【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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