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套現700萬美元后?!華人工程師反手偷了馬斯克的數據庫……

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“金九銀十”誠不欺我,一轉眼,又到了人才流動的季節。

雖然對于AI企業來說,挖人早就不興挑日子了

但馬斯克可能萬萬沒想到,已經快被Meta挖空了的OpenAI,居然盯上了自家后花園。

馬老板這幾年攤子鋪的很大:今年SpaceX在失敗了4次后終于把二代星艦送上了太空;特斯拉也已經不再滿足于造車,前幾天剛剛公布了人形機器人業務的宏偉藍圖;Neuralink的腦機接口也進入了臨床試驗……

至于xAI更是風生水起,前幾天剛剛宣布開源Grok2.5(雖然是在半年后),Grok 4也已經宣布向全球用戶免費商用。


科技圈如果有個最佳該溜子獎,那肯定得頒給馬老板。

但科技圈,尤其是AI圈子有個特色,特喜歡互相挖墻腳——

比如今年上半年,Meta砸了600億美元搞了個“超級智能實驗室”,以1億美元-3億美元的年薪從OpenAI、谷歌挖了一大批研究員。

OpenAI都快被Meta挖空了說是。

在這種氛圍的熏陶下,馬老板的xAI當然也沒能幸免。

而就在8月的最后一天,馬斯克突然發了一條動態,說有一個已經從xAI離職了的員工,把xAI的代碼庫打包帶走了,而且這件事情,這哥們兒自己已經承認了。


可能有朋友已經聽說過了這件事情,這邊簡單過一下劇情:

根據xAI的和指控,事件的主角是一位已經離職了的xAI早期核心工程師“Xuechen Li”。

在今年6月-7月之間,這位工程師先是把手上的xAI股票進行套現,累計套現了差不多700萬美元

緊接著,他又去把xAI的核心機密數據偷偷下載下來打包,為了避免被發現老哥還刪了操作歷史和系統日志,然后就向xAI提出了離職。


職是7月28日離的,結果不到一個月的時間里,這位工程師就已經確定會在8月19日入職OpenAI

xAI那邊的安全團隊例行檢查的時候發現好像有數據外泄的情況,查了一波之后,就把這哥們兒逮出來了。

之后xAI和這位工程師進行了幾輪battle,工程師本來已經在律師的陪同下簽署了承認竊取的書面文件,結果又被xAI發現了他還有所隱瞞

8月18日,這位工程師簽署了一份授權訪問協議,同意xAI的取證專家訪問其個人設備和賬戶。

但等專家嘗試登錄時才發現,Li并未提供關鍵賬戶的訪問權限,還隱瞞了多個其他可能存儲xAI機密信息的賬戶。

結果Li的律師說:Li不記得密碼了。

雖然賬戶的密碼7天前剛剛改過,但反正不記得了。

說實話,看完這個消息我腦子有點嗡嗡的。

這位工程師幸運的趕上了AI的風口,如果他老老實實的干活,按照現在行業的薪酬水平,他大概率能獲得一個天文數字。


OpenAI到底給了多少,才能讓這哥們心甘情愿的搭上自己的職業生涯去偷代碼呢?

當然,現在并沒有證據指向這次泄密是由OpenAI主導的,xAI的指控對象也沒有包括OpenAI。

據黑馬了解,這位工程師目前已經拿到了加拿大永久居留權,但尚未成為加拿大公民,依舊持有中國護照


“壞了,華人的刻板印象又增加了,華人工程師群體又要遭殃了。”

——我猜肯定有網友這么說。

畢竟就在前幾天,蘋果剛剛在美國起訴了一個華裔架構師Chen Shi,指控他在離職前系統性竊取核心商業機密后,轉投OPPO。


“怎么看華人的問題都很大吧……”

但實際上如果就這么被代表了的話,我還是覺得整個華人群體很無辜。

畢竟當前美國頂尖AI企業的“含華量”是真的挺高的。

有媒體估算了一下各大AI企業中華人AI專家的占比,Meta“含華量”最高,有超過半數都是華人,相對較少的微軟也有超過30%的華人比例。


英偉達CEO黃仁勛曾親自出馬,招攬了兩位清華畢業的AI專家:朱邦華和焦劍濤,他們在大模型架構優化和多模態AI芯片設計方面貢獻突出。

Meta的扎克伯格更是不惜血本,在2025年6月從OpenAI挖走多名核心研究人員,據傳每人首年總薪酬高達1億美元。這些被挖角的團隊中,過半是華人,包括曾參與GPT-4訓練框架設計的王雪芝和強化學習專家肖泰德。

Meta還以超過2億美元的薪酬從蘋果挖來AI基礎模型團隊負責人龐若明,其薪資甚至超過了蘋果CEO庫克。

毫不夸張的說,當前AI行業的頂尖人才超過半數都是華人

如果一個群體成為了行業主要構成部分,就注定會有良莠不齊的情況。

實際上今年早些時候,xAI也曾陷入過“聘請OpenAI開除的泄密者”的輿論。


當然我們并不是說這種行為值得提倡,只是也沒必要因此太過敏感。

比起竊取機密的工程師,外界對這件事情更多的重點還是放在了Grok 4是否會因此受到影響,畢竟馬斯克稱被披露的數據“功能優于ChatGPT和其他競品的尖端人工智能技術”。

但也有專家認為,當前大模型的核心競爭力并不完全依賴于代碼本身,模型的表現更多取決于訓練數據、算力投入、工程優化和迭代速度。

簡單來說就是,拿到了模型的代碼固然有用,但是如今大模型的迭代速度太快了,更重要的不在數據本身,而是模型的訓練方式。


實際上在黑馬看來,目前頭部的通用大模型差距并不是很大,但恰恰是這種微妙的差距,使得各大巨頭在人才上的競爭顯得尤其激烈。

誰也不能確定自己一定會在這場角逐中勝利,可一旦掉以輕心,很可能就會就此失去下一場角逐的門票。

Xuechen Li的事件只是冰山一角——哪怕這場沒有硝煙的戰爭最終可能沒有贏家——

但肉眼可見的,這場關于人才、資本、技術的競爭還會持續很長一段時間。

撰文:柯然

編輯:小馬哥

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