AI天才的价格表，中国模型大厂的山头战｜深氪

文｜王毓婵温丽虹

编辑｜张雨忻杨轩

热钱

得知那位98年的同事，一位一线算法研究员跳槽去腾讯后的年薪时，朱可欣觉得眩晕。

涨幅高达3倍——朱可欣和这家大厂的同事们在聚餐上猜测对方拿了多少时，“大胆猜测涨50%”。但答案揭晓，是从100万涨到300万，这远超他们预料。一顿饭的时间，饭桌上所有人对自我定价都重估了一遍。

旧有的薪资坐标被迅速改写，“眩晕”不断发生。距离那次跳槽仅一年过去，朱可欣说，现在已经没人会对一线研究员拿300万年薪感到惊讶了。

高昂年薪的年龄层还在下探。

在腾讯混元，一名00后研究生还没走出校园，就以实习生的身份领着5000元的日薪，月收入比这座大城市的大部分白领都高出许多。他的上级跟他交过底，“毕业转正可以给到年薪300万。”这位年轻人很直白地告诉36氪，他今年就想马上毕业。

从硅谷到中国，当顶尖AI人才在以亿级年薪和“一号位送温暖”被争抢时——字节AI一号位吴永辉是张一鸣花了8个月才促成的；腾讯AI一号位姚顺雨是总裁刘炽平亲自去硅谷谈下来的；而Meta不仅能开天价，扎克伯格会给他想挖的OpenAI研究员“送亲手做的汤”——整个AI人才金字塔中，从塔尖到塔基，每一层人才的价格都在被不断推高。

当然，塔里是有鄙视链的：预训练>infra/底层数据>后训练及其他算法>产品工程。

塔尖上的人，能拿到上亿年包——姚顺雨入职腾讯，DeepSeek郭达雅转投字节，都被传年薪上亿。但这个人群非常小，每家的模型团队只有几个人。

往下一层，是在大厂里拿超千万年包的人。一位猎头告诉36氪，每家大体量的公司里有差不多有10-20个这样的人，每位都是职位变动会牵动行业关注的业界明星。

再下一层，是“500万及以上”年包量级的TopSeed、阿里星、腾讯“大咖”等顶尖应届生，每家几十人。一位今年入职字节的博士候选人对36氪解释了600万年薪的构成：“不全是现金，还包含字节期权，豆包股、还有奖金。”他还提到，有的应届生能拿到比600万更多的数字，“但那是极个别”。

再往下，是200万-300万的一线AI算法，被称为“打工仔”，人数最多，定价依据是学术代表作和核心项目经验。“今年，年薪200万+是一个普通算法研究员能接受的基准线，去年还是100万+。”一位大厂算法说，“我有个朋友之前拿到了Seed 200万+的年包，最后没选，因为另一家AI公司给了他300万+，以及更高的职级。”

金字塔的最底层，是AI算法实习生。字节、腾讯、阿里核心方向的博士实习生日薪可达5000-6000元，而两年前，博士实习生的平均薪资还是1万元/月，相当于现在两天的薪水。

当实习生的月薪都来到了十万元以上，对AI人才的争夺，尤其是对大模型研究员的争夺，可以说是从塔尖到塔底全方位地进入了白热化。

这背后，是中国模型厂之间的竞争演化：字节原本是市场上最慷慨的AI人才买家，但最近一年，腾讯也突击抢人，成为顶级人才大金主。同时，DeepSeek、月之暗面在一级市场大额融资，智谱、MiniMax上市，大模型创业公司也筹集了加码的钱。

一直以来，“人才”在各个行业的竞争中都是一个重要的变量。但当下AI行业人才争夺的烈度，明显高于上一个热钱涌入的行业——互联网。可以与之匹敌的，恐怕只有1950-1970年之间的半导体行业刚兴起时对核心人才的抢夺。

这两个行业的共同特点都是：公司看起来拥有技术，但真正拥有技术的，是那几十个核心的技术人员。所以，人才成了公司竞争中“卡脖子”的关键变量。

就这样，AI公司之间的竞争，演变成了人才间的竞争。而人才的流动，剧烈地改变着每一家置身其中的公司，也深切地影响着整个AI行业的格局变化。

买配方

大厂和大模型公司所争夺的，其实是核心人才手中的技术“配方”。

在训模型时，研究员用“配方”这个词来描述模型训练中的方方面面：模型多大尺寸、数据怎么配比、训练路线怎么选，有哪些关键tricks......

模型的成功，是趟过大量的试错经验而实现的。而经历这一切的人，掌握着这些认知。就好像半导体行业早期也是如此：工艺参数、良率、材料、制造诀窍很难完全写进专利。所以，挖到一个对的人，可以拿到这些“隐形认知”，迅速缩抹平模型代差，缩小跟竞争对手的差距。

配方贵有贵的道理。模型训练的重置成本极高：训练一个基座模型，或微调千亿参数模型，一次完整的实验所花费的算力成本可能高达几千万甚至上亿。若训练方向、方法错误，其损失远远超过几个研究员的年薪。

更关键的是，能拿到核心配方的人实际非常少。

与互联网时代大部分所谓的创业经验不同，模型圈讲求的“万卡训练经验”，只有少数头部大厂和顶级实验室才有足够的算力和数据支持；而在这少量公司里能获得“训练指挥官”资格的人，也是凤毛麟角。

“全中国能牵头搞大规模预训练的，就那200个人。”猎头York说。一位字节HR也告诉36氪，当他们在2024年开始集中挖猎核心研究员时拉了一张名单，名单上也就小几百人。

当掌握核心配方的人流动起来，这些原本掌握在少数公司手里的模训练识就会随之被“开源”，完成跨公司的迁移，最后抬高整个行业的天花板。这就好比：一道菜的配方一开始只由几个厨师掌握，那这几个厨师供职的饭店暂时就会看起来很强；可一旦一个王牌厨师跳槽，配方立刻就会流传开来，没有哪家饭店能持续领先，但越来越多好吃的饭店会抬高整个行业的天花板。

2024年下半年原本在阿里负责过多模态预训练的周畅加盟字节，虽然字节为此付出了千万级年薪，但周畅的到来迅速帮字节在多模态能力上取得突破，这是如今大爆的Seedance模型的基础。

另有业内人士告诉36氪，原智谱研究员、GLM-4.5及GLM-4.5V核心贡献者程晔安在今年加入了月之暗面，并位列K3技术报告作者名单。他的主要贡献就在Agentic Coding后训练上，而这正是智谱的强项。

对一家公司来说，当核心人才离开，损失的不只是一份劳动力，而是团队共同积累的知识——实验路径、失败记录、调试经验——被完整地交付给了竞争对手。而这种交付甚至不需要等到入职。有人从面试起就开始把团队内部是怎么做的，悄悄讲给了对家听。面试本身，成了技术细节最高频的外泄渠道。

如果掌握配方的人选择创业，也一定会成为资本的宠儿。

前商汤研究总监刘宇在多模态刚刚起步的2024年，就经历过从数据处理、训练基础设施、模型研发到产品落地的完整闭环，并且调度了超过4000张GPU来训模型。而当时，拥有千卡训练的人才都已经很稀缺。所以，当他离职创业后，投资人立刻蜂拥而上。由于找来的投资人太多，刘宇甚至大部分都只能闭门不见，以至于行业内称他为“投资圈轻易见不到的人”。

人才的流动，本身就是这一轮国内大模型公司能力竞赛中重要的一部分。“模型竞争的核心，主要是算力、数据和人。”猎头Sam告诉36氪，“能找到合适的人，算力和数据才不会白费。否则花了再多的钱也无济于事。”

这就是为什么“人”会成为AI行业竞争中的重要争夺资产。

当然，除了要找到那一小撮掌握配方的人，大模型公司还需要找大量聪明靠谱的年轻人来“剥葱扒蒜”。人才争夺战就这样全面打响了。

怪招

早两年，AI人才的高地和流失源头，原本是技术上先行一步的百度和阿里，但最近，AI人才极其充沛的字节也成为了新的“山头”和被挖对象。一位模型大厂内部人士对36氪透露，他们正在对标字节的数据体系，岗对岗地挖人，“只要挖过去，薪酬就能double”。

字节很快做出反应。2025年底，字节跳动发出全员邮件，宣布奖金和调薪投入分别提升35%和1.5倍，并启用新的职级体系，抬高了每一个职级的薪资上限。这其中职级相关的调整被认为是重点针对AI人才的举措：高薪的研究员没法塞进原有的职级框架内。

留人举措今年还在继续加码：字节只对AI相关业务员工发放的“豆包股”有了明确的标价和回购机会，并且，有豆包股的人还可以选择把自己年终奖或者总包里更多的现金换成豆包股。这就好比字节创立之初时的期权一样值钱。而这些举措或许都有一个共同的触发原因——去年一整年，Seed走掉了近70名技术骨干。

腾讯则不止舍得给钱，还舍得给职位。如姚顺雨、田永龙等硅谷的明星研究员，来到腾讯就可以直接带一个团队，甚至成为整个模型团队的负责人。有了这样的例子后，猎头在挖人的时候也有了话术：“你留在OpenAI可能就是几百个顶级研究员中的一个，你来中国大厂的话，就能做业务一号位。”

不过，钱和职位也不是一切。不少创业公司有自己的招聘“怪招”。

上海两家AI创业公司常常同时盯上同一个人。今年，这两家都看上了一位博士生，他原本已经准备接受其中一家的offer，最后却被背靠高校的另一家挖走。原因不是钱，而是对方称能给他提供“上海某大学的教职”。

智谱可能是这个“高校赛道”上的鼻祖。公司创始人兼首席科学家唐杰，以及公司的核心管理层几乎都来自清华，在这种浓厚的“学院氛围”下，不少清华学生为了读唐杰的硕士或博士，都会选择以加入智谱为敲门砖。公司的HR也会主动对候选人说：“唐杰教授马上要评上院士了，你来了就是院士带过的人。”“你来，唐老师可以指导你写论文。”

如果拿不出太强势的资源，HR或猎头则会采取“攻心术”。

李清供职的公司位列“大模型六小虎”之一。近段时间，他每周都会接到数通猎头电话，电话往往挑上班时间打来，对方会采用“攻心”打法——他们不着急谈岗位和薪资，而是绕着李清任职公司的股价、工作强度、他本人的健康状况这些负面话题做文章，从侧面动摇李清对当下公司的信心。

李清记得有一位猎头，每次通话都热衷于聊李清所在公司的股票。“你们公司股价跌了，要不要考虑外面的机会？xx上市以后潜力肯定更大。”

大厂有一套更为体系化的打法，我们称其为“饱和式用人”。

一位字节员工告诉36氪，Seed在一些比较核心的研究领域，一定会超出资源配置地保留两个能力相近的团队。“所以就算一个团队被竞争对手整锅端走了，另一个团队也绝对可以填上。你就算在再核心的岗位离职了，在字节也不会溅起水花。”

在猎头侧，也能感受到这种“饱和式用人”。一名猎头告诉36氪，在他承接的各家公司中，腾讯会在组建团队期间集中挖掘人才，但字节的挖人节奏几乎没有什么波动，“不管当下缺不缺人，字节都会持续性地去挖人。”

还有“釜底抽薪式挖角”。

某大厂人士告诉36氪，他们正在“定向孵化其公司的模型人才”。“我们定位了竞争对手最重要的10个人，把他们全部撬一遍。如果他们愿意跳槽过来就最好；如果不愿意过来、就鼓动他们自己创业，我们可以帮他们找投资。”

在他的描述里，这套动作是有名单、有配额的：比如，字节定位Seed最重要的10个人，逐一mapping，然后想办法接触上。跳槽是A方案，投资创业是B方案，两个方案都能达到削弱对手的目的。

VC称这种做法为“投负一轮”：在创业者还没开始创业的时候就投。一些投资人会在字节员工还在职时，就撺掇他们出来，并且帮他们搭好班子、找好第一笔钱；或者扎堆在清华、北大校门口，抓教授、聊学生，甚至投学生创业。

相比被竞对挖走，HR对于人被投资人拐跑的情况态度相对中立，“期权能绑住那些‘可能会被竞对挖走的人’，但绑不住真想创业的人。想创业的人，早晚都会出来。至少不是去给竞对添砖加瓦了。”一位投资人说。

挖角与反挖角，如今是每家AI公司HR的必修课。

一位大厂研究员告诉36氪，某些公司的HR面对想要锁定的候选人，会逐字逐句地教对方一套话术，让他用来应付别家HR。但这很多时候只是一厢情愿——因为一些新人拿到offer后，会直接用offer作为“跟下一家HR谈薪资的资本”。在两家竞争严重的公司之间，新人甚至可以直接跳过面试环节，空手套到一个涨幅。

有的AI公司把招聘搞出了“拍卖会”的感觉：新人拿到offer后，一周内入职给3个月签约奖金，两周内入职则减少到2个月签约奖金，三周以上没有奖金，这就是为了缩短新人的犹豫时间。

猎头找人的办法也在不断变化。

AI人才最大的特点之一是“隐形”，真正符合企业需求的人，往往不会把自己挂在招聘软件上。“一个普通程序员在招聘平台能搜出成千上万，但大模型的人，你找不到10个，有时候5个都找不到”。猎头裴小科说。

但这些人才也不是无迹可寻。他们的名字往往在顶会论文的作者栏里，位列GitHub的贡献者名单中，在X上的技术帖子中，许多人在个人主页上直接留了邮箱。

这代表猎头的工作方式要改变：不再筛简历、打电话，而是要读论文、发邮件。

但是要读完、读懂这些论文实在太难了，有猎头开始用AI来干这个活——用AI读论文、发邮件，对方收到的邮件都是一对一定制的：“张教授，我读了你的论文，你对多模态的理解我觉得特别有道理。”随后，这一套办法快速普及开来，所有猎头都开始这么干，研究员们的邮箱里瞬间充满了大量AI味很重的猎头邮件，小聪明迅速被识破。

“他们根本就不读我写的论文！”小红书上有很多这样的吐槽帖。

渠道被公开后立即失效，研究员们不再搭理这些邮件，猎头们不得不返璞归真，回到原始时代，靠熟人关系和线下蹲人来建联。他们蹲在清华北大门口、混迹教授与学生的圈子、跑大会、定向邀请会、闭门会、after party……凡是有人才扎堆的地方，必有猎头的身影。

选择和山头

纵然HR和猎头使出千百种招数和诱惑，但AI人才们有自己的想法。

“我不会去的，”一位字节研究员经常接到竞争对手大厂打来的电话。他会直接告诉对方：“你们的组织架构设计不合理，等你们搞好了再跟我说吧。”

比如某次他拒绝，是因为对方开的是一个资深岗，但岗位描述像“算法零工”——同时做图像理解和视觉模型的某个部分。“视觉模型光应用在游戏上，就够一个人研究五年。你现在让一个人这样打零工，他在数据的理解上都不完整，那怎么能做起来呢？”他的结论很直接：“只有不懂的人，才会这么设计组织。”

大厂和钱，在很多AI人才那，并不是最重要的衡量指标。

移动互联网后期，大部分人选择在大厂里拼职级、拼薪水，“说白了，就是没有红利了，大家得想办法拿到一个好的位置，然后苟住。” 猎头Henry说，“但现在的AI行业还在绝对的红利期，有能力的人更愿意去能让自己快速出成绩的地方。”

“追求杠杆，而不是眼下的现金”，成了AI人才，尤其是年轻的“小天才们”一个比较主流的想法。“如果我今年能参与一个SOTA模型的核心训练环节，这就是我最大的杠杆，未来的机会只会更多。”而正是这样的想法，让不少年轻人的天平开始向创业型公司倾斜，如月之暗面、DeepSeek、智谱等。而这些公司里关键岗位上的人，也确实更趋于年轻、趋于“原生的AI人”。

在这些人眼里，大厂和创业公司最大区别在哪？答案可能是“组织”。

组织怎么设计，把哪些人放在核心位置，往往是一家公司想怎么做业务的直接体现。通常来说，创业公司的组织往往更精简、更扁平、更灵活、更“AI Native”。又或者说，如果一家大厂能让自己的大模型部门具备这些特点，它也会更容易受到人才的青睐。

“AI Native”这个热词放在大模型训练组织的语境下，说的其实就是：这个组织里有没有真正自己下场做过大模型的人，有没有在一个真正的大模型组织待过的人，知不知道一个能适应AI时代的组织应该是怎样的。

2024年急于在大模型上破局的字节，转年就找来了吴永辉担任Seed负责人。前负责人朱文佳虽然也是资深的算法和架构师，但他大量的技术经验都集中在“搜推广”业务形态中，接手Seed时并未真正做过大模型。后来的事情也证明，做大模型训练还是需要直接做过的人，前Google DeepMind研究副总裁、曾深度参与Gemini研发的吴永辉，被认为才是对的人。

腾讯则在2025年做出了更大胆的选择。这家以“成熟稳重”著称的公司，在大模型持续落后的2025年末，找来了年仅28岁的前OpenAI研究员姚顺雨担任混元大模型负责人。“总办就是希望他来打破秩序的。”一位腾讯人士说。

他的到来，就像在平静的池水中放入了一条鲶鱼。腾讯的大模型组织开始剧烈翻腾。

首先是大批原生AI人才的加入。据36氪梳理，姚顺雨加入后的近一年，混元体系引入了至少8名关键外部人才，直接向他汇报。梳理这份新人名单，无论是来自字节Seed的张弛、黄启，又或是此前已被业内普遍关注的海外明星研究员庞天宇、田永龙与蔺旭东，无一不是在大模型的一线真正训练过大模型的研究型人才。

“姚顺雨有一种明星效应，他吸引了更多掌握配方的人愿意来到腾讯。”一位混元研究员说。他仍然用厨房做比喻：“如果掌握配方的人觉得，你厨房里的锅铲不是我要的锅铲，锅具也不是我要的锅具，我怎么炒出一盘好菜来？现在，他们相信姚顺雨至少是个合格的厨师长。”

旧人也在陆续离开。大模型原先各岗位的关键负责人，包括原腾讯AI Lab副主任俞栋、上一任混元掌舵者蒋杰、原多模态理解负责人胡瀚、原后训练主力徐灿等，都在姚顺雨履职后相继发生变动，或离职、或转岗。

混元的组织在快速地年轻化。“那些所谓的老资历，其实并不比我们懂得多，甚至我们在模型训练各方面的认知上甚至都碾压他们。”一位混元研究员对36氪说，“不是所有资历都能带来增益，很多人没有真正在大模型上打过胜仗。”

一位头部大模型公司员工也感慨，团队里几乎都是95后，05年的都有。对创业公司而言，最不需要的就是一个专门发号施令的人，他不向往大厂，因为“组织庞杂，架构层级多，管理者只是在‘管理团队’”，“在创业公司，因为目标与做事风格高度一致，反而更容易出成绩”。

可见，大模型行业也正在构建一种扁平、一线、按训练战绩而非资历来评判人的工作方式。在上一个时代做过虚拟人，做过推荐系统、广告系统、搜索，做过云的人，不再能直接用资历和年龄来兑换一个领导大模型团队的资格。

组织变化带来的效果很快在业务端显现出来。

2026年之前，谈到混元大模型，行业内的评价几乎是清一色的“拉完了”。而姚顺雨和他的新核心班底陆续到位后交出的Hy3则被认为“上牌桌了”，一个相对公允的评价是：从“模型榜单产品”变成了一个能真正塞进WorkBuddy等生产力产品里的底座。而2个月后发布的Hy4 preview，则被业内评价为：把腾讯推到了国内开源模型第一梯队。

这正是一个“关键人物的到来改变了组织，新的组织改变了业务状态，最后改变了公司在行业中的座次”的故事。“不是说姚顺雨一个人改变了混元，但如果在2025年那个时间点，没有这样一个被赋予重要职权、能越过内部山头的角色承担这些责任，混元绝对不是现在这样，只会更落后。”一位接近腾讯的人士评价。

阿里则陷入了与腾讯不同方向的叙事。

阿里过去因为大模型做得早、人才有积淀，并没太吃过挖人的苦：通义实验室的源头可以追溯到达摩院，周畅、林俊旸、罗福莉等最早一批国内大模型人才都出自于此，且都是阿里一手培养的原生人才。而且，开源文化也吸引了大量有技术情怀的人，这让阿里在2024年一度成为其它大厂挖角的人才高地。

可是近两年来，阿里对人才的吸引力正在松动。

随着字节、腾讯纷纷改革职级体系，打破论资排辈的桎梏，以及创业公司在2026年轮番推出SOTA模型、上市，阿里长期以来严格的职级体系和薪资体系，都成为了招揽人才的障碍。

据了解，原Qwen负责人林俊旸的职级为P10，除去他的直接汇报对象，大部分一线研究员只能给到P7左右。而这些人如果去往字节和腾讯，职级至少高出一到两级。“阿里很难让外部年轻人直接担任核心职位。”一位阿里人说。

自2026年3月林俊旸离职以来，阿里一直在重新搭建大模型相关的组织：3月成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群；4月成立集团技术委员会，升级通义大模型事业部；6月又将通义大模型事业部和未来生活实验室两个最重要的模型团队合并，成立Token Foundry事业部。以上皆由集团CEO吴泳铭直接负责。

“管理层确实焦虑了。”一位阿里高管对36氪说，这些调整都是在将阿里的AI主导权不断集中到CEO手上，但这是最好的解法吗？“吴妈（吴泳铭）作为集团CEO要管的事情太多了，精力很容易被分散，很难高度沉浸地盯AI这一件事。”不少行业人士都认为，阿里依然需要寻找一位更原生、能更专注的大模型一号位。

潮涨潮落

AI圈人才的流动如同潮汐，时刻伴随着潮涨潮落。

根据猎头的回忆，国内模型圈的人才迁移经历了四个阶段，这背后也是公司间的起落：

2023年，GPT-3.5成为标杆，OpenAI、Google、Meta等海外大厂的员工成为了国内公司都想挖的热门标的。而国内的大模型人才和公司一样，都刚刚起步，其中阿里和智谱由于入局AI较早，人才更为成熟。
2024年，阿里之外，“AI六小虎”（智谱、月之暗面、MiniMax、百川智能、阶跃星辰、零一万物）从“百模大战”中脱颖而出，也成了第二阶段的黄埔军校。
2025年，DeepSeek、字节、阿里的人几乎和硅谷研究员一样受欢迎。想找能做预训练的人，基本就看这几家。猎头York用一句话来总结：“现在国内人才池里，模型层就看Seed，应用层就看剪映。”
2026年，DeepSeek、字节、阿里的人依然抢手，不过从“六小虎”中成功跑到头部的智谱、月之暗面也再次成为了人才市场的焦点。比如，月之暗面是率先拿出超大参数原生多模态模型的公司，而就在这个模型发布后，猎头们立刻前往月之暗面的办公室楼下蹲守准备挖角多模态研究员。

同时，AI市场对人才的需求结构也在发生一些微妙的变化——有的工种逐渐稳定、落潮，有的则在起势。

Cursor首席人才官Adam Ward在近期的一次访谈中提到，在AI研究员之外，硅谷现在需求更大的一类人是“前沿部署工程师（FDE）”，也就是模型公司或云厂商里派驻到客户一线去，把自家模型或应用部署到客户实际工作环境里的一群人。

“AI研究员是一个非常明确的群体，他们的定义、数量和分布都很清晰。现在比他们更难招的是那些模糊不清或全新的工种。”Adam在访谈里说。

这背后也是硅谷AI圈在发生的变化：在不断投入人、卡、钱做出最好模型的同时，模型的应用和商业化——也就是让模型赚钱——正变得比以往更重要。

在国内，类似的变化也在发生。

清华经管学院与猎聘在6月联合发布的《AI时代技能趋势报告》显示：2022年，AI基础算法与模型岗位占据了AI劳动力需求约一半；到2026年第一季度，这一比例降至20%；第二季度，AI Agent产品开发工程师的需求量首次超过算法工程师，成为AI领域最大的单一岗位类别。在这4年间，Agent产品相关人才需求环比增速达到40%。

行业的重心正在从“训模型的人”分化到“能把模型用起来的人”。

这从近期几家大厂频繁的组织架构和业务调整也能看出端倪：阿里将QoderWork、悟空、MuleRun整合为千问办公，并将“AI办公”提升为公司在AI领域的战略方向；字节则将飞书产品团队与豆包产品团队将整合，并把TRAE和扣子整合进豆包，完成五年来对To B业务最大的一次调整。

两家大厂的调整都被外部解读为对腾讯AI办公助手WorkBuddy的阻击。当三家大厂都势必要拿下这座城池，那么相应人才的需求也会被快速放大——不是产品经理，而是做Harness（驾驭模型，把任务执行落地）的产品工程师。

但大厂对于AI算法的需求跟前两年比确实在退潮。不是不招了，仅仅是因为经历了过去两三年的急招，大厂和头部公司的人才已经趋于饱和——字节Seed的算法人数甚至已经上千。

“各家公司都已经形成了比较有梯队的训练队伍，坑自然就少了。”一位业内人士说，“大厂现在主要的任务是只盯最头部的算法人才，并且留住自己已有的人，而不是继续大规模招聘。”

今年第二季度，腾讯与阿里的单季资本开支合计超过1000亿元，且两巨头自由现金流罕见同步转负。据行业估算，字节单季投入规模至少和腾讯处于同一量级。据此推算，三家巨头单季的资本开支合计超过1500亿元，其中大部分将流向AI业务所需的算力。

1500亿，能造1.25座港珠澳大桥，或60%个三峡大坝，或3艘福建舰。这也是为什么，针对大模型研究员不计成本地疯狂挖猎不会持续太多个年头的原因——地主家也没有余粮了。

猎头裴小科对此有直接的感受：大厂招人的眼光更挑剔了。他打了个比方：2023年那会国内团队招人，只要“见过猪跑”就行；认知成型后，用人标准变成了“吃过猪肉”；随着吃过猪肉的人越来越多，如今只有“吃过好的”那一档，才能接到橄榄枝。

于是，“缩圈”的现象出现了。比如针对一线研究员这个人群，“C9院校（9所顶尖大学）的计算机专业是现在的第一梯队”，裴小科介绍，“C9之后是985院校，而211及其他院校基本不再纳入人才池。”原因很简单：C9院校的学生往往在更前沿、资源更充足的课题组里实践，他们的经验也更被看重。

一位大厂实习算法还观察到一个现象：AI部门转正的HC在减少，但是拿到offer的人薪资包涨了一倍。这不是矛盾，而是同一件事的两面：一些基础的工作会逐渐被模型吃掉，于是预算集中到了少数头部的人。

“今年以来一些场景，比如后训练，正在逐渐自动化，HC的需求也在下降。”上述大厂实习研究员说，他已经见怪不怪，“现在部分组的HC已经锁死了，即使是一些同龄人中的‘大佬’，去投这些组也会被挂简历。”

大厂招聘步伐放缓，创业公司仍在热火朝天。正是观察到字节的人才溢出，他们牟足了劲准备挖人。

一位猎头认同“字节大范围扩招时代基本结束”的判断，他所在的猎头公司正在认真考虑明年是否要解约字节。“签约了字节，就不能挖字节的人，因为被逮到要罚钱、取消合作。比起服务字节，把字节的人才挖到创业公司，收益看起来更大。”

AI人才抢夺远没有结束，但最高潮的阶段已经告一段落。

1983年，物理学家伊曼纽尔·德曼接到华尔街的猎头公司打来的电话，问他想不想要一份15万美元薪资的工作，而当时他在贝尔实验室的工资是5万美元。后来，他在高盛一直待到2002年才离开。他和那一代的物理学家、数学家们在华尔街获得的，不只是三倍、五倍的薪水，还有一个可以待上二三十年的职业身份——他们中的许多人后来成了亿万富翁、终身教授，或对冲基金创始人。

但如今的AI天才们，还会有这么长的时间窗口吗？

*应受访人要求，朱可欣、李清为化名

（36氪作者邓咏仪、李炤锋对本文亦有贡献）

图片来源｜AI制图