月薪6萬，哪些AI崗位在搶人？

深燃（shenrancaijing）原創

整理 | 金璵璠

##2023年什麼話題最熱？這段時間職場人討論最多的話題是什麼？

毫無疑問是ChatGPT的出現、AI的技術進步。當然，對職場人最有衝擊力的字眼是，「AI取代人類」「10億打工人被革命」…

ChatGPT把我們帶進了AI 2.0時代，AI的確正以一種超乎我們預期的方式，影響著許多產業。由此衍生的兩大話題是，哪些人能坐上這趟AI快車？哪些人的工作會被AI「幹掉」？

近日，深燃直播間邀請到了拉勾招募聯合創始人兼CMO鮑艾樂，海納AI創始人、原微軟技術顧問梁公軍，就「AI搶人大戰，什麼人最搶手？」這主題展開了一場深度對話。

鮑艾樂所在的拉勾招聘，日前發布了《2023第一季AIGC人才供需報告》，從數據層面直觀地反映出這輪AI搶人大戰中，最搶手的職位以及薪酬漲幅。具體來看，AIGC人才職缺需求在今年3月較上季增加42%，其中，25%的AIGC演算法工程師職缺月薪超過68K。

梁公軍曾任微軟技術顧問，投資過多家AI 公司，目前他帶領的海納AI，已為5000多家大中型企業提供AI面試服務。

兩位嘉賓分別從人才市場、技術發展兩個視角，提供了一些方向性建議。

要點速覽：

#1.對AI相關職業需求量最大的城市是北京，最搶手的職業是演算法工程師、AI產品經理等。

2.一家公司宣布做通用大模型後的半年到一年內，用人需求可能會激增；做垂直領域應用開發的公司，目前已有大量的用人需求。

3.在通用大模型公司裡，兼具學術研究、工程交付的複合型人才，是最稀缺的。

4.網路產業所謂的35歲危機，在AI 2.0產業尤其是To B領域，將不攻自破。

5.未來五到十年，AI 2.0會像過去十年的行動網路一樣，「供養」數千萬人。

6.現在是AI技術紅利期，如果想上車，未來半年至一年內是窗口期。

7.「用AI取代人」的趨勢，正在以更快的速度，從頭部公司滲透到腰部和尾部公司。

以下是直播實錄，由深燃編輯整理：

AI搶人大戰：從北京開始，從「大廠」開始

深燃：AI搶人大戰真實存在嗎？ AI大趨勢對用人市場的影響到了什麼層次？

鮑艾樂：從拉勾招募統計的數據來看，AI搶人大戰更集中在技術類人才的招募上，例如CV演算法工程師、推薦演算法工程師、NLP演算法工程師。

我們先看產業需求。對AIGC職位需求量最大的五個行業，首先是“人工智慧”，其次是內容短視頻領域，剩下的分別是金融業、企業服務和數據服務、智慧製造。

再看城市。 對AIGC職位需求量最大的城市，第一是北京，其次是深圳、杭州、上海、廣州。

AIGC領域的確湧現了不少高薪崗位，例如，CV演算法工程師、推薦演算法工程師、NLP演算法工程師崗位的月薪，75%分位數接近60k；25%的AIGC演算法工程師崗位月薪超68K；AIGC垂類產品經理的月薪，75%分位數達到59k，遠高於其他產品經理職位的薪資水準。

當然，這些技術人才的招募需求，並不是短期激增的，而是長期穩定存在的，而且對人才資深的要求、提供的薪資水平，都是非常高的，可以說，是一小部分人的工作。

我們在產業第一線觀察到的情況是，有些投資人看好的專案、訓練中國本土大模型的公司，的確非常火爆。 他們現在的感受就像2012年的行動網路一樣，把一週當一年來用。整體來看，現在招AI相關人才的公司，還是以核心大廠為主，也有零星的垂頭公司。

深燃：做大模型的公司開始搶人了嗎？不同量級的公司搶的人才有什麼不同？

梁公軍：國內目前做通用大模型的公司，大約有30家。 這些公司組成團隊的前10個人、50個人，可能都選擇老同事或是內部推薦，50人之後，可能再從外部招募產品經理、應用層的工程師。

在目前的市場環境下，這些公司拿到了最寶貴的資金，少的是幾千萬人民幣，多則幾億美金。所以大家可以專注留意這些公司，它們可能會在宣布做通用大模型之後的半年到一年內，有大量的用人需求。不過，做底層大模型，更多還是科學家、頂尖的工程專家，這些少數人的機會。

而做垂直領域應用開發的公司，現在已經有大量的用人需求。 因為這些公司都是在過去三、五年之前成立的，走過了從0到1的過程，但也遇到了一些難題，如今在2.0時代，會迎來爆發式的發展。我相信，未來五年、十年，就像過往十年的行動網路一樣，能夠「供養」1000萬人、2000萬人。

深燃：在這場人才爭奪戰裡，科技牛人會更多流向大廠嗎？對新創公司會不利嗎？

梁公軍：首先，近幾年的環境讓很多人覺得，“大廠未必穩、小廠未必不穩”，很多人沒有那麼強的冒險動力。再加上，現在AI的局面還不明朗。這兩大因素還沒有造成人才大規模向大廠流動的趨勢。

但過了半年、一年後，當局面更明朗，我相信會有越來越多的頂尖人才，會湧向AI 2.0的代表公司。

這背後一個重大的變數在於，中國自有的大模型到底能不能趕上GPT-3.5，哪怕是趕上80%的進度，那也能夠推動很多場景的大規模商業應用。

既懂技術又懂應用的人，是最搶手的

深燃：在用人方面，國內公司主要缺的是什麼樣的AI人才？

梁公軍：翻閱OpenAI團隊最早的100人的履歷，我們會發現，真正起到巨大作用的人，都是複合型專家，他們擁有一個共同的特質：既能夠做研究、輸出Paper（論文），又能夠落地交付工程。

通俗地翻譯就是，既能夠把技術的原理弄明白，又能夠考慮到各種應用場景、解決工程問題。在通用大模型公司裡，這種人才是最稀缺、價碼最高的。

深燃：在新一波AI浪潮中，有沒有新崗位被創造出來？

鮑艾樂：國內很多公司在做預訓練的大模型，我相信有一些基礎崗位，還是需要人去參與的，比如跟AI產業相關的數據清洗、數據標註。但這絕對不是主流。

更主流的、更有競爭力的職位，還是演算法工程師、AIGC產品經理、AI產品經理等等。 例如其中的產品經理，一定要選好一個細分領域，對產業的使用場景有深度的理解。

深燃：在AI 2.0時代，資歷越深的人會越來越搶手嗎？所謂的35歲危機是不是不存在了？

鮑艾樂：這的確是AIGC領域和過去技術職位的新變化。過去我們常說科技職缺有35歲的門檻，但從AIGC技術人才的年齡分佈來看，30歲以上甚至40歲以上的人才佔了很大比例。我相信，現在有大批富有經驗的從業者，正在主導當下的技術變革。

梁公軍：這要從B端和C端兩個面向去看。我的判斷是，AI 2.0時代對比過往20年，有個非常大的差別在於，之前是先發展To C領域，再滲透到To B領域，如今是To C、To B領域同時發展。

在To C領域，還是對消費者感知最敏銳的那波人去做。

To B領域則會發生巨大的變化。我認為，To B領域會有更好的現金流。因為在降本增效的大背景下，越大的企業越願意在AI上花錢。那要讓B端客戶買單，就需要AI人才對AI基座的理解到位，有豐富的產業經驗。

這帶來的一個改變​​是，過往在To C領域有35歲現象，過了35歲就不吃香了，但在To B領域，反而是更需要35歲以上的成熟從業者，他們對場景有更深理解、對行業有更深認知、對客戶更有耐心。所以35歲 也能找到自己的「第二春」。

技術人才，要不要現在「上車」？

深燃：從科技的底層視角看，這一輪AI浪潮和過去相比有什麼不一樣？

梁公軍：真正能對人類社會產生重大影響的技術，成熟週期都非常長，動輒30年甚至40年、50年。 AI就是這樣一項技術。

微軟從90年代初就開始進行AI研究，從當時到現在已經過去30年了。這幾十年我們可以稱為AI的1.0時代。

2022年11月30日，OpenAI訓練出GPT-3.5大模型，發布ChatGPT，代表AI進入了2.0時代，以一個普惠大眾的單點應用，迎來了真正的百花齊放。

過去AI雖然也在發展，但一直沒有迎來真正的大爆發。舉例來說，過去很多客戶是出於「科技感」的噱頭，採購AI產品，用了三五個月發現，還需要雇用專門的人去「伺候」AI。因為信效度差、效果不明顯，客戶不願意長期續約。

隨著國外國內多個新的底​​層基座的開源，各種C端、B端的應用場景得以大規模湧現，過去半年，幾乎每天都有新的應用面市，AI終於變成了人人可用的技術。

我們真正做科技的人還是非常興奮的，因為這可能是一輩子當中難得一遇的重大機會。像我自己，自從ChatGPT發布以來，有兩三個月時間，每天晚上看各種新技術、新動態，興奮到睡不著。

深燃：To B企業搶AI人才的趨勢，會更明顯嗎？

梁公軍：在現在的大環境下，越是體量大的公司，反而越穩健。當然，企業也擔心錯過AI大趨勢，所以也在做一些佈局，例如，在IT部門裡加入更多有AI背景的人；內部增加採購AI系統的預算。

深燃：這輪AI大趨勢下，你更看好哪一類公司？

梁公軍：無論是做底層通用大模型，或是垂直大模型，比拼的無非是算力、演算法、資料、雲基建這幾大關鍵要素。其中最大的門檻是數據。誰擁有高品質產業數據，誰就能取得更大的優勢。而中國公司的優勢在於，在中國這樣一個統一的大市場，有數據量的極大優勢。

在底層大模型上，我們和美國的OpenAI還有它的競品公司，還存在巨大差距，但無論是騰訊、阿里、百度、華為，都在奮力追趕，它們需要更多的鼓勵和掌聲。

而對於垂直場景的產業模型，業界應有更充足的信心，我們認為，極有可能重演過往十年的行動互聯網發展，也就是再過三五年，排名在前十、前二十的AI 2.0垂直場景公司，很多會來自中國。

深燃：對於有一定技術背景，也想搭上AI 2.0這班車的人，你建議是現在加入還是再等等？

梁公軍：以一個旁觀者的視角來看，如果自己有堅定的判斷，自己或家庭有比較強的抗風險能力，不妨在多數人觀望的時候，下定決心「上車」。 當然，對絕大部分人來說，最優的選擇是，先保證自己所在的位置是穩定的。

鮑艾樂：我覺得對於關注AI機會的同學來講，比較殘酷的一點是，如果你有機會參與，你可能已經身在其中了，這部分人是業界的技術人才；如果你沒有機會參與，那你可能要再等一等，等發展到應用層面，看一看有沒有跟自己過去的工作經驗相關的用人需求。

“用AI取代人”，有些老闆已經動手了

深燃：具體聊聊老闆和企業，AI大趨勢下，老闆們的用人策略有調整嗎？

鮑艾樂：招募方可以總結為三種狀態。

第一類老闆，也是第一波吃螃蟹的人，他們已經動起來了，把不必要的人裁掉，快速應用AI。例如有的遊戲公司已經把畫師團隊裁掉，改用AI工具為公司創造價值。

第二類老闆願意擁抱新變化，但不是先裁人，而是調整組織架構，希望帶領團隊加快學習如何應用AI。像我知道的，有一家公司組了一支AI腦團隊。這類老闆的觀點是，未來團隊也會像AI一樣，像水母一樣，首先需要一個大腦，再伸出去無數個觸手。觸手其實不重要，但大腦要夠聰明。

第三類就是剩下的金字塔底部的大多數，其實還沒有任何的變化。因為AIGC的概念在新科技、網路圈雖然比較熱，但還沒有滲透到廣泛的傳統產業，講AI的應用還為時過早。

深燃：企業用AI替換人的趨勢出現了嗎？

梁公軍：AI替換人的說法，已經討論了很多年，這個趨勢現在的確加快了，正從頭部公司向腰部公司和尾部公司滲透。

反應最快的，更多是頭部公司，例如世界500強裡的沃爾瑪、順豐等。 ChatGPT的出現，相當於對這些頭公司進行了一場市場教育，讓它們更快考慮用AI的方式提效。像我們轉換客戶的周期都大大縮短了。而絕大多數腰部公司，對AI的認知和動作，還不是非常急迫。

深燃：哪些產業已經在用AI或機器取代人？

梁公軍：如“十四五”就業促進規劃所提到的，越是“簡單重複的工作環節和危繁髒重的工作崗位”，越容易被AI替代或被AI大大提效。

從我們海納AI的營運數據，也反映出這樣的人才遷移趨勢。

首先，製造業用工量比去年同期的確是大幅下降。第二，疫情過後，中高階服務業在快速復原中，例如沃爾瑪、順豐的招募量，相較於去年同期都在大幅上升。也就是說，類似流水線工人這樣的基礎藍領需求未來會越來越少、機器替代人的趨勢正在加速，釋放出來的勞動力會快速遷移到中高端服務業。

非技術人才，怎麼減少AI焦慮？

深燃：到目前為止，AI相關職位需求激增的趨勢，依然在持續還是趨向平穩了？

鮑艾樂：這些崗位的薪資不是一夜之間漲上來的，只不過，因為AI話題非常受關注，更多人注意到，「原來他們這麼賺錢」。

不過，技術人才也是分層的，有人是引領潮流，有人是底層搬磚。而高階的AI研發人才，一直是業界最優秀的一批技術人才。

我剛剛在留言區看到有網友說，「原來大家的收入差距從文理科分班的時候就開始了」。我覺得是這樣的，我們去看網路產業的整體薪資，技術類人才一直高於其他職位。

深燃：網路人還有機會「上車」嗎？

梁公軍：我認為，對於原來做網路、行動網路的人，想用湧入AI的應屆生，AI 2.0都是一個幾十年一遇的重大機會。我建議，可以開放性地去關注AI 2.0，尤其是垂直場景的機會。

如果想“上車”，趁著現在的技術紅利期抓緊。因為產業會用新的AI 2.0技術手段，把幾乎每一個生活場景和產業場景重做一次。

深燃：身為一個文科生、沒有技術背景，面對AI趨勢很焦慮，你有什麼建議？

鮑艾樂：這種焦慮可能不是AI造成的，更多來自於外部變化太多，你對自己職業未來的可預測性降低了。

緩解焦慮的唯一方法是，無論你處在什麼行業和職位，讓自己成為相對頂尖的人才。如果跟同行、同儕相比，你能做到前10%、前15%，那你就不必焦慮，因為無論行業怎麼變化，就算是AI把整個職業都徹底「打掉」了，那你身為佼佼者，再去換行時，也一定是最先被注意到的。

梁公軍：就像電力的出現，勢必要讓人類從基礎的工作，往更高階的工作去遷移。那AI來了，很多人會想「人去做什麼？」其實還有很多有溫度、有情感、需要創意的職位，像是高端服務業裡的家庭教師、養老行業等等。

像我使用ChatGPT有半年左右的時間了，我問它一些問題，它能幫我寫一份“草稿”，但還需要我再重新梳理，它沒辦法交付一篇真正高質量的文章。

深燃：最後用一個來自觀眾的提問結束今天的直播，現在什麼類型的人才是最搶手的？非技術人才怎麼成為這樣的人？

梁公軍：不要被不同的風吹到不同的方向，一定要把自己人生的「座標」標記好，選擇一個領域，以十年為週期去累積，我相信，如果你能成為自己領域或大或小的專家，那所有的新技術都只是你的工具而已。同時，保持開放心態，擁抱新的工具、新的技術，把它更多地用在工作上。

鮑艾樂：第一，無論你處於什麼行業，一定要熱衷於學習新技術，對人機互動、人工智慧有一些基本認知，能夠快速學習。第二，你對自己所在產業的經驗是非常寶貴的。無論AI多麼聰明，最終還是要應用在真實的世界中，需要服務客戶、創造價值，而不是從零創造一個新世界。

不必慌張也不必焦慮，最後的長勝者，一定是擁有相對穩定的心態。 AI大潮必將到來，當它來到你的行業時，考驗的是你能不能成為更快、更好應用這個工具的人。

*題圖及文中配圖來自pexels。

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