编辑丨黄主任
封面｜Interstellar
去年底，OpenAI 前研究员姚顺雨加入腾讯引发关注，官方随即澄清其薪资并未过亿。在 AI 造富浪潮中，顶级人才的身价正随行业水涨船高。作为 98 后新生代，姚顺雨的人生轨迹由四次关键选择塑造：
第一次是选专业：2015 年，他以高考 704 分的成绩进入清华“姚班”主修计算机科学，师从吴佳俊，系统涉足通用人工智能领域。
2017 年，Transformer 架构问世，自然语言处理（NLP）成为新风口。
第二次是选导师：2019 年，姚顺雨赴普林斯顿大学读博，果断从计算机视觉转向更具潜力的 NLP 与强化学习方向，并拜入 Karthik Narasimhan 门下。后者曾是 OpenAI 访问研究员，参与了 GPT-1 的开创性研究。
姚顺雨和导师在博士答辩现场
师徒二人关系密切，姚顺雨结婚时，导师甚至担任了伴郎。
第三次是选公司：在读期间，姚顺雨发表了 ReAct 和 Tree of Thoughts 两篇重要论文，奠定了当今 AI Agent 的基础范式。毕业后，他加入导师曾效力的 OpenAI，主导智能体产品并参与 Deep Research 项目。
顶尖人才的身价跃升往往遵循相似路径：选对专业、跟对方向、进对公司。但姚顺雨的第四次选择尤为关键：在 AI 竞赛白热化之际，加入了一家急需技术突破且资金充裕的追赶者——腾讯。
对于在大模型竞赛中急于突围的腾讯而言，敢于将重任交给一位 27 岁的年轻人，既是形势所迫，也是诚意所在。姚顺雨的人生策略可概括为：四倍杠杆做多人工智能。
你什么身价
高科技行业高薪虽不稀奇，但当前资本对 AI 人才的豪爽程度史无前例。Meta 为挖角 OpenAI 研究员，曾开出高达 1 亿美元的签字费；去年 7 月，更是以 2 亿美元年包挖走苹果基础模型团队负责人庞若鸣。
同月，Meta 斥资 143 亿美元收购 Scale AI 49% 股权，其创始人 Alexandr Wang 随即入职并统领 Meta AI 团队，迅速登顶福布斯最年轻亿万富豪榜。
据 Equilar 数据，OpenAI L5 高级工程师年总包约 83-87 万美元，Anthropic 中位数在 42-54 万美元，而顶尖研究员年薪可超 1000 万美元，差距高达十倍。Meta CTO Andrew Bosworth 坦言，市场对某层级人才的定价令其难以置信。
高额激励多以股权形式发放，需完成 KPI 方可解锁。此轮 AI 浪潮的独特之处在于创业公司估值膨胀速度惊人：AI 编程平台 Cursor 成立不到两年估值翻 20 多倍；OpenAI 三年多估值翻 30 倍，远超传统科技巨头涨幅。
估值飙升直接推高了员工持股价值。OpenAI 总裁 Greg Brockman 和前首席科学家 Ilya Sutskever 持有的股权价值分别达 300 亿和 70 亿美元。为留住人才，OpenAI 股权薪酬支出占营收比例极高，2024 年甚至高达 119%。
长期主义者虽不看工资条，但若无活跃狂热的资本市场，AI 大神的身价不可能如此迅猛增长。
我在进步，你呢？
本轮 AI 浪潮的另一显著特征是 New Money 群体高度年轻化。AMiner 数据显示，全球十大大模型核心团队成员中 40 岁以下占比 69%，中国团队更高达 84%。小米 MiMo 核心团队平均年龄仅 25 岁。
传统行业视“十年经验”为核心资产，但 AI 产业化时间短，技术栈迭代极快。2018 年才读博的研究员如今已算“老同志”。经验的半衰期太短，资历的护城河不复存在，只有选对技术方向，个人积累才有价值。
字节大模型负责人吴永辉是少数例外。他在谷歌深耕 17 年，始终战斗在 Google Brain 和 DeepMind 等最前沿部门，积累了大量隐性知识（Knowhow）。这些经验在字节眼中价值连城，助其快速迭代 Seed 模型，推动豆包日均 Token 调用量冲破 180 万亿。
Gemini-3 发布，一向看谷歌不顺眼的马斯克也捏着鼻子送上了祝贺
姚顺雨在 OpenAI 积累的集群调试与模型优化经验，对腾讯同样价值连城。相同背景下，去 A 公司还是 B 公司，五年后的职业天花板可能天差地别。
隐性知识
NASA 飞控员 Robert Frost 曾指出，美国难以重返月球并非缺图纸，而是缺了解阿波罗制造过程的工程师与技术人员。组织的成功不仅靠文档专利，更依赖大量难以观测的隐性知识。
高科技行业的隐性知识源于试错。行业前沿公司通过海量试错沉淀下的经验，是追赶者梦寐以求的核心资产。OpenAI 训练 GPT-4 时因故障频繁导致算力利用率低下，单次训练成本约 6300 万美元。这些烧钱换来的教训与直觉，构成了人才定价的核心标尺。
若专家能节省上亿试错成本，千万年薪亦属划算。正如中芯国际聘请梁孟松，虽不能用台积电专利，但他知晓哪些路走不通，助中芯跳过 28nm 直接量产 14nm 工艺。
黄仁勋
推高 AI 人才身价的链条中，算力是至关重要的一环。AI 实验室普遍入不敷出，唯独英伟达赚得盆满钵满。黄仁勋指引 2027 年营收增速 70%，且受限于供给而非需求。
算力紧缺大幅拉高了试错成本。智谱上市半年即启动大额融资，OpenAI 2025 年亏损 385 亿美元，其中仅向微软租赁算力就花费 172 亿美元。昂贵的算力限制了实验机会，进而影响人才培养与模型竞争力。
深维科技梁文锋曾言：“人才不是瓶颈，资源才是。算力少导致实验机会少，这是我们与美国的主要差距。”算力越稀缺，前沿隐性知识的定价越高。一个见过世面的大脑能实打实省下算力与试错成本。
只要算力依然紧缺，姚顺雨的故事就会反复重演。至于普通人能否复制其路径？答案是完全能，但没必要——若能考入清华姚班，便已无需纠结选择，因为你的每一步都在为他人创造新选择。
尾声
制造天才需要合适的环境。当年吴恩达选择谷歌合作“谷歌猫”项目，依托的是谷歌强大的数据、算力及背后的资本市场。中国不缺天才，但长期缺乏请得动天才的产业巨头。
腾讯给的不只是待遇，更是财力支撑下的供应链发展、资源调度能力与野心抱负。正如苏联航母总设计师瓦列里·巴比奇，在苏联解体后因失去经费来源而下岗转行写作，直至中国提供平台才重回巅峰。
天才的智商由基因决定，成就则由产业基础决定。未来若中国企业问鼎人工智能王座，你在抖音刷过的广告、在王者荣耀买过的皮肤、在 A 股亏过的钱，都将是一枚枚军功章。
参考资料：
AIMiner 选的“十个大模型”是 GPT、Gemini、Claude、GLM、LLaMA、Qwen、Falcon、PaLM、BERT、T5
[2] 此事有据可查：2007 年，舒马赫带着老婆孩子度假，因为儿子找不到书包耽误了一个多小时。为了赶飞机，舒马赫礼貌询问出租车司机能不能让自己开，司机答应了。原本两个小时的车程，舒马赫只用了一个小时。
据司机口述：舒马赫驾驶技术相当出色，在弯曲的公路上，舒马赫都能以极高的速度通过，这真是让人难忘的经历。
抵达机场后，舒马赫给司机签了名，额外给了 40 欧元小费，让司机别跟媒体乱说。司机第二天把整个事件透露给了媒体。
[3] OpenAI Staff Receive Record $1.5M Each in Stock Compensation，SEDaily
[4] OpenAI is paying employees more than any major tech startup in history，WSJ
[5] OpenAI reportedly let employees sell up to $30m in shares each，Techasia
[6] 全球十个大模型核心团队成员分析报告，AIMiner
[7] GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE，SemiAnalysis
[8] Reducing the Barriers to Entry for Foundation Model Training，HPE
[9] 股权薪酬占营收 119%：OpenAI 为留住人才付出高昂代价，华尔街见闻
