摘要：最近AI圈有个事儿挺有意思，就是之前连扎克伯格15亿美元（约合人民币108.2亿元）邀约都敢拒的Andrew Tulloch，居然还是回了Meta。

最近AI圈有个事儿挺有意思，就是之前连扎克伯格15亿美元（约合人民币108.2亿元）邀约都敢拒的Andrew Tulloch，居然还是回了Meta。

这事儿10月13号《华尔街日报》爆出来的，说他从Thinking Machines Lab离职了，转头加盟老东家。

可能有人会纳闷，Meta至于这么执着吗？其实这里面藏着AI行业现在的大问题。

先说说Meta为啥非要挖Tulloch。2025年夏天Meta就想收购他那家初创公司，没成；

后来扎克伯格干脆亲自下场，用邮件、WhatsApp邀人家员工去家里吃饭，还聊超级智能的愿景，给顶级研究员开超1亿美元薪酬，当时没人动。

现在终于把Tulloch挖过来，根本不是随便招个人，而是他的能力刚好戳中Meta的痛点。

Tulloch早年就在Meta待过11年，从2012年进FAIR（原来的Facebook AI Research）开始，就跟PyTorch打交道。

PyTorch是深度学习的核心框架，他当年不光把它在GPU上的推理性能提了一大截，还优化了Torch库，对这套系统的理解，外人根本比不了。

更关键的是，2023年他去OpenAI后，还主导了GPT-4和GPT-4o的预训练。

这正是Meta之前缺的，Meta虽有大模型能力，但在大规模预训练怎么落地上，一直比OpenAI慢半拍。

现在AI行业早不拼参数了，拼的是算力利用率和迭代速度，Tulloch这种既懂底层框架又懂落地的人，就是稀缺货。

再加上Meta今年计划投720亿美元建数据中心、训AI模型，还刚推出了AI视频生成器，正缺个能搭算力地基的人，Tulloch回来刚好补上。

不过这事儿最可惜的是Thinking Machines Lab。这家公司2025年2月才成立，一开始多猛啊，刚成立就拉了20多个前OpenAI员工，连高管都有好几个，没几个月就融了20亿美元。

更难得的是，现在美国AI圈越来越封闭，它却要搞开放科学，计划定期发论文、代码和技术博客，还专注AI可解释性、可定制性研究，当时不少研究员都觉得这是理想归宿。

但这种靠理念撑起来的初创公司，其实特别脆弱。之前Meta开高价挖人，团队能扛住，靠的是扁平化管理、学术化文化，还有创始人Mira Murati的个人魅力，很多人是冲着一起做有温度的AI研究来的。

可Tulloch不一样，他不只是联合创始人，还是技术带头人和开放理念的核心推动者。他一走，问题就来了：原本认同这个理念的员工，难免会想这份事业还能撑多久？

而且初创公司跟巨头不一样，巨头能扛试错，初创得靠核心人才快速出成果才能稳住投资方。现在Tulloch走了，研发节奏可能慢下来，投资方也会怀疑开放科学到底能不能落地，这家行业清流怕是要面临成立以来最大的坎儿。

其实这事儿也暴露了AI人才战的怪圈：现在大家都靠砸钱抢人，Meta已经从OpenAI、谷歌挖了50多个核心人才，可挖来不等于能用好。

Meta自己的问题早摆着：一会儿重组团队，一会儿变战略方向，挖来的人跟原有AI部门还闹矛盾。

说白了就是堆人才却不会整合能力，AI研发不是单个大牛能搞定的，得算法、工程、数据团队一起上，还得有清晰的目标。要是今天挖Tulloch补基础设施，明天又转去做应用，再强的技术也白搭。

而且顶尖人才选工作，从来不止看钱。Tulloch之前拒15亿，是想试试开放科学的创业；

现在回Meta，要么是看到初创的难处，要么是认可Meta现在的方向。这说明真正留人的，是让人才看到自己的价值能落地，不是光靠高薪。

现在AI圈还在疯抢人，但Meta这事儿其实给行业提了个醒：等大家都砸得起钱的时候，拼的就不是薪酬数字了。

谁能给人才稳定的环境、清晰的方向，让技术真能创造价值，谁才能留住人。不然再多名牌人才加盟，也只是热闹一阵而已。

来源：成倚贤