硅谷顶尖华人人才！年薪达2亿美元，与足球巨星C罗比肩！Facebook高薪聘请AI杰出专家庞若鸣

在2025年7月，硅谷科技界传出一则爆炸性新闻：Meta公司以超过2亿美元的丰厚薪酬，成功吸引了苹果公司AI/ML基础模型团队负责人庞若鸣加盟。这一薪资水平不仅超越了苹果CEO库克在2024年的7460万美元现金薪酬，而且与足球明星C罗当年的2.85亿美元年收入相当，使得庞若鸣成为AI领域中首位薪酬可与全球顶级运动员相媲美的人物。

图片源自：庞若鸣的领英档案

随着技术人才的价值以这种形式被重新诠释，一场围绕AI时代的人才争夺战的新篇章正在硅谷展开。

庞若鸣是谁？

尽管庞若鸣这个名字在公众领域中可能并不为人所熟知，但在AI领域，他的名字却具有极高的知名度。这位在上海出生的科学家，其求学经历从向明中学到上海交通大学，再到南加州大学和普林斯顿大学，每一步都为其后来的技术成就奠定了坚实的基础。

庞若鸣在谷歌的15年旅程：工程师至技术先锋的飞跃

自2006年加入谷歌以来，庞若鸣历经15载，实现了从一名普通工程师向技术领导者的转变。他所参与的Bigtable和ZipIt项目，为谷歌内部逾千个项目提供了坚实的技术基础；2012年，他主导开发的Zanzibar系统，将全球权限管理的可靠性提升至99.999%，该互联网基础设施级项目至今仍在支持谷歌的核心服务。然而，真正让他达到顶尖水平的，是2017年加入Google Brain后的成就：他与团队共同开发的Babelfish/Lingvo框架，成为谷歌TPU使用率最高的深度学习平台，其使用率远超AdBrain和DeepMind；此外，Tacotron 2语音合成模型通过端到端神经网络直接生成类似人类的语音，为现代TTS技术奠定了基础。

庞若鸣加入苹果四载：从构建基础模型到实现多模态突破

自2021年加盟苹果并担任杰出工程师以来，庞若鸣迅速晋升为AI战略的核心人物。他所领导的AFM团队，全面负责从预训练架构设计到多模态能力构建的整个开发流程，直接支持了Siri、搜索、照片等关键服务。在苹果任职期间，庞若鸣主导研发的AXLearn训练框架，通过高效优化大模型训练与推理，成为苹果AI能力的核心动力。尽管苹果面临内部调整和外部竞争压力的挑战，但庞若鸣团队所开发的多模态大模型MM1和苹果AI基础模型等成果，依然被视为苹果AI战略的重要里程碑。

学术贡献：高引用量与产业影响

庞若鸣的学术背景也彰显了他的行业地位。他在Google Scholar上发表了100多篇论文，总引用量超过4.6万次，H-index高达55，这一成就远超许多顶尖学者。更难得的是，他的研究始终紧密贴合产业需求：从基础设施级的Zanzibar，到改变语音交互的Tacotron 2，再到优化大模型训练的AXLearn，他的每一项成果都对行业技术路线产生了深远影响。正如谷歌Gemini主管Liangliang Cao的评价：“庞若鸣是一位难得的工程师——既精通算法的精炼，又擅长基础设施的构建，他的代码总能让人叹为观止。”

薪酬结构解析：庞若鸣的丰厚待遇解析

据内部消息来源披露，庞若鸣的薪酬组合包括基本工资、签约奖金以及绩效股票，其中绩效股票所占比例超过70%。

这些股票拥有四年以上的归属期，并且附加了两项严格的条件——他需长期为公司效力，并且推动Meta股价达到既定的增长目标。若未能实现绩效目标或提前离职，其总收益可能减少40%以上。对于那些必须放弃初创公司股权的顶尖人才，Meta还提供了高达30%的额外现金补偿，以确保他们无后顾之忧。这种“高承诺、高绑定”的薪酬策略，体现了Meta对顶尖AI人才的强烈渴望。

这种薪酬设计揭示了AI人才竞争的深层逻辑：在技术突破需要长期投入，且模型训练可能消耗数十亿美元算力的情况下，企业更愿意为“确定性”支付更高的代价。庞若鸣在数据优化和模型训练方面的丰富经验，正是Meta所迫切需要的“确定性”。

Meta的“超级智能实验室”雄心

扎克伯格的“超级智能”愿景正在通过一场全球人才争夺战逐步实现。该团队致力于开发超越人类智能的AI系统（Superintelligence），其成员阵容堪称硅谷的精英：前GitHub首席执行官Nat Friedman、AI创业者Daniel Gross、Scale AI创始人Alexandr Wang——为了吸引Wang，Meta甚至花费143亿美元收购了Scale AI 49%的股权。

特别值得关注的是团队中的华人贡献：庞若鸣成为团队的第九位华人成员，而此前已有八位成员，他们分别毕业于清华大学、北京大学、上海交通大学、中国科学技术大学等顶尖学府。其中包括余家辉，他负责领导GPT-4.1的研发，拥有清华大学的本科学位和伊利诺伊大学香槟分校的博士学位；赵晟佳，参与构建了o3/o4-mini，毕业于清华大学并获得斯坦福大学的博士学位；以及Huiwen Chang，作为GPT-4o图像生成的共同创建者，他的本科和博士学位分别来自清华大学和普林斯顿大学。这些科学家不仅在算法研究领域有深厚的造诣，还拥有将技术转化为实际应用的工程能力——这正是Meta从“理论领先”转变为“产品领先”的关键所在。

Meta通过收购Scale AI，构建了从“数据标注-模型训练-硬件优化”的完整产业链。Scale AI掌握了全球35%的AI训练数据流量，服务于从五角大楼到OpenAI等顶级客户，其高达99.7%的标注精度使得Meta的模型训练周期缩短了40%。结合庞若鸣在AXLearn框架上的经验，Meta有望将下一代Llama 5模型的推理成本降低到GPT-4o的三分之一。这种技术优势，正是扎克伯格宣称“人人都能拥有个人AI超级智能”的信心来源。

庞若鸣的事件反映了AI人才争夺战的激烈程度。随着Meta、微软、谷歌等巨头为顶尖人才提供高额薪酬，以及清华大学等高校的毕业生成为硅谷争相追逐的对象，一个不可逆转的趋势已经显现：在AI驱动的未来，人才将成为最核心的生产要素。