AI人才争夺战：应届博士年薪涨至上百万，没出校门就被挖走

未来世界是人工智能的，但归根到底还是人才的。

" 比较夸张，一个博士生如果是在这个领域对口，刚毕业出来，起薪 200 万还是能看得见的，这还不算股票。" 同道猎聘集团董事会主席兼 CEO 戴科彬说，现在 AI 人才确实水涨船高。

中关村人才协会项目总监陈文杰也提到，在近期组织的一场产业级大模型相关活动中，有北大软件工程相关实验室的教授提到，" 他们的团队现在已经出现了学生还没毕业，已经有大公司几百万去挖他的人了。"

早在年初，中国的大模型从业者和投资人已经频频踏上了往返中美的航班，一方面是去硅谷交流取经，另一方面则是招募 AI 技术人才。

动辄上百万的薪酬福利、股权激励，和供需不匹配导致的人才缺口问题，让猎头市场也变得忙碌。有猎头表示，一个人工智能的相关人才往往被好几家猎头公司争抢，想要为企业成功找到一个人工智能候选人，往往要花 2-6 个月时间，行业面临着比较大的寻访压力。

" 抢人大战 " 中，和从业者、猎头一样敏锐的，甚至还有北京、杭州等地的丈母娘们。她们出入 AI 行业大型会议，手举标语牌开出丰厚条件，希望在 AI 人才中觅得佳婿。

而在一波波抢人热潮的背后，面对人才缺口，如何培养 AI 相关技术人才与应用人才也成为新的挑战。

招人难：5 个岗位争夺 2 个人才

初冬的北京，最低气温已至零度以下，在工信部工业文化发展中心工业元宇宙协同发展组织的会议室里，AI 应用工作组一场关于 AI 人才培养的话题讨论火热。

戴科彬和陈文杰的发言，让不少在场人士感同身受。

AI 应用工作组执行组长、行行 AI 创始人李明顺提到，自己投了不少博士的项目，普遍反映 AI 人才难找。尤其是伴随 " 百模大战 " 的打响、大模型应用的不断深入，在企业与个人的实践过程中，让大模型技术实现产业应用落地存在着巨大的鸿沟。鸿沟源于对 AI 新技术的认知不足、对新技术的掌握不够以及对新技术应用上的各种挑战。其中一大痛点就是 AI 人才特别稀缺。

例如，作为人工智能的核心，算法在很大程度上决定了智能化程度的天花板，算法工程师决定了人工智能企业发展的上限，目前算法岗人才紧缺尤为突出。与此同时，在应用方面也亟待相关人才培养。

开普云未来科技研究院副院长倪金松谈及，自己在招聘 AI 人才当中，急需大模型的算法工程师，更细分还包括底层的算法开发如模型训练、调优、推理加速等等，但招人中会发现，" 可能四五百个人里面会有一个是做这个领域的，而且可能只是在某一个方向上有所涉猎，还不是全面性的。" 此外，企业里 AI 的产品经理、架构师也几乎没有现成的，目前是由企业自己来培养。

猎豹移动集团副总裁李婷刚刚结束校招，她举了个例子，"17 个人投简历，只有 2 个人稍微能够专业对口，但也并不是高端的技术人才，而是偏向于产品，偏向于项目管理的人才。"

此前出门问问 CEO 李志飞也提到类似的人才现状，目前 AIGC 领域里计算机相关学科背景的人才较多。但是由于 AIGC 对人才的需求越来越多元化，不仅需要传统的计算机科学和数据科学方面的人才，还需要具备 AI 模型优化、自然语言处理、机器人操作系统等综合多方面知识和经验的人才。

除了 " 自带光环 " 的大厂之外，创业公司为了能够招到人才也颇为不易。例如王小川创立的百川智能选择宣布获得阿里、腾讯、深创投等 3 亿美元融资的同时，借投资 " 背书 " 对外公布了启动 2024 校招的消息，招揽自然语言处理、计算机视觉、强化学习、基础架构等多个人工智能关键技术方向。

AI 人才的稀缺性决定了其身价水涨船高。猎聘发布的报告显示，人工智能人才需求是五年前的近 3 倍，从 AIGC 整体需求来看，2023 年 1-8 月，AIGC 新发职位同比增长 139.76%，其中 IT/ 互联网 / 游戏行业的 AIGC 新发职位占比最多。

从平均年薪来看，模型层、应用层、基础层 AIGC 职位平均招聘年薪分别达到了 46.63 万、43.35 万和 33.92 万。其中深度学习、图像算法、自然语言处理 ( NLP ) 招聘平均年薪均超 50 万。

而根据 11 月初脉脉高聘人才智库发布《2023 泛人工智能人才洞察》显示，2023 年 1-8 月，新发 AI 岗位平均月薪超 4.6 万元，但人才供需比仅为 0.39，而 2022 年时这一数字还是 0.63，这相当于现在 5 个岗位争夺 2 个人才。

培养 AI 应用人才迫在眉睫

根据麦肯锡公司此前发布的报告，2030 年中国的 AI 人才缺口可能多达 400 万人——预计中国对熟练 AI 专业人员的需求将增至 2022 年的 6 倍，达到 600 万，但 2030 年的人才供应量仅能达到 200 万，因此缺口达 400 万人。

AI 人才紧缺的背后，多位行业人士在接受第一财经记者采访中提到，从 AI 人才培养体系来看，目前鲜有学校或机构拥有成体系的、能够与产业结合的 AI 人才培养计划，即使是 AI 大模型行业内部自发的人才培养，也还没有成体系发展。

学堂在线运营总监李新娟表示，在其慕课平台上大部分课程都是高校产出，特点在于系统和科学化，但问题在于离产业界比较远，尤其是新兴的 AI 技术的发展，只能提供关于底层算法、原理等课程，结合产业界的课程从高校角度来讲难以产出，但同时用户又有着非常大的需求。

学科网数据中心总监王庆也提到，这一轮以 ChatGPT 为代表的 AI 爆发后，不仅是在高校或机构对此十分关注和展开研究，包括基础教育领域，自己接触到很多中小学老师以及国家鼓励职业教育方面，对于 AI 的教材，或是 AI 教育的规范标准和课程标准是空白的。

面对供不应求的现状，如何破解人才难题？

当记者向 ChatGPT 提问对于 AI 人才培养的建议时，AI 给出的回答包括了学习基础知识、开展独立研究、学习数学和统计学、社交与合作、获得实践经验、了解伦理和法规等诸多方面。

在教育领域，李新娟和王庆都提到，空白也意味着大量的机会，期待相关部门以及产业界、教育界等多方形成合力，培育 AI 人才。

尽管目前 AI 高端人才紧缺，但清控至道教育科技副总裁秦宝波对于前景十分乐观。他透露，今年清华有一个特别大的趋势，就是不少高分学生都进了电子信息相关专业，而不是经管，这意味着未来大量 AI 高质量人才源源不断地输出。

尽管目前成体系的社会组织还没有出现，但产业界内部轰轰烈烈的 " 自变化 " 已经开始了。据第一财经记者了解，一些公司内部已经从 " 一把手 " 开始，组织算法工程团队进行学习，培养所有员工实现 AI 应用技能的落地，从学会与 AI 沟通能力和编写 Prompt 提示词能力做起，利用 AI 工具提升效率。

腾讯设计总监任婕就提到，很难从市面上真正找到一些成熟的 AIGC 人才，因此她所在的团队内部自我学习，自我提升已经跑起来了。

此前 APUS CEO 李涛告诉第一财经记者，在 All in AI 的背景下，公司要求连行政人员也必须考虑人工智能如何改进自己的工作，并要将员工使用人工智能的程度与涨薪直接挂钩。

而不久前百度 CTO 王海峰对记者透露，百度将与产学研各界密切合作，深化产教融合，为社会再培养 500 万大模型人才，让人工智能结出更多产业果实。

此外，据记者了解，相关《AI 应用人才从业能力评估》标准也在征集中。

从产业链人才分工的角度来看，AI 应用人才与 AI 算法人才应当区别培养，实现不同的社会价值。例如，AI 应用人才不必过分深陷于算法和理论的钻研，而更应注重如何将 AI 技术和成熟产品应用精准高效地应用于产业实践中，帮助企业家实现降本增效，增强企业竞争力。

这也意味着未来 AI 人才的培养需要在各行各业中全面展开。无论是金融、零售、电商、医疗、教育等服务业，还是制造、能源、交通等纵向产业。而这将带来一些人类工作岗位的消亡和新兴职位的诞生。

以广告设计行业为例，小象智合副总裁郝晓伟告诉记者，过去做设计和客户来回沟通一个定稿，可能一个月都定不下来，现在有了 AIGC 的帮助，设计师一两天就能完成，极大提升了效率。他认为，真正有能力的设计师并没有因为 AI 失业，而是 AI 将人类设计师的能力边界无限放大。对于 AI 应用的人才来说，未来将更加考验的是整个产品整合的组织能力，而不是某个具体单项的工作任务。