8年資深研究員離職，整個(gè)核心團(tuán)隊(duì)威脅集體跳槽，數(shù)百萬(wàn)美元的挖角郵包 —— 這不是什么好萊塢大片的劇情，而是最近一周蘋(píng)果AI部門(mén)正在經(jīng)歷的真實(shí)危機(jī)。

6月30日，Bloomberg爆出一個(gè)讓整個(gè)科技圈都震驚的消息：蘋(píng)果最核心的AI團(tuán)隊(duì)MLX，差點(diǎn)就這么沒(méi)了。

具體發(fā)生了什么？我花了一下午時(shí)間挖了挖這個(gè)事，發(fā)現(xiàn)這背后的故事比表面看起來(lái)要復(fù)雜得多。這不僅僅是一個(gè)普通的人才流失問(wèn)題，而是關(guān)乎蘋(píng)果能否在AI時(shí)代站穩(wěn)腳跟的生死之戰(zhàn)。

先說(shuō)說(shuō)MLX到底是什么。如果你平時(shí)關(guān)注AI開(kāi)發(fā)，可能知道NVIDIA的CUDA —— 基本上所有深度學(xué)習(xí)都跑在CUDA上。而MLX，就是蘋(píng)果想要在自家Apple Silicon上做的類(lèi)似事情。

說(shuō)白了，MLX就是蘋(píng)果的"CUDA殺手"。

這個(gè)框架去年12月剛發(fā)布，專(zhuān)門(mén)為蘋(píng)果的M系列芯片優(yōu)化，讓開(kāi)發(fā)者能夠在Mac上高效訓(xùn)練和運(yùn)行AI模型。聽(tīng)起來(lái)很技術(shù)，但實(shí)際意義重大 —— 如果MLX成功，開(kāi)發(fā)者就不用完全依賴(lài)英偉達(dá)的GPU了。

Simon Willison的一條推特說(shuō)得很直白："我的印象是，蘋(píng)果的MLX團(tuán)隊(duì)是一小群工程師，幾乎憑一己之力在與英偉達(dá)和CUDA一較高下。"

問(wèn)題就出在這里。這么重要的一個(gè)項(xiàng)目，蘋(píng)果居然差點(diǎn)把整個(gè)團(tuán)隊(duì)都弄丟了。

先是Tom Gunter離職。這個(gè)人在蘋(píng)果干了8年，是LLM（大語(yǔ)言模型）領(lǐng)域的頂級(jí)研究員。同事們的評(píng)價(jià)是"難以替代，擁有獨(dú)特的技能組合"。

然后更夸張的來(lái)了 —— MLX團(tuán)隊(duì)的工程師們集體"威脅"要離開(kāi)。注意，這里用的詞是"threatened"，不是普通的想離職，而是威脅。

為什么這些工程師要威脅離職？原因其實(shí)挺現(xiàn)實(shí)的。

首先是錢(qián)的問(wèn)題。據(jù)報(bào)道，蘋(píng)果工程師的薪酬通常只有市場(chǎng)價(jià)的一半甚至更少。而像Meta和OpenAI這樣的公司，正在向這些AI人才提供"數(shù)百萬(wàn)美元的薪酬包"。

想象一下，你在蘋(píng)果拿著50萬(wàn)美元年薪，隔壁Meta給你開(kāi)價(jià)200萬(wàn)。你會(huì)怎么選？

但更深層的問(wèn)題是，這些工程師覺(jué)得蘋(píng)果管理層不重視他們的工作。

報(bào)道里提到，蘋(píng)果內(nèi)部員工表示，他們對(duì)公司探索第三方AI模型的做法感到不滿。簡(jiǎn)單說(shuō)就是，蘋(píng)果一邊讓他們開(kāi)發(fā)自己的AI技術(shù)，一邊又在考慮用ChatGPT、Gemini這些外部方案。

這讓MLX團(tuán)隊(duì)覺(jué)得，公司是在暗示"我們做得不夠好"。

更讓人無(wú)語(yǔ)的是，知情人士透露，蘋(píng)果應(yīng)該把MLX團(tuán)隊(duì)擴(kuò)大5倍，但管理層似乎在忽視這個(gè)團(tuán)隊(duì)。Ronald Mannak（一個(gè)專(zhuān)門(mén)基于MLX開(kāi)發(fā)工具的創(chuàng)業(yè)者）直接吐槽："考慮到MLX有多重要，這個(gè)團(tuán)隊(duì)早就應(yīng)該擴(kuò)大五倍了。但看起來(lái)管理層在忽視他們。"

好在，蘋(píng)果最終醒悟了。他們緊急提供反報(bào)價(jià)，成功留住了MLX團(tuán)隊(duì)。但這個(gè)風(fēng)波暴露的問(wèn)題值得深思。

從技術(shù)角度看，MLX確實(shí)很厲害。我看了一些benchmark數(shù)據(jù)，在某些操作上，運(yùn)行MLX的M2 Ultra芯片甚至能超越Tesla V100 GPU。要知道，V100可是專(zhuān)業(yè)級(jí)的AI訓(xùn)練卡，價(jià)格貴得嚇人。

更重要的是，MLX利用了蘋(píng)果芯片的統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)。傳統(tǒng)的GPU訓(xùn)練需要在CPU和GPU之間來(lái)回拷貝數(shù)據(jù)，而MLX可以直接在共享內(nèi)存中操作，效率高很多。

但技術(shù)再好，沒(méi)有人才也是白搭。這次危機(jī)讓我想起當(dāng)年英偉達(dá)差點(diǎn)讓CUDA團(tuán)隊(duì)流失的假設(shè) —— 如果真的發(fā)生了，現(xiàn)在的AI格局可能完全不同。

現(xiàn)在回過(guò)頭看，蘋(píng)果這次的危機(jī)處理還算及時(shí)。但這個(gè)事件透露的信息很有意思：

第一，AI人才的爭(zhēng)奪已經(jīng)到了白熱化程度。不只是OpenAI、Google這些AI公司在搶人，傳統(tǒng)科技巨頭之間的人才大戰(zhàn)也異常激烈。

第二，蘋(píng)果雖然有錢(qián)，但在AI領(lǐng)域的投入策略可能需要調(diào)整。不能一邊想要自研技術(shù)，一邊又不給團(tuán)隊(duì)足夠的資源和重視。

第三，像MLX這樣的基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目，雖然不像ChatGPT那樣有話題性，但戰(zhàn)略?xún)r(jià)值極高。失去這樣的團(tuán)隊(duì)，基本等于放棄了在AI硬件生態(tài)上的話語(yǔ)權(quán)。

說(shuō)實(shí)話，我覺(jué)得蘋(píng)果這次確實(shí)差點(diǎn)犯了一個(gè)愚蠢的錯(cuò)誤。MLX不只是一個(gè)技術(shù)項(xiàng)目，而是蘋(píng)果在AI時(shí)代保持獨(dú)立性的關(guān)鍵武器。

如果MLX成功，開(kāi)發(fā)者就可以在MacBook上訓(xùn)練模型，而不用依賴(lài)云端的NVIDIA GPU。這對(duì)蘋(píng)果的整個(gè)生態(tài)都有巨大價(jià)值。

現(xiàn)在這個(gè)風(fēng)波暫時(shí)過(guò)去了，但蘋(píng)果需要從中學(xué)到教訓(xùn)。在AI這個(gè)賽道上，人才就是一切。錢(qián)可以解決很多問(wèn)題，但尊重和信任同樣重要。

對(duì)我們普通用戶(hù)來(lái)說(shuō)，這個(gè)事件的積極意義是：MLX團(tuán)隊(duì)留下了，這意味著未來(lái)我們有可能在Mac上看到更多本地運(yùn)行的強(qiáng)大AI功能。

畢竟，能在自己的電腦上訓(xùn)練AI模型，不用擔(dān)心數(shù)據(jù)隱私，不用支付云端GPU費(fèi)用，這聽(tīng)起來(lái)就很香不是嗎？