證券時報記者 周春媚

　　“為什么你需要學習這樣一門課？從功利一點的角度來說，掌握深度學習知識會讓你以后的工資更高，掙到更多的錢。”正值秋招季，在國內一所知名高校的課堂上，授課老師對臺下的學生說。證券時報記者看到，幻燈片上正在展示兩頁招聘網站上的崗位信息截圖，顯示著不同崗位的薪酬差距。“假如你是一名碩士，去應聘視覺工程師，年薪可以達到70萬元。如果你畢業于一流高校，那薪水只會更高。”授課老師補充說道。

　　這門課名叫“深度學習前沿”，是開放給碩士與博士的秋季后半學期課程，課容量為30人，早早就已被選滿。深度學習是人工智能的一個重要分支和技術路線，過去一年來爆火的大模型，就是一種采用深度學習方法進行訓練的龐大神經網絡模型。因此，深度學習被視為“解鎖”大模型的一把鑰匙。而上這門課的學生，正熱切期盼擁有這把鑰匙，打開一扇通往高薪工作的大門。

　　今年以來，受大模型技術的驅動，人工智能關鍵崗位需求大增。一方面，各大技術公司通過各種途徑挖掘人才；另一方面，市場上符合要求的人才十分短缺。與此同時，AI技術快速發展變化，求職者一邊忙著擠入大模型賽道，一邊也深感迷茫，擔心這項新技術又只是短暫流行且很快平息的一陣風潮。

　　市場：

　　人才缺口大 薪資水漲船高

　　算力、數據、算法被稱為驅動人工智能大模型發展的“三駕馬車”。其中，算法很大程度上決定了一個模型的優劣和智能化水平，而算法的不斷調試與優化主要依賴算法工程師。百度智能云副總裁朱勇表示，工程師訓練手法不同，就像不同廚師基于同樣的原材料，做出的菜口味也不相同。

　　“目前高端人才主要集中在國外，國內大模型領域的人才比較少，尤其是有實踐經驗的人特別難找，頂尖人才的年薪可以達到幾百萬元。”人工智能上市公司云天勵飛副總裁羅憶在接受記者采訪時表示。

　　事實上，記者采訪的多家人工智能上市公司負責人都有相同的感受。佳都科技副總裁兼中央研究院執行院長周志文告訴記者，作為交通行業大模型公司，佳都科技在AI人才引進上保持著持續的熱情，但目前國內大模型人才稀缺且薪資走高，各大廠和主流人工智能實驗室的人才競爭趨于白熱化，對公司的人才引進帶來很大挑戰。

　　脈脈高聘11月發布的《2023人工智能人才洞察》報告顯示，2023年1—8月，人工智能新發崗位量已與2022年全年持平。2022年人工智能行業人才供需比為0.63，而2023年1—8月下探至0.39，相當于5個崗位要爭奪2個人才。

　　薪資方面，根據報告，2022年人工智能新發崗位平均每月薪資為43817元，2023年1—8月上漲至46518元，提升了6.16%。值得注意的是，大模型引發的AI創業潮帶來了AIGC（生成式人工智能）新發崗位薪資的持續上漲，平均月薪從今年1月的47015元上漲至8月的59638元，漲幅達26.85%。

　　校園招聘也是觀察AI人才市場的一個窗口。牛客是計算機領域應屆生經常使用的一個校招平臺，其最新發布的《牛客2023秋季校園招聘白皮書》顯示，人工智能/算法崗位的企業需求量增長最大，學生投遞量同比增長超30%；崗位薪資上，在市場各崗位平均月薪呈下降趨勢的大環境下，算法工程師、Java工程師、C++工程師等崗位薪資逆勢增長，其中算法工程師平均月薪由2.49萬元提升至2.59萬元，在所有崗位中遙遙領先。

　　需求方：

　　企業看重實踐經驗

　　招聘培養兩手抓

　　大模型浪潮下，企業招聘AI人才的需求與渠道都發生了一些變化。周志文告訴記者，以前佳都科技的人才引進聚焦大數據工程師、圖像算法工程師，來源以校園招聘及招聘網站為主。如今，公司更加關注大模型工程師及NLP（自然語言處理）算法工程師，來源以獵頭招聘科技大廠及人工智能實驗室的工程師為主。

　　“我們希望大模型工程師能獨立設計和開發大模型系統，獨立完成從數據處理、模型訓練到模型部署的全流程。NLP算法工程師則需要對ChatGPT等NLP主流大模型的原理和差異有深入理解，有相關模型開發和應用經驗者優先。”周志文說。

　　“大模型訓練本質是個工程問題，實踐經驗非常重要。”天工智能聯席CEO兼昆侖萬維2050全球研究院院長顏水成向記者表示，目前昆侖萬維最稀缺的是核心算法人才，除了要求候選人具備扎實的編程能力和算法基礎，對業務有深入理解以外，還希望候選人擁有大模型訓練實踐經驗以及創新能力。

　　可以看出，企業招聘人才更加看重實踐經驗。然而現實是，作為一個由ChatGPT帶火的創新項目，國內擁有大模型訓練實踐經驗的人才如鳳毛麟角，少之又少。周志文表示，從公司的招聘實踐來看，很多候選人存在實踐項目經驗不足的問題，而市場上為數不多的優秀大模型人才，同時也會受到各大科技巨頭的青睞，甚至不惜重金挖獵。

　　求賢若渴，用于形容企業對高端AI人才的態度毫不為過。佳都科技招聘其首席人工智能科學家王博士的過程，就可謂“三顧茅廬”。據佳都科技介紹，王博士不僅有清華直博學歷和公派留學背景，而且有大廠和創業經歷，備受有意研發大模型的科技企業關注。前兩次見面，公司管理團隊與王博士進行了深入的交流，董事長對其也滿是欣賞，但王博士當時做了其他的選擇。后來，公司與王博士又在各種機會下進行了多次技術交流，這才成功將這名大將收于麾下。

　　人才少、搶人難，這使得很多企業除了外部招聘以外，也將很多精力放在內部員工的培養上。昆侖萬維董事長兼首席執行官方漢表示，公司自2020年開始做大模型，當時市場上做大模型的人才特別少，公司就選擇自己培養，招聘時選擇對機器學習、深度學習熟悉且有較強自驅力和學習能力的人才，然后讓他們學習模型訓練方向。

　　羅憶表示，云天勵飛在AI人才招聘數量上沒有明顯增加，更多依靠的是對已有AI人才的培養。“目前大模型還沒有成型，本質上還是得有很強的學習能力。比如國際上有哪些最新發表的論文，別人跑通了哪些實驗，能否在最短的時間內復現這些實驗結果，這些都非常考驗快速學習和工程化的能力。”羅憶說。

　　供給方：

　　人才培養難度大

　　求職者頗迷茫

　　門檻高、條件多，這決定了AI人才市場的熱鬧只屬于金字塔塔尖的少數人。一名獵頭向記者表示，有時一個崗位收到十幾份簡歷，但能滿足要求的只有兩份。AI人才市場冷熱不均的情況非常突出——極少數的高端人才手握大多數的工作機會，得到了令人垂涎的高薪，剩下的求職者則成為了不被選擇的分母，薪資也沒有很大提升。

　　“苦于社招沒有足夠的成熟人才，只能找高潛力人才自己培養，年輕的校園頂尖科技人才就成為了剛需。”牛客首席執行官葉向宇在接受記者采訪時表示。方漢告訴記者，昆侖萬維目前更需要有豐富實踐積累和工程經驗、來自產業的人才，但也會招聘應屆畢業生做儲備，社招與校招的比例大約是5：1。

　　然而，大模型訓練高度依賴工程能力與實踐經驗，高校在人才培養上并不具備優勢。“和其他傳統行業相比，大模型人才培養難題在于大學目前的算力不夠。”方漢表示。周志文也向記者分析，大模型研究對算力要求很高，需要高性能計算機、大量的數據存儲和計算資源，離不開大量的資金和技術支持。

　　“給你玩1臺機器和給你操作1萬臺機器，這完全是兩碼事。”羅憶說，學生在大學中“玩”1臺機器，做錯了可以重來，可是訓練大模型就像操作1萬臺機器，每次花費的訓練時間很長，做錯重來的成本非常高，沒有相關經驗的話很難快速上手。

　　高校算力不足，學生實踐機會少，便只能依靠其他方式“武裝”自己。“從數據上看，實習、刷題、看面試經驗等仍然是學生們提升求職競爭力的主流方式。此外，隨著越來越多企業組織技術競賽，48.3%的學生更傾向于通過參加企業競賽、項目來武裝自己的簡歷。”葉向宇說。今年，百度在牛客社區發布了AI主題相關的搜索創新大賽，社區內同學關注度和參與熱情很高，線下的參與度也遠超預期。“參加這個比賽不但可以提升自己的技術實力，放在簡歷中絕對能成為求職加分項。”來自西安郵電大學的一名2024屆畢業生向記者表示。

　　不過，記者在采訪中了解到，面對大模型這個當下最熱門的技術風口，同學們也有很多糾結和焦慮：一方面，對AIGC未來的應用場景不明確，害怕大模型公司“活不久”，“擔心又只是一陣風潮，風險較高”；另一方面，AIGC工作機會目前更多集中在大廠，相比其他開發崗位，此類崗位“太卷”，學歷、技術能力、論文發表等要求都更高，讓一些同學萌生退意。

　　“而且學生普遍對AIGC的感知會落后于行業和企業，對這種新型崗位的準備較少。這就類似于幾年前，機器學習剛興起時，同學們雖然看到了高薪，但缺乏相應的知識儲備和能力匹配。”葉向宇向記者分析，即使是在科技人才活躍的牛客社區，學生對AIGC相關的面試經驗和筆試經驗分享，在2021年幾乎沒有，從2022年才開始有少量討論，到2023年開始飆增，討論、閱讀、發布等相關內容量翻了50倍。

　　作為一個新興產業，人工智能的各個技術路線正快速迭代，隨時可能涌現出新的趨勢與潮流。早些年機器學習還甚為風光，如今已有聲音在問，相比深度學習，傳統的機器學習算法沒落了嗎？當前，風頭正勁的大模型正席卷AI人才市場，身處其中的每一個人都既興奮又迷茫，不知道這股熱潮是否會冷卻，更不知潮水將把自己帶向何方。

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