马斯克遭OpenAI偷袭! 被挖走三个技术大牛
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编译 | 王涵
智东西7月9日消息，据外媒WIRED最新报道，OpenAI已从竞争对手处挖角4名顶尖工程师加入其扩展团队，OpenAI联合创始人兼扩展团队负责人格雷格·布罗克曼（Greg Brockman），周二在Slack发布内部公告公布了这一消息。
这4人包括：特斯拉前软件工程副总裁大卫·刘（David Lau）、xAI和X前基础设施工程主管乌代·鲁达拉朱（Uday Ruddarraju）、xAI基础设施工程师迈克·道尔顿（Mike Dalton），以及Meta AI研究员安吉拉·范（Angela Fan）。
“我们很高兴这些新成员加入扩展团队，”OpenAI发言人汉娜·王（Hannah Wong）回应，“我们将持续整合世界级基础设施、研究和产品团队，加速实现让数亿人受益于AI的使命。”
一、3/4亚洲面孔，在特斯拉工作12年的老员工也跳槽了
此次招聘正值AI巨头间人才资源争夺白热化。Meta创始人兼CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）近期激进挖角，以超高薪酬和算力资源从OpenAI挖走至少7人，促使OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）考虑调整研究员薪酬体系。
终于，阿尔特曼出手了，不过目标不是扎克伯格，而是埃隆·马斯克（Elon Musk）。这次挖来的4位技术大牛中，有1位来自Meta，其余3位都来自马斯克的公司，还有已在特斯拉工作12年的“元老级人物”：
大卫·刘（David Lau），自2013年开始就在特斯拉工作，从云基础设施软件工程师一路升到软件工程副总裁，至今已在特斯拉工作12年。
特斯拉前软件工程副总裁大卫·刘（David Lau）（来源：The Software Report）
乌代·鲁达拉朱（Uday Ruddarraju），曾在ebay工作过5年的时间，2018年跳槽Robinhood，后又在2024年6月跳到xAI和X担任基础设施工程主管一职，刚一年就再度跳槽。
xAI和X前基础设施工程主管乌代·鲁达拉朱（Uday Ruddarraju）（来源：Github）
迈克·道尔顿（Mike Dalton），2009年从斯坦福大学毕业后进入谷歌，后于2019年跳槽Robinhood担任首席架构师，2024年6月跳槽xAI担任基础设施工程师，今年1月刚刚升为X的产品工程负责人。
安吉拉·范（Angela Fan），2016年从哈佛毕业后就加入Facebook（今Meta），后在法国国家信息与自动化研究所（INRIA）南锡分部及Facebook人工智能研究院（FAIR）巴黎分部攻读博士，累计在Meta工作已有9年。
前Meta AI研究员安吉拉·范（Angela Fan）（来源：RAAIS）
外媒推测，从特斯拉、xAI和X挖角可能加剧阿尔特曼与马斯克的紧张关系。马斯克2015年参与创立OpenAI，3年后因发展方向分歧退出，现正起诉OpenAI背离造福人类的初心，因为OpenAI2019年成立营利部门，并获微软数百亿美元投资，OpenAI则反诉马斯克不正当竞争。
二、从台前转向幕后：充实“星际之门”队伍，专注AI基础设施
布罗克曼在内部公告中透露，这4位新员工将在OpenAI扩展团队工作，该团队负责管理后端软硬件系统及数据中心，包括专注AI基础设施建设的合资项目“星际之门”（Stargate），为研究人员训练尖端基础模型提供支持。这项工作虽不如ChatGPT等对外产品引人注目，但对实现通用人工智能（AGI）及保持竞争优势至关重要。
“基础设施是研究落地的基石，OpenAI已成功证明了这点，”鲁达拉朱接受采访时提到，“‘星际之门’正是我热衷应对的系统级挑战。”大卫·刘在另份声明中称：“推动安全、可控的AGI发展，是我能想到最具价值的职业下一站。”
结语：OpenAI更想打好数据“地基”
自2022年底ChatGPT发布以来，AI人才争夺持续升级。外媒WIRED证实，扎克伯格还瞄准了由OpenAI前CTO米拉·穆拉蒂（Mira Murati）与联合创始人约翰·舒尔曼（John Schulman）领导的初创公司Thinking Machines Lab。
随着研究者热议实现超越人类智能的“人工超级智能”（ASI）可能性，各公司正重新定义招聘标准。
ChatGPT同时证明，扩展能力对AI进步至关重要，更多数据与算力能显著提升模型性能并激发新能力。此次，OpenAI为AI基础设施建设团队招募的4位技术大牛，从侧面反映出其对于数据和算力的重视：不只要建AI“摩天大楼”，OpenAI更想打好数据“地基”。
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经济压力拖累购房者 莱纳季度利润下滑 盘前跌逾2%。专题：聚焦2025年第二季度美股财报 美国住宅建筑商莱纳公司（Lennar，股票代码LEN）周四公布，受通胀压力持续拖累住房需求影响，其第三季度利润同比下降46%，且对第四季度房屋交付量的预期低于华尔街预估
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