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【增发百万美金期权，MiniMax定义人才画像】
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每一次技术跃迁 ， 背后都伴随着人才观念的更新 。
算力竞赛硝烟未散 ， 激烈的人才争夺战又在AI行业打响 。 大洋彼岸的硅谷大厂纷纷开出亿元级年薪挖角顶级研究员；与此同时 ， 中国的AI人才竞逐也在持续升温 。
最新做出重磅举动的是MiniMax 。 公司在近期一场全员会上透露 ， 已正式启动覆盖公司全职能的长期期权激励计划 。
这一计划不仅面向算法核心研发人员 ， 更延伸到工程、产品、运营等全岗位序列 ， 甚至是刚入职的实习生 。 也就是说 ， 只要有做出突出贡献 ， 不限工种和资历都有机会获得期权激励 。 据36氪得到的一手消息 ， 这一机制将作为公司的人才制度长期存在 ， 鼓励每一位员工大胆突破 。
面对这场全球性的AI人才争夺 ， MiniMax给出了不一样的解法 。 相较于硅谷盛行的高薪单点挖角 ， MiniMax的全员激励 ， 更像是在打造一种AI时代的组织创新：通过人才激励制度 ， 把个体创造力转化为集体势能 。
从算力堆砌到人才竞争ChatGPT惊艳全球后的很长一段时间里 ， AI行业的发展一直处在一种“大力出奇迹”的叙事当中：谁能获得足够多的资本支持 ， 囤积到足够的算力 ， 就能训练出性能更强大的大模型 。 而自DeepSeek以全员本土员工和独特的技术路径 ， 实现了同等推理性能下的训练成本优化后 ， “创新人才”又重新成为了全球AI叙事的焦点 。
正如经济学家约瑟夫·熊彼特所提出的那样 ， 创新的源泉在于人本身的“创造性破坏” 。 在实现AGI的路上 ， 人才的稀缺性和不可替代性远超算力 。 只有通过激发个体人才的非线性创造力 ， 才能突破算力堆叠的局限 。
轰轰烈烈的抢人大战就是在这样的背景下在硅谷上演 。 这其中 ， Meta的动作最为凶猛 。
今年6月 ， 扎克伯格因不满自家Llama模型的表现 ， 重新组建“超级智能”团队 ， 并大举从OpenAI、Google DeepMind、Anthropic、苹果等公司批量挖人 ， 这种四处重金招揽AI人才的策略 ， 在整个硅谷都引起了震荡 。
其他科技巨头同样不甘落后 。 微软、谷歌等也都在通过各种手段为自家的AI团队招兵买马 。 今年7月 ， 为了挖角创业公司Windsurf团队的联创和部分高级研究员 ， 谷歌不惜豪掷24亿美元 ， 实现对整个Windsurf的兼并收纳 。
人才争夺战的硝烟也在国内蔓延 。 不同于硅谷“明目张胆”从竞对挖人的做法 ， 国内公司正在用人才激励的方式 ， 培养人才 ， 并最大程度激发人才的创造力 ， MiniMax正是其中之一 。
MiniMax在WAIC 2025大会中的展台
更重要的是 ， 不同于大多数公司强调的“英雄主义式”的核心技术人员驱动 ， MiniMax将人才激励计划覆盖到了所有岗位 。 由此 ， MiniMax的人才激励机制 ， 似乎已经超出了单纯的抢人范畴 ， 它更像是一种组织形式上的创新 ， 试图将个人的能力汇聚成整个组织的势能 。
从个体创新到组织创新创新从来不是单点突破 ， 而是从个体的灵感与行动 ， 以适配的机制和共同的使命 ， 逐步汇聚成组织的合力 。 通过全员激励机制 ， MiniMax正是要从“个体创新”出发 ， 把这种创造力延展到整个组织 ， 推动形成真正的“组织创新” 。
但要让这种创新成为组织的常态 ， 而不是零星闪现 ， 就必须回答一个更根本的问题：什么样的个体特质 ， 值得被持续放大？
MiniMax已经做出了定义 。 接近MiniMax的人士告诉36氪 ， MiniMax内部推行的“人才双螺旋”概念 ， 强调的是两类相互作用的共性能力：第一性原理思维（First-Principles Thinking）+ 深度好奇（Deep Curiosity） 。
第一性原理思维 ， 强调的是能发现“真问题” 。 这也暗合了生成式AI工具渗透到工作和生活场景后的一个常见论调：AI时代 ， 提出问题的能力比回答问题更加重要 。 MiniMax则要在组织形式上真正践行这一理论 。
MiniMax办公环境
在AI可以替代大部分执行的今天 ， 岗位不再是能力的边界 ， 而是能在复杂环境中识别出决定组织行进方向的真问题 。 这种能力可以来自算法科学家 ， 也可以来自工程师、产品经理 ， 甚至是实习生 。
像造火箭一样 ， 大模型本身就是一个复杂的系统工程 。 比如OpenAI组织中 ， 从数据专家到算法、工程优化 ， 甚至还有产品经理来的角色来主导整个研发 。
那位知情人士指出 ， 上述思路也是MiniMax推行全员激励设计的底层逻辑 ， 通过这种方式 ， 让任何能提出关键命题的人都得到认可 。
而MiniMax所强调的“深度好奇” ， 指的是对未知保持持续探索的驱动力 ， 并且敢于在不确定中不断试错和突破 。
他们是AGI时代的“原住民” ， 不会视AI为威胁 ， 而是将其视为满足自己好奇心的最强助手 ， 用以探索更广阔的世界 。
MiniMax同学会 ， 与高校顶尖人才聊技术干货
MiniMax的内部理念认为 ， 通向AGI的道路可能会超越当下人类的想象 ， 因此在这一过程中 ， 比起既有经验 ， 更关键的是持续的探索欲和直面未知、接受失败的勇气 。 公司将这种“深度好奇”视为推动个人和组织突破认知边界、实现非线性成长的重要力量 。 ”该人士总结说 。
如同DNA的双螺旋结构 ， 这两种特质相互交织 ， 共同构建了AGI时代可持续的创造力和竞争力 。 事实上 ， 推动这轮AI发展的也正是这样一群人 。
OpenAI联合创始人兼前首席科学家伊利亚·苏茨克维 ， 可以说就具备第一性原理思维和深度好奇特质的典型 。 在博士阶段 ， 他作为核心成员参与了亚历克斯?克里泽夫斯基、导师杰弗里?辛顿共同研发的AlexNet ， 并在2012年的ImageNet竞赛中取得压倒性胜利 。 这一成果被普遍认为是深度学习在计算机视觉上的关键转折点 ， 也由此引发了全球范围的人工智能研究热潮 。
创办OpenAI后 ， 他继续从第一性原理出发 ， 主张通过“预测下一个token”与“信息压缩”等路径探索通用智能 ， 这一技术判断对GPT系列的方向选择有着重要影响 ， 并最终实现了ChatGPT的现象级诞生 。
而这一系列大胆探索 ， 离不开深度好奇带来的驱动 ， 从计算机视觉到深度学习 ， 再到对通用智能 ， 苏茨克维一直在探索和追问 。 这两种特质的交织作用下 ， 苏茨克维无疑已经成为了生成式AI时代最具代表性的人物之一 。
通过此次全员激励举措 ， MiniMax要实现的是 ， 在AGI探索不同链条上将具备“本质洞察”和“深度好奇”的心智全部收集 ， 把算法、工程、产品各链条的个体创新都纳入一个融合机制 ， 让每一次探索和创新都有被认可和放大的可能 。
当不同角色的创新不断叠加 ， 就会在组织层面形成创新涌现 ， 最终汇集成整个公司面向AGI的持续推动力 。
在中国AI创业版图里 ， MiniMax的独特之处在于：它既是外部观察者眼中“硅谷式Pure Play AI公司” ， 所谓Pure Play ， 即不是跨界做加法 ， 而是专注于AI本身 ， 从模型到底层产品形成闭环；同时又被外界认为有着极强的求生欲 ， 以一种务实而激进的姿态 ， 不断在技术路径上冒险突破 ， 并在商业化上快速验证 。
从更宏观的角度来看 ， 每一次技术跃迁 ， 背后都伴随着人才观念的更新 。 工业时代强调执行力 ， 互联网时代推崇速度与规模 ， 而在AI时代 ， 最稀缺的则是问题定义力与跨界想象力 。 当大模型逐步接管重复性的执行与优化 ， 人类的价值将更加集中在提出值得解决的问题、创造新的组合方式 。 换句话说 ， 下一个时代的人才画像 ， 不再是资历与身份的叠加 ， 而是敢于直面未知、保持好奇并具备本质洞察的探索者 。 这不仅是MiniMax所强调的“人才双螺旋” ， 也是整个行业在迈向AGI过程中 ， 对未来人才的共同召唤 。
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