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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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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