AI 大牛 Noam Shazeer 告别谷歌，加盟 OpenAI

两年前，谷歌曾掏出 27 亿美元的巨额代价，把 AI 领域的传奇人物 Noam Shazeer 重新招回麾下。如今风向突变——这位关键人物宣布与谷歌分道扬镳，转而投奔 OpenAI。

Shazeer 写道，自己即将入职 OpenAI，很期待和那边的杰出团队携手共事。他坦言，做出离开谷歌的决定并不轻松：对于谷歌团队，以及大家齐心协力创造出的种种成果，他始终怀有极大的自豪感；能与这群同事并肩奋斗，是一段既荣幸又快乐的旅程。

紧接着，Sam Altman 出面回应：「自 OpenAI 诞生那天起，Noam 就一直是我最渴望招揽的人选之一。只是这一等就是十年。我坚信，这十年的守候终将物有所值！」

OpenAI 研究主管 Mark Chen 等人同样在 X 上转发表态:「热烈欢迎 Noam Shazeer 出任 OpenAI 架构研究负责人！他在 Transformer、MoE(混合专家模型)以及高效解码等方向上的成果，对当今 AI 的演进路径产生了深远影响。

他既笃信 AGI 终将实现，又在『如何让这条路走得稳妥』的问题上有着缜密而成熟的思考。欢迎你，Noam！」

关于 Noam Shazeer

在谷歌的发展史上，Noam Shazeer 属于举足轻重的元老级人物。早在 2000 年末，他便加入谷歌，担任过首席软件工程师一职，并主导过公司早期的广告系统。

他绝非泛泛之辈。2017 年那篇划时代的论文《Attention Is All You Need》，正是出自他与其他几位作者之手。文中提出的 Transformer 架构，日后演变为支撑整个大语言模型时代的核心地基。无论是 GPT、Gemini、Claude，还是当下几乎所有主流大模型，其底层技术路线都绕不开 Transformer。

而 Shazeer 的价值，远不止于 Transformer 这一项。

早在大模型尚未进入规模化角逐之前，他就持续深耕模型扩展、稀疏计算与超大规模训练等课题。由他参与提出的 Sparsely-Gated Mixture-of-Experts，为后来的 MoE 技术路线奠定了关键的早期基石；而 Switch Transformer 更是将稀疏专家模型一举推进到万亿参数的量级。时至今日，MoE 已成为前沿模型在扩张参数规模的同时压低推理开销的主流手段之一。

2021 年，由于无法忍受这家搜索巨头内部的官僚作风，Shazeer 心生去意，最终离职，并与 Daniel De Freitas 联手创立了 Character.AI。这家公司一度跻身业界最受瞩目的 AI 创业团队之列。

时间来到 2024 年，谷歌与 Character.AI 敲定了一项技术授权协议，借此机会把 Shazeer 等人重新纳入 Google DeepMind 体系。回归之后，他被委以 Gemini 技术共同负责人的重任，深度参与谷歌最核心的大模型攻坚。