余家辉。
一个在中文互联网几乎隐形的名字，却让硅谷两大 AI 巨头撕破脸皮。
浙江慈溪人，高二就被招去中科大少年班，博士师从"计算机视觉之父"黄煦涛，现字节 Seed 掌舵人吴永辉的嫡系弟子，还与豆包核心技术大牛杨建朝的上升轨迹有着惊人的重合……
扎克伯格亲自下场挖他，传出" 1 亿美元年薪"，刷新 AI 人才市场纪录。
奥特曼在一旁急得跳脚，公开指控 Meta 的作派"令人反感"，杀人诛心说"总有人唯利是图"。OpenAI 内部员工更是哀嚎：这是巨大损失。
网友甚至调侃：
AI 顶级研究员收入堪比 C 罗转会费，但知名度连十八线网红都不如。
一时间，AI 圈比娱乐圈还精彩。
更魔幻的是，当全世界都在讨论这个天价薪酬包时，当事人却像人间蒸发一样，没有回应，没有声明，甚至连个动态都没发。
所以，余家辉到底是何许人也？他凭什么？
无法复制的履历组合
余家辉，刚好 30 岁，出生于 1995 年，打小天资聪颖，2012 年从浙江慈溪中学考到了中科大少年班学院。
本科就在大大小小的比赛中初露头角，拿下了全国并行应用挑战赛（PAC2015）冠军、智能化技术训练营一等奖、大学生超算竞赛（SCC）季军……
△右为 19 岁的余家辉，图源自中科大官网
2016 年从中科大毕业后，只身前往 UIUC（美国伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校）读博，师从 AI 视觉一代华人教父黄煦涛，让他打下了扎实的学术基础。
黄煦涛（Thomas S.Huang）是美国工程院院士，也是中国工程院外籍院士、中国科学院外籍院士，他是计算机视觉、模式识别、多媒体等领域最资深的华人科学家之一。
从教 57 年，黄煦涛培养了众多 AI 领域的核心人才，包括云从科技创始人兼 CEO周曦、文远知行创始人兼 CEO韩旭、AI 大牛颜水成等等。
但仅有名师指导还不够，真正让余家辉脱颖而出的是其丰富的跨平台经验。
在加入谷歌前，他曾在微软亚洲研究院、旷视研究院、Adobe、Jump Trading（顶级量化交易机构）、Snap（社交媒体公司）、百度美国研发中心、英伟达都实习过，从底层框架到高效算法，再到视觉应用，4 年 7 段实习让他积累了难得的实战经验。
2019 年 5 月进入谷歌，一待就是 4 年多时光。
余家辉博士毕业那一年不幸遇上导师黄煦涛离世，但他在谷歌遇到了人生中另一个重要的技术领路人——吴永辉。
两人频频联手，搭档默契，发表了多篇具有行业影响力的研究成果。
△左为吴永辉，右为余家辉
吴永辉是谷歌 Fellow 级大佬，南京大学校友，博士毕业于加州大学河滨分校，在谷歌深耕 AI 近 17 年。
值得一提的是，今年 2 月吴永辉离开谷歌加盟了字节 Seed，专注大模型基础研究。
有贵人指点，余家辉迅速成长为谷歌 DeepMind 团队的核心力量。离开谷歌之前，余家辉已经是Gemini 多模态项目的联合负责人，同时是PaLM-2 模型的核心贡献者。
能在谷歌参与这种级别的项目，说明他不仅有研究能力，还具备大规模工程实施的经验。
2023 年 10 月，余家辉加盟 OpenAI，担任感知团队负责人。短短不到 2 年时间里，他带队领导了 4o、4.1、o3、o4-mini 等一众明星模型的多模态部分研发。
今年 4 月，余家辉还在� � 平台上介绍他们所实现的技术新突破—— o3 和 o4-mini 模型，是截至当时 OpenAI "最智能、最能干的模型"。
正因以上种种经历，余家辉也成为了极少数同时了解谷歌和 OpenAI 技术路线的研究者，他深谙两家公司的工程文化、技术优势、战略思路。
对于急需在 AI 竞争中翻身的 Meta 来说，这样的背景就是战略资源。
一定程度上，扎克伯格也不仅仅是买他这个人本身，余家辉就像是一颗苍天大树中的重要节点，凭借每一个不同身份都可以链接和吸引到无数优秀人才奔赴 Meta、追随于他。
技术影响力的硬指标
履历固然亮眼，但真正让余家辉在 AI 圈站稳脚跟的，还是他在技术创新上的硬实力。
数字不会撒谎：34780 次引用。
这是余家辉在谷歌学术上的论文引用数，虽说远远不敌 Geoffrey Hinton、LeCun、李飞飞等大神，但在 AI 领域也意味着不小的影响力。
其多篇论文发表在 CVPR、ICCV、ECCV、ICML 等 AI 顶会上。
而真正让硅谷巨头们在意的，是这些研究背后的实用价值。
DeepFill 技术解决了图像修复的核心难题。在黄煦涛的指导下，余家辉于 2018 年发表的 DeepFill v1 和 2019 年的 DeepFill v2，让 AI 能真正理解图像内容，不再是简单的像素填补。
这项技术成为图像修复领域的重要突破，GitHub 上获得了 3409 次星标，在学术界和工业界都产生了广泛影响。
举个，有了 DeepFill v2，你能用 AI 随心所欲 P 图了。
△右边那个骑车的人，被擦掉了
同样备受业界认可的还有Conformer 模型，该模型基于 Transformer 架构改进而来，成为语音识别技术的重要进展。这是余家辉与吴永辉共同开发的成果。
想象一下，当你对着手机语音助手说话时，背景一嘈杂它就听不清你在说什么，或者你说快一点、带点方言口音它就压根听不懂了；看视频时自动生成的字幕错误百出；语音输入法总是打错字，你得不断修改……
Conformer 模型的出现，就是为了有效解决以上这些问题。
此外，余家辉和吴永辉共同开发的 CoCa 图文基础模型（2022 年，引用 1752 次），让计算机能更智能地理解图像和文本之间的关系，推动了多模态 AI 技术的发展，尤其在图像识别、检索和生成描述等方面具有广泛应用前景。
计算机视觉、多模态理解、语音识别、神经网络架构……横跨 AI 多个细分研究领域、并且已经得到实际落地验证的成果和经验，让余家辉成为了不可多得的"全栈 AI 科学家"。
然而，比起过往的技术成就，更让业界刮目相看的，或许是余家辉对 AI 发展趋势的精准把握。
比市场早一步的技术判断
早在 ChatGPT 彻底引爆全球之前，他就已经展现出了超越同龄人的技术洞察力。
2022 年 12 月，余家辉在「硅谷 101」播客中发表的观点现在看来几乎句句应验。
面对引发满世界震惊的 ChatGPT，他却保持异常冷静："一开始没有特别惊讶，因为 OpenAI 在语言生成模型上已经耕耘了很多年"。
这种判断来自对技术发展脉络的深度理解，以及他一贯的谨慎理性。普通人看到突然爆发，他看到的是渐进式的积累。
而当被问到 ChatGPT 会不会替代谷歌搜索时，他给出"降维打击"的判断。聊天机器人不是产品替代，而是交互范式的重新定义。事实证明，ChatGPT 的确创造了全新的人机交互方式。
关于业界十分流行的"大力出奇迹"观点，他当时直接反驳：
"可能一开始你想着只要有数据、有算力就可以，但其实真的做起来的时候发现全部都是问题。"
这个判断现在已经成为行业共识。钱和 GPU 只是基础，工程能力、人才组织、技术积累才是关键。
"时间积累、人才积累、组织积累、自信积累"则是余家辉当时总结的关于 OpenAI 成功的四个要素。
这套理论现在被广泛认可为 AI 公司成功的必要条件，特别是"组织积累"这一点，预言了后来各大公司在 AI 团队架构上的调整。
在商业化路径上，他同样展现了超前的战略眼光："真正更长远的机会是在基建上，真正有商业化价值的是在应用层面"。
中美科技巨头们正投入大量资源夯实基础建设，基于此，我们看到各类 AI 应用正在加速涌现并展现价值。
而这，还只是他极少数公开发声中的吉光片羽……
在 AI 进入下半场的关键时刻，拥有正确判断力的人才变得比黄金还珍贵。谁能看清技术演进的真正路径，谁就能在这场没有硝烟的战争中抢占先机。
小扎求贤心切，余家辉此刻被 Meta 选中不是偶然，而是必然。
在 AI 军备竞赛中，Meta 确实落后了。OpenAI 和 Google 都在全力冲刺 AGI，可 Llama 4 的表现不及预期，Meta 现在连一款有竞争力的大模型都拿不出手。
新组建的超级智能实验室 50 人规模，由 Alexandr Wang（Scale AI 前 CEO）带队领导，研发下一代模型，实现"为每个人提供个人超级智能" 的承诺——这是 Meta 最后的卡位机会。
对 Meta 来说，他们买的不是一个员工，而是通往 AGI 的入场券。
而对于余家辉来说，在 Meta 开启新的旅程或许是"激动人心且意义重大的"，就像他曾经对离开 OpenAI 的同事送上的祝福一样。
硅谷的抢人大战还在继续，很显然，中国人正在成为这场游戏的主角。
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