AI人才缺口大、价格“贵”！“硕士毕业年薪可达70万元”

　　“为什么你需要学习这样一门课？从功利一点的角度来说，掌握深度学习知识会让你以后的工资更高，挣到更多的钱。”正值秋招季，在国内一所知名高校的课堂上，授课老师对台下的学生说。证券时报记者看到，幻灯片上正在展示两页招聘网站上的岗位信息截图，显示着不同岗位的薪酬差距。“假如你是一名硕士，去应聘视觉工程师，年薪可以达到70万元。如果你毕业于一流高校，那薪水只会更高。”授课老师补充说道。

　　这门课名叫“深度学习前沿”，是开放给硕士与博士的秋季后半学期课程，课容量为30人，早早就已被选满。深度学习是人工智能的一个重要分支和技术路线，过去一年来爆火的大模型，就是一种采用深度学习方法进行训练的庞大神经网络模型。因此，深度学习被视为“解锁”大模型的一把钥匙。而上这门课的学生，正热切期盼拥有这把钥匙，打开一扇通往高薪工作的大门。

　　今年以来，受大模型技术的驱动，人工智能关键岗位需求大增。一方面，各大技术公司通过各种途径挖掘人才；另一方面，市场上符合要求的人才十分短缺。与此同时，AI技术快速发展变化，求职者一边忙着挤入大模型赛道，一边也深感迷茫，担心这项新技术又只是短暂流行且很快平息的一阵风潮。

　　市场：人才缺口大 薪资水涨船高

　　算力、数据、算法被称为驱动人工智能大模型发展的“三驾马车”。其中，算法很大程度上决定了一个模型的优劣和智能化水平，而算法的不断调试与优化主要依赖算法工程师。百度智能云副总裁朱勇表示，工程师训练手法不同，就像不同厨师基于同样的原材料，做出的菜口味也不相同。

　　“目前高端人才主要集中在国外，国内大模型领域的人才比较少，尤其是有实践经验的人特别难找，顶尖人才的年薪可以达到几百万元。”人工智能上市公司云天励飞副总裁罗忆在接受记者采访时表示。

　　事实上，记者采访的多家人工智能上市公司负责人都有相同的感受。佳都科技副总裁兼中央研究院执行院长周志文告诉记者，作为交通行业大模型公司，佳都科技在AI人才引进上保持着持续的热情，但目前国内大模型人才稀缺且薪资走高，各大厂和主流人工智能实验室的人才竞争趋于白热化，对公司的人才引进带来很大挑战。

　　脉脉高聘11月发布的《2023人工智能人才洞察》报告显示，2023年1—8月，人工智能新发岗位量已与2022年全年持平。2022年人工智能行业人才供需比为0.63，而2023年1—8月下探至0.39，相当于5个岗位要争夺2个人才。

　　薪资方面，根据报告，2022年人工智能新发岗位平均每月薪资为43817元，2023年1—8月上涨至46518元，提升了6.16%。值得注意的是，大模型引发的AI创业潮带来了AIGC（生成式人工智能）新发岗位薪资的持续上涨，平均月薪从今年1月的47015元上涨至8月的59638元，涨幅达26.85%。

　　校园招聘也是观察AI人才市场的一个窗口。牛客是计算机领域应届生经常使用的一个校招平台，其最新发布的《牛客2023秋季校园招聘白皮书》显示，人工智能/算法岗位的企业需求量增长最大，学生投递量同比增长超30%；岗位薪资上，在市场各岗位平均月薪呈下降趋势的大环境下，算法工程师、Java工程师、C++工程师等岗位薪资逆势增长，其中算法工程师平均月薪由2.49万元提升至2.59万元，在所有岗位中遥遥领先。

　　企业看重实践经验 招聘培养两手抓

　　大模型浪潮下，企业招聘AI人才的需求与渠道都发生了一些变化。周志文告诉记者，以前佳都科技的人才引进聚焦大数据工程师、图像算法工程师，来源以校园招聘及招聘网站为主。如今，公司更加关注大模型工程师及NLP（自然语言处理）算法工程师，来源以猎头招聘科技大厂及人工智能实验室的工程师为主。

　　“我们希望大模型工程师能独立设计和开发大模型系统，独立完成从数据处理、模型训练到模型部署的全流程。NLP算法工程师则需要对ChatGPT等NLP主流大模型的原理和差异有深入理解，有相关模型开发和应用经验者优先。”周志文说。

　　“大模型训练本质是个工程问题，实践经验非常重要。”天工智能联席CEO兼昆仑万维2050全球研究院院长颜水成向记者表示，目前昆仑万维最稀缺的是核心算法人才，除了要求候选人具备扎实的编程能力和算法基础，对业务有深入理解以外，还希望候选人拥有大模型训练实践经验以及创新能力。

　　可以看出，企业招聘人才更加看重实践经验。然而现实是，作为一个由ChatGPT带火的创新项目，国内拥有大模型训练实践经验的人才如凤毛麟角，少之又少。周志文表示，从公司的招聘实践来看，很多候选人存在实践项目经验不足的问题，而市场上为数不多的优秀大模型人才，同时也会受到各大科技巨头的青睐，甚至不惜重金挖猎。

　　求贤若渴，用于形容企业对高端AI人才的态度毫不为过。佳都科技招聘其首席人工智能科学家王博士的过程，就可谓“三顾茅庐”。据佳都科技介绍，王博士不仅有清华直博学历和公派留学背景，而且有大厂和创业经历，备受有意研发大模型的科技企业关注。前两次见面，公司管理团队与王博士进行了深入的交流，董事长对其也满是欣赏，但王博士当时做了其他的选择。后来，公司与王博士又在各种机会下进行了多次技术交流，这才成功将这名大将收于麾下。

　　人才少、抢人难，这使得很多企业除了外部招聘以外，也将很多精力放在内部员工的培养上。昆仑万维董事长兼首席执行官方汉表示，公司自2020年开始做大模型，当时市场上做大模型的人才特别少，公司就选择自己培养，招聘时选择对机器学习、深度学习熟悉且有较强自驱力和学习能力的人才，然后让他们学习模型训练方向。

　　罗忆表示，云天励飞在AI人才招聘数量上没有明显增加，更多依靠的是对已有AI人才的培养。“目前大模型还没有成型，本质上还是得有很强的学习能力。比如国际上有哪些最新发表的论文，别人跑通了哪些实验，能否在最短的时间内复现这些实验结果，这些都非常考验快速学习和工程化的能力。”罗忆说。

　　人才培养难度大 求职者颇迷茫

　　门槛高、条件多，这决定了AI人才市场的热闹只属于金字塔塔尖的少数人。一名猎头向记者表示，有时一个岗位收到十几份简历，但能满足要求的只有两份。AI人才市场冷热不均的情况非常突出——极少数的高端人才手握大多数的工作机会，得到了令人垂涎的高薪，剩下的求职者则成为了不被选择的分母，薪资也没有很大提升。

　　“苦于社招没有足够的成熟人才，只能找高潜力人才自己培养，年轻的校园顶尖科技人才就成为了刚需。”牛客首席执行官叶向宇在接受记者采访时表示。方汉告诉记者，昆仑万维目前更需要有丰富实践积累和工程经验、来自产业的人才，但也会招聘应届毕业生做储备，社招与校招的比例大约是5：1。

　　然而，大模型训练高度依赖工程能力与实践经验，高校在人才培养上并不具备优势。“和其他传统行业相比，大模型人才培养难题在于大学目前的算力不够。”方汉表示。周志文也向记者分析，大模型研究对算力要求很高，需要高性能计算机、大量的数据存储和计算资源，离不开大量的资金和技术支持。

　　“给你玩1台机器和给你操作1万台机器，这完全是两码事。”罗忆说，学生在大学中“玩”1台机器，做错了可以重来，可是训练大模型就像操作1万台机器，每次花费的训练时间很长，做错重来的成本非常高，没有相关经验的话很难快速上手。

　　高校算力不足，学生实践机会少，便只能依靠其他方式“武装”自己。“从数据上看，实习、刷题、看面试经验等仍然是学生们提升求职竞争力的主流方式。此外，随着越来越多企业组织技术竞赛，48.3%的学生更倾向于通过参加企业竞赛、项目来武装自己的简历。”叶向宇说。今年，百度在牛客社区发布了AI主题相关的搜索创新大赛，社区内同学关注度和参与热情很高，线下的参与度也远超预期。“参加这个比赛不但可以提升自己的技术实力，放在简历中绝对能成为求职加分项。”来自西安邮电大学的一名2024届毕业生向记者表示。

　　不过，记者在采访中了解到，面对大模型这个当下最热门的技术风口，同学们也有很多纠结和焦虑：一方面，对AIGC未来的应用场景不明确，害怕大模型公司“活不久”，“担心又只是一阵风潮，风险较高”；另一方面，AIGC工作机会目前更多集中在大厂，相比其他开发岗位，此类岗位“太卷”，学历、技术能力、论文发表等要求都更高，让一些同学萌生退意。

　　“而且学生普遍对AIGC的感知会落后于行业和企业，对这种新型岗位的准备较少。这就类似于几年前，机器学习刚兴起时，同学们虽然看到了高薪，但缺乏相应的知识储备和能力匹配。”叶向宇向记者分析，即使是在科技人才活跃的牛客社区，学生对AIGC相关的面试经验和笔试经验分享，在2021年几乎没有，从2022年才开始有少量讨论，到2023年开始飙增，讨论、阅读、发布等相关内容量翻了50倍。

　　作为一个新兴产业，人工智能的各个技术路线正快速迭代，随时可能涌现出新的趋势与潮流。早些年机器学习还甚为风光，如今已有声音在问，相比深度学习，传统的机器学习算法没落了吗？当前，风头正劲的大模型正席卷AI人才市场，身处其中的每一个人都既兴奋又迷茫，不知道这股热潮是否会冷却，更不知潮水将把自己带向何方。

　　记者观察|培养大模型人才，产学研合作的重要性日益凸显

　　知名咨询公司麦肯锡一份关于人工智能的报告显示，预计2030年中国对AI专业人员的需求将增至2022年的6倍，人才缺口将达到400万人。多名上市公司负责人也向记者表示，人工智能是未来的趋势，人才紧缺的情况短期内难以缓解。

　　大模型还处于快速生长的发育期，无论是技术层面还是应用落地都尚未成型。然而，大模型每一次“进化”给市场带来的想象空间，让其成为“钱”景可期的一条赛道。反映在人才市场上，则是人才的高度稀缺以及薪资的持续走高。

　　然而，由于大模型训练的工程特性以及对算力资源的高度依赖，作为人才重要供给方的高校在后备人才培养上显得有些“力不从心”。一名高校计算机相关专业的青年教师告诉记者，过去他读博士时，导师更希望学生专注于论文发表，一般不允许学生到业界实习。如今作为教师，他不太会反对学生深度参与企业项目，因为企业往往拥有更强大的硬件基础设施，能够为学生“跑实验”提供所需的算力资源。

　　大模型时代下，人才培养模式正在发生变化，产学研联动共同培养人才正变得越来越重要，企业在其中发挥的作用日益凸显。事实上，许多头部互联网科技巨头已经在紧锣密鼓地布局人才培养。例如，据百度有关负责人介绍，百度已经与全国100多所高校进行深度AI人才培养战略合作。今年10月的百度世界大会上，百度首席技术官王海峰发布了百度人才培养星河计划，并表示百度将与产学研各界密切合作，为社会再培养500万大模型人才。

　　一些地理位置更接近互联网巨头的高校，在人才联合培养上也更具有优势。例如，深圳大学与腾讯云合作，共同创办了“深圳大学腾讯云人工智能特色班”。深圳大学计算机与软件学院副院长杨烜介绍，去年10余名腾班学生为汕头特色鹅种狮头鹅打造了一款AI养鹅小程序，用“鹅体识别”等技术识别病鹅，让鹅群整体存活率提升了30%。从数据采集、标注到算法调优和系统调试，学生们深度参与每个环节，获得了宝贵的产业实践机会。

　　记者在采访中发现，校企联合培养AI人才已成为高校和企业的共识。一方面，企业在过程中能“物色”更适合自身业务需要的后备人才，另一方面，高校也能依托更强大的硬件基础设施，培养出具备实践经验的学生，提高人才培养质量，双方可实现资源互补，互利共赢。

　　大模型的热潮方兴未艾，人才决定了大模型智能化水平的“天花板”。随着越来越多企业和高校携手，人工智能领域人才稀缺的状况有望逐步缓解，为大模型的发展提供更强大的人才动力。

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责任编辑：杨赐