阿里最年轻P10突然卸任，AI风向已变：顶尖人才难留下，开源情怀难盈利

3月4日凌晨，阿里巴巴千问大模型负责人林俊旸宣布离开团队。这名北大毕业“文理兼修”的AI人才，曾主导千问系列大模型的开源工作，也是阿里巴巴最年轻P10级技术专家。

他的突然离任，引发业内广泛讨论，折射出AI行业两大难以回避的现状：人才的高频流动性，以及开源生态面临的尴尬处境。

文理兼修

就在林俊旸卸任前，千问团队刚抛出了两枚“重磅炸弹”：一是开源了四款可在笔记本电脑等中低端设备上流畅运行的小尺寸模型，二是阿里巴巴宣布将B端大模型与C端应用品牌统一为“千问”（英文Qwen），取代了原有的“通义千问”。

前一天还在为最新小模型的落地全力冲刺，第二天便骤然宣布离职。这种充满戏剧性的转折，恰如林俊旸的学习轨迹：一位标准的理科生，本科毕业于北京大学计算机科学专业，硕士阶段却“弃理从文”，转身投入外国语学院，专攻语言学与应用语言学。

或许正是这一段文科的扎实基础，让他的研究领域有了更多语言学的基因，才最终将学习目标锁定自然语言处理和多模态学习，并在这一波AI浪潮中顺利“上车”。2023年，林俊旸成为通义千问大模型的核心技术人物，成为阿里巴巴最年轻的P10级负责人，跻身行业顶尖专家。此外，他还是全球开发者社区的活跃分子，被视为千问大模型开源的关键推动者。

林俊旸告别阿里千问。

对于后续去向及离开原因，林俊旸并未置评。

不过，业内爆料指向了两个可能的深层诱因：一是千问团队计划被拆分为预训练、后训练、多模态等多个独立分工团队，而林俊旸主张各训练环节应更紧密协作，反对过度拆分。二是团队即将迎来一位从谷歌“空降”的技术负责人，双方在技术路线判断上存在显著分歧。

但以上种种猜测，并未得到阿里巴巴的确认，千问团队也没有回应记者的询问。

抢人大战

林俊旸的卸任之所以引发业内剧烈震荡，背后折射出的是AI行业两大难以回避的现状：人才的高频流动性，以及开源生态面临的尴尬处境。

这并非阿里巴巴首次痛失爱将。近两年来，正值千问大模型崭露头角之际，多位技术负责人接连出走：原大模型技术负责人周畅被字节跳动招致麾下，编程负责人惠彬原转投Meta，通义语音团队负责人鄢志杰离职后，视觉团队负责人薄列峰也紧随其后离开了团队。

林俊旸。

这种“人才困局”并非阿里独有，全球AI行业正陷入一场白热化的“抢人大战”。AI巨头们竞相开出天价薪酬方案，只为争夺顶尖人才。

例如，Meta不惜重金招募顶级AI研究人员和工程师，薪酬包动辄数千万美元，甚至高达1亿美元。然而，即便重金留人，Meta也常面临人才被“挖角”的困境。几个月前，知名华人AI科学家庞若鸣从苹果跳槽至Meta，当时媒体爆料他获得的总报酬超2亿美元，令人意想不到的是，庞若鸣并未长留，近期又转身加入OpenAI。

国际竞争同样激烈，凤凰证券，凤凰证券配资，香港凤凰证券公司新加坡今年宣布推出“顶级专才准证”，旨在将全球顶尖AI科技人才吸引至本国。

国内大厂在AI人才方面更是求贤若渴。人社部数据显示，我国AI人才缺口已超过500万，供求比例高达1:10。包括腾讯、阿里在内的头部大厂，针对算法和基模研发等核心岗位的“签字费”已飙升至百万元，就连AI技术岗实习生的日薪也水涨船高，普遍达到500元以上。

风向已变

虽然林俊旸未透露具体卸任原因，但有观点认为，他的离开是阿里开源战略的巨大损失。

目前，千问坚持“全尺寸全模态”的全面开源策略，涵盖大语言模型、数学、编程、语音、视觉等多个领域，累计开源模型超400款，全球下载量突破10亿次，衍生模型数量超过20万款。英伟达创始人黄仁勋曾多次公开盛赞，称Qwen（千问）与DeepSeek是最佳的开源AI模型，马斯克也点名表扬千问开源小模型“智能密度令人印象深刻”。

然而，在一片叫好声中，开源所带来的高昂成本与商业价值之间的平衡，正成为阿里巴巴不得不直面的难题。

在林俊旸的声明后，一条高赞评论可谓一语道破天机：“如果你像评判消费级应用那样去评判基础模型团队，那么当创新曲线趋于平缓时，也就不足为奇了。”

最新AI产品榜单显示，千问以552%的增速位居全球第一，月活用户超过2亿，成为全球第三大AI应用。但在强大的宣传攻势背后，“日活用户”正逐渐成为千问团队的核心考核指标，这与开源社区所强调的去中心化和自由创新精神，似乎渐行渐远。

“对公司而言，平衡开源愿景和商业利益确实极具挑战。”阿里巴巴前技术副总裁贾扬清表示，开源理想与商业优先事项之间的摩擦十分普遍，正如当年的开源数据库RethinkDB，曾是开发者的“梦中情库”，却因缺乏足够的商业化支撑而最终关停。

如今，AI的竞争态势已变，战略路线也需重新考量。

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2025年之前，AI大模型正处于“智能涌现期”，开源是AI人才的主流信仰，不少创业公司凭借开源生态异军突起，DeepSeek便是其中的代表。而如今，大模型竞争已从前沿研发转向商业落地，从实验室走向工程创新与变现阶段。一些技术理想主义者的离开，或许是大厂在转型期无奈的选择。