盟为 Meta 带来了顶级的“数据”战略能力丹尼尔·格罗斯 (Daniel Gross) & 纳特·弗里德曼 (Nat Friedman) - 生态与安全的双核驱动
简历与成就：这对组合是硅谷著名的投资人和技术领袖。格罗斯是 AI 安全初创公司 Safe Superintelligence Inc. (SSI) 的联合创始人兼 CEO，曾任苹果 AI 负责人。弗里德曼则是前 GitHub CEO，在任内成功领导 GitHub 融入微软体系，并极大地推动了全球开发者社区的繁荣。
技术专长分析：格罗斯的专长在于 AI 安全与伦理治理，这在追求 AGI 的过程中至关重要，旨在确保未来超级智能系统的可控性与安全性。弗里德曼则拥有无与伦比的开发者生态系统构建和开源战略经验，这对于将 Meta 的 Llama 模型打造成一个开放、繁荣的平台至关重要。
在 Meta 的可能角色：他们二人的加盟将形成“一体两翼”的战略布局。格罗斯将负责为 Meta 的 AGI 探索系上“安全缰绳”，确保技术发展的方向正确和风险可控。弗里德曼则将主导构建开放的 AI 生态系统，吸引全球开发者围绕 Llama 进行创新，形成强大的网络效应。此外，通过 Meta 对其联合创办的投资公司 NFDG 的入股，他们还将帮助 Meta 持续捕获前沿的 AI 创业项目，保持技术敏感度。
OpenAI 精锐部队：Meta 挖角的技术中坚力量
除了行业领袖，Meta 还从其最直接的竞争对手 OpenAI 挖走了一批技术中坚力量。他们是实现 AGI 蓝图的具体执行者和技术突破的关键。
“苏黎世三人组”：多模态视觉的开拓者
成员：卢卡斯·拜尔 (Lucas Beyer), 亚历山大·科列斯尼科夫 (Alexander Kolesnikov), 翟晓华 (Xiaohua Zhai)。
简历与成就：这三位研究员共同创立了 OpenAI 的苏黎世办公室。在此之前，他们均是 Google DeepMind 或 Google Brain 的核心成员，在多模态视觉语言研究领域声名显赫，是 SigLIP、PaLI 等知名模型的幕后功臣。
技术专长分析：他们的共同专长在于计算机视觉（CV）和多模态学习，即让 AI 不仅能理解文本，更能“看懂”并推理图像与视频内容。这是通往更通用人工智能的关键路径。科列斯尼科夫在 Google Scholar 上的引用次数高达数万次，影响力巨大。
在 Meta 的可能角色：他们将成为 Meta 下一代多模态大模型研发的核心力量。他们的加入将极大增强 Meta 在视觉理解、视频分析等方面的能力，为 AI 赋能元宇宙、AR 眼镜等未来产品提供坚实的技术基础。
从左至右：卢卡斯·拜尔、亚历山大·科列斯尼科夫、翟晓华，这支多模态领域的顶尖团队从 OpenAI 加入 Meta“推理与强化学习”先锋：模型智能的深化者
成员：特拉皮特·班萨尔 (Trapit Bansal)。
简历与成就：班萨尔是前 OpenAI 的关键研究员，在强化学习（RL）领域与 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 紧密合作，并且是 OpenAI 首个推理模型 o1 的基础贡献者之一。
技术专长分析：他的核心专长在于提升 AI 的“推理能力”和应用“强化学习”。推理能力使得模型能够进行逻辑思考和解决复杂问题，而强化学习则是让模型通过与环境的交互来自我优化的关键技术。这两者结合是实现更高级别人工智能的核心。
在 Meta 的可能角色：班萨尔的加盟是一次精准的“补短板”引援。他将直接加入超级智能部门，负责攻克 Meta 在高级推理能力上的弱点，开发能够与 OpenAI 的 o系列、Google 的 Gemini 相抗衡的顶级推理模型。
“GPT-4 与多模态”构建者：大模型架构的基石
成员：盛佳骁 (Shengjia Zhao), 余家辉 (Jiahui Yu), 毕树超 (Shuchao Bi), 任弘宇 (Hongyu Ren)。
简历与成就：这是一个覆盖了顶级大模型研发全流程的强大团队。盛佳骁是深度学习专家，曾深度参与 GPT-4 的构建。余家辉曾领导 OpenAI 的 Perception 团队，在图像生成（如 DeepFill）和神经网络架构（如 Slimmable Neural Networks）方面有开创性工作。毕树超是多模态模型管理者，在推荐系统领域有深入研究。任弘宇则曾是 OpenAI o3/o4 mini 模型的后训练负责人，精通模型微调与优化。
技术专长分析：这个组合拥有从模型预训练、多模态融合、后训练优化到具体应用的完整实战经验。他们是构建和优化世界级大模型的宝贵人才。
在 Meta 的可能角色：他们将成为 Meta 下一代基础模型（如 Llama 5 或更高级版本）研发的中坚力量，全面提升其核心性能和多模态能力。在更宏大的 AGI 项目中，他们将分别从模型架构、数据处理、模型优化等关键环节贡献自己的专业力量。
Meta 超级智能团队能力图谱
为了直观呈现 Meta 新组建的超级智能团队在各个关键 AI 领域的技术覆盖强度，我们构建了以下能力热图。热度越高（星级越高），代表该领域的人才储备越雄厚、专长越突出。
从图谱中可以清晰地看到，Meta 在数据与模型训练和多模态技术两个领域达到了顶级的“五星”强度，这得益于对 Alexandr Wang 和 OpenAI/Google 多模态团队的成功招募。这两个领域是当前大模型竞赛的基石，也是 Meta 未来元宇宙和 AR 战略的核心技术支撑。在模型推理、强化学习和LLM架构方面，Meta 也通过精准引援达到了“四星”的雄厚实力，有效弥补了此前的短板。而在AI安全和开发者生态方面，虽然目前显示为“三星”，但 Gross 和 Friedman 的加盟代表了 Meta 在这些领域的战略远见，其长期潜力巨大。
结论：一场精心策划的“人才闪电战”
Meta 近期的一系列招聘行动，远非简单的“挖人”，而是一场围绕 AGI 终极目标，对“数据 + 算法 + 生态 + 安全”全链条关键节点的精准补强。这是一场精心策划的“人才闪电战”：
领军人物 (Wang, Gross, Friedman) 负责搭建战略框架、构建资源壁垒，并确保发展方向的正确性。技术核心 (Bansal, 苏黎世三人组等) 则作为攻坚力量，负责在多模态、推理等具体技术山头上实现突破。
这支星光熠熠的团队无疑为 Meta 的 AI 雄心注入了强大的动力。然而，真正的挑战才刚刚开始。如何将这些来自不同公司文化（Google 的开放、OpenAI 的聚焦、初创公司的敏捷）的顶级人才有效整合，并提供足够的资源和学术自由，让他们在追求 AGI 的漫长道路上持续创新，将是决定这场豪赌成败的关键。这场仍在继续的 AI 人才战争，其最终结局将深刻影响未来十年的全球科技版图。
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