Bonus Exklusiv | Enthüllung der Personalkarte des Kernteams für KI bei Apple

36Kr "Karriere-Bonus" (ID: ZhiChangHongLi)

Anfang Juli hat Meta einen "astronomischen" Jahresgehalt von 200 Millionen US-Dollar angeboten, um Pang Ruoming, den Leiter des Apple-AI-Grundmodellteams, zu rekrutieren. Die Diskussionen über Pang Ruoming und das Apple-AI-Team sind in vollem Gange: Warum ist Meta bereit, einen hohen Gehalt zu zahlen, um einen Teamleiter zu rekrutieren, der "noch keine Ergebnisse erzielt hat"?

Wie sind die Ergebnisse von Apples AI-Projekten nach zwei Jahren Entwicklung?

"Karriere-Bonus" hat aus exklusiven Quellen erfahren, dass das Apple-AI-AFM-Team unter der Leitung von Pang Ruoming an der Entwicklung von Großen Modellen gearbeitet hat und auch gute Ergebnisse erzielt hat. Aber aufgrund der relativ geschlossenen Ökosystem von Apple müssen die Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsteams erst nach der Markteinführung des Produkts veröffentlicht werden, sodass die Ergebnisse nie öffentlich gemacht werden konnten.

Keiner bedauert das gegenwärtige Apple-AI mehr als Pang Ruoming.

Im Jahr 2021 trat Pang Ruoming dem Apple-AI-Team bei und übernahm die Leitung des Eigenentwickelten Modells. Von der Gründung von Apple Intelligence im Jahr 2023 bis 2025 hat sich das Gebiet der Großen Modelle rasant entwickelt, aber Apple hat den Rhythmus der Zeit nicht mitgehalten. Die AI-Ergebnisse werden von der Öffentlichkeit kritisiert.

Am 12. Juli wurde in den Sozialen Medien berichtet, dass Pang Ruoming vor seinem Ausscheiden beim SWE-Team (Software Engineering) von Apple um die Möglichkeit gebeten hat, die Ergebnisse seines AFM-Teams zu veröffentlichen, aber die Bitte wurde abgelehnt.

In der sich rasch wandelnden AI-Ära wirkt Apples AI-Strategie konservativ: Seit 2023 wurden die versprochenen AI-Funktionen auf der WWDC-Konferenz immer wieder nicht eingehalten. Obwohl die AI-Funktionen in das System integriert sind, fehlt es an Innovation. Bei den Entscheidungen in Bezug auf AI hat Apple die von der Öffentlichkeit erwartete Innovation und Dynamik verloren.

Leider liegen die Ursachen dieser Probleme nicht in der Fähigkeit der Mitarbeiter, sondern in den zahlreichen Widerständen innerhalb von Apple.

Pang Ruoming hat frustriert das Unternehmen verlassen.

Angeführt von einem Google-Experten, 80 % der Teammitglieder sind Chinesen, die Fähigkeit zur Eigenentwicklung von Modellen ist nahe an DeepSeek ╱ 01

Apple schwankt ständig bei der AI-Strategie ╱ 02

Apple leidet an der "Apple-Krankheit" ╱ 03

Angeführt von einem Google-Experten, 80 % der Teammitglieder sind Chinesen, die Fähigkeit zur Eigenentwicklung von Modellen ist nahe an DeepSeek

Der Leiter des Apple Eigenentwickelten Modells (AFM) Teams ist Pang Ruoming, der in der Silicon Valley der "teuerste" chinesische Experte ist, der in der Meta-Rekrutierungs-Saga im Mittelpunkt steht.

Offizielle Informationen zeigen, dass Pang Ruoming nach seinem Doktorat 15 Jahre lang als Chef-Softwareingenieur bei Google arbeitete. Während seiner Zeit bei Google haben Pang Ruoming, Wu Yonghui (ja, der gleiche Wu Yonghui, der Anfang des Jahres dem ByteDance Seed-Team beitrat) und Chen Zhifeng (der nach Pang Ruomings Abgang die Leitung des Apple AFM-Teams übernehmen wird) gemeinsam an der Entwicklung des Babelfish/Lingvo-Frameworks gearbeitet. Dieses Framework ist die am häufigsten verwendete Deep Learning-Plattform für Googles TPU, und die Ergebnisse wurden schließlich von über 1.000 Projekten innerhalb von Google übernommen. Die Nutzungsrate übertrifft AdBrain und DeepMind.

Darüber hinaus war Pang Ruoming ein zentraler Mitwirkender am End-to-End Neuralen Netzwerk-Sprachsynthese-System (TTS).

"Ruoming ist ein Experte mit großer Persönlichkeit." sagte ein ehemaliger Kollege gegenüber "Karriere-Bonus".

Pang Ruoming trat 2021 dem Apple AFM-Team bei und übernahm die Leitung der Entwicklung von AI-Grundmodellen. "Karriere-Bonus" hat erfahren, dass Pang Ruoming etwa 80 Mitarbeiter im Apple AFM-Team leitet. Die anderen Mitglieder sind eher zurückhaltend, darunter Chen Zhifeng, Zirui Wang (Wang Zirui), Chung-Cheng Chiu, Guoli Yin (Yin Guoli), Yinfei Yang, Nan Du (Du Nan), Chong Wang (Wang Chong) und andere Experten. Unter ihnen sind Wang Zirui, Yin Guoli, Wang Chong, Mark Lee, Zhang Bowen und Tom Gunter die frühesten Mitglieder des AFM-Teams. Ihre jeweiligen Aufgaben sind wie folgt:

36Kr "Karriere-Bonus" (ID: ZhiChangHongLi)

Laut dem Bericht von Journalist Mark Gurman wird nach Pang Ruomings Abgang das Eigenentwickelte Modellteam von Apple von Chen Zhifeng (Zhifeng Chen) geleitet. Das Team wird eine neue, dezentralisierte Managementstruktur einführen: Von einer Struktur, in der die meisten Ingenieure direkt an den Leiter berichten, zu einer Struktur, in der mehrere Manager an den Leiter berichten.

Chen Zhifeng absolvierte sein Bachelorstudium an der Fudan-Universität im Jahr 2000 und promovierte an der Princeton-Universität und der Universität of Illinois at Urbana-Champaign. Nach seiner Promotion im Jahr 2005 trat er Google bei und arbeitete dort 19 Jahre lang. Chen Zhifeng, Wu Yonghui [1] und Pang Ruoming sind alle frühe Mitglieder von Google Brain und die Hauptleiter der drei chinesischen Teams von Google Brain. Neben dem Babelfish/Lingvo-Framework hat Chen Zhifeng einen bedeutenden akademischen Einfluss auf das Gebiet des maschinellen Lernens und verteilter Systeme. Laut Google Scholar wurden seine akademischen Arbeiten über 110.000 Mal zitiert. Insbesondere bei der Entwicklung des weit verbreiteten Open-Source-Maschinellen Lern-Frameworks TensorFlow hat Chen Zhifeng eine Schlüsselrolle gespielt.

"Karriere-Bonus" hat aus exklusiven Quellen erfahren, dass in Bezug auf die kürzlich von der Bloomberg berichtete Nachricht, dass "Apple überlegt, Große Sprachmodelle von Anthropic oder OpenAI einzuführen", Apple jetzt an der Eigenentwicklung von Modellen festhalten wird. Dies war ursprünglich Anfang dieses Jahres der Fall. "Damals waren die Meinungen der internen Führungskräfte unsicher, und die Situation der Eigenentwicklung von Modellen bei Apple war kritisch. Pang Ruoming lud seinen alten Kollegen aus der Google-Zeit, Chen Zhifeng, ein, um zu helfen."

● Screenshot von Chen Zhifengs Google Scholar

Es ist erwähnenswert, dass Wang Zirui, ein früheres Mitglied des Apple-AI-Teams, während seiner Zeit bei Google mit Pang Ruoming zusammengearbeitet hat. Wang Zirui absolvierte sein Bachelor-, Master- und Doktorstudium an der Carnegie Mellon University und trat nach seiner Promotion im Jahr 2020 dem Google Brain bei. Während seiner Zeit bei Google berichtete Wang Zirui an Wu Yonghui und arbeitete mit Yu Jiahui [2], dem Leiter des Wahrnehmungsteams von OpenAI, der von Zuckerberg mit einem Jahresgehalt von 100 Millionen US-Dollar rekrutiert wurde, zusammen.

Unter der Leitung von Dr. Wu Yonghui haben Wang Zirui und Yu Jiahui das "CoCa-Bild-Text-Grundmodell" entwickelt, das 1.752 Mal zitiert wurde. Dieses Modell ermöglicht es Computern, die Beziehung zwischen Bildern und Texten intelligenter zu verstehen und hat die Entwicklung der multimodalen AI-Technologie vorangetrieben. Es hat breite Anwendungsmöglichkeiten in der Bilderkennung, -suche und -beschreibung.

Nach seinem Austritt aus Google trat Wang Zirui Apple bei und war eines der ersten Mitglieder des Apple AFM-Teams. Bei Apple hat Wang Zirui das ursprüngliche AFM-Modell entwickelt und es zu Apple Intelligence weiterentwickelt. Zusammen mit Pang Ruoming hat er die größte AI-Veröffentlichung in der Geschichte von Apple vorangetrieben. Im Jahr 2024 trat Wang Zirui dem xAI-Team von Elon Musk bei und arbeitete an der Post-Training von Grok3. Derzeit ist er der Leiter des Post-Training-Teams von Apple-AI.

● Screenshot von Wang Ziruies Google Scholar

36Kr "Karriere-Bonus" (ID: ZhiChangHongLi)

Yin Guoli absolvierte sein Bachelorstudium an der Zhejiang-Universität und trat nach seinem Masterstudium an der Stanford-Universität im Jahr 2018 Apple bei und arbeitete dort 7 Jahre lang. Yin Guoli war einer der ersten, die am Apple-Inferenz-Engine arbeiteten. Das von ihm und seinem Team entwickelte Eingabe-Vorschlagsystem für die Suchmaschine von Apple wird in den meisten Apple-Produkten verwendet. Im Jahr 2022 trat Yin Guoli als frühes Mitglied dem AFM-Team bei, als das Team nur fünf Mitglieder hatte. Er ist jetzt hauptsächlich für Agent, Post-Training und API verantwortlich.

● Screenshot von Yin Guolis LinkedIn

Yin Guoli und Tom Gunter, der kürzlich das Unternehmen verlassen hat, sind beide langjährige Mitarbeiter von Apple. Die anderen Leiter des Apple AFM-Teams, wie Wang Chong, Yinfei Yang, Du Nan und Chung-Cheng Chiu, sind alle Experten in ihrem jeweiligen Bereich und haben als Forscher bei Google gearbeitet.

Der Leiter des multimodalen Bereichs Yinfei Yang hat einen bedeutenden Beitrag zum Gebiet der natürlichen Sprachverarbeitung und Computervision geleistet. Seine Arbeit "Scaling up visual and vision-language representation learning with noisy text supervision", die 2021 veröffentlicht wurde, wurde 4.148 Mal zitiert. Diese Arbeit hat die Entwicklung von großen multimodalen Modellen vorangetrieben, indem sie die Störtextüberwachung in der visuellen und visuell-sprachlichen Repräsentationslernen nutzt.

Kürzlich hat auch Zhe Gan, ein Experte im Bereich der Multimodalen Technologie, sich dem Apple AFM-Team angeschlossen. Zhe Gans akademische Forschung konzentriert sich auf die gemeinsame Repräsentationslernen von Bildern und Texten ("Uniter: Universal image-text representation learning", 3.059 Zitationen), die Text-zu-Bild-Generierung, das Verständnis von Videos und Texten sowie die Generativen Modelle. Er hat einen hohen internationalen Einfluss, und die Zitationszahl in Google Scholar übersteigt 26.000.

Du Nan, der als "Experte im Bereich der Mixture of Experts (MoE)" bekannt ist, ist ein Chef-Forscher bei Apple und arbeitet auch im Rahmen des AFM-Teams von Pang Ruoming. Er war zuvor als Senior Research Scientist bei Google tätig.

Du Nan war an der Entwicklung des Google-Trillionen-Parameter-Sprachemodells GLaM (General Language Model) beteiligt. GLaM verwendet eine Architektur des spärlichen Mixture of Experts (MoE) und hat eine wettbewerbsfähige Leistung in mehreren Few-Shot-Learning-Aufgaben durch effizientes Training und Service erzielt. Darüber hinaus war Du Nan an der Entwicklung von PaLM 2 und dem Google AI-Suchprojekt Magi beteiligt.

● Screenshot von Du Nans Google Scholar

[1] Wu Yonghui ist ein erfahrener Experte im Bereich der künstlichen Intelligenz und ist derzeit der Leiter der Grundlagenforschung des Seed-Teams von ByteDance und berichtet direkt an den CEO Liang Rubo. Er trat 2008 Google bei und hat 17 Jahre lang im Bereich der AI gearbeitet. Er hat die Entwicklung von Googles Neural Machine Translation (GNMT) und RankBrain geleitet und wurde 2023 aufgrund seiner kontinuierlichen Beiträge im Bereich des Deep Learning zum "Google Fellow" ernannt und übernahm die Position des Vizepräsidenten der Google DeepMind-Forschung. Anfang 2025 trat er ByteDance bei.

[2] Yu Jiahui ist derzeit ein Kernmitglied des "Super Intelligence Lab" (MSL) von Meta und leitet die Forschung in den Bereichen der Multimodalen Großen Modelle und der AGI. Nach seinem Eintritt in Google DeepMind im Jahr 2019 hat er als Mitleiter des Gemini-Multimodalen Teams die nahtlose Integration von Sprache, Bildern und Audio in diesem Modell vorangetrieben. Im Jahr 2023 trat er OpenAI bei und übernahm die Leitung des Wahrnehmungsteams und leitete die Entwicklung der Multimodalen Wahrnehmungsmodule von Modellen wie GPT-4o und