人工智慧領域最炙手可熱的工程師正用行動表態。在矽谷與倫敦，曾在 Meta、Google、OpenAI 與 DeepMind 花費多年訓練全球最強大模型的研究人員，正紛紛出走——投身於十八個月前看來荒謬至極的募資輪次。DeepMind 研究員 David Silver，曾破解圍棋並開創強化學習先河，為其新公司 Ineffable Intelligence 在單一種子輪中募得 11 億美元，TechCrunch 稱此交易為任何尚未有產品的新創公司創下紀錄。他並非孤例。當前這波離職潮規模之大、資金之雄厚、策略協調之周密，使得創業投資業者如今公開將 Meta 與 Google 形容為未來人工智慧創辦人的頂尖培訓基地。
數據清楚說明了這一點。根據 CNBC 報導、Dealroom 彙整的資料，創業投資公司自 2025 年初以來已向新成立的人工智慧新創公司投入 188 億美元。此一數字已可望超越 2025 年全年對 2024 年初以來成立公司所投資的 279 億美元。這股加速將過去需耗時多年的信譽建立週期壓縮至數月：研究人員宣布離職、發布研究預印本、在辭職信墨跡未乾之際便完成九位數的募資輪次。
David Silver 的 11 億美元種子輪重設指標
沒有任何一筆交易比 Ineffable Intelligence 更能鮮明體現當前時刻。根據 CNBC 報導，曾主導 AlphaGo、AlphaZero 並為 DeepMind 核心強化學習技術棧做出貢獻的 Silver，在包含輝達與 Google 作為投資方的種子輪融資中募得 11 億美元。該公司宣示的使命——打造一個無需依賴人類生成資料即可發現知識與技能的系統——使其位居非監督式與自主式學習的前沿，此一研究方向正是大型實驗室日益冷落、轉而偏好以人類標註語料進行規模化監督式微調的路線。
此輪募資的規模所傳達的訊號，已超越一般創業投資的熱情。在產品尚未存在、營收無從顯現之前便授予如此規模的種子融資，代表投資人押注的是研究者本身的信譽即為資產。投資人實際上是在購買當新架構出現時得以在場的權利，而非以任何傳統意義收購一家公司。此邏輯已在整個生態系中扎根，並重塑創辦人的募資思維：名氣愈大，先發制人的支票金額愈高。
據 CNBC 報導，另一位 DeepMind 資深成員 Tim Rocktäschel 據傳正就為其創辦的 Recursive Superintelligence 募資高達 10 億美元進行深入協商，此輪募資規模將與 Silver 的募資規模密切相當。兩位前 DeepMind 研究員在數週內合計吸引 20 億美元種子資金，這個數據點是任何大型實驗室首席科學家都無法忽視的。
貫穿 Meta、Google 與 OpenAI 的人才輸送管道
這些離職並非隨機發生。它們圍繞著一條可辨識的職涯軌跡聚集：研究員在取得博士學位後加入大型實驗室，花費數年時間貢獻於旗艦模型或訓練基礎設施的突破，然後得出結論認為實驗室的商業考量已與他們想從事的科學研究背離過遠。CNBC 報導指出，投資人明確尋找那些因實驗室專注於指標表現與快速發布週期而受到「限制」的研究員，其理論依據是這些限制留下了重要的科學領域尚未被探索。
Meta 首席人工智慧科學家、現代深度學習架構師之一的 Yann LeCun 已卸任，並共同創辦 AMI Labs，該公司於 2026 年 3 月募得 10 億美元。LeCun 一直公開批評主流的大型語言模型典範，主張自迴歸代幣預測本身無法產生強健智慧所需的世界模型。據了解，AMI Labs 正在追求不依賴過去數年進展所定義的 Transformer 堆疊架構的替代方案。
由曾任 OpenAI 研究副總裁、並為 GPT-4 與 GPT-4o 訓練過程主要貢獻者的 Liam Fedus，以及曾任職於 Google Brain 的 Ekin Dogus Cubuk 共同創辦的 Periodic Labs，據 TechCrunch 報導，已由 Andreessen Horowitz 領投完成 3 億美元種子輪募資，Felicis 提供早期資金，輝達、Accel、DST Global、Eric Schmidt、Jeff Dean 與 Jeff Bezos 亦參與其中。該公司正在建構自主人工智慧驅動的實驗室，結合機器人實驗與模型驅動的假說生成，鎖定材料科學與化學領域。Cubuk 先前曾參與 Google 的 GNoME 專案，該運算系統在單次自動化執行中識別出 41 種新型穩定晶體化合物——這正是 Periodic Labs 擬系統化的科學生產力的預覽。
人才流動的廣度不僅限於創辦人。根據 AI Hola 引用的留任資料，Anthropic 在兩年後仍留住 80% 的員工，相較之下 DeepMind 為 78%、OpenAI 為 67%。離開 OpenAI 的工程師加入 Anthropic 的機率是反向流動的八倍；從 DeepMind 流向 Anthropic 的比例則為 11 比 1。這種不對稱已成為產業的結構性特徵，Anthropic 正悄然累積人才優勢，且隨著競爭對手每一批新離職潮而不斷加乘。
2026 年第一季創投金額達 2025 年全年兩倍
人才流動與異常龐大的資本環境密不可分。根據 Crunchbase News，僅 2026 年第一季，投入基礎人工智慧新創公司的創投資金即達 1,780 億美元，涵蓋僅 24 筆交易——超過 2025 年全年 66 筆交易共 889 億美元的兩倍。集中度令人矚目：交易數量更少、單筆金額大幅擴大，且全部流向少數幾家投資人認定代表文明級賭注的實驗室。
三筆最大融資案說明了全貌。OpenAI 累計籌資 1,220 億美元，其中包括 3 月完成的 100 億美元追加融資，投後估值達 8,520 億美元。Anthropic 完成 300 億美元的 G 輪融資，估值達 3,800 億美元，該輪由亞馬遜與 Google 主導。馬斯克的 xAI 完成 200 億美元的 E 輪融資。這三筆合計佔該季基礎人工智慧籌資總額的絕大多數。
放眼整個人工智慧產業，Crunchbase 報告指出，2025 年創投投資達 2,110 億美元，較 2024 年的 1,140 億美元成長 85%。此一軌跡意味著，除非信貸條件大幅收緊，否則 2026 年將打破這些數字。對考慮離職的研究人員而言，實際效應是籌資摩擦幾近於零：一位具可信度的前實驗室研究人員，只要論點合理，進入市場後數週內即可收到投資意向書。
360 億美元收購式招聘軍備競賽
並非所有人才出走都以成立新創公司告終。一個並行的趨勢是，大型科技公司以收購整個團隊來回應人才流失，而非嘗試個別重新招聘研究人員。根據 AI Hola，自 2025 年中以來的十二個月內，Meta、Google 與輝達合計花費超過 360 億美元進行三筆收購式招聘。Meta 以 140 億美元收購規模 AI，此交易普遍被解讀為主要意在創辦人 Alexandr Wang 及其團隊。Google 以 24 億美元收購人工智慧程式碼助手 Windsurf，意在開發者工具競爭關鍵時刻前取得其工程團隊。輝達以 200 億美元收購推論晶片新創公司 Groq，取得在編譯器最佳化與低延遲服務方面具深厚專業的團隊，而這些正是輝達進軍端對端人工智慧基礎設施所需的能力。
這些交易的規模反映出大型企業執行長們體認到，當競爭窗口可能以季度計算時，內部人才培育的速度過於緩慢。這也反映出資深研究員水準的供給已變得何等吃緊：全球僅有少數人曾親自領導前沿領域的訓練執行，而這個人數並不會隨著投入的資本規模等比例成長。當研究員離職時，企業無法單純招聘替代人選；它們必須收購整個公司。
OpenAI 嘗試了同一動態的較溫和版本，據報導重新延攬了數名轉投 Mira Murati 新創公司 Thinking Machines 的研究員。Murati 為前 OpenAI 技術長，據了解正在打造一個以安全為核心的實驗室；OpenAI 提出的反制聘書凸顯了每位離職者所攜帶的機構知識份量。一名前 Anthropic 安全研究員被 OpenAI 延攬擔任整備部門主管，據報導基本年薪為 55.5 萬美元——這個薪酬水準在五年前的人工智慧學術研究領域難以想像，如今已成為整個產業資深人才招聘的參考基準。
研究員為何離職——以及他們正在打造什麼
這波出走潮的驅動力不僅是金錢。多家媒體訪問的研究員一致指出相同的一組動機：商業壓力不斷累積而壓縮研究議程、內部政治拖慢發表時程，以及日益強烈的感受——最具趣味的科學問題正被迴避而非直面應對。
在大型基礎模型實驗室內部，達成指標表現與維持快速發布週期的壓力，留給真正探索性研究的空間有限，尤其是在主流大型語言模型典範之外。想要研究替代架構——狀態空間模型、神經形態方法、從零開始的強化學習——的研究員發現，資源分配委員會偏好具有短期產品影響力的專案。其結果是一種知識階層化：最受矚目的研究員從事實驗室無法公開宣傳的開創性工作，而較資淺的員工則執行生產管線。
博士生已清楚解讀此一局面。完成博士學位通常需要五到七年，其機會成本已變得難以合理化，尤其當那些在第二年就離開的同學，已在成立兩年的公司中完成 1 億美元的募資輪。學術機構開始流失的不僅是博士後研究員，還包括高階博士生——他們判斷，參與當前這波浪潮的高價值窗口，收窄的速度將比他們取得學位的速度更快。
投資人方面，也已相應調整其盡職調查流程。傳統架構——評估產品、團隊、市場規模——如今已輔以一套資歷驗證的捷思法：此人在上一個實驗室具體打造了什麼，而那個成果是否重要到足以支撐一輪產品問世前的募資？答案屢屢為「是」，使得這套捷思法自我強化。創辦人現在在發布消息時，會刻意強調具體的模型貢獻而非泛泛的經驗，因為他們深知，若能指出一個具名的系統，與頂級創投的對話將進行得更快。
Anthropic 的人才磁吸效應與忠誠度戰爭
在既有實驗室中，Anthropic 已成為重塑此產業的人才動態中最明顯的受益者。其 80% 的兩年留任率，對比 OpenAI 的 67%，反映出研究人員所描述的一種更具使命一致性的文化。該公司以憲法為基礎的模型對齊方法，以及其對可解釋性研究的重視，吸引的是那些將安全視為首要科學興趣、而非法遵勾選項目的人。
競爭意涵隨時間不斷加乘。一個留住其上一代模型締造者的實驗室，比起必須不斷招募並培訓替代人力的實驗室，更有能力打造下一代模型。Anthropic 與 OpenAI 之間的人才不對稱，以留任率差異和人才流入比率衡量，短期內或許不會反映在指標比較上，但很可能在三至五年的時間跨度內，顯現在研究生產力上。
更廣泛的人才戰爭遠未落幕。每一輪創紀錄的種子輪募資，都提高了大型實驗室留才方案的門檻，而這些實驗室也開始以股權增發、研究自主計畫，以及內部孵化機制來回應，旨在讓研究人員在無需承受募資不確定性的情況下，體驗新創公司的氛圍。這些機制究竟足以減緩人才外流，抑或僅是延緩其發生，將決定前沿領域的集中程度——以及人工智慧能力的下一次重大躍進，是來自既有巨頭，還是來自一位帶著十億美元種子資金和清晰科學論點走出大門的研究人員。
2026 年浮現的模式，是創造性破壞以異常速度運作。正是讓大型實驗室得以資助前沿研究的商業成功，同時也為其自身的顛覆創造了條件，催生出一個資金充裕、以研究為導向的競爭者世代，他們擁有資歷、資本與信念，企圖搶先達陣。
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