近日，人工智能領域迎來一則重磅消息：Transformer架構的奠基人之一、Gemini技術聯合負責人諾姆·沙澤爾（Noam Shazeer）正式宣布加入OpenAI，擔任新的“架構研究負責人”，將致力于推動下一代超級智能的研發。

諾姆·沙澤爾在AI領域的地位舉足輕重。2017年，他與團隊發表了具有劃時代意義的論文《Attention Is All You Need》，首次提出了Transformer架構。這一架構如今已成為所有主流大模型的基礎，包括GPT、Gemini和Claude等。沙澤爾不僅是論文的作者之一，還親自設計了多頭注意力機制和殘差結構，并完成了首個超越當時最優水平的實現。

除了Transformer，沙澤爾的貢獻還涉及多個關鍵技術領域。2016年，他提出了稀疏門控混合專家（MoE）模型，為現代大模型節省算力提供了核心解決方案；2018年，他開發了Mesh-TensorFlow，使超大規模Transformer的訓練成為可能；他還是谷歌對話系統LaMDA和T5模型的重要貢獻者。可以說，現代大模型的底層技術幾乎都與他息息相關。

沙澤爾的職業生涯充滿傳奇色彩。1994年，他在國際數學奧林匹克競賽中斬獲金牌，隨后進入杜克大學攻讀數學與計算機專業。2000年，他加入初創的谷歌，負責改進搜索引擎的拼寫糾錯功能，并開發了PHIL算法，成為谷歌AdSense系統的核心。2021年，他離開谷歌，與丹尼爾·德弗雷塔斯（Daniel De Freitas）共同創立了Character.AI。

2024年8月，谷歌為重新吸引沙澤爾回歸，以27億美元的價格授權了Character.AI的技術。這筆交易不僅讓沙澤爾個人套現約7.5億至10億美元，也使他成為谷歌Gemini項目的技術掌舵人之一。據傳，他回歸后發現了Gemini訓練中的一個隱藏漏洞，大幅提升了模型訓練效率，助力Gemini 3登頂各大榜單，甚至迫使OpenAI內部拉響“紅色警報”。

沙澤爾的加入對OpenAI而言意義重大。OpenAI首席研究官馬克·陳（Mark Chen）在宣布這一消息時表示，沙澤爾在Transformer、MoE和高效解碼方面的工作“塑造了現代AI”，并稱贊他對實現通用人工智能（AGI）的堅定信念和清晰思路。值得注意的是，沙澤爾的新職位是“架構研究負責人”，這意味著他將專注于探索“Transformer之后的技術”，而非優化現有產品。

更引人關注的是，OpenAI已集齊兩位Transformer原始作者。除沙澤爾外，盧卡什·凱澤（Lukasz Kaiser）早在五年前便加入OpenAI，主導了推理模型o1和o3的核心研發。如今，兩位奠基人將在同一團隊中合作，共同搭建下一代AI的架構。這種組合在行業內堪稱獨一無二。

沙澤爾對超級智能的追求近乎狂熱。他曾公開討論“百萬個自動化研究員”在數據中心中工作的場景，并預言世界GDP可能因此增長100倍。當被問及大模型為何有效時，他甚至以“神的恩典”來形容其背后的未知機制。這種對未知的敬畏與探索精神，或許正是他不斷推動技術邊界的動力。

隨著沙澤爾的加入，OpenAI在通往超級智能（ASI）的道路上邁出了關鍵一步。而谷歌雖以重金挽留，卻未能阻止這位核心人物的離開。這場人才爭奪戰的結果，或許將深刻影響未來AI技術的格局。