小鹏AI Infra一号位陆思渊被曝跳槽OpenAI Robotics！

人形大讲堂获悉，近日小鹏汽车AI基础架构部（AI Infra）负责人陆思渊正在办理离职交接，下一站是OpenAI Robotics。截至7月27日，小鹏官方对此既不承认也不否认。

如果只把这当成一则“车企高管跳槽硅谷”的花边新闻，那就大错特错了。把陆思渊在小鹏的位置、小鹏自研芯片的生死命门，以及OpenAI Robotics六月初刚刚亮出的野心版图三件事叠在一起看，你会发现：这是中国智能车企在“物理AI”转型的关键时刻，在最底层、最不可见，也最补不上的人才层上，被全球头部AI公司按住了主动脉。

PART 01

陆思渊是谁？他是小鹏自研芯片量产的“最后一道闸门”

公开资料显示，陆思渊是南加州大学博士，深耕高性能计算与大规模数据密集型计算。在小鹏内部的汇报线是：通用智能中心负责人刘先明 → 何小鹏。他掌管的AI Infra部门直管约200人，覆盖模型训练框架、GPU集群调度、数据处理系统、自研芯片配套编译器、模型量化压缩、车端推理运行时、实车部署落地——这条链路在外行看来是枯燥的工程环节，在内行眼里是一条不能断裂的生死链。

关键点就藏在“自研芯片”这四个字里。国内多数车企走英伟达Orin/Thor路线，编译器、TensorRT、推理引擎英伟达打包交付，车厂只管调参。但小鹏选择了一条最难的路——全面自研图灵芯片。这意味着从训练端到车端推理，整条工具链必须自己写。刘先明曾在今年3月的直播中直言：“图灵芯片、图灵模型结构、编译器、软件架构、数据闭环、AI Infra，所有维度都要从头自研。”

而“把庞大的端到端模型翻译成图灵芯片能高效执行的底层指令”，这件苦活主要就是陆思渊团队在干。据接近该事件的知情人士透露：“没有自研芯片配套的编译器和推理运行时系统，小鹏就无法将端到端模型真正推向量产。”智驾算法团队负责产出模型，机器人团队负责产出控制策略，但真正把这些模型在自研硅片上跑起来、跑得稳、跑得过车规与功耗预算的人，是陆思渊。他不是某个业务线的GM，他是把“实验室里的权重文件”变成“车上毫秒级推理服务”的那道工程闸门。

如今这道闸门要被抽走了。小鹏目前的应对不是寻找替身，而是“拆”——将200人团队拆成三个以上独立小组，分别向不同上级汇报，以此降低单点依赖。这个动作本身就说明了一切：短期内根本找不到同量级的替代者，组织层面已经默认“陆思渊是不可复制的节点”，只能用架构冗余换取喘息时间。

PART 02

为什么是OpenAI接盘？两条技术栈在底层已经合流

很多人会疑惑，OpenAI不是搞大语言模型的吗？怎么突然挖车企的人？

2026年6月1日，Sam Altman亲自发帖官宣重启机器人业务，番号OpenAI Robotics。带队人是DALL·E发明者、Sora核心作者Aditya Ramesh，CMU博士何泰然等顶尖人才也在麾下。这版机器人的打法和2019年那次草草解散的旧机器人组完全不同——他们不急着造硬件，而是要搭建一条“世界模型→物理仿真→分布式训练→回灌真实数据→协同设计执行器”的完整闭环

翻开OpenAI Robotics官网挂出的招聘岗位，和陆思渊履历高度对口的是“Distributed Data Systems”工程师，底薪高达29-44万美元，外加PPU利润分成。串联所有岗位来看，OpenAI Robotics现阶段最缺的根本不是会发论文的RL研究员，而是真正扛过千卡/万卡训练、写过生产级编译器、把百亿参数大模型硬生生压到端侧跑通的工程派大神

陆思渊在小鹏干了什么？自研芯片编译器等于OpenAI未来自研机器人板卡必须要写的编译层；GPU集群调度等于OpenAI机器人仿真农场要管的分布式训练底座；模型量化加车端推理等于把世界模型从机房搬进机器人本体的端侧部署能力。两套技术栈在“物理AI训练到部署的全链路”上几乎完全同构，唯一区别只是负载不同：小鹏的负载是8路摄像头加激光雷达，OpenAI的负载是机械臂加双足加触觉传感器。

这次跳槽的本质根本不是“车企人去了AI公司”，而是同一类底层架构师在跨场景流转。在国内，陆思渊的产出被锁死在车规级要求里、被锁死在图灵芯片的进度里、被锁死在何小鹏每月3亿的VLA豪赌里；而在OpenAI，他的产出将直接进入Ramesh的世界模型训练环，薪酬用29万美元底薪加PPU计价，赛道天花板是“未来每个人拥有一台个人机器人”。人才自己会算账，流向不需要过多解释。

PART 03

三根支柱同时松动，全栈自研路线开始透支

行业内流传的二手稿件喜欢渲染“小鹏两月内第三位核心高管离职”，这个数字如果严格较真其实有水分——李力耘卸任自动驾驶中心负责人是在2025年10月，并不在那个人们想象的两月窗口内。

小鹏汽车通用智能中心负责人，小鹏机器人中心通用基座部（虚拟）负责人 刘先明

但把时间轴拉回到2026年，2月自动驾驶中心与座舱中心合并为通用智能中心，刘先明接替李力耘成为主线负责人，直接向何小鹏汇报。

小鹏集团机器人业务负责人米良川

6月前后，机器人业务负责人米良川离职，何小鹏亲自接管机器人业务；7月，陆思渊拟跳OpenAI，其直管的200人团队面临拆分重组，智驾主线已于2月完成换帅，6至7月机器人线与AI Infra线连续变动，三条技术线的底层架构在半年内集中重构。

这三件事串联起来看，当小鹏在2026年4月正式改名为“小鹏集团”、何小鹏在直播中喊出“每月烧3亿赌第二代VLA”的时候，其底层架构实际上是由李力耘旧部、米良川、陆思渊三人分别在扛三条线。如今两条线换帅、一条线拆队，组织表面上是在“提效”，底层却是全栈自研路线在人才密度上开始严重透支。

更要命的是，陆思渊这种人根本不是招聘网站上搜关键词就能补位的。“编译器加自研芯片加车规级部署”三者交集的顶级工程师，国内存量可能两只手都数得过来；能够管理200人团队、向中心负责人汇报，并且跟完图灵芯片两代迭代的，大概率只有他一个。小鹏选择“拆队”，本质上就是用组织架构的降温来掩盖核心技术人才的断档。

PART 04

真正的行业警钟：车企的“底层Infra红利”正在被收割

过去十年，“车企高薪挖角AI公司”是整个科技圈的主叙事。特斯拉挖OpenAI的人，国内车企挖大厂感知、规划、控制的人才。但在2026年，这个故事彻底反转了，头部AI公司开始反向收割车企的Infra一号位，而且专挑“自研芯片加自研模型”路线的车企下手。因为这类车企为了活下去，被迫养出了一批AI巨头们最饥渴的人才：既懂大规模分布式训练、又懂端侧极限部署，还被车规成本和Deadline逼过三五年的“特种兵”。

陆思渊绝不是孤例，这仅仅是一个开始。小鹏图灵芯片路线倒逼出来的编译器团队，技能画像和OpenAI Robotics的分布式系统岗重合度极高；理想、蔚来、吉利、华为车BU各自也有类似的“芯片加编译器加推理”小闭环，只是核心人名尚未浮出水面。OpenAI Robotics直接用PPU薪酬体系来对标国内同岗，人民币计价的车企股票期权在汇率和流动性上根本不在一个量级。

这意味着中国车企讲了这么多年的“全栈自研护城河”，在最底层那一砖上其实是漏水的。算法可以堆人，数据可以堆车，但把抽象模型和物理硅片缝在一起的那个总架构师，会被OpenAI、Figure、特斯拉、Anthropic陆续盯上并抽走。抽走一个，车企损失的绝不仅是一个总监，而是某条自研工具链的迭代直接停滞半年到一年。

对小鹏而言，眼下最具体的代价是：第二代VLA智驾的推送、图灵芯片的上车节奏、IRON人形机器人控制栈复用Infra的设想，都必须在“200人拆成三组、没有总架构师”的残血状态下继续狂奔。何小鹏3月说“每月3亿连续烧十几个月心里也慌”，那笔巨款买的是图灵芯片加编译器加VLA的完美闭环；现在闭环里最不可见、最吃经验的那颗螺丝钉要拆下来寄去旧金山，3亿的燃烧率不会降，但传动效率一定会大打折扣。

PART 05

结语与未来：

这则线索真正值得关注的落点，不在于一个人的去留，而在于它暴露了中国智能汽车产业一个结构性软肋——我们擅长讲故事、画蓝图、铺产能，但在最底层的编译器、最看不见的推理运行时、最需要十年磨一剑的Infra层，人才厚度远远支撑不起“全栈自研”的野心。

紧盯小鹏官方后续的回应口径，核实拆队的具体进度和各组临时负责人，追踪图灵芯片下一代编译器由谁接棒，这些才是判断小鹏智驾能否按节奏推进VLA 2.0的核心先行指标。同时横向比对OpenAI Robotics华人核心与国内车企Infra人才的薪酬股权差距，你会看清这轮“底层失血”的真实规模。