大模型狂飆半年后，AI人才市場卻開始面臨冰與火的夾攻。互聯網大廠等科技公司不惜開出最高達320萬的年薪爭奪高端人才，卻“一將難求”；另一方面，很多算法工程師在求職時已經卷出了天際，在羅永浩的直播間里，一個AI算法科學家的崗位，就吸引來上千份簡歷，其中不乏清北藤校的高材生。開源技術的發展、大模型的出現，也讓很多人工智能工程師走下神壇，接受“流水線工人”的命運。

　　作者 |楊   潔

　　來源 |市界

　　人工智能科學家，也有在直播間里“賣爆”的一天。

　　7月14日，羅永浩在交個朋友的直播間里，上架了一項極為特殊的商品——AI算法崗位。這一職位來自于羅永浩自己的創業公司“細紅線”，坐標北京。

　　細紅線布局的是AR（增強現實）賽道，這次是它首次在公開場合，面向社會招聘算法人才。而有興趣的網友，則可以直接在線上傳簡歷——一邊賣貨，一邊招聘，這在直播行業也是破天荒了。據交個朋友直播間相關負責人透露，直播后，一夜不到的功夫里，公司收到了1000多份簡歷，“清北復交常青藤”學歷都有。

　　這半年來，即使是普通人，也在一輪又一輪資本和創投的熱浪沖擊下，對大模型、AIGC（人工智能生成內容）等名詞爛熟于心。人工智能領域的“搶人”大戰，也愈演愈烈。

　　但半年過去，AI算法人才已經“富余”到充滿了直播間了嗎？

　　事實上，一方面，大廠們開出百萬年薪爭奪人才，另一方面，做算法的人們，已開始為就業發愁。

　　“沒有大模型出現，我們這樣的AI專業本科生，都快找不到工作了。”一家北京211高校在讀生宋強半調侃半無奈地說。

　　畢竟，他意向的AI算法工程師方向，已經“卷”成了一片紅海。

　　羅永浩在直播間里招聘的職位，全稱為AI算法科學家，崗位職責是：挖掘AI技術在場景中的運用，給出可落地產品方案，協同其他團隊，推進產品的開發和實現。崗位要求有AI軟件產品經驗，有完整的產品落地經歷，熟悉計算機視覺等。

　　在直播時，主播還專門強調，該崗位還需要有較高的溝通協調能力，能夠統籌多部門做事。最后，還加了一句“有過和科技公司一號位合作經歷者優先”。

　　直播間里當時有網友評論，老羅“是要讓程序員說脫口秀嗎？”但盡管對應聘者要求頗為苛刻，但細紅線也收獲頗豐，拿到了上千份簡歷。

　　AIGC和大模型的火爆，讓人工智能領域經歷了近乎“魔幻”的半年時間。伴隨著大量資金的涌入，無論互聯網大廠和中小科技公司，招聘勢頭也一片火熱。

　　但“大廠10萬月薪搶人”的神話在業內流傳時，也有“求職難”的另一種聲音傳出。

　　作為一名算法工程師，李妍感覺到，2022年開始，求職就變得有些艱難起來。獵頭和企業內推時的要求越來越多，以前是碩士學歷，一兩年經驗，現在提高到了要5年經驗，還不一定能夠成功。因為有在一家美國公司工作過的經驗，她最終入職了一家軟件企業，擔任后端開發，月薪不到3萬元。

　　另一位從業4年的算法工程師也在去年剛經歷了上一家公司的創業失敗。今年上半年，他才通過內推入職了一家AI創業公司，但公司目前也已經關閉了招聘通道。

　　“算法崗都快飽和了。”他表示，跨專業學習算法，早已是常見現象。除了人工智能、計算機等專業之外，學金融的、學數學的、學電子的，都在涌入這個行業。

　　他還發現，“連學土木的都跨考來應聘了！”

　　搞算法的人多，既是因為人工智能在近年來的宣傳過于“熱”了，也是因為算法就業在很多人心目中，比起自己原來的專業更有吸引力。

　　作為一所國內雙非大學的應屆碩士畢業生，劉明就從控制工程專業跨到了算法。“我學的控制工程本來就是交叉學科，老師在做課題的時候就引導我們加入了神經網絡學科內容，所以我最后投這算法的崗位也是自然而然的。”

　　劉明也嘗試了向大廠投送簡歷，結果是“一輪游”。

　　在高校里，大家早已在向著人工智能方向開卷。劉明說，“不只是我，我們實驗室里有一個學電氣專業的學姐，課題都在做神經網絡。”

　　大多數人不愿意透露自己的具體薪資，但前述算法工程師表示，在北京，應屆碩士生算法崗基本起薪在1.5萬元/月左右。

　　而一位業內人士表示，在上一輪AI浪潮起步時的2017年左右，即使是畢業沒多久的大學生，在面試AI公司基礎技術崗時，也敢提出二三十萬元的年薪。“好一點的AI算法工程師，起步50萬。”

　　但這種紅日子并沒持續多久，圈子里曾經傳聞，兩三年前，“AI四小龍”中的一家公司算法崗招聘時，簡歷投放和招聘人數比例就達到了100:1。

　　2021-2022年，算法崗位更是卷出天際，那時中小公司崗位不足，想要進大廠算法崗，更是難上加難。宋強說，“只要和算法沾邊的崗位，至少也要985研究生起”，還要有項目經驗和論文優先。

　　但在2022年底大模型的熱潮起來之后，學算法的才算看到了一線希望。

　　經過了幾番面試，宋強終于在北京一家企業里獲得實習崗。公司原本沒有AI相關職位，但現在，也啟動了AIGC技術人員的培養。

　　在北京，他的這份工作日薪200元，只有大廠的一半。

　　盡管簡歷蜂擁入羅永浩的直播間，也并不意味著目前AI人才招聘都能順利。

　　一家不愿具名的人工智能公司透露說，目前其招聘的中簽率也只有不到10%。

　　人工智能人才市場的供給和需求之間，出現了錯位。與之相對應的，還有招聘平臺上，水漲船高甚至越來越離譜的AI專家薪酬。

　　今年3月和4月，多家頭部互聯網公司紛紛推出通用大模型，包括王慧文、王小川、李開復等互聯網和AI領域各路“大神”回歸創業；當眾多企業急于下場卡位時，尋找核心人才，也就成為了它們的當務之急。2月，美團聯合創始人王慧文的發布了一紙“求賢”宣言，正式打響了大模型“搶人”的第一槍：他創辦的公司“光年之外”，愿意出資5000萬美元，尋求頂級人才，打造“中國版OpenAI”。

　　隨后，在招聘平臺上，一批高薪AIGC相關崗位涌現，其中不乏給出“年薪百萬”條件者。其中，智能化商業設計服務平臺“稿定科技”招聘AIGC方向視覺算法專家，月薪達到10萬-20萬元，據此計算，其最高年薪甚至達到了320萬元。

　　▲（圖源/BOSS直聘平臺截圖）

　　目前，該崗位仍然顯示在招聘平臺上。

　　一邊是企業百萬年薪求人而不得，另一邊是“AI算法專家”們涌入直播間。其實，大廠和創業公司們瞄準并寧愿付出高薪的，只是AI領域的高端人才。

　　中國大模型，是摸著OpenAI的石頭過河的。據媒體報道，有獵頭曾稱，大廠提出的招聘需求是，就要來自OpenAI的華人，“薪資不設限”。而在此之前，大語言模型主要作為學術產品或研發工具存在。對標ChatGPT產品的研發，無疑需要的是具有創新能力的高端人才。

　　但這批人也是真正的稀缺資源。人工智能行業是典型的智力密集型行業，教育和研究門檻要求較高，人才培養周期較長。《中國人工智能人才發展報告2022》顯示，目前國內人工智能產業人才存量約為94.88萬人，以本科學歷為主，占比為68.2%，其次為大專學歷，占比為22.4%，碩士學歷占比9.3%，博士研究生則最為稀缺，僅為0.1%。

　　根據《2022年人工智能全球最具影響力學者榜單 AI 2000》的數據，2022年我國人工智能領域頂級研究人才數量達232人，占全球總上榜人數的11.6%，是僅次于美國的世界第二大頂級研究人才聚集地，但頂級研究人才總量依然僅為美國的1/5左右。

　　這類人才的薪資，自然也就極高。即使沒有來自OpenAI的華人，大廠們退而求其次，在招聘平臺上以年薪過百萬招聘的AIGC人才中，基本都要求有5-10年的工作經驗，并大多要求有項目落地經驗，或者論文等要求。即使其他科技公司，只要年薪達到百萬元級別，基本也都是如此。例如在稿定科技發布的AIGC視覺算法專家崗位需求中，要求應聘者為計算機、數學等專業碩士，具有扎實的計算機視覺或機器學習算法基礎，熟悉各類基礎生成模型和跨模態模型，并要在知名國際會議發表過論文。

　　這也代表，目前在大廠的大模型招聘需求中，偏向的多是經驗豐富、能夠立刻投入到相關項目研究的高端人才。

　　但在2017年之前，國內一流高校的人工智能實驗室也不過二三十家，而且高校通常在研究生階段才會開設人工智能、數據算法相關專業，一所學校每年的此類專業畢業生中，博士也就個位數，碩士20-30人。

　　直到今年，第一批人工智能本科生才走上工作崗位。但人工智能領域，培養一位碩士需要7年，讀完博士就將近10年，即使這樣，出來的還只是“半成品”，他們需要再經過兩三年的實踐，才能真正“可用”。

　　宋強等人工智能本科生，就成為其中最焦慮的存在。宋強也認為，學校的師資力量并不弱，但是在只有四年短短的學習時間里，“根本學不到什么有用的內容”。而與此同時，像劉明這樣的碩士們，也沖入了算法賽道，和他們本科畢業生競爭有限的工作崗位。

　　算法工程師們，其實已經逐漸走下神壇。

　　2016-2017年時，在AI的上一次浪潮中，算法還是人工智能所有想象的來源——語音識別和人臉識別開啟了全新的互動方式，搜索引擎算法提升了用戶的內容體驗。但當互聯網的增長紅利逐漸見頂，大量的算法項目進入瓶頸期，他們的地位也發生了改變。

　　“與其說是算法崗的飽和，倒不如說是開源技術的發展，讓算法的門檻降低了。”一位從業者說，“我們在業務上遇到的多數算法，也已經都被框架封裝起來，應用非常方便。”

　　很多算法工程師的焦慮感也就更重了——很多人每天的工作都是清洗數據、寫腳本，對數據、參數進行一些分析和處理，以致于他們給自己起了一個調侃的稱號：“調參俠”。

　　這讓他們的處境非常尷尬。一方面，大模型的熱潮讓很多科技公司都想搞一搞算法，對人才的需求增加了，另一方面，大模型讓算法這門此前看起來有點魔法的行業，變得稀松平常了。

　　“尤其是GPT-4出來以后，算法崗對于從業人員需要掌握的知識門檻也大幅度降低了，以后的算法崗會重復Web開發崗的情況，35歲危機也成為常態。”在知乎上，一位用戶寫道。

　　然而，這也不免令人疑慮：資本熱浪引發的AI人才需求的上漲，帶來的“百萬年薪搶人”神話，其中有多少水分，又是不是“虛火”？一旦泡沫破裂，這場轟轟烈烈的人才流動熱度，是否又將逐步冷卻？

　　人工智能的落地商業化已經推進了很多年。ChatGPT的爆火，讓不少企業意識到了一點：AI生成內容，完全可以作用在自身業務上。而為了不在技術浪潮中落伍，第一件事，還是需要尋找相關的人才，并且探討如何將大模型和自己的主營業務所結合。

　　AIGC崗位需求增長正在超過AI。獵聘方面向市界提供的《AIGC就業趨勢大數據報告2023》顯示，近一年（2022年6月-2023年5月）內，AIGC的新發職位增長較為顯著，較上年同期增長了43.66%。此外，獵聘發布的“2023屆新賽道新發應屆生職位同比增長”數據中，2023年AI大模型職位同比增長達到172.53%，AIGC職位則增長了19.09%。

　　▲（圖源/獵聘《AIGC就業趨勢大數據報告2023》）

　　近一年（2022年6月-2023年5月）內，AIGC新發職位招聘的平均年薪為40.12萬元，比同期AI職位的招聘平均年薪32.03萬元，高出了8.09萬元。從近一年AIGC新發職位三級熱招職能分布來看，位居前三的是算法工程師、自然語言處理(NLP)、產品經理。

　　在增長的AIGC職位中，科研技術/商務服務行業居首，同比增長率為211.86%。能源/化工/環保、IT/互聯網/游戲行業AIGC職位的增長率位居第二、第三，為120.99%、61.88%。

　　▲（圖源/獵聘《AIGC就業趨勢大數據報告2023》）

　　前騰訊PM、前圖靈機器人-人才戰略官/AI產品經理黃釗，目前在運營AI產品經理社群“AI產品經理大本營”。據他觀察，“在春節前后，我就知道不少AI公司在啟動AIGC/LLM（Large Language Model，大語言模型）相關項目了。現在，幾乎所有的互聯網相關公司、甚至很多傳統公司中的人，都在關注LLM/AIGC相關機會，以及思考如何跟自己現有業務結合。”

　　不過，隨著咨詢“轉型AI”或“求職內推”的PM（產品經理）數量增加，黃釗也發現，相關的AI產品經理崗位，獲得面試機會的比例并不算高；有PM投了二三十家企業，才獲得一兩個面試機會。此外，有些招聘平臺上公開的崗位，在該企業的內推系統里是無法搜索到的。“這要么是企業的財務壓力較重，要么就是當前其實并沒有該HC（預計招聘人數）的需求。”他說。

　　整個AIGC產業仍然還在起步的初期，企業們也在觀察和思考，最終這是不是個真實的需求。

　　王成在一家醫藥企業擔任技術負責人，他所在的公司現在也在進行AIGC培訓。但是他目前并沒有啟動人員的招聘，不愿過早投入太多成本。“ChatGPT和OpenAI自己都還沒有清晰的商業模式出來。”他說，“我很難預測，它能不能為我們帶來商業化的收益。”

　　更主要的是，王成發現，企業的負責人仍無法清晰地表達出自己的需要：“老板會問我，該如何通過大模型提升公司業務，但他自己還無法提出具體的想法。”他根據業務線同事的需求，接入了其他軟件提供商開發的數字人，“如果是我們自己招人做，公司就會覺得，成本還是高了。”

　　在企業這種心理狀態下，很多AI崗位真正的薪酬水平也或許并未有公開的那么優厚。黃釗了解到的某AI崗位，公開提出的月薪為2萬-4萬元，但企業真正的預算大約只有2萬-3萬元。“大廠的薪酬還是會比新的AI 2.0公司們高一些。職位里也是中高級職位為主，初級崗位較少。不過據我觀察，跳槽到這類公司，薪酬能夠和原來持平，已經是很不錯了，特別是高P人才，甚至還會稍降一些。”但例外也還是有的，“出人意料，有的PM去了垂直領域頭部公司做LLM落地，薪酬還漲了一些——這種公司雖然在圈外不出名，但有know-how、有用戶和數據，落地機會可能更好。”

　　ChatGPT和大模型的熱度能持續多久，并給行業內帶來多大的變化，也仍然還有待觀察。隨著ChatGPT的訪問量逐漸下降，關于大模型是否存在泡沫的疑問和討論的聲音也越來越大。黃釗表示，據其了解，已有明星創業公司關閉了HC、開啟裁員，“盡管近期還能看到它的PR宣傳”。在業內，也有消息傳出，有大廠已裁撤了子部門的算法團隊。

　　“大模型有多少泡沫，還是要取決于它的落地進程。沒有落地，它就是泡沫；而如果能夠落地并帶來持續的效應，產生價值，那就沒有問題。”遠望資本創始合伙人、迅雷創始人程浩說，“但我個人認為，大模型和AIGC的生態，完全不會低于移動互聯網甚至整個互聯網時代的價值。但這是個長期的賽道，需要時間去驗證。”

　　“百模大戰”持續了200多天后，大模型迎來產業拐點。大廠和科技創業公司們的競爭焦點，已經開始逐漸向著垂直大模型轉移，開始重視技術在產業場景中的應用。

　　“到產業中去”，成為AI牌桌上的決勝點。與之相對應的是，傳統行業對人工智能人才的需求也在上升。獵聘的報告顯示，人工智能在2022年機械制造行業人才緊缺指數中排名第二，硬件排名第一。這表明，這些行業也越來越需要高科技屬性和互聯網屬性的人才來加快自己的智能化進程。

　　“目前來看，企業最需要的人才是：能獨當一面，能拼能打；同時從業務角度來說，不僅懂AI，行業‘know-how’也非常重要，否則幾乎一定會‘拿著錘子找釘子’、走一些彎路的。”黃釗總結。

　　熱浪之下，變化還在繼續。在人工智能這個新興行業，也受到了AI技術發展的影響，AI人才市場也出現了分化——頂級人才的缺口和高薪護城河還將存在，普通的AI工程師們卻難逃焦慮。

　　（董溫淑對本文亦有貢獻。文中宋強、王成、李妍和劉明均為化名。）

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