原创 | 作者：罗超

6 月 22 日，Google 母公司 Alphabet 股价收跌 5.08%，盘中最大跌幅超过 7%，单日蒸发约 2250 亿美元市值，创下公司历史最大单日市值损失。导火索看起来很简单：短短三天时间里，Google DeepMind 连续失去两位顶级 AI 大牛。

一位是诺姆 · 沙泽尔，Transformer 论文共同作者、MoE 路线核心奠基人、Gemini 联合负责人。2024 年，Google 刚刚花费 27 亿美元把他从自己创办的 Character.AI 重新买回，结果不到两年再次出走；另一位是约翰 · 江珀，AlphaFold 核心领导者、2024 年诺贝尔化学奖得主，在 DeepMind 效力九年后选择加盟 Anthropic。随着两人的离开，Transformer 论文的 8 位原作者已全部离开 Google。

（左：诺姆 · 沙泽尔，右：约翰 · 江珀）

表面上看，市场似乎给两位科学家标出了超过两千亿美元的价格，但华尔街真正恐慌的显然不是两个人本身，而是担心人才流失导致 Gemini 技术迭代延缓。有媒体报道说 Gemini 内部部分成员对模型进展不满意，在编程、推理和 Agent 能力与 OpenAI、Anthropic 的差距并未如预期缩小。随着 AI 竞争进入按月迭代时代，Google 正面临前所未有的压力，这也是两位大牛相继离职的原因之一。

过去一年谷歌跟硅谷巨头一样在 AI 基础设施上投入高歌猛进，资本支出已达千亿美元规模，华尔街的估值模型建立在一个前提之上：算力投入与顶尖人才绑定，才能维持企业在 AI 赛道的头部排位。硬件的钱砸下去了，大牛却走了，算法搞不起来，这套逻辑就断了，资本市场恐慌合情合理。

这引出 AI 行业一个被反复讨论的问题：AI 大牛对科技大厂到底重不重要？

如果不重要，为什么 Google 会因为两个人离职蒸发 2250 亿美元？如果重要，那么过去几年几乎聚集了全球最多 AI 科学家的 Google，为什么依然没有彻底压制 OpenAI 和 Anthropic？

答案可能介于两者之间。

AI 大牛当然重要。对于大模型公司来说，他们不仅代表技术能力，更代表人才号召力、工程经验和研发方法论。一个顶级研究员的加入，带来的往往不是一个人，而是一个能搞出一流模型的团队和一整套技术路径和组织经验。Meta 开出上亿美元薪酬包挖人，腾讯、小米重金引进明星科学家，本质上都是在购买这种稀缺资源，花大钱、补大课。

没有罗福莉，小米的大模型团队可能根本搭不起来，搞出来的东西更不可能迅速冲上模型榜单。挖大牛本质是买经验，梁文峰对此有极清醒的认识——他在首轮外部融资时明确要求投资协议中包含 " 禁挖人 " 条款，投资机构不得从深度求索挖角员工。梁文峰反感被挖人，不是 DeepSeek 离开了某人不能转，而是其被现实上了一课：大厂每挖走一个研究员，就带走了一套经验，这是核心资产。

但大厂过度强调 "AI 大牛 " 的作用也有不少弊端。

大牛频繁出席论坛、接受采访和 " 坐冷板凳 " 潜心解决技术难题本就矛盾，更隐蔽的代价是影响团队士气。2025 年多家巨头的匿名职场论坛已经显示出一个清晰的信号：" 大牛在聚光灯下拿奖，团队在办公室内背锅 " 的怨气正在导致中层骨干加速流失。当所有荣誉和资源向一个人倾斜时，那些执行细节、拼命干活的人会怎么想？

还有人力成本的内卷。Meta 发起的人才狙击战把 AI 行业的薪酬推到令人瞠目结舌的高度：扎克伯格亲自致电 24 岁的研究员戴特克，初始报价四年 1.25 亿美元，被拒后翻倍至 2.5 亿美元；为挖走苹果的 AI 模型团队负责人 Ruoming Pang，开出了超过 2 亿美元的薪酬包。不计代价不说，还有 " 三顾茅庐 " 的诚意。扎克伯格凭一己之力带坏行业风气，奥特曼曾公开抱怨 Meta 试图用 1 亿美元签约奖金挖走 OpenAI 员工。还有大牛薪酬暴涨导致了整个 AI 链人才成本攀升。

单点依赖的风险肉眼可见。大牛一旦因理念不合、更好的 offer 或其他任何原因离职，公司将直接面临技术断档的窘境。谷歌的遭遇就是最鲜活的案例，这跟 MCN 公司依赖单一超级主播没有本质区别，离开了李子柒微念没得玩了，科技大厂的 "AI 大牛依赖症 " 会不会上演类似的故事？

也有些大厂并不强调 AI 英雄——至少没有对外宣传。Anthropic 没有刻意包装某个人，OpenAI 的奥特曼更多是 CEO 而非技术代言人，deepseek、智谱、百度、字节同样没有将某个研究员推到聚光灯下，这些公司当然不缺大牛，AI 技术也在持续迭代，其中智谱市值更是超过万亿港元。

过去两年的行业发展已经证明了一件事：AI 竞争早已不是个人英雄主义定胜负的阶段。Meta AI 一坨翔的结果足以表明，单靠挖大牛并不能解决 AI 技术问题。

很多人喜欢把 AI 行业讲成英雄史诗：某位天才提出了 Transformer，某位科学家创造了 AlphaFold，某位研究员写出了改变世界的代码，但现实根本不是这么回事，特别是在今天。

大模型研发已经演变成全球最复杂的工程体系之一。从预训练到后训练，从强化学习到推理优化，从数据治理到基础设施建设，每一个环节都需要庞大的团队协同完成。一个天才能提出新的方向，却无法独自训练一个 GPT；一个科学家能设计新的算法，却无法一个人完成数万张 GPU 的调度和部署。

更重要的是，AI 发展阶段变了，行业最大挑战不再是基模本身，而是 AI 技术产品化、产品商业化以及技术场景化落地，每一点都需要不同专业的人协同完成。

所以 Google 这一波会引起科技大厂反思甚至警惕 "AI 英雄主义 "，弱化大牛作用、强化体系化能力。行业将会重新审视一个问题：AI 时代最稀缺的资源，到底是天才，还是组织天才的能力？

End

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