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套现700万美元后?!华人工程师反手偷了马斯克的数据库……

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“金九银十”诚不欺我,一转眼,又到了人才流动的季节。

虽然对于AI企业来说,挖人早就不兴挑日子了

但马斯克可能万万没想到,已经快被Meta挖空了的OpenAI,居然盯上了自家后花园。

马老板这几年摊子铺的很大:今年SpaceX在失败了4次后终于把二代星舰送上了太空;特斯拉也已经不再满足于造车,前几天刚刚公布了人形机器人业务的宏伟蓝图;Neuralink的脑机接口也进入了临床试验……

至于xAI更是风生水起,前几天刚刚宣布开源Grok2.5(虽然是在半年后),Grok 4也已经宣布向全球用户免费商用。


科技圈如果有个最佳该溜子奖,那肯定得颁给马老板。

但科技圈,尤其是AI圈子有个特色,特喜欢互相挖墙脚——

比如今年上半年,Meta砸了600亿美元搞了个“超级智能实验室”,以1亿美元-3亿美元的年薪从OpenAI、谷歌挖了一大批研究员。

OpenAI都快被Meta挖空了说是。

在这种氛围的熏陶下,马老板的xAI当然也没能幸免。

而就在8月的最后一天,马斯克突然发了一条动态,说有一个已经从xAI离职了的员工,把xAI的代码库打包带走了,而且这件事情,这哥们儿自己已经承认了。


可能有朋友已经听说过了这件事情,这边简单过一下剧情:

根据xAI的和指控,事件的主角是一位已经离职了的xAI早期核心工程师“Xuechen Li”。

在今年6月-7月之间,这位工程师先是把手上的xAI股票进行套现,累计套现了差不多700万美元

紧接着,他又去把xAI的核心机密数据偷偷下载下来打包,为了避免被发现老哥还删了操作历史和系统日志,然后就向xAI提出了离职。


职是7月28日离的,结果不到一个月的时间里,这位工程师就已经确定会在8月19日入职OpenAI

xAI那边的安全团队例行检查的时候发现好像有数据外泄的情况,查了一波之后,就把这哥们儿逮出来了。

之后xAI和这位工程师进行了几轮battle,工程师本来已经在律师的陪同下签署了承认窃取的书面文件,结果又被xAI发现了他还有所隐瞒

8月18日,这位工程师签署了一份授权访问协议,同意xAI的取证专家访问其个人设备和账户。

但等专家尝试登录时才发现,Li并未提供关键账户的访问权限,还隐瞒了多个其他可能存储xAI机密信息的账户。

结果Li的律师说:Li不记得密码了。

虽然账户的密码7天前刚刚改过,但反正不记得了。

说实话,看完这个消息我脑子有点嗡嗡的。

这位工程师幸运的赶上了AI的风口,如果他老老实实的干活,按照现在行业的薪酬水平,他大概率能获得一个天文数字。


OpenAI到底给了多少,才能让这哥们心甘情愿的搭上自己的职业生涯去偷代码呢?

当然,现在并没有证据指向这次泄密是由OpenAI主导的,xAI的指控对象也没有包括OpenAI。

据黑马了解,这位工程师目前已经拿到了加拿大永久居留权,但尚未成为加拿大公民,依旧持有中国护照


“坏了,华人的刻板印象又增加了,华人工程师群体又要遭殃了。”

——我猜肯定有网友这么说。

毕竟就在前几天,苹果刚刚在美国起诉了一个华裔架构师Chen Shi,指控他在离职前系统性窃取核心商业机密后,转投OPPO。


“怎么看华人的问题都很大吧……”

但实际上如果就这么被代表了的话,我还是觉得整个华人群体很无辜。

毕竟当前美国顶尖AI企业的“含华量”是真的挺高的。

有媒体估算了一下各大AI企业中华人AI专家的占比,Meta“含华量”最高,有超过半数都是华人,相对较少的微软也有超过30%的华人比例。


英伟达CEO黄仁勋曾亲自出马,招揽了两位清华毕业的AI专家:朱邦华和焦剑涛,他们在大模型架构优化和多模态AI芯片设计方面贡献突出。

Meta的扎克伯格更是不惜血本,在2025年6月从OpenAI挖走多名核心研究人员,据传每人首年总薪酬高达1亿美元。这些被挖角的团队中,过半是华人,包括曾参与GPT-4训练框架设计的王雪芝和强化学习专家肖泰德。

Meta还以超过2亿美元的薪酬从苹果挖来AI基础模型团队负责人庞若明,其薪资甚至超过了苹果CEO库克。

毫不夸张的说,当前AI行业的顶尖人才超过半数都是华人

如果一个群体成为了行业主要构成部分,就注定会有良莠不齐的情况。

实际上今年早些时候,xAI也曾陷入过“聘请OpenAI开除的泄密者”的舆论。


当然我们并不是说这种行为值得提倡,只是也没必要因此太过敏感。

比起窃取机密的工程师,外界对这件事情更多的重点还是放在了Grok 4是否会因此受到影响,毕竟马斯克称被披露的数据“功能优于ChatGPT和其他竞品的尖端人工智能技术”。

但也有专家认为,当前大模型的核心竞争力并不完全依赖于代码本身,模型的表现更多取决于训练数据、算力投入、工程优化和迭代速度。

简单来说就是,拿到了模型的代码固然有用,但是如今大模型的迭代速度太快了,更重要的不在数据本身,而是模型的训练方式。


实际上在黑马看来,目前头部的通用大模型差距并不是很大,但恰恰是这种微妙的差距,使得各大巨头在人才上的竞争显得尤其激烈。

谁也不能确定自己一定会在这场角逐中胜利,可一旦掉以轻心,很可能就会就此失去下一场角逐的门票。

Xuechen Li的事件只是冰山一角——哪怕这场没有硝烟的战争最终可能没有赢家——

但肉眼可见的,这场关于人才、资本、技术的竞争还会持续很长一段时间。

撰文:柯然

编辑:小马哥

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