一个年仅24岁、中途退学的博士生，最近赢得一份2.5亿美元的天价薪酬合同。这打破了科技薪酬历史的先例。有美国科技媒体估算，在根据通货膨胀情况进行调整后，他的收入大约是奥本海默开发原子弹时收入的327倍。而后者领导的曼哈顿计划加速了第二次世界大战的结束。

这场天价争夺战背后，是AI时代人才价值的重新估值。

2025年夏天，一个名字在硅谷的科技圈里迅速传开：Matt Deitke。

这位年仅24岁的人工智能研究人员，最近接受了Meta公司一份为期四年、总价值约2.5亿美元的合同（包括基础工资、签约奖金和股票）。这则消息之所以引人注目，不仅因为数字本身，更在于其背后的过程。

起初，Meta向Deitke开出了一份四年1.25亿美元的优厚合同，希望他能加入公司新成立的“超级智能实验室”。在很多人看来，这已是难以拒绝的条件。但Deitke拒绝了，他更想专注于自己刚刚联合创立的初创公司。

这个决定直接惊动了Meta的最高层。Meta创始人兼CEO马克·扎克伯格亲自出面与Deitke会谈。会谈之后，一份全新的合同摆在了Deitke面前：总价翻倍，达到2.5亿美元，并且第一年的收入可能高达1亿美元。

这一次，Deitke接受了。

这个故事迅速成为行业焦点，它传达了一个清晰信号：在人工智能的赛场中，顶尖人才的价值已经被重新定义。一个24岁的年轻人，一个中途退学的博士生，为何能让一家万亿市值的科技巨头如此兴师动众、开出天价？

一、一个“造轮子的人”

要理解这份合同的价值，需要先了解Matt Deitke是谁，以及他做了什么。

这位2001年出生的年轻人，在个人主页上列举了他的经历和最得意的工作。

Deitke个人主页 | 图源：Deitke

18岁时，Deitke一边在华盛顿大学攻读本科学位，一边加入了由微软联合创始人保罗·艾伦创立的艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI，AI2），担任研究科学家。之后，他选择在本校读博，但读博才短短一年他就果断选择了退学，投身于产业界的研究和创业。

在AI2期间，他主导或深度参与了一系列具有行业影响力的开源项目，重点应对AI领域，特别是具身智能（Embodied AI）和多模态理解的关键瓶颈。

他首先试图解决具身智能领域最棘手的问题：训练数据的极度稀缺。具身智能的目标是让AI像人一样在物理环境中行动和交互，但这需要AI在足够多样的虚拟世界里进行训练。为此，Deitke领导开发了ProcTHOR框架，一个能够程序化、自动化生成大规模、多样化、可交互3D虚拟环境。

这项荣获机器学习领域顶会NeurIPS 2022杰出论文奖的工作，当时彻底改变了训练数据的生产方式。它能自动生成几乎无限数量的、从单间公寓到十室大宅的逼真房屋，并用符合逻辑的方式填充家具和物品。在一个包含1万个生成房屋的数据集上训练后，AI智能体在从未见过的新环境中的导航能力，甚至超过了那些在特定环境中专门训练的模型，实现了惊人的零样本泛化能力。

在构建了生成“世界”的框架后，Deitke又着手为这些世界填充“物体”。2023年，他领导创建了Objaverse项目，一个包含超过80万个、后续扩展至超过1000万个带标注3D模型的超大规模开源数据集。这个数据集的规模比之前所有公开3D数据集的总和还要大100倍，为训练能够理解三维空间的AI模型提供了前所未有的资源。

为了解决机器人领域“模拟到现实”的鸿沟问题，他又领导开发了Phone2Proc系统。该系统仅需用一部iPhone对真实房间进行10分钟扫描，就能生成成千上万个与之布局相似但细节随机的虚拟训练环境。其实验证明，经过这种定制化训练的机器人，在真实世界中的导航成功率从34.7%跃升至70.7%。

Objaverse和Phone2Proc，两项工作都是他在2022年完成的，并且都被计算机视觉顶会CVPR 2023接收，实力可见一斑。

最后，Deitke将目光投向了能够同时理解图像、语音和文本的多模态AI系统。当时，最强的开源模型大多依赖蒸馏闭源模型（如GPT-4）的知识来提升性能，这意味着开源社区并未真正独立。

Deitke领导的Molmo项目旨在打破这一局面。他们全新构建了PixMo数据集，采用了一种巧妙的“模态转换”方法：不让标注员写文字描述，而是让他们对着图片进行60-90秒的口头描述。事实证明，口头描述能产生比书面描述丰富得多的细节，并且每次录音都成为一份“音频收据”，无可辩驳地证明数据源自人类而非AI生成。

从PixMo数据集到Molmo|图源：论文

基于这个高质量的纯净数据集，Molmo-72B模型在多项基准测试中，其性能超越了Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro等强大的专有模型，仅次于GPT-4o。这项荣获CVPR 2025最佳论文荣誉提名的工作，为开源社区提供了一条全新的技术思路。

可以看出，Deitke的贡献并非局限于某个单一的模型，而是为整个AI研究社区搭建了影响深远的基础设施，是真正能“造轮子”的人才。

二、一场围绕人才的战略博弈

如今，Deitke与Meta之间的谈判，更像是一场战略博弈。Deitke手中最大的筹码，是他联合创立的明星创业公司——Vercept。

2024年11月，Deitke与多位来自AI2的同事共同创立了Vercept，目标是构建能够自主操作互联网软件的AI智能体。公司一成立就获得了1650万美元的种子轮融资，投资者中不乏前Google CEO埃里克·施密特等科技行业领袖。

拥有这样一家前景光明的公司，意味着Deitke在谈判桌上拥有极大的主动权。他并不真正“需要”一份工作，这也是他最初拒绝1.25亿美元合同的底气所在。

Deitke的拒绝，让扎克伯格选择亲自介入。据报道，扎克伯格手握一份顶尖AI人才的名单，并亲自参与招募策略的讨论。他的直接参与，最终促成了这份翻倍的合同。

当然，吸引Deitke的也不仅仅是薪酬。Meta为一些顶尖AI人才提供了初创公司和学术界无法比拟的资源。例如，承诺为其研究项目分配多达3万个顶级GPU。对于需要海量算力的大模型研究人员而言，这是极具吸引力的硬件条件。

三、当思想成为战略资源

Matt Deitke的故事并非孤例，而是当前这场AI人才军备竞赛中最引人注目的一幕。它为AI人才的价值设定了一个全新的标杆，但这背后是一场Meta精心策划且规模空前的招募行动。

这场行动的另一个标志性事件，是Meta从苹果公司挖走了其AI模型团队的负责人庞若鸣（Ruoming Pang），据报道其薪酬包价值高达2亿美元。但这仅仅是开始。庞若鸣加入后不久，他的两名关键前同事，Mark Lee和Tom Gunter，也相继离开苹果，加入了Meta的同一个超级智能实验室。团队式挖角的策略说明，Meta正对竞争对手现成的、具备高效协作能力的精英团队虎视眈眈。

Meta的“狩猎范围”覆盖了所有主要竞争对手。根据一份被披露的内部名单（未经Meta证实），Meta新成立的超级智能团队中，有40%的成员来自OpenAI，20%来自Google DeepMind。其中包括来自Google DeepMind的Pei Sun和MichaelZhang，以及从OpenAI出走的Hongyu Ren、Shuchao Bi和Ji Lin等研究员。

网上流传的一份Meta AI团队表，并非官方统计数据|图源：X（注：第二栏显示的国家是该员工的本科毕业国，而非国籍）

这些人个个都有相当耀眼的履历，与Deitke相比也不遑多让。

扎克伯格本人则深度参与了这场人才战，甚至与高管们在一个名为“招聘派对”的群聊中，亲自讨论招募策略和接触方式。自上而下的高强度投入，让Meta的招聘行动变得异常高效和激进，也让竞争对手不得不跟着加码，尽可能地减少被挖墙脚的概率。

长远来看，这场由科技巨头主导的人才军备竞赛，正对AI创新生态产生深远的影响。

首当其冲的是学术界的人才流失。大学是培养AI人才的摇篮，但如今它们正面临着前所未有的危机。无论是薪酬、算力还是数据规模，学术机构都无法与科技巨头抗衡。这导致了严重的人才流失，不仅资深教授被高薪挖走，像Deitke这样最有潜力的博士生也选择提前进入工业界。

MIT的一份研究显示，2020年计算机科学博士毕业生进入工业界的比例，已从2016年的57%上升至70%，而在20年前，这一数字仅有20%。5年后的今天，这一数字显然更高。这将危及下一代AI人才的培养体系，因为未来的导师正在被今天的市场所“吞噬”。

AI博士生在工业界任职的比例|图源：MIT研究报告

其次，创业公司也面临着生存压力。AI创业公司是创新的重要源头，但它们也成了巨头们狩猎的目标。巨头们可以凭借资金优势，精准地狙击创业公司的核心人物（比如Windsurf创始团队和核心技术被谷歌收购，仅留下普通员工和空壳公司），这种行为让创业公司随时面临团队被瓦解的风险。

著名投资人Vinod Khosla甚至直言不讳称，“Windsurf等公司是极其糟糕的例子，创始人抛弃团队，甚至不与团队分享收益。下次我绝对不会和他们的创始人合作。”

OpenAI的CEO Sam Altman和Anthropic的CEO Dario Amodei甚至将这种挖角行为形容为“黑手党式”的。这极大地改变了风险投资的评估模型，因为即使公司拥有最好的技术和团队，也可能在一夜之间被巨头的天价支票瓦解。

Sam Altman将这场人才战描述为“传教士”与“雇佣兵”的斗争。他认为，有些研究员是被“为全人类构建安全的AGI（通用人工智能）”这样的使命所驱动的，而有些人则更多地被薪酬所吸引。这种说法揭示了AI社区内部的文化张力。一方面，科技巨头提供无与伦比的资源和物质回报；另一方面，创业公司和小型研究实验室则试图通过强调使命感、研究自主权和对AI安全的坚定承诺来吸引和留住人才。

但俗话说，如果一个人还没被诱惑击倒，那就是诱惑还不够大。面对动辄数千万美元的年薪，再崇高的理想和信仰似乎都显得不堪一击。

四、AI的未来

于是我们看到，全球最顶尖的AI智力资源正在以前所未有的速度，向少数几家科技巨头集中。

构建前沿AI模型需要算力、数据和人才这“三位一体”的资源。如今，人才已成为其中最稀缺、最昂贵的要素：当全球最顶尖的几百个大脑集中在硅谷的几个公司园区内时，一条几乎无法逾越的护城河已然形成，无论是对于创业公司还是其他国家来说，都是如此。

这是可持续的吗？有人认为，这种天价薪酬是经济演进的体现。对于公司而言，当一个AI天才创造的系统能够抵得上成千上万名员工的生产力时，他个人的高额薪酬就成为一笔划算的投资。

与此同时，AI正在成为驱动经济增长的新引擎，AI领域的发展前景也展现出巨大的广度和深度。除了机器学习工程师、数据科学家等核心技术岗位持续火热外，新的非技术AI岗位也在迅速涌现，例如AI内容创作者、AI培训和AI合规经理等，这些岗位的年增长率都超过了30%。这表明AI的影响力正在渗透到各行各业，创造出全新的职业路径。

然而，一个值得关注的悖论正在浮现。像Deitke这样的精英人才正在享受着创纪录的薪酬，但美国科技圈今年的裁员数已经突破8万，去年更是有15万之多。同时，对于更广泛的计算机应届毕业生而言，进入科技行业的门槛正在肉眼可见地变高。

数据显示，美国CS和CE本科毕业生的失业率高达6.1%和7.5%，企业更倾向于招聘能够立即产生高价值的资深人才，部分原因正是AI工具正在自动化许多初级的、重复性的工作。以编程为武器的程序员，为各行各业带来革命后，终究还是开始革自己的命。

回过头再来看Matt Deitke。这位24岁的年轻人，头衔仅仅是AI研究员，就能手握2.5亿美元的天价薪酬合同，与全球最成功的职业运动员（商业价值）和最大型企业的CEO（企业价值）相提并论。这似乎标志着知识资本的价值在AI时代被推向了前所未有的高度。

在这个时代，一个人，凭借其思想可能具备的潜力，就足以改变世界上最强大公司的战略轨迹。

这是AI时代对人类智慧的重新估价，也是它向我们提出的最严峻的挑战：当全球最顶尖的人才和最强大的资源集中在少数公司手中，当“雇佣兵”文化成为常态，以使命为导向、推崇长期主义和开放协作的科研精神又将何去何从？

24岁退学博士生，赢得2.5亿美元薪酬合同