108亿天价薪酬留不住，Meta又失亿元AI先生

Muse刚刚面世，但其背后的Meta TBD实验室，却再次出现人员流失。

此次离职的是去年Meta激烈争夺AI人才时，身价最高、争议最多的候选人——Andrew Tulloch。

在接受天价offer重返老东家之前，他已在Meta（前身为Facebook）累计工作超过11年。此后，他相继参与OpenAI的GPT-4o、GPT-4.5和o3训练，并与OpenAI前CTO Mira Murati共同创立了Thinking Machines Lab。

去年8月，Meta的扎克伯格和Alexandr Wang轮流向他发出邀请，并给出了一套总价值高达15亿美元（约合人民币108亿元） 的薪酬方案，希望Tulloch回归。

然而，颇具戏剧性的是，Tulloch当时拒绝了Meta的巨额回归邀请；

直到两个月后，Tulloch才改变主意，离开自己参与创立的Thinking Machines Lab，重返Meta，加入由Alexandr Wang领导的TBD Lab，从事超级智能研究，并负责Muse的相关开发工作。

从2025年10月底回归，到2026年9月传出离职消息，Tulloch在Meta的第二段任期总计仅约11个月。

而就在不久前，A社方面透露：Andrew Tulloch即将于下周加入Anthropic的推理与性能团队， 专注于优化Claude Code的训练流程，并提升模型对用户指令的响应效率。（具体团队细节待公布）

这不禁令人联想到Meta的另一位亿元AI先生——余家辉。

同样是Meta重金招揽的顶级人才，余家辉在Muse Spark 1.2发布后仅八天，便宣布离职。

如今，不到一个月，Tulloch又在Muse上线后仅两天，选择离开。

对Meta而言，这或许再次印证：人可以重金买来，却未必能够留下。

Muse刚发布，产品主将相继离场

Tulloch离职的时机，比具体原因更引人深思。

9月8日，Meta正式推出个人AI助手Muse，它不仅能回答问题，还能自主拆解长任务、协调时间和资源，协助用户填写表单、发送邮件、预订行程和完成购物。

据Meta官网介绍，Muse背后使用的是Muse Spark。

Meta自豪地称其为目前自身能力最强、专为真实智能体任务打造的模型。

对扎克伯格而言，这不仅是又一个AI助手，也是其“个人超级智能”战略的一次关键产品落地。

而Tulloch正是在该产品交付后，才决定正式离开。

这不禁令人想起半个多月前离职创业的余家辉，两人入职和离职的场景惊人地相似：

去年6月，Meta以7亿年薪将余家辉从OpenAI挖来，与扎克伯格、Alexandr Wang等人共同搭建TBD Lab，并负责多模态方向。

结果今年8月，Muse Spark 1.2发布仅一周多后，余家辉便宣布离职创业，入职时长仅一年零一个多月。

只不过，余家辉等到了Muse Spark 1.2，Tulloch则等到了完整的Muse。

如今，产品向前迈进了一步，两名核心人物却先后离场。

而Tulloch与Meta的故事，还要从2012年讲起。

去年Meta疯狂抢人大战中，他的名字最贵

这并非Tulloch第一次离开Meta。

Andrew Tulloch来自澳大利亚，先后毕业于悉尼大学和剑桥大学；

从2012年到2023年，Tulloch在Meta工作了约11年，并从机器学习工程一路晋升至Distinguished Engineer。

在Tulloch的个人主页中，他仅用一句话概括了早期在Meta的工作经历：

Worked on machine learning systems at Meta.（曾在Meta从事机器学习系统相关工作。）

但这句简短的话背后，关联着PyTorch、ResNet-50和FBGEMM三个项目：

• 他是PyTorch CUDA方向的荣誉维护者，表明他参与过底层框架工作；
• 他曾参与经典工作 将ResNet-50在ImageNet上的训练时间压缩至一小时 ，使用256块GPU实现了约90%的扩展效率；
• 他曾参与用于模型训练和推理的高性能底层算子库 FBGEMM 的构建工作，该项目尤其服务于推荐系统、量化计算和生成式AI。

此外，他还参与过Facebook数据中心深度学习推理、端侧推理、模型量化以及AITemplate等项目。

换句话说，Tulloch最稀缺的能力不是设计聊天产品，而是让大规模模型能够训练起来、运行更快、部署更经济。

2023年，Tulloch离开Meta加入OpenAI，并参与了GPT-4o、GPT-4.5和o3等模型的训练工作。

随后，他又跟随OpenAI前CTO Mira Murati，成为Thinking Machines Lab的联合创始人。

2025年，Llama 4表现不及预期，扎克伯格开始亲自接管Meta的AI战略。

他先是以143亿美元投资Scale AI，邀请创始人Alexandr Wang进入Meta，随后组建Meta Superintelligence Labs，对OpenAI、Google、Anthropic及几家明星初创公司展开大规模人才争夺。

Thinking Machines Lab自然也成为Meta的重点目标。

据《华尔街日报》报道，扎克伯格曾接触Mira Murati，希望收购这家刚成立的AI公司；

遭到拒绝后，Meta便转而联系Thinking Machines的十余名员工，试图直接挖墙脚拆家。

其中，Tulloch是头号目标。

扎克伯格和Alexandr Wang不断给他发消息，邀请他回归Meta。

此外，为了让他离开亲手参与创办的公司，Meta还开出了一份10-15亿美元级别的薪酬方案。

但令硅谷意外的是，当时不仅是Tulloch第一次拒绝了，整个Thinking Machines也没有一名员工接受Meta的报价。

不过，这件事在两个月后迎来了转机。

2025年10月，Tulloch宣布以个人原因离开Thinking Machines，重新回到Meta，并进入由Alexandr Wang领导的TBD Lab。

如今不到一年，他又再次离开Meta。

而Andrew Tulloch具体在Meta获得了多少薪酬，至今没有权威答案，有说法是10亿美元，也有说是15亿美元。

但无论哪个数字，都足以让Andrew Tulloch跻身科技行业薪酬最高的非创始人员工之列。

OpenAI、Anthropic也在互挖，五个月都算一站

不过，顶尖人才频繁换队并非Meta独有的问题。

从曾负责苹果基础模型团队后跳槽Meta和OpenAI的庞若鸣，到从OpenAI跳槽去A社的Schulman……

对这些已实现财务自由、同时手握多家实验室邀请的研究人员来说，金钱似乎已不再是吸引他们留下的最大动力。

Axios对这轮人才战的总结是：

招揽顶尖AI人才已属不易，但即便给出天价薪酬、显赫头衔与充沛算力，想要留住他们，或许同样艰难。

对这些顶尖AI人才而言，选择一家实验室，或许早已不只是在选择下一份工作，而是在选择自己认为最可能实现的那一种AI未来。

直到“只有少数人会做”成为过去

那么，AI公司高薪人才的频繁流动还会持续多久？

答案或许取决于**“顶尖人才还会稀缺多久”**。

毕竟**“物以稀为贵”**。能打、实战经验又足的顶尖研究员，全世界就那么一小撮。

只有当公司不再需要“买下”某位明星研究员脑子里的独家经验，而是需要一套能被组织稳定复制、反复调用的工程能力时，这轮人才行情才可能真正降温。

在那之前，顶尖AI人才依然像职业体育里的自由球员——在大厂与初创公司之间，挑薪酬、挑算力、挑路线、挑队友，也挑舞台。

对Meta来说，余家辉、Andrew Tulloch们的先后出走，便是这场人才博弈最鲜活的注脚。

人才来来往往，扎克伯格的超级智能豪赌，或许还将在组织动荡中一路颠簸前行～（doge