7 миллиардов годовых не удержали: Юй Цзяхуэй уходит из Meta, чтобы заняться собственным бизнесом

marsbitОпубликовано 2026-08-14Обновлено 2026-08-14

Введение

Сообщается, что исследователь ИИ Цзяхуэй Юй покинул Meta всего через год после присоединения, несмотря на слухи о пакете вознаграждения в размере до 100 миллионов долларов. Он объявил об уходе, чтобы основать собственную компанию, сосредоточившись на нераскрытой проблеме, которая, по его мнению, «чрезвычайно важна для будущего человечества». За год в Meta Юй был одним из основателей ключевой группы исследований моделей TBD Lab в рамках подразделения Superintelligence Labs (MSL). Под его руководством команда выпустила несколько мультимодальных моделей серии Muse, включая Muse Spark, Voice Mode, Muse Image и Muse Video. Его уход вызвал дискуссии о стратегии Meta по привлечению талантов с помощью высоких компенсаций. Платформа alphaXiv сообщает, что более 200 известных исследователей покинули Meta, что ставит вопрос об эффективности такого подхода. Мотивы Юя для начала собственного дела остаются нераскрытыми, и дальнейшие детали появятся по мере развития его нового проекта.

100 миллионов долларов не удержали!

Только что Юй Цзяхуэй официально объявил об уходе из Meta для запуска собственного стартапа.

С конца июня 2025 года, когда он присоединился, до 14 августа 2026 года, когда объявил об уходе, прошло чуть больше года.

Его личный сайт также обновил информацию о карьере.

За несколько дней до ухода Meta как раз выпустила Muse Spark 1.2.

За последние несколько месяцев многомодальная команда под руководством Юй Цзяхуэя представила Muse Spark, Voice Mode, Muse Image и Muse Video.

В своём объявлении Юй Цзяхуэй сказал, что опыт работы с Цукербергом и главным специалистом по ИИ Meta Александром Ваном над созданием TBD Lab был «очень вдохновляющим и насыщенным».

Он также специально отметил несколько достижений команды за этот год и добавил, что его всё больше привлекает проблема, которая является «чрезвычайно важной для будущего человечества, но ещё недостаточно изученной».

Теперь эта проблема получит всё его внимание.

Что касается названия новой компании, конкретной области исследований или партнёров, он не проронил ни слова:

More to share as the work takes shape.

Больше информации — по мере формирования проекта.

Только выпустили семейство Muse, а человек уже ушёл

За этот год Юй Цзяхуэй действительно немало поработал.

В конце июня 2025 года появилась информация, что Юй Цзяхуэй вместе с исследователями OpenAI Чжао Шэнцзя, Би Шучао, Жэнь Хунъюй и другими массово присоединились к новой супер-интеллектуальной команде Meta.

Цукерберг лично участвовал в его привлечении, ходили слухи о «годовом окладе в 100 миллионов долларов», что стало рекордом на рынке ИИ-талантов.

Через несколько дней Цукерберг официально объявил о создании Meta Superintelligence Labs, то есть MSL.

Лабораторию возглавил Александр Ван. Meta инвестировала в Scale AI 14,3 миллиарда долларов и активно переманивала людей из OpenAI, Google DeepMind, Apple и других компаний.

TBD Lab — одна из ключевых команд по исследованию моделей в структуре MSL, отвечающая за разработку следующего поколения передовых моделей Meta. Юй Цзяхуэй был одним из её основателей и руководителем многомодального направления.

В апреле этого года команда представила первый важный результат: Muse Spark.

Это была первая фундаментальная модель, выпущенная после создания MSL, что также ознаменовало переход передовых моделей Meta от серии Llama к серии Muse.

Впоследствии команда Юй Цзяхуэя продолжила выпускать Voice Mode, Muse Image и Muse Video, охватывая генерацию речи, изображений и видео.

Недавнее обновление Muse Spark 1.2 ещё больше сместило акцент на программирование, длинные агентские задачи и многомодальные возможности.

За год в Meta Юй Цзяхуэй, можно сказать, собрал команду с нуля, перестроил технологический стек и представил одно за другим всё семейство продуктов Muse.

Исследователь Meta Zhiqing Sun рассказал, что Юй Цзяхуэй был одним из тех, кто привёл его в компанию.

Он помнит, как они вместе ужинали в ресторане Daeho в Сан-Франциско, и именно там Юй Цзяхуэй убедил его присоединиться к TBD Lab. Позже они вместе работали над многомодальными возможностями и Computer Use.

Год спустя именно человек, которого нанял сам Юй Цзяхуэй, проводил его.

Цукерберг, Цукерберг... Неужели эти 100 миллионов долларов годовых... в конечном итоге были потрачены впустую?

Слухи о 100 миллионах долларов: почему именно его так хотел заполучить Цукерберг?

Сколько именно получил Юй Цзяхуэй, до сих пор нет авторитетного ответа.

Но в прошлогодней войне за таланты в Кремниевой долине он, несомненно, был одним из самых обсуждаемых имён.

В то время Алтман публично заявлял, что Meta предложила некоторым сотрудникам OpenAI бонус за подписание контракта в размере 100 миллионов долларов, а также более высокую годовую зарплату.

Затем WIRED сообщил, что Meta предложила нескольким топ-специалистам в области ИИ пакет на сумму до 300 миллионов долларов за четыре года, причём общее вознаграждение за первый год могло превышать 100 миллионов долларов.

Однако технический директор Meta Эндрю Босворт позже пояснил, что ходившие слухи о 100 миллионах долларов касались не всех, и это был не разовый бонус за подписание контракта, который выплачивается при трудоустройстве. Возможно, это был общий пакет вознаграждений, включающий акции, бонусы, условия срока работы и эффективности.

Так что получил ли сам Юй Цзяхуэй «годовой оклад в 100 миллионов долларов», мы не знаем.

(разводит руками)

Тем не менее, история о Юй Цзяхуэе как о «господине с миллиардным окладом» продолжала жить.

Его карьера практически затрагивала все самые горячие темы, связанные с большими моделями за последние несколько лет.

Юй Цзяхуэй получил степень бакалавра в Шаосыньском колледже при Китайском университете науки и техники, а затем поступил в докторантуру UIUC, где его научным руководителем был специалист по компьютерному зрению Хуан Сютао.

Во время учёбы в докторантуре он участвовал в разработке DeepFill. Проще говоря, это инструмент, позволяющий ИИ стереть ненужные объекты на фотографии и автоматически восстановить фон.

Позже, присоединившись к Google Brain, он прошёл путь от компьютерного зрения до больших многомодальных моделей, участвовал и совместно руководил многомодальным направлением Gemini.

В конце 2023 года он перешёл в OpenAI, где возглавил команду Perception, участвовал в разработке GPT-4o, GPT-4.1 и ряда других моделей серии «o».

Именно такой человек был нужен Meta в то время.

Llama 4 показала себя хуже ожиданий, и Meta срочно нуждалась в команде для перестройки возможностей передовых моделей.

В отличие от тех, кто совершал прорывы лишь в отдельных статьях, Юй Цзяхуэй имел опыт как в фундаментальных исследованиях в области компьютерного зрения, так и в разработке больших моделей в Google и OpenAI, а также в доведении многомодальных возможностей до реальных продуктов.

Год назад, возможно, ещё обсуждали:

Стоит ли Юй Цзяхуэй пакета вознаграждений с девятью нулями, о котором ходят слухи?

Но теперь вопрос изменился:

Что же задумал сделать человек, которого не смогли удержать даже такой уровень зарплаты, вычислительных мощностей и возможностей для продуктов?

Действительно, для исследователя, достигшего уровня Юй Цзяхуэя, условия, которые могут предложить крупные компании, вероятно, уже близки к потолку для наёмного работника.

Двигаться дальше вверх, кажется, остаётся только один путь — самому стать основателем стартапа.

Meta, сколько же у вас людей ушло?!

После ухода Юй Цзяхуэя пользователи сети по привычке начали проверять «кадровый состав» Meta.

Не проверили — не знали, проверили — и цифры сначала шокируют:

929.

Платформа для исследовательских работ alphaXiv опубликовала список ушедших исследователей Meta, заявив, что до Юй Цзяхуэя из Meta уже ушли более 200 известных исследователей.

А её страница поиска показывает, что 929 исследователей соответствуют критериям «ранее работали в Meta, в настоящее время не работают в Meta».

Вверху списка как раз Юй Цзяхуэй.

Сразу за ним следуют исследователи, которые недавно перешли в Google, стали главными учёными в стартапах или присоединились к скрытым венчурным проектам.

alphaXiv тоже не упустила возможности обыграть актуальную шутку про TBD, прямо заявив:

Будущее ИИ Meta также TBD (To Be Determined — подлежит определению).

Ого, на первый взгляд, Meta — это не лаборатория, а просто перевалочный пункт для ИИ-талантов...

В прошлом году, когда Meta размахивала чеками для привлечения людей, Алтман сказал:

Миссионеры в конечном итоге победят наёмников.

Теперь даже Юй Цзяхуэй, которого Meta заполучила за большие деньги, ушёл.

Можно ли считать успешной стратегию привлечения кадров Цукерберга, которую высмеивали как стратегию «наёмников»?

Ответ также TBD.

Источники:

[1]https://x.com/jiahuiyu/status/2087936732939616299?s=20

[2]https://x.com/askalphaxiv/status/2087973800952623416?s=20

Эта статья взята с официального аккаунта WeChat «Квантовый бит», автор: Тин Юй

Связанные с этим вопросы

QПочему Юй Цзяхуэй покинул Meta, несмотря на сообщения о годовом пакете компенсаций в 100 миллионов долларов?

AЮй Цзяхуэй покинул Meta, чтобы основать собственную компанию, сосредоточенную на решении проблемы, которая, по его мнению, «чрезвычайно важна для будущего человечества, но ещё недостаточно изучена». Хотя точная сумма его компенсационного пакета в Meta официально не подтверждена, для исследователя его уровня возможности самостоятельного предпринимательства и работа над фундаментальной проблемой могут быть более привлекательными, чем даже рекордная зарплата в крупной корпорации.

QКакие ключевые проекты разработала команда Юй Цзяхуэя в TBD Lab (Meta) за год его работы?

AЗа год работы в TBD Lab под руководством Юй Цзяхуэя команда выпустила серию мультимодальных моделей «Muse», включая базовую модель Muse Spark, а также специализированные модели Muse Image (для генерации изображений), Muse Video (для генерации видео) и Voice Mode (для работы с голосом). Последним выпуском команды стала обновлённая версия Muse Spark 1.2, улучшенная для задач программирования, долгосрочной работы агентов и мультимодальных возможностей.

QЧто известно о новой компании, которую основал Юй Цзяхуэй?

AКонкретная информация о новой компании Юй Цзяхуэя, включая её название, область исследований и состав партнёров, пока не раскрыта. В своём заявлении об уходе он указал, что сосредоточится на решении одной важной и малоизученной проблемы, но детали будут обнародованы позже, когда работа «обретёт форму» (More to share as the work takes shape).

QСколько известных исследователей, по данным alphaXiv, покинули Meta, и каков общий контекст текучести кадров в компании?

AСогласно данным исследовательской платформы alphaXiv, на момент ухода Юй Цзяхуэя более 200 известных исследователей покинули Meta. Общее число исследователей в их базе, соответствующих критерию «ранее работал в Meta, сейчас не работает», составляет 929 человек. Эта высокая текучесть связана с активной «войной за таланты» в индустрии ИИ, когда Meta активно переманивала специалистов с большими пакетами компенсаций, но многие впоследствии также уходили, чтобы основать свои стартапы или присоединиться к другим компаниям.

QКакова была роль TBD Lab в структуре Meta Superintelligence Labs (MSL)?

ATBD Lab был одним из ключевых исследовательских подразделений в составе лаборатории Meta Superintelligence Labs (MSL). MSL была создана для разработки следующего поколения передовых моделей ИИ. Конкретно TBD Lab отвечал за фундаментальные исследования и создание новых моделей (таких как серия Muse), что ознаменовало переход Meta от линейки моделей Llama к новой архитектуре.

Похожее

Продажа блокчейн-пространства больше не приносит прибыли: Arbitrum и MegaETH переходят к созданию приложений

Продажа блок-пространства перестает быть прибыльным бизнесом для блокчейнов, так как эта услуга легко копируется и не обеспечивает достаточного дохода для поддержания высокой оценки сети. Цепи сталкиваются с растущим разрывом между доходами от комиссий приложений и самих сетей. В ответ на это, такие проекты, как Arbitrum и Polygon, расширяют свои экосистемы. Arbitrum, используя собственный стек Arbitrum Stack (например, для Robinhood Chain), и Polygon, позиционируя себя как платежную цепь для крупных финтех-компаний, стремятся увеличить доход за счет роста экосистемы. Однако их токены (ARB, MATIC) продолжают испытывать давление из-за эмиссии. Другие проекты, например MegaETH и Sophon, выбирают путь вертикальной интеграции — самостоятельной разработки приложений (таких как стабильная монета USDm от MegaETH или крипто-карта Pyre от Sophon), чтобы напрямую захватывать создаваемую в экосистеме ценность. Несмотря на эти усилия, им сложно привлечь и удержать ликвидность без активных стимулов. Общий тренд показывает, что блокчейны стремятся стать больше, чем просто инфраструктурой, либо расширяя экосистему, либо создавая собственные продукты, чтобы увеличить полезность и зафиксировать стоимость внутри своей сети.

marsbit2 мин. назад

Продажа блокчейн-пространства больше не приносит прибыли: Arbitrum и MegaETH переходят к созданию приложений

marsbit2 мин. назад

До того, как лопнет пузырь ИИ, «большой коротыш» сначала заработал 100 миллионов долларов на подписках

За 231 день платный бюллетень Майкла Берри «Cassandra Unchained» набрал более 300 000 подписчиков. При годовой стоимости подписки 379 долларов теоретический доход может составить около 1,14 млрд долларов, что потенциально делает этот проект его самым прибыльным начинанием в этом году. Параллельно Берри, известный как «Большой шорт», активно играет на понижение акций компаний, связанных с искусственным интеллектом и полупроводниками, таких как NVIDIA, Micron и Applied Materials. Однако в 2024 году эти акции показали стремительный рост (Micron вырос на 697%), что привело к значительным бумажным убыткам по его коротким позициям. В своих рассылках Берри также раскрывает детали своих «длинных» инвестиций в такие компании, как PayPal, Lululemon и Alibaba, утверждая, что их стоимость недооценена рынком, одержимым трендом ИИ. Таким образом, в то время как его ставки против бума ИИ пока не оправдываются, платный информационный бизнес Берри демонстрирует впечатляющий финансовый успех.

marsbit2 мин. назад

До того, как лопнет пузырь ИИ, «большой коротыш» сначала заработал 100 миллионов долларов на подписках

marsbit2 мин. назад

Разнообразие во втором квартале среди майнинговых компаний: конкуренция за дата-центры для ИИ — приносит ли это деньги?

Криптомайнинговые компании демонстрируют неоднородные результаты во втором квартале на фоне падения цен на биткойн и активного перехода к бизнесу центров обработки данных для ИИ. Ключевым фактором давления на традиционный майнинг стало снижение цены биткойна. Несмотря на рост добычи у многих компаний (например, MARA, Riot Platforms), их выручка от майнинга сократилась из-за падения средней цены криптовалюты и роста сетевой сложности. Прибыльность майнинга теперь сильно зависит от масштаба, эффективности оборудования и стоимости электроэнергии, как показывает пример American Bitcoin с рентабельностью около 50%. В то же время всё более заметным становится доход от услуг высокопроизводительных вычислений (HPC) и хостинга для ИИ. Core Scientific и TeraWulf уже получают значительную часть своей квартальной выручки от этих направлений (83% и 71% соответственно). Riot Platforms находится на начальной стадии этого перехода, тогда как у Cipher Mining соответствующая выручка появится только в следующих отчётных периодах. Важно отличать объявленную совокупную стоимость долгосрочных контрактов (часто измеряемую миллиардами долларов) от фактически признанной квартальной выручки, которая поступает по мере ввода мощностей в эксплуатацию и начала арендных платежей. Значительные чистые убытки многих компаний (Core Scientific, MARA, Cipher) часто связаны с нереализованными переоценками активов (биткойн, варранты), а не с операционной деятельностью. Индустрия разделяется на три типа компаний: те, кто остаётся в майнинге, фокусируясь на эффективности (например, American Bitcoin); те, у кого услуги для ИИ уже стали основным источником дохода (Core Scientific, TeraWulf); и те, кто находится в переходной фазе, когда старый бизнес сокращается, а новый ещё не вышел на полную мощность (Keel Infrastructure, бывшая Bitfarms). Таким образом, будущие финансовые результаты будут определяться не столько работой майнингового оборудования, сколько способностью обеспечивать стабильную электроэнергию, вовремя строить и сдавать в аренду дата-центры, а также конвертировать долгосрочные контракты в регулярную выручку.

marsbit5 мин. назад

Разнообразие во втором квартале среди майнинговых компаний: конкуренция за дата-центры для ИИ — приносит ли это деньги?

marsbit5 мин. назад

Опубликована «дорожная карта» самосовершенствования DeepSeek

В последней совместной статье DeepSeek и Пекинского университета представлен новый подход к созданию «самоэволюционирующих» ИИ-агентов. Ключевым элементом является Cordis — «основа» для сборки, подобная конструктору Lego, где каждый компонент является плагином. Исследование фокусируется на решении двух основных проблем современных модульных систем: **временной сочетаемости** (динамическая загрузка и выгрузка модулей без перезапуска всей системы) и **пространственной сочетаемости** (автоматическое управление зависимостями между модулями). Для этого используются две математические концепции: **обратимые эффекты** (revertible effects), позволяющие откатывать изменения состояния при удалении плагина, и **реактивные коэффекты** (reactive coeffects), обеспечивающие автоматическую активацию и деактивацию модулей в зависимости от доступности их зависимостей. Практическая проверка подхода проводилась в рамках фреймворка для чат-ботов Koishi, созданного одним из авторов статьи. За четыре года в его экосистеме было разработано более 4000 плагинов, что подтвердило жизнеспособность архитектуры Cordis в реальных условиях. DeepSeek Harness, выпущенный недавно, представляет собой усовершенствованную версию этой системы. Таким образом, работа закладывает теоретический и практический фундамент для создания ИИ-агентов, способных динамически адаптировать свою собственную функциональность — генерировать, устанавливать, тестировать и заменять инструменты в процессе работы без сбоев.

marsbit8 мин. назад

Опубликована «дорожная карта» самосовершенствования DeepSeek

marsbit8 мин. назад

Neutrl приостанавливает выкуп NUSD из-за нераскрытой проблемы с резервами

Децентрализованный финансовый (DeFi) протокол Neutrl приостановил выпуск и погашение своего синтетического доллара NUSD после того, как неназванные обстоятельства затронули резервы протокола. Причина и масштабы потенциального ущерба остаются неясными. Neutrl также приостановил другие функции протокола для оценки ситуации. Связанный протокол Strata приостановил операции на своём рынке Neutrl. Обращение NUSD составляет около $53,6 млн, и приостановка не позволяет одобренным контрагентам обменивать токен на базовые активы до выяснения состояния резервов. Рыночная капитализация NUSD за 30 дней упала на 18,4%, хотя прямая связь с текущей проблемой не установлена. Токен торгуется близко к паритету с долларом ($0,9984). Ранее система обеспечивала криптографическое доказательство соответствия резервов обязательствам, но оценка BA Labs в феврале указывала на риски, включая контрагентские и ликвидностные.

cointelegraph14 мин. назад

Neutrl приостанавливает выкуп NUSD из-за нераскрытой проблемы с резервами

cointelegraph14 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片