AI人才战：2.5亿美元天价年薪超越历史科学与体育巨额交易
硅谷的AI人才战已达到前所未有的顶峰，薪酬方案远超历史上的科学和技术成就基准。据报道，Meta最近向AI研究员马特·戴特克（Matt Deitke）开出了四年内高达2.5亿美元的惊人合同，平均每年6250万美元，其中仅第一年就可能达到1亿美元。这一数字打破了所有已知的科学和技术薪资先例，包括20世纪最重大科学里程碑时期的薪酬。
戴特克是初创公司Vercept的联合创始人，此前在艾伦人工智能研究所领导了多模态AI系统Molmo的开发。他精通处理图像、声音和文本的系统——这正是Meta渴望开发的技术。他的招募是更广泛趋势的一部分；据报道，Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）向另一位未具名的AI工程师开出了数年内10亿美元的报价。这些天文数字凸显了主要科技公司认为的利害关系：一场开发通用人工智能（AGI）或超级智能（即能够达到或超越人类水平执行智力任务的机器）的高风险竞赛。Meta、谷歌和OpenAI等公司押注，率先实现这一突破的公司将可能主导价值数万亿美元的市场，无论这一愿景是现实还是投机，都将薪酬推向了前所未有的水平。
为了将这些金额置于语境中，可以考虑历史上的科学努力。二战期间领导曼哈顿计划的J·罗伯特·奥本海默（J. Robert Oppenheimer）在1943年每年收入约1万美元。经通货膨胀调整后，这笔钱相当于今天的约190,865美元——与高级软件工程师目前的薪水相当。相比之下，24岁的戴特克（一位近期博士辍学生）的收入将是奥本海默在原子弹开发期间薪水的约327倍。
即使是太空竞赛中传奇人物的薪水也相形见绌。第一个登上月球的人尼尔·阿姆斯特朗（Neil Armstrong）每年收入约2.7万美元，相当于今天的约244,639美元。他的宇航员同伴巴兹·奥尔德林（Buzz Aldrin）和迈克尔·柯林斯（Michael Collins）按今天的价值计算收入更少。目前NASA宇航员的年收入在104,898美元到161,141美元之间。令人瞩目的是，Meta的AI研究员仅仅三天就能赚到阿姆斯特朗为他那历史性的“人类一大步”一年所赚的钱。
为阿波罗计划设计火箭和任务控制系统的工程师按今天的标准来看，薪水也微薄。1970年NASA一份分析工程薪资的技术报告显示，1966年刚毕业的工程师起薪为每年8,500至10,000美元（按今天计算约为84,622至99,555美元）。拥有十年经验的工程师年收入约为17,000美元（按今天计算为169,244美元）。即使是最顶尖、表现最好的拥有20年经验的工程师，其薪水峰值按今天的美元计算也约为每年27.8万美元——而像戴特克这样的顶级AI研究员现在只需几天就能赚到这笔钱。此外，阿姆斯特朗的登月任务还包括每天8美元的津贴，按今天计算约为70.51美元，这还不包括船上“住宿”的扣除。
过去创新的协作精神也与今天的个人巨额交易形成对比。在贝尔实验室的黄金时代，晶体管和信息论等基础技术得以开发，实验室主任的收入仅为最低工资工人的约12倍。信息论的创始人克劳德·香农（Claude Shannon）在1948年奠定所有现代通信的数学基础时，领取的也是标准专业薪水。同样，离开威廉·肖克利（William Shockley）创立仙童半导体（Fairchild Semiconductor）——这家公司实际上催生了硅谷——的“八叛逆”，其整个公司最初的种子资金为138万美元（按今天计算为1610万美元）。这一金额仅仅是一个AI研究员现在所能获得的报酬的一小部分。
即使是早期科技时代的最高薪水也相形见绌。IBM传奇CEO老托马斯·沃森（Thomas Watson Sr.）在1941年获得了517,221美元——当时美国第三高的薪水，相当于2025年美元的约1180万美元。一位现代AI研究员的薪酬方案是沃森巅峰时期薪酬的五倍多，尽管沃森建立了20世纪最具主导地位的科技公司之一。
这种薪酬趋势也超越了许多顶级运动员的收入。斯蒂芬·库里（Steph Curry）与金州勇士队最近签订的四年合同比戴特克与Meta的交易少了3500万美元，这让观察家们将其比作“NBA式”的人才市场，AI研究员现在甚至比篮球明星赚得更多，尽管足球巨星克里斯蒂亚诺·罗纳尔多（Cristiano Ronaldo）最近2.75亿美元的年收入仍是体育界的最高基准。虽然技术人才的高价并非全新现象——2012年，三位多伦多大学的学者以4400万美元（按今天计算为6260万美元）的价格将自己拍卖给了谷歌；到2014年，一位微软高管将AI研究员的薪水与NFL四分卫的合同相提并论——但今天的数字甚至让这些近期的先例也相形见绌。
有几个因素解释了这种前所未有的薪酬爆炸式增长。当前的格局呈现出自19世纪末镀金时代以来未曾见过的工业财富集中程度。与过去的科学努力不同，今天的AI竞赛涉及多家公司，每家公司都有万亿美元的估值，它们在一个极其有限的人才库中激烈竞争。只有少数研究人员拥有最先进AI系统所需的特定专业知识，尤其是在多模态AI（戴特克的专长）等小众领域。这种稀缺性因普遍存在的“AI炒作”而加剧，将其定位为下一次重大技术革命。
经济学原理与过去的项目根本不同。虽然曼哈顿计划总成本为19亿美元（经通货膨胀调整后约为344亿美元），但仅Meta一家公司每年就计划在AI基础设施上花费数百亿美元。对于一家市值接近2万亿美元的公司来说，率先实现AGI的潜在回报甚至超过了戴特克巨额薪酬方案。正如一位高管坦率地告诉《纽约时报》：“如果我是扎克伯格，每年仅资本支出就花费800亿美元，那么再投入50亿美元或更多来收购一支真正世界级的团队，将公司提升到新水平，这值得吗？答案显然是肯定的。”
这种激烈的竞争赋予了研究人员权力。年轻的AI专业人士通过Slack和Discord等平台维护私人聊天群组，分享报价细节和谈判策略。有些人甚至聘请非官方代理人来驾驭这个利润丰厚的市场。公司不仅提供巨额现金和股票方案，还提供大量的计算资源；据报道，一些潜在的雇员已被承诺分配多达3万个GPU，这是AI开发至关重要的专用芯片。
科技公司认为自己正在参与一场“军备竞赛”，赢家可能深刻重塑文明。与曼哈顿计划或阿波罗计划（它们有特定的、有限的目标）不同，对通用人工智能的追求表面上没有上限。一台能够匹敌人类智力的机器理论上可以指数级地自我改进，可能导致“智能爆炸”和级联发现——如果这种情况真的实现的话。
这些公司是真正在构建人类最终的劳动替代技术，还是仅仅追逐前所未有的炒作浪潮，这仍然是一个悬而未决的问题。然而，显而易见的是，从尼尔·阿姆斯特朗登月任务中获得的微薄8美元每日津贴，我们已经走了很远。戴特克接受Meta的报价后，Vercept的联合创始人基亚娜·埃赫萨尼（Kiana Ehsani）在社交媒体上轻松地打趣道：“我们期待明年和马特一起在他的私人岛屿上。”