證券時報記者 周春媚
財富的洪流永恆流動，但從不固守同一片河床，而是不斷湧向新的海岸招聘。
泛函是一名人工智慧（AI）行業獵頭，服務的客戶主要是矽谷、新加坡、中國的明星AI公司招聘。前不久，一家AI創業公司的創始人讓他幫忙物色候選人。“如果需要見面，我們可以飛過去見他。年薪不設上限。”這位創始人言辭懇切，泛函從中感受到了一種深深的緊迫感——而這樣的情緒，在這個競爭日趨白熱化、變化以“周”為單位計算的行業，正變得日益普遍。
AI公司老闆們爭分奪秒、全力競速，但重要的事情無非兩件——融資與招人招聘。獵頭們告訴記者，為了“挖”到頂尖AI人才，僱主所願意支付的對價已遠超過去的水準，一場轟轟烈烈的造富潮正在上演。
高薪只是這場AI人才爭奪戰最膚淺的表象招聘。最深處，正在發生的是一場關於“如何定義人才價值”的深刻變革。AI大潮下，不僅傳統的薪酬體系已經失效，而且人才畫像和招聘渠道都在被同步改寫。相比於那些常人難以夠著的薪酬數字，普通人真正需要關注的，是怎樣讓自己的能力迭代速度，跟上AI進化的步伐。
高年薪背後的“金字塔尖”
林勇（化名）是今年畢業的應屆博士生，履歷非常漂亮——畢業於清華大學，研究的是人工智慧和計算機視覺方向，博士期間在CVPR（IEEE國際計算機視覺與模式識別會議）等頂級學術會議上發表過不少論文，還擁有字節跳動的實習科研經歷招聘。畢業後，他選擇去一家頭部大廠，做視覺語言模型，拿到的年薪總包是600萬元。
自2022年底大模型技術爆發以來，頂尖人才的薪資水漲船高招聘。林勇的導師告訴證券時報記者，實驗室畢業的博士生，年薪七位數是常態。該導師還記得，十年前的上一波AI熱潮中，商湯、曠視等“AI四小龍”風頭正旺，他身邊的清華博士同學，能拿到百萬年薪已經算相當頂尖。華為“天才少年”年薪200萬元，足以登上彼時新聞頭條。
水位變高，源於行業競爭的加劇招聘。裴小科是一個有15年經驗的老獵頭，深耕網際網路和AI賽道。據其觀察，2023年AI行業掀起“百模大戰”，做大模型的公司很多，但經過三年發展，行業基本格局已定，還留在牌桌上的只剩下位元組豆包、阿里千問、騰訊混元以及DeepSeek、智譜、Kimi等少數玩家。但是，國內真正懂大模型基座的人才不多，這些人才決定著模型的智慧上限，是所有模型公司爭搶的物件，這種稀缺性導致了高溢價。
同時，大模型訓練的過程，本質是透過海量資料、大規模算力與複雜系統協同進行的一種工程實驗，成本高，結果不確定性高招聘。一名業內人士告訴證券時報記者，一個優秀的模型科學家，可以透過架構最佳化、運算元定製與推理排程，提升訓練效率，降低算力消耗。人力成本看似變高了，但節省的算力費用卻可能遠高於薪資支出。高薪搶人看似瘋狂，實則是經過計算後的理性決策。
但是，百萬年薪並非標配，針對的僅僅是頂尖的那一小撮人招聘。如果將每個行業的人才結構視作一個“金字塔”，AI行業的塔尖比其他行業尖得多，同時也窄得多，“塔尖”的薪水更高，但能拿到這份高薪的人也更少。裴小科強調，媒體熱衷報道的超高薪是金字塔尖的人才，AI行業人才的薪酬確實處於高位，但絕大多數崗位薪資沒那麼誇張。
“企業願意為頂尖的AI人才支付高薪，甚至數倍於以前的崗位薪資水平，但人力總預算與以前相比並未增加招聘。”招聘網站牛客網CEO葉向宇在接受證券時報記者採訪時表示，AI給工作產出的槓桿效應正在放大，一個優秀人才藉助AI工具所形成的工作產出，可能是普通員工的10倍甚至更高，企業更傾向於將有限的預算集中投向這些能產生巨大槓桿效應的人。
展開全文
牛客《2026春季校園招聘白皮書》顯示，近八成企業為AI崗位開出了高於同層級傳統崗位的起薪，薪資上漲集中在AI等特定方向，而非科技類崗位的普漲，企業正把有限的漲薪預算精準投向最稀缺、最具戰略價值的AI人才招聘。
高薪人才的兩種畫像
時代很少“雨露均霑”，它只會犒賞特定的人招聘。在AI行業，受到企業青睞的高薪人才，主要有兩種畫像。
一種是最稀缺的基座模型科學家招聘。他們是“皇冠上的明珠”，通常擁有頂尖學府的博士學位，手握人工智慧領域頂級刊物和會議的多篇論文，有前沿模型實驗室的科研工作經歷，做出過有行業影響力的科研成果。這類人才，最典型的代表是騰訊的首席AI科學家姚順雨。他本科畢業於清華，在普林斯頓大學讀博期間提出了智慧體（Agent）領域的思維樹框架，曾擔任OpenAI研究員。
這類頂尖基座模型科學家不僅量少，而且鮮少在市場上流通招聘。“招一個這樣的人，獵頭費就頂我們幹一整年。”泛函說。然而，這種機會並不多，因為頂尖基座模型科學家往往“名花有主”，而且被多家公司時刻“緊盯”。為了網羅這類人才，有的模型公司會與頂尖高校實驗室達成合作，在課題立項時就“盯”著這批人，一旦發現有好苗子就迅速聯絡。“他們還會用很多前沿的技術手段，例如建立情報系統、蒐集科研網站資訊，一旦‘爬蟲’發現新的研究成果，就會資訊推送給公司招聘負責人。”泛函表示。
另外一種，則是AI應用與產品相關的崗位，包括Agent、具身智慧等方向招聘。這類人才的特點是擅長AI程式設計，駕馭AI工具的能力極強，具備工程、演算法、設計、運營等跨領域學習與連線的能力，能自主地制定方案、創造結果和推動產品落地。
泛函經常為AI應用創業公司招聘AI人才，常見的崗位包括Agent產品經理、增長工程師、出海增長運營等招聘。“最受歡迎的候選人，我總結的畫像是‘心碎的OPC（一人公司）’。如果候選人有過創業經驗，即使失敗了，他也一定很擅長使用AI工具，能夠端到端地實現整個業務閉環。”泛函說，以前網際網路公司不喜歡招有創業經歷的人，認為這樣的人不穩定、難管理，但AI時代需要有創業精神的人，需要獨當一面的超級個體。
“人才的底層邏輯正在發生根本性重構招聘。”裴小科告訴記者，過去都是企業設定好組織架構，每個人以其自身的專業知識與特定技能為立足點，前端、產品、財務、市場、運營等各類崗位，有明確的分工，共同協作完成專案。而現在，崗位的邊界變得日益模糊，單一的知識與技能可以交由AI解決，企業真正需要的，是具備強大AI駕馭能力、極高學習力和跨領域理解力的人才。
一個明顯的趨勢是，很多企業在人才招聘中已經將AI能力視為必要的考察專案招聘。葉向宇告訴記者，企業越來越看重“AI工程化+場景理解+人機協作+真實交付”的複合能力，牛客網專門為企業提供了AI能力的考核產品。“我們會形成一些考題，例如產品經理需要藉助AI輸出產品文件、市場營銷需要藉助AI生成營銷方案，更好地考察候選人與AI工具協作的能力。”葉向宇說。
傳統招聘路徑已失效
在常規招聘邏輯中，釋出職位、篩選簡歷、面試是標準流程招聘。但在AI人才爭奪戰中，這套傳統路徑已完全失效。
獵頭們告訴記者，AI人才大多數不會出現在BOSS直聘、獵聘、智聯招聘等傳統招聘平臺上招聘。為了“遇到”合適的候選人，AI行業的獵頭和人力資源專員需要加入各類AI社群、逛技術論壇或GitHub等開源社羣、經常聽AI播客，甚至能讀懂技術論文、會打駭客松（又稱程式設計馬拉松，一種合作程式設計競賽活動）。“總而言之，一家AI公司的招聘負責人必須是離AI圈子很近的人。”泛函說。
這些渠道的共同特徵是：它們是人才日常“棲息”和創造價值的地方，獵頭們要做的不是釋出招聘廣告，而是融入這些場域，找到合適的人招聘。“招募人才不再遵循‘崗位出現—釋出招聘資訊—尋找候選人’這樣的常規流程，而是變成了‘發現潛在人才—建立關係—長期跟蹤—待機引入’的嶄新路徑。”裴小科說。
而對於基座模型科學家這類核心崗位，招聘甚至由公司一把手或高管親力親為、直接“操刀”招聘。例如有媒體報道稱，字節跳動創始人張一鳴為了招募清華大學頂級AI實驗室的學生，還曾邀請學生到家中吃飯，與其討論論文細節。
作為新興事物，AI行業的發展速度十分迅猛，大模型迭代的節奏大幅快於高等教育長達數年的培養週期招聘。因此，許多公司對AI人才招聘的節點開始前置，把觸角前置到高校實驗室、AI競賽，甚至中學階段，提前鎖定AI原生人才。例如，騰訊推出了“青科實訓營”的暑期實踐專案，面向13—18歲的中學生，入選的學生可以進入騰訊核心業務線，做科技專案；字節跳動則發起成立了“知春創新中心”，招募16—18週歲，在數學、物理、計算機和人工智慧領域有特長和熱情的年輕人，以全職預備研究員的身份進行課題研究。
“這些計劃和專案都不以短期僱傭為目的，而是建立長期聯絡、跟蹤成長軌跡，等待最佳時機引入招聘。”裴小科說，AI時代的人才特點，決定了企業單純靠支付高價薪酬去搶“現成的瓜”效果可能並不好，中長期解法應該是系統化培育和搭建生態，在高校、開源社羣乃至早期青年社群中搭建自己的“土壤”和“水系”，建立起能夠長期跟蹤、陪伴成長的人才池。
