OpenAI 網羅變形金剛架構師：Noam Shazeer 離開 Google 加入 Sam Altman 的團隊

新聞摘要

OpenAI 招募了 Noam Shazeer，他是現代人工智能史上最具影響力的研究人員之一，此舉被分析師稱為全球人工智能人才格局的重大轉變。Shazeer 是 2017 年論文《Attention Is All You Need》的合著者——該論文是引入 Transformer 架構的基礎性工作，而 Transformer 架構支撐著當今幾乎所有主要大型語言模型。他於 2026 年 6 月 18 日（美國東部時間）星期三宣布離開 Google，加入 OpenAI，因為該公司正加速推進其預期的首次公開募股。

Noam Shazeer 是誰

Noam Shazeer 在 Google 工作了二十多年，期間他成為了工程副總裁，並共同領導了 Gemini 系列人工智能模型。他早期的工作產生了一些深度學習中最廣泛採用的技術，包括混合專家（MoE）層，這使得人工智能模型能夠僅激活其參數的一小部分來處理任何給定的輸入——從而極大地提高了大規模的效率。

2021 年，Shazeer 與同事 Daniel de Freitas 一起離開 Google，共同創立了人工智能對話平台 Character.AI。該初創公司吸引了大量的用戶興趣和投資，隨後 Google 在 2024 年談判達成了一項 27 億美元的授權協議，將 Shazeer 帶回公司，並讓 Google 獲得了 Character.AI 的底層技術和研究。他的回歸被廣泛認為是科技行業歷史上最昂貴的人才回購之一。

轉投 OpenAI

在重返 Google 不到兩年後，Shazeer 宣布了加入 OpenAI 的決定。OpenAI 執行長 Sam Altman 在 X（前身為 Twitter）上回應稱，Shazeer 是「自 OpenAI 創立以來我最想合作的人之一」，這凸顯了此次招聘在公司最高層的重要性。

據報導，Shazeer 在 OpenAI 的任務重點是探索下一代模型架構——這項工作超越了現有 GPT 模型系列的增量改進。他在注意力機制、MoE 設計和大規模訓練效率方面的專業知識，使他能夠影響未來模型世代的基礎設計。

Transformer 的持久影響

Shazeer 和 Google Brain 的另外七名研究人員於 2017 年共同撰寫了論文《Attention Is All You Need》，該論文提出用純粹基於注意力的架構取代傳統的循環神經網絡。Transformer 被證明具有卓越的可擴展性：隨著計算和數據的增加，模型性能持續提升，這是早期架構無法做到的。此後開發的每一個主要人工智能系統——包括 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Meta 的 Llama 和 Anthropic 的 Claude——其架構譜系都直接追溯到這篇論文。

Shazeer 的具體貢獻包括多頭注意力機制的關鍵組件，以及後來關於高效注意力變體的研究，這些研究降低了標準自注意力機制的二次計算成本。他後來在 Google 的工作，包括 2021 年發表的 Switch Transformer 論文，證明了 MoE 擴展可以在激活參數數量的一小部分下實現強大的性能——這一原則此後影響了多個前沿模型的設計。

行業背景

此次招聘發生在 OpenAI 準備進行期待已久的首次公開募股之際，同時也面臨著與 Google DeepMind、Meta AI、Anthropic 以及日益增長的資金雄厚的挑戰者日益激烈的競爭。收購 Shazeer 不僅為 OpenAI 帶來了一位具有非凡科學聲望的研究人員，還帶來了一位在構建其最大競爭對手的主要產品 Gemini 方面擁有直接實踐經驗的人。

對 Google 而言，這次離職發生在其為讓他回歸所做的巨額投資之後不久，是一個顯著的損失。此舉引發了業界對前沿人工智能實驗室在能力快速增長和薪酬不斷升級時期的人才保留問題的重新討論。

後續展望

觀察家指出，Shazeer 的加入 OpenAI 可能預示著該公司將進行更深層次的架構重塑。儘管 GPT 模型系列在商業上佔據主導地位，但學術界和業界越來越普遍地認為，目前的 Transformer 變體面臨效率限制，而新的架構可能更能有效地解決這些問題。Shazeer 的履歷——從最初的 Transformer 到 MoE 擴展再到 Gemini——表明他在 OpenAI 的工作可能會在結構層面上塑造下一代前沿模型的樣貌。

預計此次過渡將在短期內完成，截至本報告發布時（2026 年 6 月 18 日美國東部時間），Shazeer 在 OpenAI 的具體職位和團隊安排尚未公開披露。