【新智元导读】Meta曾被曝出向OpenAI钻研员开出「1亿美元量级」薪酬包 。奥特曼在播客里曝出这个数字时，硅谷一度疑惑自己听错了 。通常博士后年薪不外5万美元，顶尖钻研员年薪据报路超过1000万美元：差距靠近200倍 。这个数字背后，是45年前一篇经济学论文早已算清的逻辑 。
第一，一幼我的工作可能触达巨大市场 。一场演出能够通过录像传遍全球，一首歌能够在Spotify上播放几十亿次 。触达的人越多，顶尖者获得的溢价越大 。
美国劳工统计局的数据印证了这一点 。演员、音乐人这类「广触达职业」，90分位数收入与中位数之比，远高于护士、卡车司机这类「一对一服务」职业 。
美国劳工统计局跨职业薪酬分散度数据 。演员、音乐人等「广触达职业」的90分位数与中位数收入之比，远高于护士、卡车司机等一对一服务职业 。
ChatGPT官宣周活跃用户已突破9亿 。在这样的用户规模下，ChatGPT模型的能力提升，会被乘以9亿用户，一个钻研员选对了某个训练方向，他对模型的改进贡献就会被放大9亿倍 。
前沿尝试室的推算资源，并非无限的 。每一次大规模训练运行，动辄耗费数千万美元 。一个尝试室一年能跑的大型尝试，数量极为有限 。
谬误的方向意味着这些算力汲水漂，对的方向意味着拿下下一代模型 。与执行尝试的能力相比，判断「哪个尝试值得跑」的直觉才是真正稀缺的器材 。
一个顶尖钻研员，具备的是数年高密度试错沉淀下来的判断力 。这种判断力，无法通过增长人数来复造：10个通常钻研员很难凑出1个顶级钻研员的判断力 。
早年沿尝试室公开论文和模型颁布节拍看，关键训练决策往往集中在少数主题钻研与工程团队中 。至少在大规模训练阶段，单一增长人手并不用然带来同比例产出，反而会受限于算力、尝试窗口和协调成本 。
他是OpenAI最具代表性的顶尖钻研员之一，在推理模型方向有奠基性工作 。有意思的是，他近期公开暗示自己的重要角色是治理者，治理AI智能体团队 。
顶尖钻研员卖给尝试室的，不只是他自己能写出的代码，而是多年昂贵尝试堆集的判断力，以及这种判断力对整个团队和方向的辐射 。
Meta CTO Andrew Bosworth在一次公司全员会议（流出版本）上暗示，可能有极少数极度高级的辅导层职位靠近过这个数量级，但那并非「具名费」，而是「由分歧部门组成的总薪酬包」，其中最大的组成部门，是必要按年限或绩效解锁的限度性股票单元（RSU） 。
抛开1亿美元具名费不谈，真实情况是Meta确切实用高薪抢人，某些高级职位的四年总薪酬包可能靠近甚至超过1亿美元，但这是RSU+年薪+绩效奖金的多年总和，并非一次性到账的现金 。
赢得AGI军备赛的奖池，可能价值数十万亿美元 。在这个量级的赌局里，多花几亿美元锁住几个关键筹码，是齐全合理的「保险费」 。
抛开这些口径之争，Epoch AI估算的顶级钻研员年薪已突破1000万美元，而通常工程师含股票的年总包约莫100万美元，两者之间差了至少10倍 。
若是薪酬差距重要是市场结构放大的了局，而非真实能力的反映，那么「让AI仿照顶尖钻研员就能大幅加快AI进展」这一预测，就被高估了 。
AI的用户规�；乖谠龀�，AI在每幼我生涯中的渗入水平也在增长 。钻研员每一单元的改进，所触达的用户只会更多，放大倍数只会更高 。
还有一个问题，文章没有直接回覆：当AI自身起头承担钻研工作，当尝试室里跑尝试的不是人而是AI智能体，超等巨星效应会转移到哪里？
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