豪赌一场 AI 弯道超车赛。
作者刘景丰
编辑栗子
ChatGPT 爆火之后，看 AI 的猎头已经忙疯了。
2 月 14 日，当「甲子光年」试图联系一位长期关注 AI 领域的猎头时，她一整个下午都排满了面试：“最早也得晚上 6 点后。”
另一位关注互联网及医疗健康的猎头也提到，她今年已接到 40 多个 AI 领域职位的人才需求，并且需求很急。
这可能是当下很多猎头们的真实状态。
实际上，不管此前是否关注 AI 领域，许多猎头此刻也不得不跟着潮流来看一看火热的 AI 领域，毕竟需求太旺盛了。
过去的两周里，沉寂许久的 AI 领域被重新点燃。
先是百度、阿里、腾讯、华为等一线互联网大厂纷纷表态，正着手推出自己的 AI 大模型产品，由此掀起了一场 AI 大模型的“军备竞赛”。
接着，则是前美团联合创始人王慧文的一纸宣言：出资 5000 万美元，寻找业界公认的顶级研发人才，打造中国版 OpenAI。
两个导火索，直接引爆了业界对顶级 AI 研发人才的需求。
CGL 深圳前沿科技组合伙人梁弘进向「甲子光年」表示，过去的一周多，已有超过 10 个客户来询盘（即咨询，行业术语）高端 AI 人才——这类人才的薪酬，高者达千万年薪。他提到，过去两周来询盘客户的数量，几乎等于去年一整年的量，甚至一些“过去不敢询盘这类人才的二线企业”也来了。
猎聘大数据研究院的统计数据显示，当下的人工智能人才需求是五年前的近 3 倍，其中 ChatGPT 直接带动的 AIGC 领域，其新发职位近一年同比增长了 42.51%。
人才与资本相伴相生。就在 AI 人才备受关注的同时，敏锐的 VC 也在快速涌入。IT 桔子的统计数据显示，2023 年开年至今一个半月的时间，AI 领域融资额已达到 729 亿元，这一数量超过去年全年 1340 亿元的一半。
人才急切流动的背后，ChatGPT 这个划时代产品的出现，正在互联网圈引发着一场豪赌 AI 的弯道超车赛。
1. 大厂急了，“就要 OpenAI 里的华人，薪资不设限”
情绪的点燃通常是在某个瞬间。
ChatGPT 最早推出是在 2022 年 11 月 30 日。虽然当时小火一把，但也没能激发“万人空巷”的景象。
两个多月后，北京时间 2 月 8 日凌晨，微软宣布将 OpenAI 传闻已久的 GPT-3.5 的升级版“普罗米修斯模型”集成到 Bing 及 Edge 浏览器中。ChatGPT 的丝滑体验，让人着实惊艳，“AI 代替人工”的老论调这一次真实可感了。随后，大模型之风便在科技圈刮起，甚至有 AI 从业者笑称“连卖菜的都能谈一两句”。
当然，为了不被 AI 截胡，科技公司的动作是加紧对其研发。先是百度宣布即将推出大模型新项目“文心一言”（ERNIE Bot），百度 CEO 李彦宏甚至把“引领搜索体验的代际变革”设为 2023 年一季度 OKR 关键任务。
随后，阿里也爆出正在研发类似聊天机器人 ChatGPT 的项目，目前处于内测阶段；2 月 9 日，腾讯表示已在 ChatGPT 相关方向上进行布局；2 月 10 日，京东宣布推出产业版 ChatGPT，命名为“ChatJD”。
国内的一线大厂已经很久没有像这样，不约而同地聚焦一款产品了。
表面上，巨头们对 AI 大模型争相入局；私下里，一场 AI 人才争夺战同时打响。
最先听到枪响的，是那些长期跟踪高端 AI 人才的猎头们。
春节之后，CGL 深圳前沿科技组合伙人梁弘进的电话就没怎么断过。上班第一天他就接到了需求——为某互联网大厂寻找 AI 科学家。
在猎头行业从业 8 年的梁弘进，有 6 年是为客户链接海内外的优秀 AI 人才。
正因此，许多客户在寻找 AI 科学家的时候，第一反应就是找他。
梁弘进称，过去两周，已经有超过 10 家客户找到他。这些客户基本都是国内一二梯队的互联网大厂。
客户们的诉求只有一条：“就想找 OpenAI 项目里的华人”，而且“薪资不设限，越快越好”。
“大模型和预训练（ChatGPT）这个事情，过去很多国内科技公司也在做，但是目前只有 OpenAI 做成了。这就很容易让人猜想，是不是因为他们掌握了什么核心技术？有什么正确的技术路径？”
而找到懂 ChatGPT 的核心研发人员，是快速做出类似产品的一条捷径。
事实上，ChatGPT 大模型的成功，一定意义上是因为它在不断地工程化、优化模型之后实现了突破。
理性来看，在当下找到 OpenAI 里的华人，并且说服他回国，是一件低概率的事情。“在市场过热的情况下，对标顶级项目定点猎挖，客户必然要直面人才的溢价和更长的入职周期。”梁弘进说。
别说国内科技公司要从 OpenAI 挖人了，一批硅谷 AI 大牛正排着队挤进 OpenAI，比如谷歌这两天遭遇的人才“叛逃”——2 月 15 日，谷歌两位重量级 AI 研究员相继宣布加入 OpenAI。而且据外媒统计，最近几个月 OpenAI 已经雇用了超过 12 名谷歌的 AI 人员。
此外，这类 AI 人才的薪资也非常高。一般来说，有海外背景的 AI 高级人才，年薪要在 300 万元以上，甚至个别能达到 500 万元。按梁弘进的说法，一些顶级 AI 科学家，年薪会高达 1000 万元。“这里面有一定溢价，当然他们自己也会带着一些资源，比如一些优秀的学生，可以很快组成一个豪华团队。早期企业也乐于支付溢价，达到抢占市场高地的目的。”
不过，到目前为止，梁弘进还没有听说哪位有 OpenAI 背景的华人科学家回国入职大厂。但他有自己的方式来满足客户的某些需求。“其实硅谷有很多优秀的华人，无论是学术圈还是工业界。ChatGPT 本质上不是新技术，我个人更倾向于拆解技术栈，帮客户找到能解决问题的专家。”
2. 科技企业，赌一场 AI 弯道超车赛
除了头部大厂，一些中间梯队的科技企业也闻风而来。
“在我们接触的客户里，一些第二梯队的互联网公司也会参与进来。他们会把 ChatGPT 看作是一个弯道超车的机会。”
梁弘进观察到一个现象：过去，由于顶级 AI 科学家高昂的薪资，很多企业其实不敢询盘这类人才，但现在一些非头部的科技企业也敢询盘了。
数据真实体现了互联网企业对 AI 人才需求的旺盛。
与 ChatGPT 紧密相关的三个领域分别是预训练模型、对话机器人、AIGC。其中，预训练模型是该类产品的核心技术；对话机器人是其产品形态；AIGC 是其产品功能。
根据猎聘大数据研究院针对上述三个方向新发职位所在行业的统计，三个职位数量最高的雇主均为 IT/互联网/游戏行业，预训练模型、对话机器人、AIGC 职位占比分别为 59.85%、64.17%、35.97%，也即这三类职位一半都是互联网行业发布的。
换句话说，互联网仍是最渴望 AI 人才的行业。
这背后隐含着一个变化：过去很多互联网企业都把 AI 条线作为一个一二十人规模的部门或者品牌。但现在 ChatGPT 的表现，让他们看到了 AI 生成内容跟自身业务的相关度加强，甚至有可能颠覆过去互联网的业务模式，这也倒逼他们不得不做一些新的尝试。
很多企业奔着第一步抢到人才、资源，然后吃到第一波红利，所以就去找猎头询盘。但 AI 究竟会怎样颠覆互联网的业务模式，以及企业能不能坚持到 AI 大模型跑通商业模式，现在难以预料。毕竟就连 ChatGPT 也没有展现出明确的商业模式，更遑论其他的 AI 大模型产品。
“很多企业最终可能没办法持续投入，甚至产品都是个伪需求。”一位业内从业者表示。
“最后能成功招聘到顶级 AI 人才的企业一定少之又少，人们肯定会冷静下来，现在是一个不理智的阶段。如果这波热度过去了，这个需求还在不在，我都不确定。”从 2017 年至今一直做 AI 人才猎头服务的梁弘进，对这股热潮保持着冷静。
实际上，随着 ChatGPT 热度的发酵，关注它的人群已经有了明显的情绪划分：要么极度狂热，抱着“再不上车就晚了”的心态入局；要么极度冷静，刻意去避免这种喧闹。
“我昨天还约见了两位有大模型研发经验的 AI 候选人，他们很冷静。”梁弘进说道，“他们已经看到这条光辉大道上最艰难的一面，大模型一旦跑出来就需要更大的资金持续投入，数额高达数十亿、上百亿元。这不是每一家企业都能玩得起的。”
对结果，他并没有抱太高的期望。他说，即使面对当下的 AI 人才热，他手上 10 余个 AI 科学家的需求，真正能成交的可能也不会高于 30%。
3. AI 算法缺口数百万人，平均年薪 46 万
科学家毕竟是少数拔尖者。实际上看一个行业有多吃香，从业者的平均薪资最能说明问题。
在猎聘大数据研究院近期发布的 AI 人才报告中显示，2022 年 AI 相关岗位招聘的平均年薪为 33.15 万，比互联网岗位高 4.27 万；而 2023 年以来的一个多月，AI 岗位招聘的平均年薪已达到 42.51 万元，比上一年高出 9 万多。
这其中，以 AI 算法工程师职位的薪资最高，在 2022 年的平均年薪为 46 万元。
数据、算法和算力是人工智能技术的三要素。这一轮人工智能高潮的掀起，其最为核心的便是人工智能算法，而中国最缺的就是算法人才。
过去，由于开源算法人人都可获得，门槛非常低，所以许多公司从网上下载开源算法，并以其为核心研发出一套 AI 应用。但是真正做原创算法的工程师却非常少。
2019 年，中国工程院院士徐匡迪曾在某行业活动上发问：“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中？”一语点破国内 AI 算法研究的软肋。
在同年人社部等发布的《人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》中显示，当时国内 AI 人才缺口 500 万，预计到 2025 年缺口达 1000 万。这其中，最缺少的就是 AI 算法人才，需求度高达 80%。
仍以猎聘大数据研究院的数据，在近一年 AI 领域的新发职位中，算法工程师需求最大，占比为 7.26%；此外，智能网联工程师、图像算法、机器视觉、深度学习、自然语言处理等职能排名靠前，跻身热招职能 TOP15，招聘的平均年薪均超 39 万元。
资深猎头、南京谦引力企业管理咨询有限公司高级合伙人高敏向「甲子光年」表示， AI 领域人才价格贵已是共识，“一个刚毕业1~3 年的应届生，平均年薪就在 30 万元~40 万元之间；如果是3~5 年工作经验的，平均年薪在 40 万元~60 万元左右；而5~10 年的资深 AI 技术人才，年薪则在 100 万元左右。”
此次 ChatGPT 直接带动的领域是 AIGC，其新发职位近一年同比增长 42.51%。
相比之下，国内在预训练模型、对话机器人领域的职位增长比较平稳，甚至有的呈下降趋势。2022 年预训练模型的新发职位同比增长 20.37%，而对话机器人（产品经理）的新发职位则同比下降了 31.47%。
AI 人才之所以如此贵，是因为其培养难度确实要高很多。“一般来说，AI 算法人才要数学好，对逻辑思维能力要求很高。”梁弘进。
除此之外，这类人才的培养成本也高，多数岗位都要求硕博学历。
根据猎聘大数据研究院的数据，预训练模型和 AIGC 职位（以算法人才为主）对硕博学历的需求占比高于普通的 AI 岗位。近一年，在预训练模型、对话机器人和 AIGC 三个方向的岗位，明确要求本科以上学历的分别占 71.33%、82.30%、92.53%；要求硕博士学历的则分别为 16.49%、9.86%、18.22%。
或许是维度不同，脉脉人才智库在 2022 年上半年的统计数据中称，算法工程师的平均学历最高，已经近九成（87.5%）为硕博学历。相比之下，开发工程师、硬件工程师则以本科为主。
由此可见，真正要在 AI 领域进行研究，需下极高的培养成本。“如果缺少核心算法，当碰到关键性问题时，还是会被人‘卡脖子’。”浙江大学应用数学研究所所长孔德兴曾如此说。
事实上，假如产业发展过度依赖开源代码和现有数学模型，缺少原创模型，那真正属于中国自己的东西并不多。这也是 ChatGPT 对当下国内在 AI 人才培养上的一个启示。
4. 招 AI 人才？先想好岗位需求
AI 本质上是一个效率工具。
正如旷视联合创始人兼 CEO 印奇在去年一场发布会上所言：“AI 很难作为一个独立的产业体系或商业闭环存在。AI 本质上是一个效率工具，它能够无形地渗透到各个行业，成为行业效率提升的催化剂。”
但如果只是为了一个风口造出一个工具，造成之日难免又会面临“落地”的难题。
对这一点，梁弘进也颇有感触。在 ChatGPT 火热后，许多 AI 人才的需求涌到他面前，但是很少企业能把核心的需求说清楚。
“他们就想看’懂 ChatGPT 并能够把它做出来的人’，但是他们给不出具的体岗位描述，大部分企业也不知道怎么做。大部分企业也不知道怎么做。有些企业听完 ChatGPT 所需成本和相关人才的薪资后觉得这么贵，就选择要冷静冷静。”
而且，一般猎头在找这类人才的时候往往要花比较大的周期。“成功为企业找到一名合适的人工智能候选人，大概要花2-6 个月时间，猎头也面临较大的寻访压力。”万仕道（北京）管理咨询有限责任公司人工智能方向的猎头顾问余女士称。这就意味着，企业更应该提前想清楚岗位的需求。
“当然，如果大佬确实怀揣梦想，有清晰的技术和商业思路，前期投入几个亿，未来获得几倍杠杆的回报也无可厚非，但前提是这不能是‘伪需求’。”
从目前的数据上看，当前的 AI 人才需求已经达到五年前的近三倍。猎聘大数据研究院数据显示，若以 AI 行业发展的第一个高潮即 2018 年为参照点，2022 四季度的人工智能新发职位是 2018 一季度的 2.74 倍，而当前互联网的新发职位仅是 2018 一季度的 1.06 倍。
在 AI 岗位的需求大户中，除了上文提到的互联网行业，传统企业也是不可忽略的需求方。万仕道猎头顾问余女士已明显感觉到，传统企业对 AI 人才的需求在上升。
从数据上看，人工智能在 2022 年机械制造行业人才紧缺指数中排名第二，第一是硬件。这表明，机械制造越来越需要高科技属性和互联网属性的行业来加快自己的智能化进程。
此外，汽车行业的智能化转型，也吸纳了一部分 AI 人才。
南京谦引力企业管理咨询有限公司高级合伙人高敏称，她最近已经接到数十个 AI 人才的需求，其中多数来自车企端。
猎聘数据也显示，新能源汽车首位热招职能是汽车研发/项目管理，算法工程师占比位居第五，招聘的平均年薪为 69.91 万，十分豪气。有意思的是，据猎聘统计，今年以来发布 AI 相关职位最多的公司，前两名是 vivo 和吉利控股，接下来才是百度、阿里。
在余女士看来，产业端这种需求其实是正常的增长，并没看到它受 AIGC 或者 ChatGPT 的影响。甚至一些猎头也预感到这波热度不会持续太久。在那之后，人们生活将一如往常。
梁弘进的体会是，做高端岗位的猎头，很难在市场最热的时候去结识这个领域最顶级的专家。所以他需要先于市场预判，并储备相关人脉。
“赌未来三年的长期赛道，我不会只重仓 AI，我会关注能源、第四代半导体材料、量子计算机等技术领域。哪怕顺着 ChatGPT 的发展思路，我也更关心机器审核、隐私计算、软件工程等周边场景。跟别的猎头去卷 ChatGPT 赛道，并不理智。”他说。
