文章核心观点 - 人工智能行业的竞争焦点已从硬件算力转向顶尖人才，AI实验室的运作模式越来越像职业体育俱乐部，通过天价薪酬和高度流动的雇佣协议争夺核心人才[5][8] - 人才成本已成为继硬件之后的第二道关键竞争壁垒，只有资金极其雄厚的巨头才能持续支付数亿美元级别的薪酬包，这有效圈定了赛道玩家数量[9][12] - 人才争夺只是赢得入场券，行业竞争的终极战场是构建独特的数据飞轮效应和垂直行业应用分发网络，以实现长期可持续的垄断优势[26][27][30] AI行业人才竞争态势 - 顶尖AI科学家的薪酬方案达到职业运动员级别，对于最顶尖的天才甚至可达数十亿美元，这被视为对万亿价值AGI的战略性投资[5][9] - 基础算力作为稀缺资源的地位已让位于人类的突破性智慧，拥有能够发现新 scaling law 或开创全新推理机制的大脑就拥有了垄断未来的入场券[8][9] - AI人才雇佣协议具有短期和高度流动性特点，与传统硅谷长期稳定的工程师文化形成鲜明对比，每位顶尖研究员都相当于身处"合同年"[16][17] 巨头竞争策略与行业格局 - 仅有大规模集群不够，人才是实现下一个突破的唯一钥匙，这种高门槛使AI领域竞争结构类似NBA，只有少数顶级强队争夺总冠军[12][14] - Meta收购Scale股份并引入其CEO Alex Wang领导新AI实验室，赋予巨大自治权，体现了"创始人模式"下核心人才拥有球员兼总经理的巨大话语权[20] - AI巨头正有意识通过高薪和股权搭建高度互补的"三巨头"核心团队，需要基础模型架构、工程部署优化和革命性研究方向等不同领域专家协同作战[23] 行业长期发展趋势 - 过度沉迷人才短期争夺可能导致目标错位，真正战略焦点必须转向构建不可复制的数据飞轮效应，通过产品服务吸引用户产生独家反馈数据[26][27] - 行业价值分配最终取决于对垂直行业控制权的争夺，如法律、医疗、金融等，目标是成为企业核心业务流程中无法被替换的操作系统[27][29] - 人才优势是暂时的，数据壁垒和分发网络渗透性才是长期的，公司必须用巨额人才成本购买的时间窗口来建立不可逆转的数据和产品体系[30]