Meta AI夢幻團隊曝光!祖克柏「年薪1億美元」搶人,Google給2千萬防跳槽⋯有誰被挖角?
Meta AI夢幻團隊曝光!祖克柏「年薪1億美元」搶人,Google給2千萬防跳槽⋯有誰被挖角?

6月上旬,Meta豪擲140億美元收購Scale AI股份,延攬該公司創辦人汪滔(Alexandr Wang)加入「超級智慧」團隊。表面上,這只是一樁公司與公司間的收購,檯面下,一場由祖克柏親自領軍的AI人才爭奪戰正悄悄展開。

過去幾個月裡,許多頂尖AI人才都收到了Meta執行長馬克.祖克柏(Mark Zuckerberg)親自發送的訊息。有些人甚至不敢相信,以為是惡作劇而好幾天沒有回覆。

根據《華爾街日報》報導,縱使身為日理萬機的執行長,祖克柏在這幾個月親自聯繫了數百位AI研究人員、科學家、工程師和企業家,延攬他們加入籌組中的超級智慧團隊,甚至還討論過直接買下前OpenAI技術長伊利亞.蘇茨克維(Ilya Sutskever)創辦的Safe Superintelligence,但遭到拒絕。

祖克柏正在籌組約50人的菁英AI團隊,目標在AI模型領域取得巨大進展,甚至是達到「超級智慧」的水準。為此,祖克柏為AI人才開出足以媲美明星球員的高昂薪資,最高開價達到一年上億美元的水準,並且招待他們到自己位於帕羅奧圖和太浩湖的家中吃飯,希望用誠意聚集這些頂尖人才組建AI夢幻團隊。

祖克柏捧高薪親自拉人,要組AI夢幻團隊

最近一次財報會議上,祖克柏早已不著痕跡地為人才爭奪戰做好準備,聲稱今年的資本支出將從年初設定的600億至650億美元,上修至640億至720億美元。不過當時他僅透露是為了資料中心的硬體成本,沒有公開暗地布局的AI團隊。

目前祖克柏的招募行動已經初現成果,除了Scale AI創辦人汪滔之外,Google DeepMind首席研究員傑克.雷(Jack Rae)傳出也將加入Meta;他們還成功挖到AI語音新創公司Sesame AI的機械學習主管約翰.史考克(Johan Schalkwyk)。

另外,收購Safe Superintelligence失敗後,他們改為嘗試挖角該公司執行長兼共同創辦人丹尼爾.格羅斯(Daniel Gross),同時還在接觸GitHub前執行長奈特.弗里德曼(Nat Friedman)。

縱使祖克柏捧著高薪,也並非所有研究人員都同意入夥,事實上,他們曾挖角多位OpenAI精英研究人員,但全數失敗。現時已拒絕Meta挖角的名單包括OpenAI共同創辦人約翰.舒爾曼(John Schulman)、研究科學家諾姆.布朗(Noam Brown)以及Sora負責人比爾.皮伯斯(Bill Peebles)。

另外,Google DeepMind AI架構師科雷.卡武丘奧魯(Koray Kavukcuoglu)也傳出拒絕了Meta的挖角邀約。

「這些人很在乎與聰明人合作、開發真正有用的產品,當然如果價格合適,他們也能被挖角。」Menlo Ventures創投家狄迪.達斯(Deedy Das)指出,AI人才會不會因為高薪加入Meta其實很看人,但對很多AI人才來說「他們的錢已經太多了,沒辦法被收買。」

山姆.奧特曼(Sam Altman)
OpenAI執行長奧特曼透露,Meta確實正積極挖角他們的員工,但也表示目前最優秀的一批員工都沒被挖走。
圖/ shutterstock

OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)近日就在Podcast《Uncapped》上表示,Meta試圖透過高達1億美元年薪挖角OpenAI員工,然而「到目前為止,我們最優秀的員工都沒有同意他們的邀請。」

儘管奧特曼說得一派輕鬆,AI人才市場競爭確實非常激烈。儘管不是單純針對Meta的攻勢,OpenAI和Google等公司為了避免員工被挖走,早已採取行動。OpenAI提供了部分精英員工200萬美元的慰留獎金,以及多達2,000萬美元的股權獎勵,部分人員只要待滿一年就可獲得。

而Google DeepMind也向部分頂尖AI人才提供每年2,000萬美元薪資,以及非週期性的股權獎勵,同時也提供部分員工長達一年的帶薪休假,換取他們簽訂競業條款防止跳槽。面對AI人才可能流失的危機,各大企業都是嚴陣以待。

Llama 4成果太失望、人才流失也嚴重,Meta加速招人

祖克柏之所以親自出馬招募人才、組建AI團隊,一部分原因是今年4月公布的Llama 4模型令他非常失望。他今年對AI業務有著相當高的期望,曾多次在公司內表示,希望能在年底前推出最棒的AI產品,無論性能還是使用量都要取得領先。

與此同時,Meta的AI研究團隊FAIR持續面臨人才流失的問題。SignalFire發布的2025年科技人才報告中,Meta在AI領域的留任率以64%敬陪末座。

《財星》提到,FAIR負責人喬埃爾.皮諾(Joelle Pineau)在今年4月離開Meta;開發Llama原始模型的研究人員也大多已離去,例如AI新創Mistral創辦人威廉.蘭普爾(Guillaume Lample)和提莫西.拉克魯瓦(Timothée Lacroix)都是Meta出身。

人才流失及AI模型成果不及預期的情況下,祖克柏著急想要招募優秀人才,避免在這個AI競賽中落後。他也希望新團隊能夠協助改良Llama模型,擁有更強大的語音功能,並建立個人化的AI工具。

他甚至在WhatsApp上建立了一個名叫「招募派對🎉」的聊天群組,和管理層討論潛在的招募對象,當有合適人選出現時,他便會發送信件邀請。《華爾街日報》指出,祖克柏知道自己的名頭在招募人才時很有影響力,比匿名獵頭發送的信件更有吸引力。

祖克柏非常積極參與整個招募過程,還為了新團隊調整辦公室布局,希望彼此間能有更緊密的溝通。他還告訴研究人員,不必擔心Meta的運算能力或資金,公司會用全部的資源支持這項投入。

但有知情人士透露,有些人認為祖克柏「超級智慧」團隊的概念過於模糊,缺乏具體的執行計畫,而且Meta在AI科學研究領域的最高負責人楊立昆(Yann LeCun)其實並不相信大型語言模型是通往通用人工智慧的道路。

祖克柏這次組建AI夢幻團隊能否帶來相應的成效,或許還很難說——堆砌個人數據驚人的球員,都不一定能在大賽中奪冠,何況AI遠比規則明確的體育競賽來得更為複雜模糊。

不過DA Davidson分析師吉爾.路利亞(Gil Luria)表示,祖克柏上次浮現「危機感」開始大撒幣時,就是2012年買下Instagram時,而這奠定Meta成為社群霸主的基礎,這次祖克柏能否在AI領域取得類似成果,就讓我們繼續觀望。

資料來源:華爾街日報FortuneBloomberg

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關鍵字: #AI #meta
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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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