从千问技术负责人离职看顶尖技术人才管理：核心在于“生态培育”而非“管控约束”

本文来源：微信公众号“复旦管院”，编辑：王菲妮，责编：黎舒娅，作者：刘圣明，原标题：《从千问技术负责人出走看技术人才管理：顶尖人才“不是管出来的” | 智能涌见》

人类社会的发展进程，本质上是技术革命推动生产力革新的历史。蒸汽机解放了人力，电力拓展了时空维度，互联网重构了人际距离……每一次关键技术的诞生，都在改变生产方式与社会结构，不断拓宽文明的边界。

2022年ChatGPT的横空出世，让人工智能首次以直观形态进入公众视野。短短数年间，AI技术体系与产业生态快速演进，从芯片算力到算法模型，从软件工具到应用场景，AI正引领当下最深刻的生产力革命，推动人类从信息时代迈向智能时代。

当算法重塑商业逻辑、算力成为新型生产要素，人工智能不仅改变企业运营模式，更在重构我们对管理、组织与创新的根本认知。复旦管院特别推出“智能涌见”栏目，聚焦AI领域前沿动态与深度变革，既追踪技术演进脉络，也关注其背后的商业逻辑与社会影响。我们记录这个时代的重大转型，呈现老师、校友与同学们在智能浪潮中的一线实践与思考。在这里，技术与商业交汇，洞察与行动并行——理解变革，方能引领变革。

本期，复旦大学管理学院企业管理系刘圣明副教授聚焦顶尖技术人才管理方式，分享科技企业领导者如何构建有技术实力、凝聚力与广阔视野的科技人才团队。

刘圣明

近日，千问（Qwen）大模型技术负责人林俊旸离职引发广泛讨论；今年2月，曾在AlphaGo项目中担任核心角色的前谷歌DeepMind首席科学家David Silver也宣布离职。这些AI行业顶尖技术人才的出走，主要源于哪些原因？

刘圣明副教授：首先，AI行业面临结构性人才短缺。从供给端看，人才培养需要周期，AI领域专业人才仍显紧缺；从需求端看，AI技术带来新商业机遇，传统大厂与新兴独角兽纷纷布局这一蓝海，对AI技术专家的争夺日趋激烈。相关报告显示，AI关键岗位人才需求与供给比例接近3.2:1，这种紧张局势直接影响高端技术管理层的稳定性，让他们拥有更多发展选择。

值得注意的是，这也为初创公司提供了与大厂竞争的新机遇。大厂的技术人才储备未必适配AI方向，各方相当于在同一起跑线争夺人才。例如后起之秀DeepSeek，启动阶段就集中招募了大量AI、计算机、数学等领域的优秀人才，其中多数是90后、95后年轻人才。

其次，AI技术迭代速度极快。从ChatGPT横空出世到OpenClaw的出现，从将AI视为简单工具到使其成为可自主工作的“智能体”，AI的发展方向与商业应用存在高创新性和强不确定性。这导致企业发展战略与AI人才固有知识难以动态匹配：企业对产品落地的理念随顾客需求快速变化，而AI人才的技术理想往往较为坚定，二者未必一致，使得高端技术管理人员倾向于寻找更契合自身专业优势与理念的平台。

与其他职能人才相比，顶尖技术人才有哪些显著特点？企业管理者应注意哪些问题？

刘圣明副教授：首先，他们通常拥有高学历与深厚知识储备，在特定领域有专业积累，且密切关注该领域前沿研究。其次，创新导向突出——研发工作本身就是突破原有认知、探索新思路的过程，无论是渐进式还是突破式创新，他们都倾向于持续探索与实验。最后，成就动机强烈：他们怀抱理想，渴望实现人生价值，比如乔布斯立志改变世界，华为“天才少年”彭志辉积极在社交平台分享创新想法，期望从工作中获得成就感与自我价值满足。

这些特质使得技术型人才在管理上与非技术岗位存在明显差异。例如激励机制方面，真正优秀的技术研发人才更关注内在动机满足，即自我价值实现与工作意义感，而非薪酬、地位等外部激励。企业需为核心科技人才提供一定自由空间，让他们能投入短期未必盈利但长期对技术突破有价值的工作。

不过调研发现，部分科技人才存在认知误区：追求技术完美无可厚非，但需考虑企业发展现实。例如在科创企业中，研发部门与市场部门常产生矛盾——研发人员只关注技术是否极致新颖，忽略市场部门对客户需求的诉求。企业不是大学实验室，无法不计成本追求技术突破，这要求企业制定差异化管理制度，引导研发人员在技术卓越与商业化可行性间找到平衡。

事实上，技术型创业者失败案例屡见不鲜，重要原因之一是科学家思维与企业家思维存在差异甚至冲突。科技型创业者只懂技术不懂管理，或传统企业管理者只强调控制不尊重技术，都会导致企业失败。因此，科技时代的管理者需找到平衡点：既要满足科技人才的技术理想，又要为企业和股东创造实际利润。

企业为何留不住顶尖技术人才？

刘圣明副教授：本质上，企业与员工的“不匹配”是离职核心原因，可从四方面分析：

第一，物质不匹配。尽管研发人员以内在动机为主，但并非不需要经济回报。基本薪酬、股权激励等物质条件若与市场脱节，在AI人才极度稀缺的背景下，竞争对手可能提供更高待遇，直接影响留任意愿。因此，合理的物质条件是吸引和留住科技人才的基础保障。

第二，管理不匹配。管理方式与员工需求不符易导致离职。部分科技企业仍采用僵化高压考核机制，如以KPI为核心的评估方法，或存在过度官僚化、不尊重技术人员、强权领导等现象。这些管理方式与研发人员的工作习惯和心理需求相悖，会打击工作积极性，影响长期稳定性。

第三，资源不匹配。即便提供丰厚物质待遇并表现出尊重，企业能否为技术员工提供实现理想所需的资源是关键。例如是否能引入优秀成员组建高水平团队，是否能提供必要的技术支持、渠道准入等关键资源。若资源不足，研发人员的创新抱负难以落地，会促使他们另寻平台。

第四，理念不匹配。高端科技人才离职中，理念不一致因素尤为突出。当员工与企业在未来发展方向、技术应用路径等方面存在根本分歧时，易引发冲突。比如技术高管希望推动开源项目，但公司政策明确禁止；OpenAI的Sam Altman离职又回归，核心原因也是理念不一致引发的信任危机与人事变动。

很多企业领导者并非技术专家，如何优化管理方式凝聚顶尖技术人才，打造有持续创新能力的技术团队？

刘圣明副教授：顶尖技术团队不是“管出来的”，而是“生态培养出来的”。AI时代，企业领导者需从“管理者”转变为“服务者”和“资源协调者”。留住顶尖科技人才的关键不在于约束，而在于释放——释放创造力，为他们扫清障碍。

第一，领导者主动学习技术知识。企业领导者需具备持续学习能力，拓展知识储备。研发人员不会因领导职位高就认可，更倾向于尊重技术能力，对能理解并进行专业对话的领导者会产生信服感。

例如复旦科创企业家领导力营的一位同学，创业领域是基于人工智能的自动化识别技术应用，她本是文科出身，创业前从事销售工作。带领团队时，她没有忽视专业壁垒，通过积极学习技术与员工建立有效沟通平台，获得技术团队认可，取得良好管理效果。

第二，制定适配科技创新规律的考核方案。研发岗位与其他岗位存在根本差异，成果具有突破性和非线性特征，进度与结果难以预测，可能投入大量资金后仍无法确定成果显现时间或规模。因此传统计划管理与KPI考核模式不适用，更适合采用以贡献和目标实现程度为核心的OKR考核方式，或根据项目周期完成情况及实际成果贡献评价。薪酬结构上，可采用基本工资与浮动工资结合，并辅以动态股权激励，尤其鼓励技术入股，建立长期绑定关系，为员工提供更自由的创新空间。

第三，尊重科技人才的心理需求与工作动机。管理风格上，应为技术人才营造安全感强、自由度高的工作环境。研究表明，员工心理安全感强时更易创新——创新本身伴随风险，在压力小、无过度命令式管理的氛围中，他们更愿意投入创新工作。

领导者还应激发员工内在动机。顶尖技术人才通常有较强愿景和成就驱动力，科创企业领导者应以企业使命和社会意义为核心，传达改善人类生活、推动世界进步等美好愿景，而非仅强调经济效益。此外，华为、谷歌等企业会用研发人员姓名命名重要技术突破，这种方式能极大激发其成就感与自豪感。

第四，设计关注研发贡献与潜力的激励机制。调研发现，部分科创企业根据员工专利成果进行股权分配或利润分成。例如鼓励技术团队按专利成果入股，专利带来收入时，企业拿出一定比例给予专利所有人。这种激励比一次性奖金更能持续激发创造力。

第五，打造利于科创人才协同的组织结构。追求快速创新的组织更适合采用打破部门边界、强调相互配合的有机式组织结构，而非传统工业时代严格分工和专业化的工作模式。传统直线分工易造成部门隔离，而科技创新环境下需打破边界，建立平台型组织，让成员跨部门、跨团队协作，发挥共享型领导力，共同参与项目，以应对快速变化并将创新想法落地。这种灵活结构更适配研发人员发展，有助于提升整体创新能力。