餘家輝。

一個在中文互聯網幾乎隱形的名字，卻讓矽穀兩大AI巨頭撕破臉皮。

浙江慈溪人，高二就被招去中科大少年班，博士師從“計算機視覺之父”黃煦濤，現字節Seed掌舵人吳永輝的嫡係弟子，還與豆包核心技術大牛楊建朝的上升軌跡有著驚人的重合……

紮克伯格親自下場挖他，傳出“1億美元年薪”，刷新AI人才市場紀錄。

奧特曼在一旁急得跳腳，公開指控Meta的作派“令人反感”，殺人誅心說“總有人唯利是圖”。OpenAI內部員工更是哀嚎：這是巨大損失。

網友甚至調侃：

AI頂級研究員收入堪比C羅轉會費，但知名度連十八線網紅都不如。

一時間，AI圈比娛樂圈還精彩。

更魔幻的是，當全世界都在討論這個天價薪酬包時，當事人卻像人間蒸發一樣，沒有回應，沒有聲明，甚至連個動態都沒發。

所以，餘家輝到底是何許人也？他憑什麽？

無法複製的履曆組合

餘家輝，剛好30歲，出生於1995年，打小天資聰穎，2012年從浙江慈溪中學考到了中科大少年班學院。

本科就在大大小小的比賽中初露頭角，拿下了全國並行應用挑戰賽（PAC2015）冠軍、智能化技術訓練營一等獎、大學生超算競賽（SCC）季軍……

右為19歲的餘家輝，圖源自中科大官網

2016年從中科大畢業後，隻身前往UIUC（美國伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校）讀博，師從AI視覺一代華人教父黃煦濤，讓他打下了紮實的學術基礎。

黃煦濤（Thomas S.Huang）是美國工程院院士，也是中國工程院外籍院士、中國科學院外籍院士，他是計算機視覺、模式識別、多媒體等領域最資深的華人科學家之一。

從教57年，黃煦濤培養了眾多AI領域的核心人才，包括雲從科技創始人兼CEO周曦、文遠知行創始人兼CEO韓旭、AI大牛顏水成等等。

但僅有名師指導還不夠，真正讓餘家輝脫穎而出的是其豐富的跨平台經驗。

在加入穀歌前，他曾在微軟亞洲研究院、曠視研究院、Adobe、Jump Trading（頂級量化交易機構）、Snap（社交媒體公司）、百度美國研發中心、英偉達都實習過，從底層框架到高效算法，再到視覺應用，4年7段實習讓他積累了難得的實戰經驗。

2019年5月進入穀歌，一待就是4年多時光。

餘家輝博士畢業那一年不幸遇上導師黃煦濤離世，但他在穀歌遇到了人生中另一個重要的技術領路人——吳永輝。

兩人頻頻聯手，搭檔默契，發表了多篇具有行業影響力的研究成果。

左為吳永輝，右為餘家輝

吳永輝是穀歌Fellow級大佬，南京大學校友，博士畢業於加州大學河濱分校，在穀歌深耕AI近17年。

值得一提的是，今年2月吳永輝離開穀歌加盟了字節Seed，專注大模型基礎研究。

有貴人指點，餘家輝迅速成長為穀歌DeepMind團隊的核心力量。離開穀歌之前，餘家輝已經是Gemini多模態項目的聯合負責人，同時是PaLM-2模型的核心貢獻者。

能在穀歌參與這種級別的項目，說明他不僅有研究能力，還具備大規模工程實施的經驗。

2023年10月，餘家輝加盟OpenAI，擔任感知團隊負責人。短短不到2年時間裏，他帶隊領導了4o、4.1、o3、o4-mini等一眾明星模型的多模態部分研發。

今年4月，餘家輝還在平台上介紹他們所實現的技術新突破——o3和o4-mini模型，是截至當時OpenAI“最智能、最能幹的模型”。

正因以上種種經曆，餘家輝也成為了極少數同時了解穀歌和OpenAI技術路線的研究者，他深諳兩家公司的工程文化、技術優勢、戰略思路。

對於急需在AI競爭中翻身的Meta來說，這樣的背景就是戰略資源。

一定程度上，紮克伯格也不僅僅是買他這個人本身，餘家輝就像是一棵參天大樹中的重要節點，憑借每一個不同身份都可以鏈接和吸引到無數優秀人才奔赴Meta、追隨於他。

技術影響力的硬指標

履曆固然亮眼，但真正讓餘家輝在AI圈站穩腳跟的，還是他在技術創新上的硬實力。

數字不會撒謊：34780次引用。

這是餘家輝在穀歌學術上的論文引用數，雖說遠遠不敵Geoffrey Hinton、LeCun、李飛飛等大神，但在AI領域也意味著不小的影響力。

其多篇論文發表在CVPR、ICCV、ECCV、ICML等AI頂會上。

而真正讓矽穀巨頭們在意的，是這些研究背後的實用價值。

DeepFill技術解決了圖像修複的核心難題。在黃煦濤的指導下，餘家輝於2018年發表的DeepFill v1和2019年的DeepFill v2，讓AI能真正理解圖像內容，不再是簡單的像素填補。

這項技術成為圖像修複領域的重要突破，GitHub上獲得了3409次星標，在學術界和工業界都產生了廣泛影響。

舉個，有了DeepFill v2，你能用AI隨心所欲P圖了。

右邊那個騎車的人，被擦掉了

同樣備受業界認可的還有Conformer模型，該模型基於Transformer架構改進而來，成為語音識別技術的重要進展。這是餘家輝與吳永輝共同開發的成果。

想象一下，當你對著手機語音助手說話時，背景一嘈雜它就聽不清你在說什麽，或者你說快一點、帶點方言口音它就壓根聽不懂了；看視頻時自動生成的字幕錯誤百出；語音輸入法總是打錯字，你得不斷修改……

Conformer模型的出現，就是為了有效解決以上這些問題。

此外，餘家輝和吳永輝共同開發的CoCa圖文基礎模型（2022年，引用1752次），讓計算機能更智能地理解圖像和文本之間的關係，推動了多模態AI技術的發展，尤其在圖像識別、檢索和生成描述等方麵具有廣泛應用前景。

計算機視覺、多模態理解、語音識別、神經網絡架構……橫跨AI多個細分研究領域、並且已經得到實際落地驗證的成果和經驗，讓餘家輝成為了不可多得的“全棧AI科學家”。

然而，比起過往的技術成就，更讓業界刮目相看的，或許是餘家輝對AI發展趨勢的精準把握。

比市場早一步的技術判斷

早在ChatGPT徹底引爆全球之前，他就已經展現出了超越同齡人的技術洞察力。

2022年12月，餘家輝在「矽穀101」播客中發表的觀點現在看來幾乎句句應驗。

麵對引發滿世界震驚的ChatGPT，他卻保持異常冷靜：“一開始沒有特別驚訝，因為OpenAI在語言生成模型上已經耕耘了很多年”。

這種判斷來自對技術發展脈絡的深度理解，以及他一貫的謹慎理性。普通人看到突然爆發，他看到的是漸進式的積累。

而當被問到ChatGPT會不會替代穀歌搜索時，他給出“降維打擊”的判斷。聊天機器人不是產品替代，而是交互範式的重新定義。事實證明，ChatGPT的確創造了全新的人機交互方式。

關於業界十分流行的“大力出奇跡”觀點，他當時直接反駁：

“可能一開始你想著隻要有數據、有算力就可以，但其實真的做起來的時候發現全部都是問題。”

這個判斷現在已經成為行業共識。錢和GPU隻是基礎，工程能力、人才組織、技術積累才是關鍵。

“時間積累、人才積累、組織積累、自信積累”則是餘家輝當時總結的關於OpenAI成功的四個要素。

這套理論現在被廣泛認可為AI公司成功的必要條件，特別是“組織積累”這一點，預言了後來各大公司在AI團隊架構上的調整。

在商業化路徑上，他同樣展現了超前的戰略眼光：“真正更長遠的機會是在基建上，真正有商業化價值的是在應用層麵”。

中美科技巨頭們正投入大量資源夯實基礎建設，基於此，我們看到各類AI應用正在加速湧現並展現價值。

而這，還隻是他極少數公開發聲中的吉光片羽……

在AI進入下半場的關鍵時刻，擁有正確判斷力的人才變得比黃金還珍貴。誰能看清技術演進的真正路徑，誰就能在這場沒有硝煙的戰爭中搶占先機。

小紮求賢心切，餘家輝此刻被Meta選中不是偶然，而是必然。

在AI軍備競賽中，Meta確實落後了。OpenAI和Google都在全力衝刺AGI，可Llama 4的表現不及預期，Meta現在連一款有競爭力的大模型都拿不出手。

新組建的超級智能實驗室50人規模，由Alexandr Wang（Scale AI前CEO）帶隊領導，研發下一代模型，實現“為每個人提供個人超級智能” 的承諾——這是Meta最後的卡位機會。

對Meta來說，他們買的不是一個員工，而是通往AGI的入場券。

而對於餘家輝來說，在Meta開啟新的旅程或許是“激動人心且意義重大的”，就像他曾經對離開OpenAI的同事送上的祝福一樣。

矽穀的搶人大戰還在繼續，很顯然，中國人正在成為這場遊戲的主角。