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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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