据 Woofun AI 消息, 与 、 的合影背后,暗藏着 与 在 AI 编程赛道的激烈竞争。这张照片不仅记录了 实习生时代的旧谊,更揭示了从 到 等核心产品的市场角力,以及华人精英在硅谷 AI 产业链中从合作走向对抗的深刻转变。
Cognition 的崛起轨迹,深刻折射出 Scott Wu 所采取的'瑞士'中立策略在现实商业环境中的脆弱性与爆发力。这家由 Scott Wu 领衔的公司,其核心团队与 Alexandr Wang 有着深厚的渊源。CTO 早在 2018 年便加入 Alexandr Wang 创办的数据标注公司 ,成为最早的一批工程师,直至 2022 年 5 月才离开;而 CEO Scott Wu 从哈佛退学后,同样在 Scale 担任过创始工程师。时间来到 2026 年,在福布斯美国 400 富豪榜上,老部下 Steven Hao 以 58 亿美元的身家成为最年轻的上榜者,而其老上司 Alexandr Wang 却未出现在名单中。
然而,'瑞士'策略的前提是大国愿意出售顶级军火且不亲自下场,这一前提在现实中迅速崩塌。老上司 Alexandr Wang 执掌的 Meta 成为上游模型供应商,但其最锋利的武器 Muse Wonder Full 自发布起便概不外售,仅内置于 Meta 自家的编程 Agent 产品 中,并未向老部下 Cognition 开放。
而 Cursor 能够使用这一模型,是通过乔琳创办的 的授权渠道实现的,其训练和推理均托管在 Fireworks 的平台上。乔琳在 Meta 时期曾带领 PyTorch 团队,手下拥有 300 多名工程师,其深厚的技术背景为 Fireworks AI 提供了强大的支撑。2026 年 7 月,Fireworks AI 的估值攀升至 175 亿美元,其客户名单中不仅有 Cursor,还包括另一家被 Meta 卷入战火的公司 。
这种错综复杂的技术依赖关系表明,即便在资本层面发生合并,底层的技术生态依然紧密交织,华人创业者在模型底座、推理平台和应用层之间形成了紧密的合作与竞争网络。Cursor 的并入 SpaceX,不仅标志着编程工具赛道的大规模整合,也预示着未来 AI 应用将与航天、通信等基础设施更深度地结合,而华人技术团队在这一过程中扮演了不可或缺的角色。
Meta 的入局则加剧了这场攻防战,其入股 Scale、与 Perplexity 洽谈收购的动作显示出极强的战略意图。在将 Alexandr Wang 请进门之前, 最先接触的是 Perplexity。据彭博 2025 年 6 月披露,Meta 在入股 Scale 之前曾与 Perplexity 进行过一轮收购谈判,并试图挖角 CEO 。Perplexity 的联合创始人兼首席策略官 是 2012 年国际信息学奥林匹克竞赛的满分第一,与 Scott Wu 出自同一个奥赛圈子,两家此前便颇有渊源。Perplexity 在 2025 年 2 月发布的自研模型 Sonar,其底座直接采用了 Meta 开源的 Llama 3.3 70B 模型。
然而,这笔收购最终未能达成。Meta 随即转向,砸下 143 亿美元买走 Scale 49% 的股份,并邀请 Alexandr Wang 挂帅。这一举动不仅加强了 Meta 在数据标注领域的控制力,也为其后续的 AI 产品布局奠定了基础。2026 年 9 月 8 日,Meta 的个人助手 Muse 在美国正式上线,具备替用户发邮件、订行程、上网购物等功能,上线两周下载量突破 250 万,直接冲上美区 App Store 免费榜第一。替用户上网下单的功能,恰恰是 Perplexity 通过其浏览器 率先探索的路径。2025 年 11 月,亚马逊曾以 Comet 伪装成 Chrome 替用户下单为由,将 Perplexity 告上法庭;到了 2026 年 9 月,亚马逊又将 Meta 的 Muse 挡在门外,显示出传统电商巨头对 AI 购物入口的警惕。
然而,Meta 的突然入局打破了这一平衡。2026 年 6 月,Meta 在伦敦推出 Business Agent,允许商家在 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 上免费使用 AI 接待客户、推荐商品、预约服务。Meta 宣称,此前的测试版已有超过 100 万家商户使用。
这种免费策略对 Decagon 和 Sierra 等付费模式的公司构成了巨大威胁,迫使它们在服务深度和定制化方面寻找差异化优势。Meta 凭借其在社交领域的巨大流量优势,迅速在客服赛道建立起护城河,而 Decagon 和 Sierra 则需要在垂直领域深耕,以应对 Meta 的规模效应。这场竞争不仅关乎市场份额,更关乎未来企业 AI 服务的标准制定权,Meta 的免费攻势可能重新定义客服 Agent 的商业模型。
Woofun AI 整理数据显示, 交易的逆转与资本同源现象,揭示了硅谷 AI 创业圈的微妙联系。肖弘于 2022 年创办的 Manus,曾于 2025 年底被 Meta 以 20 多亿美元收购。
这一对比凸显了不同商业模式在数据标注领域的优劣,Surge AI 的高效与独立使其在竞争中占据了有利地位。
人才挖角战在 Meta MSL 与 OpenAI 之间激烈展开,华人面孔在其中占据重要位置。2025 年 7 月 19 日,硅谷投资人 在 X 上贴出一份据称来自 Meta 内部的 MSL 名单,44 人中一半来自中国,四成挖自 OpenAI,15% 来自 Scale,四分之三是第一代移民。最早曝光的 11 人核心班底中,有 7 张是华人面孔。这场挖角战从 2025 年 6 月 Alexandr Wang 刚加入 Meta 便打响。
Mark Zuckerberg 亲自上阵,先从 OpenAI 苏黎世办公室挖走 、 和,几天后又签下、、和四位核心研究员。其中,ChatGPT 核心作者之一赵晟佳入职 Meta 后曾以离职相逼,威胁要回 OpenAI,随后被火速扶正为 MSL 的首席科学家。7 月,Meta 又开出据称超 2 亿美元的薪酬包,从挖走基础模型负责人;同一个月,思维链的提出者 也从 OpenAI 转投 Meta;10 月,苹果负责 AI 搜索的 同样被收入囊中。
而在牌桌对面,负责替 OpenAI 守擂的正是华人首席研究官 。在加入 OpenAI 之前,Mark Chen 曾在 等自营交易公司做量化交易员,与 Alexandr Wang 同源同宗。据《华尔街日报》披露,Mark Zuckerberg 曾私下邀请 Mark Chen 加入 Meta,但被其拒绝。这场人才争夺战不仅关乎技术实力,更关乎未来 AI 研发的主导权,华人精英在这一过程中扮演了关键角色,其流动方向将深刻影响各大科技巨头的技术格局。
在这一轮技术浪潮中,权力重新回到了极少数硬核技术天才手中。Alexandr Wang 在播客中表示,他的头号任务是招募最出色的人,团队要小、要扁平、人才密度要极高。2026 年 9 月,《经济学人》发文宣布'奥赛人'已取代'达沃斯人',成为 AI 时代的新权力精英。文章从 Anthropic、OpenAI 一路点名到 Cognition 和 Perplexity,并提及整个 Meta 薪酬最高的高管大概率是年仅 29 岁的 Alexandr Wang。
生产'奥赛人'的人才管道,华人走得最熟。这条管道的入口是数学和信息学奥赛,中段是华尔街与硅谷的量化巨头,出口就是今天的 AI 实验室。过去十年,Jane Street 等量化公司常年出现在奥赛活动现场, 称其每年有二三十名实习生参加过奥赛,十年前 HRT 的第一届实习项目便是最早的样本库。2026 年 1 月,招聘机构 Selby Jennings 在年度展望中预计,量化基金在抢人时将越来越多地撞上 OpenAI 和 Anthropic。
2000 年 9 月,新婚的 飞往澳大利亚度蜜月,董事会趁其在飞机上发动政变,将 CEO 换成了 Peter Thiel。但八年后,当 SpaceX 的猎鹰 1 号连续三次发射失败、账上现金见底时,是 Peter Thiel 的 Founders Fund 掏出 2000 万美元救了马斯克。同样在这个圈子里, 在资本领投了陈士骏的 YouTube, 孵化了 , 则亲手将 Peter Thiel 引荐给刚搬到硅谷的 Mark Zuckerberg。
那一代人之所以能将恩怨转化为互相成就,很大程度上是因为 2000 年代初的互联网是一片无主之地,社交、视频、电商、点评、支付,旷野足够大,每个人转身都能圈下一块不撞车的领地。但 AI 时代的残酷在于,能长出百亿美元生意的干道就那么几条:底座模型、编程 Agent、搜索入口、企业客服、数据基建。赛道太窄,人太聪明,钱又太集中。当所有人都在同一秒看清了同一个方向,老朋友重逢的地点,就注定只能是独木桥的正中央。
2026 年 10 月 11 日,Alexandr Wang 在播客中聊起一桩趣事,前阵子他碰到老东家 HRT 的创始人,对方提到 HRT 也开始做私募投资了。Alexandr Wang 当场打趣道:'Just invest into the interns! All the interns get seed checks!'(直接投给实习生就行了,给每个实习生发张种子轮支票。)只是十年过去,当年的实习生们已不再缺那张种子轮支票。
相比于钱,他们眼下最缺的,是一块不会撞上老朋友的赛道。在那张被 Alexandr Wang 晒出的三人合影中,唯一没有跳进 AI 牌桌的是左边的 Jeff Yan。他留在自己最熟悉的交易世界,做出了去中心化合约交易平台 。很多年前,Jeff Yan 曾在一次数学选拔赛中落榜。后来有人问起那次失败,这位昔日的奥赛少年平静地说道:输是很常见的事。大多数人都是输家,赢的通常只有一个。
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