AI人工智能领域的竞争，不仅是技术的较量，更是人才的争夺; 阿里通义成了黄埔军校

随着AI行业的“决赛圈”逐渐缩小，顶尖科技公司对高端人才的需求达到了前所未有的高度。自去年以来，各大巨头纷纷调整战略，加大了对AI人才的招募力度。例如，腾讯推出了“青云计划”，以顶级薪资和无职级上限吸引顶尖人才，并新增2.8万个实习岗位储备后备力量；字节跳动则启动了“Top Seed计划”，专注于大模型、多模态等前沿领域，为顶尖博士提供专属机会。

相较于新兴力量，经验丰富的AI核心骨干成为这场竞争中的焦点。其中，阿里巴巴旗下的通义实验室尤为引人注目。近期，阿里通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰被曝离职，引发了广泛讨论。这是继今年2月语音团队负责人鄢志杰、2024年8月大模型技术负责人周畅之后，阿里AI核心部门第三次失去关键人物。尽管千问系列模型在榜单上表现亮眼，但研究团队的多次流失却令人担忧。这些带着阿里技术基因的核心人才，或转投其他大厂，或独立创业，成为了行业暗战中的重要变量。

通义实验室为何被称为新一代“AI黄埔军校”？其背后有着强大的母体支持与长期战略布局。早在2017年10月，马云宣布成立达摩院，初期投入千亿资金，致力于探索科技未知。在时任院长张建锋的带领下，达摩院迅速组建了包括机器智能、数据计算在内的五大实验室。这一举措吸引了金榕、司罗、华先胜等一批顶尖科学家加盟，奠定了达摩院的人才基础。

相比之下，通义实验室在人才密度、技术探索深度以及研究体系的系统性上具有显著优势。早在GPT系列引爆全球之前，达摩院内部已启动大模型研究，并推出了M6等早期探索性模型。这种“起步早、持续投入”的战略使得通义在后续的大模型竞赛中占据先机。如今，Qwen系列模型在多个权威Benchmark上的表现已达到国际顶尖水平，甚至在某些领域超越了GPT-4和LLaMA系列。

通义团队的研究方向覆盖广泛，从自然语言处理到计算机视觉，从语音识别到多模态融合，几乎涵盖了AI技术的所有关键维度。这些技术研发不仅积累了深厚的技术底蕴，还与阿里的真实业务场景紧密结合，形成了实战验证过的人才库。当ChatGPT横空出世后，这些拥有丰富经验的人才自然成为了各家公司争抢的对象。

大厂间的人才流动是否会改变行业格局？与微软亚洲研究院（MSRA）诞生时中国AI产业尚处萌芽阶段不同，通义成长于AI产业化竞争日益激烈的环境中。这决定了通义的研发更贴近市场需求和商业化落地。因此，从通义流出的技术人才往往具备“即插即用”的实战能力。例如，周畅作为通义千问大模型的技术负责人之一，其出走引发了广泛关注。类似地，鄢志杰和薄列峰也分别在语音识别和计算机视觉领域拥有深厚积累。

对于阿里而言，这些“将帅级”人才的流失可能引发连锁反应，影响原团队成员的流动或关键项目的研发进度。然而，从行业整体来看，人才的合理流动是技术创新与生态繁荣的重要推动力。一位算法工程师表示：“从通义出来的人，在硅谷找工作都是有含金量的。”这充分说明了通义人才的市场认可度。

尽管挖角可能在短期内为接收方带来战术优势，但从长远来看，行业格局的变动更多取决于各玩家的战略清晰度、执行力以及构建可持续创新体系的能力。正如阿里云CTO周靖人所言：“模型研发不仅是模型和算法层面的创新，更是一个长期的系统工程。”这表明，仅靠挖人难以构建真正的核心竞争力，需要的是复杂庞大的系统支持。

本文来源： 硅星人Pro公众号【阅读原文】