🕷️ Crawler Inspector

[](https://www.hstong.com/) 简体 - 简体中文 - 繁体中文 [×](https://www.hstong.com/news/detail/25090816480033492) - [首页](https://www.hstong.com/) - [下载](https://www.hstong.com/download) - [行情](https://www.hstong.com/quotes) - [港美股资讯](https://www.hstong.com/news) - [关于](https://www.hstong.com/about) - [登录/注册](https://www.hstong.com/) - 语言 [热门资讯](https://www.hstong.com/news/hot)\> 正文 # Meta重金挖AI天才，AI泡沫卷土重来？ 2025-09-08 16:49 - *[C3.ai(AI)](https://www.hstong.com/quotes/20000-AI)* *0* - *[Meta Platforms(META)](https://www.hstong.com/quotes/20000-META)* *0* - *[塞拉尼斯(CE)](https://www.hstong.com/quotes/20000-CE)* *0* 在互联网泡沫时期，公司展示自己是“行业玩家”的方式，不是通过盈利，而是通过花钱——尤其是花别人的钱。你花得越多，就显得越重要。 现在我们迎来了AI泡沫时代，那些仍在亏损的公司，其估值却被吹捧到数千亿美元。就像互联网泡沫时期一样，AI公司通过“烧钱”来证明自己的地位，而非依靠盈利。如今这种心态的一个体现就是，各大公司对AI工程师和研究员疯狂撒钱——尤其是Meta Platforms(META.O)的CEO马克·扎克伯格最近**以4年2.5亿美元的天价，签下了一位年仅24岁的AI研究员。**这个薪资比NBA巨星斯蒂芬·库里的四年合同还多出3500万美元。 **Meta的“超级智能实验室”（MetaSuperintelligenceLabs，简称MSL）是扎克伯格押注的登月计划，目标是超越OpenAI、Alphabet旗下的Google、Anthropic、微软(MSFT.O)等，赢得通用人工智能（AGI）争霸战。**据传，扎克伯格曾开出1亿美元的签约奖金，试图从竞争对手（包括OpenAI、Google和Anthropic）挖走顶级AI人才。不过，Anthropic的CEO达里奥·阿莫代伊（DarioAmodei）近日表示，他们团队“一直拒绝这些报价”，甚至“有些员工连和扎克伯格说话都不愿意”。 据称Meta在这波抢人潮后已经暂停招聘，但在这场“智力军备竞赛”中，它远非孤军作战。微软从Google挖来了24人，而其他许多研究员则在各大AI公司间“上演转会游戏”——据《金融时报》报道，部分刚入职Meta的新员工很快又离开了。《华尔街日报》则指出，从2022年8月到2024年初，工程师的年薪中位数从22万美元上涨至28万美元。《华尔街日报》的报道还引用了一位招聘者的话称，有六位向职业服务平台咨询的候选人，其从OpenAI收到的年薪中位数达到了92.5万美元（含奖金和股权）。 这些AI工资远远超过了历史上著名研究员的薪酬，即使考虑通胀调整也是如此。例如，Meta那位“2.5亿美元的男人”的收入是原子弹之父奥本海默在曼哈顿计划期间收入的327倍，是IBM前CEO托马斯·沃森1941年收入的5倍，也是信息论奠基人克劳德·香农在1948年贝尔实验室收入的多倍。 那为什么要花这么多钱呢？现在的科技大佬们坚信通用人工智能即将来临，并希望第一个将其商业化。但这背后其实依赖于三个存疑的假设： - AGI即将到来； - **大语言模型（LLMs）的商业价值将远超其成本；** - 只有最顶级的研究人员才能推动技术实现突破。 对于“AGI即将到来”这个假设，Meta的副总裁兼首席AI科学家YannLeCun曾表示，**当前的AI“连猫都不如聪明”**，他认为要实现通用人工智能还需要数年时间。**越来越多的专家开始认识到，仅靠不断扩大训练数据库并不能带来AGI。**相反，在越来越多被大模型“污染”的数据库上训练，可能只会制造出“垃圾进，垃圾出”的循环。 **ChatGPT和其他大型语言模型并非为了“理解”而设计，实际上它们也无法理解它们输入输出的文本与现实世界之间的联系。**因此，它们无法胜任需要批判性思维或常识的任务。出于这个原因，大模型公司聘请了数千名“训练员”，为模型的无数漏洞“打补丁”；同时还内置了计算器插件，以便执行更精确的数学运算（前提是用户提供正确输入，但这仍然不可靠）。但这些手段都无法真正赋予大语言模型“智能”。 至于第二个假设——大语言模型的商业价值将远超其成本，由于它们的“内在愚蠢”，将其用于高风险领域会非常危险。比如，OpenAI的CEO萨姆·奥特曼一直在推销ChatGPT的“医疗应用”，但一项最新研究指出，一名男子遵循ChatGPT的建议，不吃盐改吃溴化物，结果差点死于溴中毒。 **想象一种“炫技但不可靠”的技术还能带来巨大商业回报**，实在太天真了。经济史上充满了不华丽却价值巨大的产品和服务。例如，经济学家罗伯特·戈登指出，很少有人会愿意用智能手机来换室内卫生间。那么你愿意用ChatGPT换马桶吗？ 第三个假设——只有“最强大脑”才能推动AGI实现——**其实正说明我们离AGI还很遥远**。历史表明并非如此。1950年代的贝尔实验室曾强调招聘来自美国中西部的“农家子弟”，而不是只看高学历，但他们的研究成果却赢得了11项诺贝尔奖。晶体管、集成电路、激光器、LED、互联网等伟大技术，都得益于数以千计的工程师们的商业化努力，这些人往往拿着并不高的工资，直到多年后才被追捧。 为什么AI行业就必须不一样？ 显然，等未来的人们回顾这段“AI泡沫”的历史时，他们多半会感到好笑。 #### 推荐文章 - [美股机会日报 \| 伊朗放话已关闭霍尔木兹海峡！国际油价应声走高；特朗普何时结束战争？巴克莱点出“五大关键信号” 03-27 20:39 ](https://news.hstong.com/post/content/26032715560156527 "美股机会日报 | 伊朗放话已关闭霍尔木兹海峡！国际油价应声走高；特朗普何时结束战争？巴克莱点出“五大关键信号”") - [一周IPO \| 赚钱效应爆棚！本周八只新股暗盘齐涨；马斯克拟将SpaceX30%新股分给散户 03-27 18:03 ](https://news.hstong.com/post/content/26032710375042385 "一周IPO | 赚钱效应爆棚！本周八只新股暗盘齐涨；马斯克拟将SpaceX30%新股分给散户") - [地缘冲突倒逼能源革命！美伊冲突下新能源价值再重估，港美股新能源该怎么配置？ 03-26 20:52 ](https://news.hstong.com/post/content/26032513540527659 "地缘冲突倒逼能源革命！美伊冲突下新能源价值再重估，港美股新能源该怎么配置？") - [美股机会日报 \| 决战将至？美方密谋对伊发动“致命一击”！谷歌新技术引发存储需求担忧！分析师“宽心”称需求将不降反增 03-26 20:15 ](https://news.hstong.com/post/content/26032616511162372 "美股机会日报 | 决战将至？美方密谋对伊发动“致命一击”！谷歌新技术引发存储需求担忧！分析师“宽心”称需求将不降反增") - [美股机会日报 \| 特朗普再放豪言！正与伊朗谈判，并收到伊方“大礼”；特斯拉机器人再迎新进展！马斯克称有望明年实现量产 03-25 20:25 ](https://news.hstong.com/post/content/26032515483395371 "美股机会日报 | 特朗普再放豪言！正与伊朗谈判，并收到伊方“大礼”；特斯拉机器人再迎新进展！马斯克称有望明年实现量产") - [一图看懂 \| 单季盈利承压！拼多多Q4营收1239亿元同比增12%，调后净利却下跌12%；高管称“力争三年再造一个拼多多” 03-25 20:02 ](https://news.hstong.com/post/content/26032514035253362 "一图看懂 | 单季盈利承压！拼多多Q4营收1239亿元同比增12%，调后净利却下跌12%；高管称“力争三年再造一个拼多多”") - [财报前瞻 \| 美团Q4财报将放榜！大摩、高盛逆势力挺股价，当前美团已严重超跌？ 03-25 10:57 ](https://news.hstong.com/post/content/26032417374190543 "财报前瞻 | 美团Q4财报将放榜！大摩、高盛逆势力挺股价，当前美团已严重超跌？") - [美股机会日报 \| 中东硝烟将散？以官员称美方4月9日结束对伊战争！海力士拟筹资百亿赴美上市，豪掷80亿美元锁定阿斯麦光刻机！ 03-24 20:22 ](https://news.hstong.com/post/content/26032417342575122 "美股机会日报 | 中东硝烟将散？以官员称美方4月9日结束对伊战争！海力士拟筹资百亿赴美上市，豪掷80亿美元锁定阿斯麦光刻机！") 风险及免责提示：以上内容仅代表作者的个人立场和观点，不代表华盛的任何立场，华盛亦无法证实上述内容的真实性、准确性和原创性。投资者在做出任何投资决定前，应结合自身情况，考虑投资产品的风险。必要时，请咨询专业投资顾问的意见。华盛不提供任何投资建议，对此亦不做任何承诺和保证。   [立即下载]() [问答大全](https://www.hstong.com/questions) - [A](https://www.hstong.com/questions/index-list/A) - [B](https://www.hstong.com/questions/index-listB) - [C](https://www.hstong.com/questions/index-list/C) - [D](https://www.hstong.com/questions/index-list/D) - [E]() - [F](https://www.hstong.com/questions/index-list/F) - [G](https://www.hstong.com/questions/index-list/G) - [H](https://www.hstong.com/questions/index-list/H) - [I]() - [J](https://www.hstong.com/questions/index-list/J) - [K](https://www.hstong.com/questions/index-list/K) - [L]() - [M](https://www.hstong.com/questions/index-list/M) - [N](https://www.hstong.com/questions/index-list/N) - [O]() - [P](https://www.hstong.com/questions/index-list/P) - [Q](https://www.hstong.com/questions/index-list/Q) - [S](https://www.hstong.com/questions/index-list/S) - [T](https://www.hstong.com/questions/index-list/T) - [U](https://www.hstong.com/questions/index-list/U) - [V]() - [W](https://www.hstong.com/questions/index-list/W) - [X](https://www.hstong.com/questions/index-list/X) - [Y](https://www.hstong.com/questions/index-list/Y) - [Z](https://www.hstong.com/questions/index-list/Z) - [0-9](https://www.hstong.com/questions/index-list/0-9) - [关于我们](https://www.hstong.com/about) - [服务协议](https://www.hstong.com/provision-statement) - [意见反馈](https://www.hstong.com/feedback) - [在线客服](https://www.hstong.com/help/web-chat/pc?language=101) （工作日09：30 - 次日05：30） 客户端： 关注我们： -  © 2026 深圳市时代华盛网络科技有限公司版权所有 [粤ICP备16068286号](https://beian.miit.gov.cn/)

在互联网泡沫时期，公司展示自己是“行业玩家”的方式，不是通过盈利，而是通过花钱——尤其是花别人的钱。你花得越多，就显得越重要。 现在我们迎来了AI泡沫时代，那些仍在亏损的公司，其估值却被吹捧到数千亿美元。就像互联网泡沫时期一样，AI公司通过“烧钱”来证明自己的地位，而非依靠盈利。如今这种心态的一个体现就是，各大公司对AI工程师和研究员疯狂撒钱——尤其是Meta Platforms(META.O)的CEO马克·扎克伯格最近**以4年2.5亿美元的天价，签下了一位年仅24岁的AI研究员。**这个薪资比NBA巨星斯蒂芬·库里的四年合同还多出3500万美元。 **Meta的“超级智能实验室”（MetaSuperintelligenceLabs，简称MSL）是扎克伯格押注的登月计划，目标是超越OpenAI、Alphabet旗下的Google、Anthropic、微软(MSFT.O)等，赢得通用人工智能（AGI）争霸战。**据传，扎克伯格曾开出1亿美元的签约奖金，试图从竞争对手（包括OpenAI、Google和Anthropic）挖走顶级AI人才。不过，Anthropic的CEO达里奥·阿莫代伊（DarioAmodei）近日表示，他们团队“一直拒绝这些报价”，甚至“有些员工连和扎克伯格说话都不愿意”。 据称Meta在这波抢人潮后已经暂停招聘，但在这场“智力军备竞赛”中，它远非孤军作战。微软从Google挖来了24人，而其他许多研究员则在各大AI公司间“上演转会游戏”——据《金融时报》报道，部分刚入职Meta的新员工很快又离开了。《华尔街日报》则指出，从2022年8月到2024年初，工程师的年薪中位数从22万美元上涨至28万美元。《华尔街日报》的报道还引用了一位招聘者的话称，有六位向职业服务平台咨询的候选人，其从OpenAI收到的年薪中位数达到了92.5万美元（含奖金和股权）。 这些AI工资远远超过了历史上著名研究员的薪酬，即使考虑通胀调整也是如此。例如，Meta那位“2.5亿美元的男人”的收入是原子弹之父奥本海默在曼哈顿计划期间收入的327倍，是IBM前CEO托马斯·沃森1941年收入的5倍，也是信息论奠基人克劳德·香农在1948年贝尔实验室收入的多倍。 那为什么要花这么多钱呢？现在的科技大佬们坚信通用人工智能即将来临，并希望第一个将其商业化。但这背后其实依赖于三个存疑的假设： - AGI即将到来； - **大语言模型（LLMs）的商业价值将远超其成本；** - 只有最顶级的研究人员才能推动技术实现突破。 对于“AGI即将到来”这个假设，Meta的副总裁兼首席AI科学家YannLeCun曾表示，**当前的AI“连猫都不如聪明”**，他认为要实现通用人工智能还需要数年时间。**越来越多的专家开始认识到，仅靠不断扩大训练数据库并不能带来AGI。**相反，在越来越多被大模型“污染”的数据库上训练，可能只会制造出“垃圾进，垃圾出”的循环。 **ChatGPT和其他大型语言模型并非为了“理解”而设计，实际上它们也无法理解它们输入输出的文本与现实世界之间的联系。**因此，它们无法胜任需要批判性思维或常识的任务。出于这个原因，大模型公司聘请了数千名“训练员”，为模型的无数漏洞“打补丁”；同时还内置了计算器插件，以便执行更精确的数学运算（前提是用户提供正确输入，但这仍然不可靠）。但这些手段都无法真正赋予大语言模型“智能”。 至于第二个假设——大语言模型的商业价值将远超其成本，由于它们的“内在愚蠢”，将其用于高风险领域会非常危险。比如，OpenAI的CEO萨姆·奥特曼一直在推销ChatGPT的“医疗应用”，但一项最新研究指出，一名男子遵循ChatGPT的建议，不吃盐改吃溴化物，结果差点死于溴中毒。 **想象一种“炫技但不可靠”的技术还能带来巨大商业回报**，实在太天真了。经济史上充满了不华丽却价值巨大的产品和服务。例如，经济学家罗伯特·戈登指出，很少有人会愿意用智能手机来换室内卫生间。那么你愿意用ChatGPT换马桶吗？ 第三个假设——只有“最强大脑”才能推动AGI实现——**其实正说明我们离AGI还很遥远**。历史表明并非如此。1950年代的贝尔实验室曾强调招聘来自美国中西部的“农家子弟”，而不是只看高学历，但他们的研究成果却赢得了11项诺贝尔奖。晶体管、集成电路、激光器、LED、互联网等伟大技术，都得益于数以千计的工程师们的商业化努力，这些人往往拿着并不高的工资，直到多年后才被追捧。 为什么AI行业就必须不一样？ 显然，等未来的人们回顾这段“AI泡沫”的历史时，他们多半会感到好笑。