余家辉。

一个在中文互联网几乎隐形的名字，却让硅谷两大AI巨头撕破脸皮。

浙江慈溪人，高二就被招去中科大少年班，博士师从“计算机视觉之父”黄煦涛，现字节Seed掌舵人吴永辉的嫡系弟子，还与豆包核心技术大牛杨建朝的上升轨迹有着惊人的重合……

扎克伯格亲自下场挖他，传出“1亿美元年薪”，刷新AI人才市场纪录。

奥特曼在一旁急得跳脚，公开指控Meta的作派“令人反感”，杀人诛心说“总有人唯利是图”。OpenAI内部员工更是哀嚎：这是巨大损失。

网友甚至调侃：

AI顶级研究员收入堪比C罗转会费，但知名度连十八线网红都不如。

一时间，AI圈比娱乐圈还精彩。

更魔幻的是，当全世界都在讨论这个天价薪酬包时，当事人却像人间蒸发一样，没有回应，没有声明，甚至连个动态都没发。

所以，余家辉到底是何许人也？他凭什么？

无法复制的履历组合

余家辉，刚好30岁，出生于1995年，打小天资聪颖，2012年从浙江慈溪中学考到了中科大少年班学院。

本科就在大大小小的比赛中初露头角，拿下了全国并行应用挑战赛（PAC2015）冠军、智能化技术训练营一等奖、大学生超算竞赛（SCC）季军……

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2016年从中科大毕业后，只身前往UIUC（美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）读博，师从AI视觉一代华人教父黄煦涛，让他打下了扎实的学术基础。

黄煦涛（Thomas S.Huang）是美国工程院院士，也是中国工程院外籍院士、中国科学院外籍院士，他是计算机视觉、模式识别、多媒体等领域最资深的华人科学家之一。

从教57年，黄煦涛培养了众多AI领域的核心人才，包括云从科技创始人兼CEO周曦、文远知行创始人兼CEO韩旭、AI大牛颜水成等等。

但仅有名师指导还不够，真正让余家辉脱颖而出的是其丰富的跨平台经验。

在加入谷歌前，他曾在微软亚洲研究院、旷视研究院、Adobe、Jump Trading（顶级量化交易机构）、Snap（社交媒体公司）、百度美国研发中心、英伟达都实习过，从底层框架到高效算法，再到视觉应用，4年7段实习让他积累了难得的实战经验。

2019年5月进入谷歌，一待就是4年多时光。

余家辉博士毕业那一年不幸遇上导师黄煦涛离世，但他在谷歌遇到了人生中另一个重要的技术领路人——吴永辉。

两人频频联手，搭档默契，发表了多篇具有行业影响力的研究成果。

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吴永辉是谷歌Fellow级大佬，南京大学校友，博士毕业于加州大学河滨分校，在谷歌深耕AI近17年。

值得一提的是，今年2月吴永辉离开谷歌加盟了字节Seed，专注大模型基础研究。

有贵人指点，余家辉迅速成长为谷歌DeepMind团队的核心力量。离开谷歌之前，余家辉已经是Gemini多模态项目的联合负责人，同时是PaLM-2模型的核心贡献者。

能在谷歌参与这种级别的项目，说明他不仅有研究能力，还具备大规模工程实施的经验。

2023年10月，余家辉加盟OpenAI，担任感知团队负责人。短短不到2年时间里，他带队领导了4o、4.1、o3、o4-mini等一众明星模型的多模态部分研发。

今年4月，余家辉还在𝕏平台上介绍他们所实现的技术新突破——o3和o4-mini模型，是截至当时OpenAI“最智能、最能干的模型”。

正因以上种种经历，余家辉也成为了极少数同时了解谷歌和OpenAI技术路线的研究者，他深谙两家公司的工程文化、技术优势、战略思路。

对于急需在AI竞争中翻身的Meta来说，这样的背景就是战略资源。

一定程度上，扎克伯格也不仅仅是买他这个人本身，余家辉就像是一颗苍天大树中的重要节点，凭借每一个不同身份都可以链接和吸引到无数优秀人才奔赴Meta、追随于他。

技术影响力的硬指标

履历固然亮眼，但真正让余家辉在AI圈站稳脚跟的，还是他在技术创新上的硬实力。

数字不会撒谎：34780次引用。

这是余家辉在谷歌学术上的论文引用数，虽说远远不敌Geoffrey Hinton、LeCun、李飞飞等大神，但在AI领域也意味着不小的影响力。

其多篇论文发表在CVPR、ICCV、ECCV、ICML等AI顶会上。

而真正让硅谷巨头们在意的，是这些研究背后的实用价值。

DeepFill技术解决了图像修复的核心难题。在黄煦涛的指导下，余家辉于2018年发表的DeepFill v1和2019年的DeepFill v2，让AI能真正理解图像内容，不再是简单的像素填补。

这项技术成为图像修复领域的重要突破，GitHub上获得了3409次星标，在学术界和工业界都产生了广泛影响。

举个，有了DeepFill v2，你能用AI随心所欲P图了。

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同样备受业界认可的还有Conformer模型，该模型基于Transformer架构改进而来，成为语音识别技术的重要进展。这是余家辉与吴永辉共同开发的成果。

想象一下，当你对着手机语音助手说话时，背景一嘈杂它就听不清你在说什么，或者你说快一点、带点方言口音它就压根听不懂了；看视频时自动生成的字幕错误百出；语音输入法总是打错字，你得不断修改……

Conformer模型的出现，就是为了有效解决以上这些问题。

此外，余家辉和吴永辉共同开发的CoCa图文基础模型（2022年，引用1752次），让计算机能更智能地理解图像和文本之间的关系，推动了多模态AI技术的发展，尤其在图像识别、检索和生成描述等方面具有广泛应用前景。

计算机视觉、多模态理解、语音识别、神经网络架构……横跨AI多个细分研究领域、并且已经得到实际落地验证的成果和经验，让余家辉成为了不可多得的“全栈AI科学家”。

然而，比起过往的技术成就，更让业界刮目相看的，或许是余家辉对AI发展趋势的精准把握。

比市场早一步的技术判断

早在ChatGPT彻底引爆全球之前，他就已经展现出了超越同龄人的技术洞察力。

2022年12月，余家辉在「硅谷101」播客中发表的观点现在看来几乎句句应验。

面对引发满世界震惊的ChatGPT，他却保持异常冷静：“一开始没有特别惊讶，因为OpenAI在语言生成模型上已经耕耘了很多年”。

这种判断来自对技术发展脉络的深度理解，以及他一贯的谨慎理性。普通人看到突然爆发，他看到的是渐进式的积累。

而当被问到ChatGPT会不会替代谷歌搜索时，他给出“降维打击”的判断。聊天机器人不是产品替代，而是交互范式的重新定义。事实证明，ChatGPT的确创造了全新的人机交互方式。

关于业界十分流行的“大力出奇迹”观点，他当时直接反驳：

“可能一开始你想着只要有数据、有算力就可以，但其实真的做起来的时候发现全部都是问题。”

这个判断现在已经成为行业共识。钱和GPU只是基础，工程能力、人才组织、技术积累才是关键。

“时间积累、人才积累、组织积累、自信积累”则是余家辉当时总结的关于OpenAI成功的四个要素。

这套理论现在被广泛认可为AI公司成功的必要条件，特别是“组织积累”这一点，预言了后来各大公司在AI团队架构上的调整。

在商业化路径上，他同样展现了超前的战略眼光：“真正更长远的机会是在基建上，真正有商业化价值的是在应用层面”。

中美科技巨头们正投入大量资源夯实基础建设，基于此，我们看到各类AI应用正在加速涌现并展现价值。

而这，还只是他极少数公开发声中的吉光片羽……

在AI进入下半场的关键时刻，拥有正确判断力的人才变得比黄金还珍贵。谁能看清技术演进的真正路径，谁就能在这场没有硝烟的战争中抢占先机。

小扎求贤心切，余家辉此刻被Meta选中不是偶然，而是必然。

在AI军备竞赛中，Meta确实落后了。OpenAI和Google都在全力冲刺AGI，可Llama 4的表现不及预期，Meta现在连一款有竞争力的大模型都拿不出手。

新组建的超级智能实验室50人规模，由Alexandr Wang（Scale AI前CEO）带队领导，研发下一代模型，实现“为每个人提供个人超级智能” 的承诺——这是Meta最后的卡位机会。

对Meta来说，他们买的不是一个员工，而是通往AGI的入场券。

而对于余家辉来说，在Meta开启新的旅程或许是“激动人心且意义重大的”，就像他曾经对离开OpenAI的同事送上的祝福一样。

硅谷的抢人大战还在继续，很显然，中国人正在成为这场游戏的主角。

中国AI芯片热潮提振寒武纪，阿里巴巴股价上涨芯片制造商和云计算股票是中国推动科技自给自足的主要受益者。人工智能(AI)芯片设计公司寒武纪和生产设备制造商北方华创的股价在本季度飙升，因交易员押注中国科技自给自足的努力将推动行业增长，其乐观情绪亦推升以本土芯片制造商为主的科创50指数，该指数上个月飙升了创纪录的28%