16岁入职Kimi、17岁被传年薪700万，高中生为何成大厂争抢的AI人才

陈广宇 图片来自网络

出品｜搜狐科技

作者｜常博硕

大厂们，已经开始抢高中生了。

近日，17岁的高中生陈广宇在社交平台宣布，自己已经离开月之暗面（Kimi）。他写道：“在Kimi的过去一年是我人生中最美好的一年。能与如此出色且支持我的同事们共事并向他们学习，我深感感激。”

他没有解释原因，也没有公布接下来的去处或打算，只在末尾感谢kimi团队相信并愿意聘用当时16岁的他，并留下一句“还有更多事情值得探索”。

陈广宇第一次出圈，是今年三月。他与月之暗面研究员张宇、苏剑林共同署名的论文《Attention Residuals》发布，三人被列为同等贡献的共同第一作者。论文提出的AttnRes及其工程化方案Block AttnRes，后来成为Kimi K3的重要底层技术之一。

同一时间，硅谷投资人Deedy Das在社交媒体上提及了一名让他印象深刻的17岁年轻人，称其手握五份来自AI公司的工作邀约，每份年薪都超过100万美元，折合人民币约700万元。由于年龄与经历存在相似之处，外界将这一消息与陈广宇联系起来，这位来自深圳的少年再次出圈。

17岁，年薪700万

入职kimi的时候，陈广宇还是一名高中生。

2025年11月，16岁的陈广宇以机器学习研究员实习生的身份加入Kimi，当时他还在读高三。他在Kimi参与的第一项关键工作，是对注意力残差架构的工程化落地。

这项工作想法最初源于Kimi研究员苏剑林。苏剑林长期在个人博客上写数学推导，2026年春节前后，他读到DeepSeek的一篇论文后冒出一个念头：传统残差连接把每层的信息无差别地累加，能不能让当前层按需选择从前面的哪些层读取多少信息？

简化版很快写了出来，效果很好。但完整版需要保存每一层的信息并在设备间传递，训练团队认为，当时的Kimi根本负担不起。

后来，张宇和陈广宇提出了Block AttnRes，把模型的93层网络切成8个层块，块内保留低成本的局部累加，跨块只保存一份汇总表示，把显存和通信开销压到了可接受的量级。

据《晚点LatePost》报道，当时距离K3预期发布只剩四个月，临时更换架构可能推迟训练。CEO杨植麟最终拍板，同意推迟K3开训时间，为团队留出验证窗口。最终，Block AttnRes把额外开销控制在5%以内，并换来了约20%的训练效率提升。

2026年3月，论文《Attention Residuals》发布。共同第一作者名单上，陈广宇与苏剑林、张宇并列。苏剑林是RoPE旋转位置编码的提出者，张宇是Kimi Linear架构的第一作者。陈广宇，一个17岁实习生的名字，排在这两个人旁边，瞬间在AI圈内引发大量关注。这篇论文还被马斯克转发，评论“令人印象深刻”。

2026年7月，Kimi K3发布，总参数量2.8万亿，AttnRes成为支撑它的两项底层架构更新之一，陈广宇的名字也留在了Kimi K3的“地基”里。

离职帖发出后，Kimi团队研究员杜雨伦在评论区写道，两人有过几次长谈，得知陈广宇离开“很难过，也很令人心碎”，但在这个年纪，“尽可能探索和追随新的好奇心，可能是对他最好的选择”。

评论区Anthropic研究员Sholto Douglas问他：“计划还是卡内基梅隆大学吗？要不要来旧金山一起工作？”陈广宇回复“我正要去湾区”，随后又用一个简短的“no :)”否认了评论中有人对他将加入Anthropic的猜测。

就在离职帖之前，硅谷投资人Deedy Das发了博文，称：“今天遇到一个孩子，14岁就自学了人工智能，当时几乎不会说英语。在一家顶尖的AI公司实习了一年，飞越半个地球在美国排名前十的学校读本科，两周后退学。17岁就收到了来自旧金山顶尖AI实验室的五个年薪100万美金以上的offer。传统教育已经死了，如今的孩子们天生就不同。”

17岁、一年实习、百万美金offer……很快有人将其与陈广宇联系了起来。后来Deedy Das转述那名少年想去旧金山的理由时，写了一句话：“那里的人都很厉害，也在做自己想做的事情。我只想学习，完全不在乎钱。”

来自深圳的“非典型天才”

陈广宇2009年出生于深圳，2026年高中毕业，没有奥赛金牌，没有跳级经历，也没有从小写代码的底子。

2024年读高一时，15岁的陈广宇做了一个在当时看来颇为冒险的决定，他决心暂停那些“只为申请而做”的事，开始大量读AI论文。他的学习非常简单，就是把论文下载下来上传给Gemini，一段一段地问，遇到数学推导就追问到真正弄懂为止。他在博客里把Gemini称作“导师”。

2025年5月，他把对线性注意力的理解写成一篇技术博客发在网上，账号当时只有二十来个关注者。但线性注意力是一个足够垂直的领域，全球真正做这个方向的人并不多。那篇博客被DeltaNet的关键贡献者之一、MIT博士生杨松琳回复，随后被硅谷初创公司Tilde Research的CEO看到，主动联系他给了实习机会。

2025年7月，16岁的陈广宇独自飞往加州帕洛阿尔托，在办公室每天待15个小时，参与内存优化混合专家模型MoMoE项目。硅谷实习结束后，他只向DeepSeek和Kimi投了简历。

月之暗面做了一个在常规招聘框架里不太常见的决定：鉴于他尚未满法定年龄，公司与家长等多方沟通后，以实习形式先将他纳入团队，待18岁后再办理正式入职。

2025年11月，16岁的陈广宇以机器学习研究员实习生的身份加入了Kimi。

传统教育已死？

过去，大型科技公司招聘研究人员，往往会重点考察学历、论文、实验室经历和工作履历。博士学位并非所有研究岗位的硬性要求，但在基础模型研究领域，系统的数学训练和长期科研经验仍然具有重要价值。

如今，开源社区、技术博客和公开论文正在为人才发现提供更多入口。一个人即使还没有完成传统教育路径，也可能通过复现论文、改进算法、优化算子等工作，让自己的能力被研究团队看到。

陈广宇的经历就是这样，他通过公开技术研究进入行业视野，先获得实习机会，随后加入Kimi，并参与了重要的架构研究。

对AI公司来说，这类人才具有吸引力，不仅因为他们可能拥有某项稀缺技能，也因为他们能够更早进入研究周期。大模型研发通常需要持续迭代，一项架构设计从提出到验证，再到大规模训练中的稳定落地，需要研究人员和工程团队长期配合。谁能更早找到合适的人，谁就可能更早推进某些技术方向。

不少大厂都已经在将人才招聘的年龄进一步降低，甚至直接面向中学生。2026年4月，月之暗面推出“穿越计划”，面向尚未毕业的顶尖实习生提前授予公司期权。通过3到6个月考察后，入选者即使还没毕业，也能直接拿到期权股数，按当期期权单价锁定。9月的全球招募进一步写明，实习面向不限年级的在校学生，社招另设7个“Wild Card”名额，专门寻找“无法被岗位描述定义的人”。

在传统互联网大厂中，腾讯旗下“青科实训营”更是直接面向全球13至18岁的在校中学生发出邀请，暑假来公司做产品实践，项目方向直指金融科技产品、微信小程序+AI+教育产品等核心业务线。字节跳动创始人张一鸣设立的“知春创新中心”，以非营利机构形式每年招募30名16至18岁的“全职储备研究员”，进行计算机科学与AI的系统培养。

吉利集团也几乎同时启动了“跨时代跃迁人才培养计划”，面向高中毕业生。入选者由业务板块CEO和首席科学家直接带教，只要面向新能源、人工智能、低空飞行等前沿领域，入岗即享受与高校毕业生同等的薪酬。

这样的低龄化招聘在海外更是十分激进。早在2014年，马斯克就曾表示来特斯拉工作根本不需要大学文凭，甚至不需要高中文凭。2020年他在推特上发招聘广告时写道：“博士学位并非必要条件。重要的是精通AI技术。不用在意你仅仅是高中毕业”。

硅谷的数据分析巨头Palantir在2025年推出了面向高中生的全职招聘计划，从500多名报名者中遴选出22名高中毕业生，月薪5400美元，转正后年薪17万美元，约合人民币120万元，其CEO Alex Karp直接喊出：“大学体系已经失灵了”。

有外媒统计，谷歌、Meta、OpenAI三家巨头在2024到2025年间累计录用了超过300名未完成大学学业的年轻人。

当一切都被AI加速，大厂们已经等不起了。同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华表示，目前AI技术的迭代周期已经以月为单位，而教育体系的更新则需要5到10年。

有研究测算，21世纪后，知识的半衰周期平均是3.2年，但在AI前沿领域，知识的半衰期已经缩短到约6个月。当一家公司等待一个大学生四年毕业，它等到的可能是一套已经过时的知识结构。

教育专家熊丙奇就曾指出，当AI技术加速迭代、产业边界不断刷新，企业已经等不了大学四年的培养周期，更不满部分高校理论与实践脱节的现状。于是，大厂们开始选择绕过大学，直接在最前沿的产出发生的地方识别和锁定人。

陈广宇的经历已经说明，在AI行业，人才竞争的起点，正在不断向前移动。人才的价值越来越取决于他能解决什么问题，而行业发现人才的时间，也正在变得越来越早。

对这些年轻研究者而言，能够进入核心研发团队是一种机会，同时也意味着他们需要在更早的阶段面对研究成果、职业选择与长期成长之间的权衡。

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