砸10萬月薪搶人

春江水暖鴨先知。算法工程師王膺開始意識到，行業的春風“吹”回來了。

這股暖風來的甚至猝不及防。王膺曾在北京一家AI藥企工作。2022年下半年的行業寒潮中，他被公司裁員，之后一直沒有拿到心儀的offer，最終勉強接受了一家母嬰企業算法部門遞來的橄欖枝。

“去年9月被裁后找了兩個月工作，那段時間感覺整個行業都在縮HC，現在就不一樣了，翻翻招聘平臺，人工智能相關的崗位多了不少，大廠小廠都在招。”

【資料圖】

這種機會實在難得，王膺計劃再次投遞簡歷，趕上這趟快車。

一位專注AI行業的獵頭Anson也有同樣的感受，他說道：“大概從2月開始，客戶對AIGC（AI生成內容）相關人才的需求明顯增多。”

王膺和Anson感受到的這股“春風”，正是由ChatGPT代表的NLP（自然語言處理）大模型領域吹來。據脈脈高聘人才智庫最新調研數據，今年1-2月AIGC人才需求逆勢上漲，崗位數量同[gf]2f50[/gf]增[gf]2ed3[/gf] 31.3%，創下歷史新[gf]2fbc[/gf]。

▲（圖源/脈脈高聘人才智庫）

去年下半年以來，隨著ChatGPT這款號稱“敲開了通用人工智能大門”的劃時代產品橫空出世，類GPT項目就成為行業熱門方向。上至百度、阿里等互聯網大廠，下至許多成立僅僅幾個月的創企，都把研發大模型列為了業務的最高優先級。

多位獵頭也向「市界」證實，近期隨著ChatGPT爆火，AIGC相關的崗位熱度受到帶動，需求十分火爆。

而在招聘平臺上，輸入AIGC、NLP等相關關鍵詞進行搜索，可以看到“50k+16薪”等高薪崗位正虛位以待。在火熱的AI風口之下，這個薪資水平甚至都還不算高。

2月14日，脈脈創始人、CEO林凡在自己的社交媒體上發了這樣一段話：“ChatGPT帶動的AIGC創業熱潮要來了！獵頭已經開出10萬月薪搶人。”

而一位業內人士透露：“在一個算法團隊中，對領頭的Leader來說10萬月薪并不高，畢竟如果沒有Leader，再多薪資也有點賭博的成分。據我了解，在Leader之外的普通算法工程師群體，薪資分布大多在3-5萬，80%的確拿不到10萬。”

一位獵頭則告訴「市界」：“（相關人才）跳槽的具體薪資和漲幅范圍不便透露，我只能告訴你，很多客戶會強調，如果遇到優秀的候選人，待遇可以高于市場水平。這個行業拿的是總包，16薪、期權等等平均下來，非常優厚。”

10萬月薪當然并非空穴來風，背后支撐的正是瘋狂涌入的資本。

剛剛過去的幾個月中，包括王慧文（美團聯合創始人）、王小川（搜狗創始人）、李巖（快手前MMU負責人）在內，一眾“感覺自己又行了”的互聯網大牛們興奮的宣布入局大模型創業，都說要打造出中國的OpenAI（ChatGPT的開發方），初期募資幾乎都在5000萬美元以上。

其中，王慧文創立的光年之外，到第二輪募資時投前估值已到10億美元。據雷峰網報道，兩輪融資中光年之外分別收到了真格投出的1000萬美元，王興個人投出的1500萬美元，源碼資本領投的1億美元，還有并未公布金額的騰訊云，同樣奉上了誠意金。

資本的卷入，讓市場火熱。緊隨其后，越來越多的企業和創業者開始跑步入局，人才的需求急劇上升。

以對沖基金企業幻方科技為例，剛剛過去的4月13日，幻方科技也宣布將“成立新的獨立的研究組織，探索AGI（通用人工智能）的本質”，并開始為此招募員工。

不僅僅是大模型領域，創投對大模型的熱衷刺激著整個行業的人才需求。

國內首家推出ChatGPT數據標注服務的AI數據企業星塵數據（北京星塵紀元智能科技有限公司）的創始人、CEO章磊則透露，作為AI算法的上層供應商，星塵數據也為應對業務量的增大而在持續招聘，“我們愿意培養零經驗的學生去做大模型等等頂尖的事情。但現實是很多畢業生并不知道有新增量的崗位、扎堆投遞大廠的簡歷，所以我們一直在積極招人。”

正在江蘇攻讀人工智能相關研究生學位的應屆生陸鳴也告訴「市界」：“我之前一直在CV（計算機視覺）企業實習，接觸的企業一般有兩種技術路線，而ChatGPT可以完全變革這兩種傳統的路線。新技術落地、使用的過程中肯定會有新的崗位需求。”

“王慧文們”的人才焦慮

原本行軍打仗講究“兵馬未動糧草先行”，但在這個蓄勢待發的新賽道里，找到“兵馬”都是問題。

各個大模型項目的負責人為招募人才使出渾身解數，不惜親自下場喊話，試圖用自己的承諾與人格魅力“打動”潛在的候選人。

王慧文在2月13日廣發AI英雄榜時就曾豪邁宣布，將拿出新公司光年之外75%的股份“用于邀請頂級研發人才”，并承諾解決項目資金問題，“放心施展你的才華，雜事交給我來打理”。

搜狗創始人王小川則直接通過公開信，寫道“我們呼喚中國的領軍人物、行業產品經理和遠在美國的同仁加入”，并一舉為00后至80后的技術人才列出5個招聘郵箱。

企業對人才的焦慮與渴求，也傳遞到了獵頭身上。如Anson所說：“我和身邊一些人都認為這是一個新出現的東西，現階段人才供應小于市場需求，要和同行比誰更先觸達、誰更先交付（候選人）。”

星塵數據CEO章磊稱：“從我經歷過硅谷的人才之爭，以及現階段國內的‘搶人大戰’來看，AI人才受到高薪追捧可以歸結為兩大原因。”

一方面在當前階段，速度意味著勝利，越早集齊人才、算力、資金等資源進行攻關研發，就意味著多占一分勝算與先機。

從算法角度而言，訓練NLP大模型所采用的主流算法如LLaMA、ChatGLM代碼已經開源。

同時，OpenAI推出的ChatGPT、Anthropic（美國人工智能初創企業）推出的Claude等商業化方案也得到了市場和資本的認可。另外還有許多大模型研發成果正不斷涌現，比如3月初由谷歌和柏林工業大學團隊發布的多模態大模型Palm-e，進一步刷新了人類的認知、拓展了AI能力的邊界。

時間緊，任務重。路徑已被跑通，對每個新入局者而言，現階段最重要的任務都是依據前人的腳印盡快訓練出模型。

▲（NLP算法歷史演進情況，圖源/千芯科技董事長陳巍）

但同時在另一方面，高素質的大模型研發人才本就極其稀缺。

章磊說道：“粗略計算下來，市場上或許已經存在幾十個大模型項目，但同時我預計國內真正有過大規模分布式訓練經驗的人才應該不超過1000人，保守一點來說僅有兩三百號人。”

“本來優秀的算法工程師就是稀缺資源，從業者的能力高低可以說是天差地別，想要達到門檻上限，明確是需要PhD（高級學銜之一）、或者說有豐富經驗的人去做。這里提到的經驗，指的不是時間的長短，而是做的算法的前沿程度和業務資源投資規模的大小。”

這又引出了另一個問題：“對算法工程師而言，訓練過大模型和訓練過普通模型是兩種完全不同的事情，比如訓大模型過程中會遇到模型不能收斂、梯度爆炸、分布式優化等等一系列訓小模型時很難遇到的難題。”

而要成為頂尖的算法工程師，“就像運動員一樣，要成為明星就得從小訓練”。

人才極度稀缺的背景下，相較于更早成立和布局AI的友商們而言，“王慧文們”代表的初創企業無疑更加“捉急”。

「市界」通過招聘平臺聯絡到一家正招聘NLP算法工程師崗位的企業，HR表示：“我們公司在七八年前就成立了，而且一直都在招NLP相關的人才，不是大模型火起來才開始招。雖然最近招聘方面會有些緊俏，但由于我們對人才的培養很早期，而且都會是一些底層方面可以通用的人才，所以儲備還是比較充足。”

這也解釋了王慧文的光年之外選擇直接并購AI企業一流科技、用最短路徑獲得人才梯隊的原因。

窗口期轉瞬即逝

對人才的爭奪已成焦點，然而業界有聲音認為，即使能夠在短時間內搭建起人才梯隊，也未必能夠在大模型之戰中最終勝出。

如火如荼的“搶人大戰”，或許也將隨著大模型研發市場完成整合而迅速結束。

一位不具名AI企業的創始人對「市界」分析道：“從我們業內人士來看，未來市場上的大模型可能僅會剩3-5家，最多有5-10家。而且行業的競合可能會很快結束，時間窗口很短，或許到今年下半年就能定下來大模型的基本格局。所以市場上不需要那么多的參與者，也就不需要那么多算法工程師。”

具體來說，從商業化的角度考慮，“做大模型創業勢必是為了最終能把模型開源出來，因為閉源產品會面臨誰來用的問題。而開源大模型現在也不是一個好的商業模式，因為現在入局，你已經是追趕者而不是領先者”。

這意味著新入局者不僅要正視、追趕與OpenAI的差距，還需要保障后續的長期研發投入、以及對商業落地場景的不斷挖掘。

總之，這是一場關于技術、資金、人才、商業落地場景……的全方位競速賽。

這位從業者最后總結道：“基于上述這些，除非你有很強的資源，否則有一個或幾個很聰明的人跳出來說我要做大模型，對投資人而言都不會是一個好的投資模型。這就是大模型研發領域的囚徒困境。”

就像OpenAI創始人Sam Altman曾說的：“我對初創企業訓練模型的能力持懷疑態度，將來承擔模型訓練角色的應該不會是初創公司。”

相比較從零開始研發大模型，基于現有的大模型去做二次開發，被認為是更加容易、更有望成功的一條商業路徑。

據章磊分享：“現在有很多的技術可以把現成的大模型用很小的成本去進行二次訓練，也就是站在巨人肩膀上、用別人的大模型再去改造。我們也基于現有大模型，做了自己的產品。我認為這樣更有利于明確商業目標、產品模式、訓練方式，而不是寄希望于大力出奇跡。”

這也符合Sam Altman的預測：“我認為，將來在基礎模型和具體AI應用研發之間會有一個中間層：出現一批專門負責調整大型模型以適應具體AI應用需求的初創企業。能做好這一點的初創公司將會非常成功。”

陸鳴也感覺到，在大模型的應用層面會有很多就業機會：“我未來的就業方向是AI產品經理，不論是從把ChatGPT作為一個工具，還是從它滋生的業態來考慮，都有很多新的機遇。比如從工具的角度來說，大模型大大降低了我的時間成本。從應用上面來說，也聽說很多基于ChatGPT開發應用層的企業正在落地。”

然而在市場被幾個大模型瓜分完畢之前，熱錢、口號、對人才的爭奪都還會再“飛”一會。

早年間，王慧文曾在清華講一門《互聯網產品課》，課上他強調過，對早期創業者而言，驅動業務進入“馬太循環”十分重要。這里提到的馬太效應，指的是科學界的名聲累加的一種反饋現象，簡單來說就是強者愈強、弱者愈弱。

他曾說：“馬太效應的影響有多大呢？馬太效應決定了有些行業只有3家”。王慧文代表的一批創業者，在消費互聯網領域驗證了這句話的正確性。

在最新興起的大模型市場，或許這一幕還會上演。

作者 | 董溫淑

編輯 | 董雨晴