OpenAI与xAI打破硅谷常规：AI顶尖人才年薪破亿成常态背后的规则变革
你是否听说过硅谷那个残酷的「一整年魔咒」？
在硅谷，让职场人不敢轻易跳槽的，从来不是薪资高低，而是股权锁定期（Vesting Cliff）。
如果工作不满一年，此前所有的努力和成果都将化为乌有，股权更是一分都拿不到。
但如今，这条延续已久的潜规则开始松动。据悉，OpenAI和xAI都纷纷修改了股权相关规则。
这释放出一个清晰的信号：新员工刚入职，股权就开始计算归属，即便不久后离职，也能带走部分已归属的股权。
难道这些公司突然良心发现了？真相是，为了留住顶级AI人才，它们正不惜一切代价调整规则。
人才争夺战失控：xAI被迫妥协，OpenAI主动止损
这场规则松动，是从xAI开始的。
xAI：招聘遇阻，只能先改规则
今年，xAI在激烈的人才争夺战中率先做出「让步」。
它悄悄缩短了新员工的股权锁定期，而这原本是硅谷企业常用的「留人」机制。
然而，招聘难度却随之加大：候选人在面试阶段就会询问「干满这一年是否值得」，很多人甚至直接拒绝了offer。
人才市场的耐心比制度更早失去弹性，xAI不得不改变原本的规则。
OpenAI：并非善意，而是提前止损
如果说xAI的让步是「被现实倒逼」，那么OpenAI的调整，则是一次有预谋的策略。
它最近宣布全面取消新员工的「半年股权归属等待期」。
新人一入职就能开始积累股权，不再受「干不满半年就一无所有」的约束。
但这绝非突然大方，而是精准的「提前止损」。
这条规则此前已从12个月缩短至6个月，如今直接取消，这在传统科技公司中几乎闻所未闻。
显然，AI行业的人才争夺战已进入白热化阶段。
像Meta、Google、Anthropic这样的巨头，为抢夺研究员和工程师，开出的综合薪酬包甚至高达上亿美元级别。
这种不计成本的挖角，让「时间锁定」从人才筛选机制，变成了企业的竞争劣势。
META CEO扎克伯格热衷于参与人工智能人才招聘的每一个环节
与其如此被动，不如从入职第一天就开始计算股权，这样的条件显然更具吸引力，也能降低人才被挖走的风险。
xAI和OpenAI的一系列动作传递出两个关键信号：
首先，竞争已不再单纯靠薪资，而是要在「风险承担与流动性」上胜出；
其次，制度本身正逐步向人才倾斜。当规则成为发展负担时，企业就不得不重新设计它。
员工视角：一份「零风险试用」的合同
从员工角度看，这次规则变化的意义远不止多拿些股票。
Vesting Cliff本质上是一种将不确定性转嫁给员工的时间绑定机制。
在这一年里，员工要承担所有不确定性：项目被砍、人事变动、方向偏离……而唯一的筹码，就是默默付出的时间。
如今，这个逻辑被彻底打破。取消Vesting Cliff后，新员工拿到的更像是一份「零风险试用合同」。
可以更放心地加入公司，观察企业是否言行一致、团队是否靠谱、发展方向是否值得押注。
如果发现不合适，离职也是及时止损。
在AI这种节奏极快、路线高度不确定的行业，这种变化尤为关键。
对顶级研究员而言，频繁跳槽从来不是最大风险，被绑定在错误方向上浪费时间才是。
Vesting Cliff取消后，员工的决策成本降低，反应速度加快。能更早判断、更果断选择。
这种自由度反过来会提升个人议价能力。
对企业来说，现在能留住人的，只有真实的东西，比如项目价值、成长空间、团队氛围，以及是否在做值得长期投入的事。
企业必须被人才选择，而非靠规则留人。
这不是所有人的自由：规则只向稀缺者让步
看到这里，你或许会产生错觉：职场规则是不是开始变友好了？
但作为成熟职场人，我们必须戳破这个美丽泡沫。
所谓零风险试用，只对极少数人成立。
前提条件很明确：能力足够稀缺、市场需求旺盛，离职后能立刻找到更好的下家。
也就是说，得是公司的「核心命脉」。
对这群人来说，Vesting Cliff的存在与否，本就不是生死线。它更像是不必要的流程阻碍。
当阻碍开始影响企业获取和留住人才时，企业选择移除它，本质是向稀缺性低头。
但对大多数职场人而言，世界并未改变多少。
试用期、绩效考核、合同约束依然存在，甚至在很多行业更严格。
从这个角度看，AI行业并非在推动职场进步，而是更早暴露了残酷的职场分层现实。
当知识、判断力和经验成为最关键的生产要素时，制度就会越来越围绕它们重新设计。
所以，并非「企业开始尊重员工」，而是更冷峻的事实：
当你的价值足够稀缺且不可替代，规则才会为你调整。否则，仍需适应规则。
AI只是最早把这张底牌摊在了桌面上。
资本的妥协：投资人虽不满，却别无选择
规则向稀缺者让步，压力最终落在资本和投资人身上。
股权激励不断膨胀，股权稀释加剧，短期财务模型越来越难看。
OpenAI预计要投入60亿美元用于股票薪酬，这几乎是提前消耗未来收益。
类似情况正在一批AI创业公司上演。
但即便如此，真正强硬反对的声音并不多。原因很现实：在AI行业，企业估值本质上不押注于某条技术路线，而是押注于关键人才。
一旦核心研究员流失，市场的惩罚会比多发股票更快、更狠。
相比于「人走项目塌」的灭顶之灾，多稀释一点股份反而成了可控损失。
从这个意义上看，取消Vesting Cliff并非企业单方面示好，而是资本、管理层和人才三方重新分摊风险的结果。
员工承担的不确定性减少，企业现金流压力增大，资本选择默默忍耐。
这也是这场变化看似激进却未引发反弹的原因。
因为并非大家都满意，而是没人有更好的选择。
回头看这场「零风险时代」，很难将其视为普遍的职场进步。
当极少数人的判断力、经验和速度足以决定企业命运时，制度就会不可避免地围绕他们重新设计。
对这些人来说，规则开始变得柔软；对大多数人而言，规则依然坚硬，甚至更冰冷。
AI行业只是最早暴露了这一残酷的分层现实。
参考资料：
https://www.wsj.com/tech/ai/openai-ends-vesting-cliff-for-new-employees-in-compensation-policy-change-d4c4c2cd
本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，编辑：倾倾，36氪经授权发布。
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