基础模型的高成本门槛，驱动AI天才从创业圈回流大厂
2026/07/03 18:00阅读量 3
2023年大模型创业潮后，多位顶尖AI青年人才（如罗福莉、孙天祥、姚顺雨）于2026年选择回流大厂。核心原因是基础模型研发成本极高（数万张GPU、稳定电力、长期资金），小团队难以支撑；而大厂提供业务场景、资源和落地机会。人才流动并非被收编，而是根据自身研究方向选择合适条件——做大模型进大厂，做端侧模型留创业团队。
事件概述
- 近年多位顶尖AI青年人才从创业圈回流大厂：
- 罗福莉（北大硕士，DeepSeek-V2作者之一）入职小米，负责大模型MiMo。
- 孙天祥（复旦博士，MOSS主导者）创业后加入百度，任基础模型研发部负责人。
- 姚顺雨（清华姚班、普林斯顿博士）27岁成为腾讯首席AI科学家。
核心信息
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基础模型成本骤增，创业门槛远超移动互联网
- 2023年国内已发布十亿参数以上大模型79个，但训练需要数万张GPU、稳定电力、数据工程和长期现金流。
- 典型案例：王慧文的光年之外被美团以20.65亿元收购；MiniMax月现金消耗约2790万美元；李开复称超大基模预训练对创业公司ROI极低。
- DeepSeek看似创业公司，实则依赖幻方量化基金的万卡A100集群资源。
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大厂提供业务场景与资源，人才获得实权
- 百度有搜索、文心一言积累；小米有手机、汽车、IoT终端；腾讯有微信、办公、游戏海量场景。
- 回流不是虚职，而是让年轻人主导路线调整、资源调配、团队组建和产品落地。
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人才流动逻辑：忠于研究方向而非组织
- 不是所有天才都回流（如面壁智能曾国洋押注端侧小模型）。
- 关键选择：做超大基础模型需大厂资源；做端侧小模型可留在小团队保持灵活。
值得关注
- 后续条件变化可能引发新一轮流动，人才始终以“把事做成”为目标。