未來世界是人工智能的，但歸根到底還是人才的。

“比較誇張，一個博士生如果是在這個領域對口，剛畢業出來，起薪200萬還是能看得見的，這還不算股票。” 同道獵聘集團董事會主席兼CEO戴科彬說，現在AI人才確實水漲船高。

中關村人才協會項目總監陳文傑也提到，在近期組織的一場產業級大模型相關活動中，有北大軟件工程相關實驗室的教授提到，“他們的團隊現在已經出現了學生還沒畢業，已經有大公司幾百萬去挖他的人了。”

早在年初，中國的大模型從業者和投資人已經頻頻踏上了往返中美的航班，一方面是去硅谷交流取經，另一方面則是招募AI技術人才。

動輒上百萬的薪酬福利、股權激勵，和供需不匹配導致的人才缺口問題，讓獵頭市場也變得忙碌。有獵頭表示，一個人工智能的相關人才往往被好幾家獵頭公司爭搶，想要爲企業成功找到一個人工智能候選人，往往要花2-6個月時間，行業面臨着比較大的尋訪壓力。

“搶人大戰”中，和從業者、獵頭一樣敏銳的，甚至還有北京、杭州等地的丈母孃們。她們出入AI行業大型會議，手舉標語牌開出豐厚條件，希望在AI人才中覓得佳婿。

而在一波波搶人熱潮的背後，面對人才缺口，如何培養AI相關技術人才與應用人才也成爲新的挑戰。

招人難：5個崗位爭奪2個人才

初冬的北京，最低氣溫已至零度以下，在工信部工業文化發展中心工業元宇宙協同發展組織的會議室裏，AI應用工作組一場關於AI人才培養的話題討論火熱。

戴科彬和陳文傑的發言，讓不少在場人士感同身受。

AI應用工作組執行組長、行行AI創始人李明順提到，自己投了不少博士的項目，普遍反映AI人才難找。尤其是伴隨“百模大戰”的打響、大模型應用的不斷深入，在企業與個人的實踐過程中，讓大模型技術實現產業應用落地存在着巨大的鴻溝。鴻溝源於對AI新技術的認知不足、對新技術的掌握不夠以及對新技術應用上的各種挑戰。其中一大痛點就是AI人才特別稀缺。

例如，作爲人工智能的核心，算法在很大程度上決定了智能化程度的天花板，算法工程師決定了人工智能企業發展的上限，目前算法崗人才緊缺尤爲突出。與此同時，在應用方面也亟待相關人才培養。

開普雲未來科技研究院副院長倪金松談及，自己在招聘AI人才當中，急需大模型的算法工程師，更細分還包括底層的算法開發如模型訓練、調優、推理加速等等，但招人中會發現，“可能四五百個人裏面會有一個是做這個領域的，而且可能只是在某一個方向上有所涉獵，還不是全面性的。”此外，企業裏AI的產品經理、架構師也幾乎沒有現成的，目前是由企業自己來培養。

獵豹移動集團副總裁李婷剛剛結束校招，她舉了個例子，“17個人投簡歷，只有2個人稍微能夠專業對口，但也並不是高端的技術人才，而是偏向於產品，偏向於項目管理的人才。”

此前出門問問CEO李志飛也提到類似的人才現狀，目前AIGC領域裏計算機相關學科背景的人才較多。但是由於AIGC對人才的需求越來越多元化，不僅需要傳統的計算機科學和數據科學方面的人才，還需要具備AI模型優化、自然語言處理、機器人操作系統等綜合多方面知識和經驗的人才。

除了“自帶光環”的大廠之外，創業公司爲了能夠招到人才也頗爲不易。例如王小川創立的百川智能選擇宣佈獲得阿里、騰訊、深創投等3億美元融資的同時，借投資“背書”對外公佈了啓動2024校招的消息，招攬自然語言處理、計算機視覺、強化學習、基礎架構等多個人工智能關鍵技術方向。

AI人才的稀缺性決定了其身價水漲船高。獵聘發佈的報告顯示，人工智能人才需求是五年前的近3倍，從AIGC整體需求來看，2023年1-8月，AIGC新發職位同比增長139.76%，其中IT/互聯網/遊戲行業的AIGC新發職位佔比最多。

從平均年薪來看，模型層、應用層、基礎層AIGC職位平均招聘年薪分別達到了46.63萬、43.35萬和33.92萬。其中深度學習、圖像算法、自然語言處理（NLP） 招聘平均年薪均超50萬。

而根據11月初脈脈高聘人才智庫發佈《2023泛人工智能人才洞察》顯示，2023年1-8月，新發AI崗位平均月薪超4.6萬元，但人才供需比僅爲0.39，而2022年時這一數字還是0.63，這相當於現在5個崗位爭奪2個人才。

培養AI應用人才迫在眉睫

根據麥肯錫公司此前發佈的報告，2030年中國的AI人才缺口可能多達400萬人——預計中國對熟練AI專業人員的需求將增至2022年的6倍，達到600萬，但2030年的人才供應量僅能達到200萬，因此缺口達400萬人。

AI人才緊缺的背後，多位行業人士在接受第一財經記者採訪中提到，從AI人才培養體系來看，目前鮮有學校或機構擁有成體系的、能夠與產業結合的AI人才培養計劃，即使是AI大模型行業內部自發的人才培養，也還沒有成體系發展。

學堂在線運營總監李新娟表示，在其慕課平臺上大部分課程都是高校產出，特點在於系統和科學化，但問題在於離產業界比較遠，尤其是新興的AI技術的發展，只能提供關於底層算法、原理等課程，結合產業界的課程從高校角度來講難以產出，但同時用戶又有着非常大的需求。

學科網數據中心總監王慶也提到，這一輪以ChatGPT爲代表的AI爆發後，不僅是在高校或機構對此十分關注和展開研究，包括基礎教育領域，自己接觸到很多中小學老師以及國家鼓勵職業教育方面，對於 AI的教材，或是AI教育的規範標準和課程標準是空白的。

面對供不應求的現狀，如何破解人才難題？

當記者向ChatGPT提問對於AI人才培養的建議時，AI給出的回答包括了學習基礎知識、開展獨立研究、學習數學和統計學、社交與合作、獲得實踐經驗、瞭解倫理和法規等諸多方面。

在教育領域，李新娟和王慶都提到，空白也意味着大量的機會，期待相關部門以及產業界、教育界等多方形成合力，培育AI人才。

儘管目前AI高端人才緊缺，但清控至道教育科技副總裁秦寶波對於前景十分樂觀。他透露，今年清華有一個特別大的趨勢，就是不少高分學生都進了電子信息相關專業，而不是經管，這意味着未來大量AI高質量人才源源不斷地輸出。

儘管目前成體系的社會組織還沒有出現，但產業界內部轟轟烈烈的“自變化”已經開始了。據第一財經記者瞭解，一些公司內部已經從“一把手”開始，組織算法工程團隊進行學習，培養所有員工實現AI應用技能的落地，從學會與AI溝通能力和編寫Prompt提示詞能力做起，利用AI工具提升效率。

騰訊設計總監任婕就提到，很難從市面上真正找到一些成熟的AIGC人才，因此她所在的團隊內部自我學習，自我提升已經跑起來了。

此前APUS CEO李濤告訴第一財經記者，在All in AI的背景下，公司要求連行政人員也必須考慮人工智能如何改進自己的工作，並要將員工使用人工智能的程度與漲薪直接掛鉤。

而不久前百度CTO王海峯對記者透露，百度將與產學研各界密切合作，深化產教融合，爲社會再培養500萬大模型人才，讓人工智能結出更多產業果實。

此外，據記者瞭解，相關《AI應用人才從業能力評估》標準也在徵集中。

從產業鏈人才分工的角度來看，AI應用人才與AI算法人才應當區別培養，實現不同的社會價值。例如，AI應用人才不必過分深陷於算法和理論的鑽研，而更應注重如何將AI技術和成熟產品應用精準高效地應用於產業實踐中，幫助企業家實現降本增效，增強企業競爭力。

這也意味着未來AI人才的培養需要在各行各業中全面展開。無論是金融、零售、電商、醫療、教育等服務業，還是製造、能源、交通等縱向產業。而這將帶來一些人類工作崗位的消亡和新興職位的誕生。

以廣告設計行業爲例，小象智合副總裁郝曉偉告訴記者，過去做設計和客戶來回溝通一個定稿，可能一個月都定不下來，現在有了AIGC的幫助，設計師一兩天就能完成，極大提升了效率。他認爲，真正有能力的設計師並沒有因爲AI失業，而是AI將人類設計師的能力邊界無限放大。對於AI應用的人才來說，未來將更加考驗的是整個產品整合的組織能力，而不是某個具體單項的工作任務。

責任編輯：劉萬里 SF014