小米的 AI 逆襲揭露人才戰爭的殘酷真相

小米剛剛發布了 MiMo-V2-Flash,一個擁有 3090 億參數的模型,讓他們一躍成為開源 AI 排行榜的第二名。就在幾個月前,沒人能預測到這個結果。

關鍵是什麼?一次關鍵的人才招募。

在小米執行長雷軍招募到羅富力 - DeepSeek 的核心研究員 - 之後不久,公司立即躋身頂尖模型開發商行列。這跟 Meta 收購 Scale AI 並積極挖角 OpenAI 人才的策略如出一轍。

這代表什麼意義

算力基礎設施已經成為基本配備。 如果你能買到 H100 晶片,你就能開始。硬體門檻已經崩塌。

資料監管是未知變數。 只要資料政策保持寬鬆 - 就像中國的情況 - 決定性因素就會轉向其他地方。

真正的差異化因素是人才。 一位擁有前沿模型訓練經驗的研究員,能在一夜之間改變整個組織的發展軌跡。

這就是為什麼 Anthropic 和 Google 依然強大。他們的人才留任率高到足以保護戰略技術資產。留住最優秀人才的公司獲勝;而失去人才的公司則眼睜睜看著競爭對手在數月內(而非數年)完成超越。

那 AI 新創公司呢?

老實說:AI 是一門沒有天然護城河的生意。

每份募資簡報都在談「專有離線資料」或「專業領域資料集」來證明募資的合理性。但每個真正建立過 AI 新創的人都知道,現實的劃分是這樣的:

• 模型開發商:重要的是擁有訓練過前沿模型的人才、取得訓練資料,以及在戰略市場的定位(例如韓國的主權 AI 推動)
• B2B 服務:創辦人的人脈網路和拿下早期客戶的執行力就是一切 - 像 Legora 這樣的公司就是明證
• B2C 服務:關鍵在於病毒式行銷和推薦計畫來創造用戶指標

令人不安的底線

即使是模型開發商 - 擁有最深厚技術能力的公司 - 也陷入人才挖角戰。當最接近技術前沿的組織都在爭奪同一小群人才時,這說明了競爭優勢究竟存在於何處的根本問題。

不在你的架構。不在你的資料集。不在你的晶片供應。

AI 領域真正的競爭優勢,在於吸引和留住那些知道如何突破邊界的人才。 其他一切不是已經商品化,就是即將商品化。