OpenAI 从 Meta 挖走"硅谷最贵华人"庞若鸣：年薪数千万美元级别，7 个月内二次跳槽

人才流动与招聘工程化落地AI公司融资AI行业竞争格局人才战略

2026-02-26 10:35

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OpenAI正式聘请前Meta AI高级研究员庞若鸣，引发硅谷AI顶尖人才再次流动。核心事实 - 关键人事：OpenAI聘请庞若鸣为高知名度AI研究员，此前他在Meta任职约7个月 - 职业轨迹：庞若鸣曾在Google深耕15年，后加入Apple领导基础模型团队，再跳槽至Meta - 薪酬背景：其在Meta的累计薪酬包超2亿美元，年薪达数千万美元级别 - 战略意图：OpenAI意在强化基础模型预训练、推理优化及多模态等核心研发能力价值点揭示了当前AI巨头间“军备竞赛”式的人才争夺现状，反映了顶级AI研究人员的极高市场溢价。

2月26日消息，据 The Information 独家报道（2 月 25 日），OpenAI 已正式聘请前 Meta AI 高级研究员庞若鸣（Ruoming Pang）。OpenAI 发言人直接向 The Information 确认了这一消息。Reuters、Yahoo Finance 等多家主流媒体迅速跟进。

这是 AI 人才战争中又一枚重磅"核弹"——庞若鸣仅在 Meta 待了约 7 个月，就转投了 OpenAI。

从 Google 到 Apple 到 Meta 再到 OpenAI：一部硅谷 AI 人才迁徙史

庞若鸣的职业轨迹几乎串起了整个硅谷 AI 的演进路线：

Google（约2006–2021年，15年）——在 Google Brain/TPU 等团队深耕，参与了 Tacotron 2 等里程碑项目，发表 100+ 篇高影响力论文，Google Scholar 被引超 46,000 次，是基础模型领域最具影响力的华裔研究者之一。

Apple（2021–2025年7月）——担任 Distinguished Engineer（杰出工程师），领导约 100 人的基础模型团队，负责 Apple Intelligence、下一代 Siri 等核心 AI 产品的全流程开发，涵盖预训练、后训练、推理优化和多模态。团队成果包括 MM1 系列模型及开源深度学习框架 AXLearn。

Meta（2025年7月–2026年2月，约7个月）——加入扎克伯格亲自推动组建的 Superintelligence Labs（超级智能实验室），聚焦轻量级和端侧模型研发。据 Bloomberg 2025 年 7 月报道，Meta 为其开出了数年内超过 2 亿美元的薪酬包（含基本薪资、签约奖金和大额股权），每年数千万美元级别，是 Meta 为吸引顶级人才开出的"破纪录"待遇之一。当时 Apple 甚至未做反制——因为这一数字远超公司除 Tim Cook 外所有高管的薪酬水平。

OpenAI（2026年2月至今）——具体角色尚未公开，主流报道仅称其为"高知名度 AI 研究员"。OpenAI 方面的薪酬条款同样未被披露，但考虑到当前 AI 人才市场的竞争烈度，预计同样是天价级别。

为什么 OpenAI 需要他？

庞若鸣的核心能力恰好覆盖了 OpenAI 当前最需要突破的几个方向：

基础模型预训练——他在 Google 和 Apple 积累了近 20 年的大模型训练经验，而 OpenAI 正处于从 GPT-5 系列向下一代架构演进的关键节点。

推理优化与端侧部署——在 Apple 和 Meta 的工作都围绕"如何让大模型更小、更快、更高效"展开，这与 OpenAI 当前 GPT-5.3"Garlic"所强调的"认知密度"理念高度契合。

多模态能力——MM1 系列模型的经验对 OpenAI 拓展视觉、音频等多模态能力有直接帮助。

AI 人才战争：没有赢家，只有更高的价码

庞若鸣的流动是过去一年硅谷 AI 人才大战的缩影。各大实验室之间的挖角已进入"军备竞赛"模式：

Meta 方面，扎克伯格 2025 年重金打造 Superintelligence Labs，从 Apple、OpenAI、Anthropic、Google 等多家公司挖走大批顶尖人才（包括 Nat Friedman、Daniel Gross、余家辉等）。

OpenAI 则在反向出击，近期陆续从 Meta、Tesla、xAI 等招募高级研究人员。庞若明的加入是这一攻势的最新成果。

顶级 AI 研究员的薪酬已经脱离了传统科技行业的范畴——动辄数亿美元的多年期薪酬包，堪比职业体育明星的合同规模。这反映出一个残酷的现实：在通往 AGI 的竞赛中，真正稀缺的不是算力和资金，而是能把这一切转化为模型能力的极少数人。

庞若鸣，从 Google Brain 的基础研究者一路走到硅谷最炙手可热的 AI 人才，他的每一次跳槽都在重新定义"人才溢价"的上限。

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