文|硅谷101
如果說還有什么比英偉達GPU更難求的,那就只有AI人才了。2024年4月初,Elon Musk在X(前推特)上感嘆:人工智能領(lǐng)域的人才大戰(zhàn)是他見過的“最瘋狂的人才戰(zhàn)爭”。
自從硅谷巨頭們開啟這輪生成式AI的超級軍備競賽以來,為了爭奪頂尖人才,馬斯克、扎克伯格、還有Google創(chuàng)始人布林都紛紛親自出馬,身家千億的大佬們,在X(前推特)上加薪、發(fā)郵件挖角、親自打電話留人,一個比一個努力、一個比一個卷。
如果說讓大佬們親自大打出手的還是AI研究的領(lǐng)軍人物,那么稍微資深一點AI工程師也在各方競價下薪資猛增。在硅谷甚至開始有一個傳說,只要offer談得好,AI人才百萬美元年薪是業(yè)內(nèi)標配。
這是真的嗎?我們這篇內(nèi)容通過采訪硅谷各大公司的AI人才和資深HR,嘗試扒一扒各家AI公司的薪資信息,看看身價百萬的“AI打工人” 是不是真的有這么值錢。AI人才大戰(zhàn)是否真的如此激烈。
01 頂尖AI人才,大佬們親自搶了
開頭我們提到,馬斯克都感慨說AI人才大戰(zhàn)是他見過的“最瘋狂的人才戰(zhàn)爭”。而讓馬斯克發(fā)出這種感嘆的,是OpenAI一直在試圖用高額薪資挖人。這包括特斯拉前機器學習科學家Ethan Knight本來計劃跳槽OpenAI,但被馬斯克硬生生地給留住,加薪且內(nèi)轉(zhuǎn)去了馬斯克旗下的xAI公司。
Ethan Knight并不是唯一被OpenAI嘗試高薪挖角的人才。而為了應(yīng)對OpenAI 一直在以巨額薪資大舉挖人的舉動,馬斯克不得不在Twitter上公開漲薪,他承諾說,要提高特斯拉人工智能工程團隊的薪資。
根據(jù)科技媒體The Information的爆料,OpenAI在從谷歌挖資深研究員的時候,承諾年薪(包括股票在內(nèi))將在500萬美元至1000萬美元之間。
OpenAI當然不是唯一一個到處挖人的,它最大的追趕者之一Google,挖起人來同樣不手軟。據(jù)The Information報道,Google CEO桑達爾·皮查伊Sundar Pichai親自挖走了蘋果的三名AI頂尖研究人員。就連蘋果CEO Tim Cook親自試圖說服他們留下來,都沒有成功。
而對于想要離開谷歌的人才,皮查伊自己搞不定的,還得向已經(jīng)處于退休狀態(tài)的硅谷創(chuàng)始人佩奇和布林尋求幫助,讓謝爾蓋·布林親自出馬去留人。The Information就爆料,謝爾蓋·布林親自給一名正在考慮離開Google、加入OpenAI 的員工打電話,勸他留下來。正是因為布林的電話,加上其他承諾和額外補償,說服了該員工繼續(xù)留任。而這件事甚至得到了谷歌官方的確認。
當然,親自撬墻角挖人這種事,做的最熟練的還得是扎克伯格。為了讓Meta的開源大模型Llama能夠吸引到足夠優(yōu)秀的人,扎克伯格還親自寫郵件給Google DeepMind 的人工智能研究人員,來邀請他們加入。
一位不愿透露姓名的人士告訴The Information,在扎克伯格親自發(fā)送的郵件中,他講述了AI對Meta的重要性,并表示希望他們加入Meta和他一起工作。并且,創(chuàng)始人兼CEO的小扎都這么親力親為,Meta從公司層面也是一路大開綠燈,面試?那當然是不需要了,只要這些人肯來,職位就是你的,薪水更是好談,完全打破了Meta自己的定級范圍。
而且,小扎還是非常懂這群頂尖技術(shù)人才的套路的,光給錢是不夠的,還得有算力,能夠做出成果來,才是這些頂尖人才最看重的事兒。所以扎克伯格在一月份就高調(diào)宣布Meta擁有大量英偉達H100芯片的庫存。The Verge報道,到 2024 年底,Meta將擁有超過34萬張Nvidia H100 GPU。而這無疑成為人工智能人才大戰(zhàn)中寶貴的招聘武器,也成為Meta巨大的吸引力之一。
而根據(jù)Business Insider的報道,OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman也會親自打電話去搶人。而這一招確實是管用的:報道就顯示,不少通過了OpenAI的面試但還在猶豫的人才,在接到Sam Altman的電話之后,很快就接受了Offer。
可能有人會問了,公司們這樣互相挖角,人才們這樣跳來跳去,公司沒有競業(yè)協(xié)議嗎?在硅谷,這還真沒有。
為了鼓勵人才的自由流動,硅谷所在的加州地區(qū)在1872年就立法禁止競業(yè)協(xié)議,2023 年更是進一步限制競業(yè):在2024年2月14日之前,雇主必須向在職及已離職員工提供個性化的書面通知,向其說明離職后的任何競業(yè)禁止條款都是無效的,否則遭受處罰。
這個做法還被推廣到了整個美國,而就在前陣子,美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會FTC宣布全美范圍內(nèi),禁止所有員工(包括高級管理人員)簽署新的競業(yè)禁止協(xié)議。
這樣的寬松法律框架下,使得本次AIGC的浪潮中,Google、OpenAI、Meta等大公司之間的人才流動非常大。根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計公司 Live Data Technologies 統(tǒng)計,OpenAI里來自谷歌和DeepMind 團隊的成員占總流入比例的 7.5%,遠高于第二名的Stripe和第三名的 Meta。而據(jù)The information 的報道,自2022年12月到2023年2月之間,OpenAI 已雇傭了超過12名谷歌人工智能相關(guān)員工,至少有五名前谷歌研究人員在ChatGPT上發(fā)揮了重要作用。
所以說,在這么激烈的AI人才搶奪戰(zhàn)中,要靠大佬親自下場給大家畫餅有沒有。說到底,要吸引好的人才,資金充裕是前提條件,不然再畫餅可能也沒用。這其實讓大公司在這輪AI人才大戰(zhàn)中是吃盡了紅利,比如說,實在挖不過來的人,我直接把初創(chuàng)企業(yè)給收購了,一鍋端,這是不是也是一種辦法?所以,我們再來講講硅谷巨頭們的更高段位挖人策略:收購。
02 高段位挖人:“掏空”初創(chuàng)公司
大家可能還記得,在2023年年底OpenAI董事會內(nèi)斗的時候,Sam Altman一度被炒魷魚,當時微軟立馬給Sam提供了內(nèi)部AI負責人的職位,之后更是大部分員工對Sam表忠心愿意追隨Sam加入微軟。
那個時候,微軟差點不費吹灰之力就能把幾乎整個OpenAI團隊收入囊中。雖然后來這事又反轉(zhuǎn)了,Sam Altman回到了OpenAI,但是,似乎受到這件事的啟發(fā),微軟隨后開啟了“人才一鍋端”的更高段位玩法。
2024年4月,微軟宣布成立Microsoft AI,整合微軟的消費者AI工作以及Copilot、Bing、Edge等等產(chǎn)品。而讓人大感意外的是,明星AI模型初創(chuàng)公司Inflection AI的聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Surleyman將擔任這個新實體的首席執(zhí)行官,直接向微軟CEO納德拉匯報。
而Inflection AI另一位聯(lián)合創(chuàng)始人Karen Simonyan擔任Microsoft AI首席科學家。此外還有70名Inflection AI員工中的大部分成員,跟隨兩位聯(lián)合創(chuàng)始人一起加入。
看到這里,大家都懵了:這是個啥意思?要知道,就在微軟公告的9個月前,Inflection AI剛完成了一輪13億美元的融資,估值突破40億美元。這么快,兩個創(chuàng)始人就帶著員工們跑路了是幾個意思?
我們給大家解讀一下:
微軟向Inflection AI支付了6.5億美元達成一項協(xié)議,其中6.2億美元是獲得授權(quán)和使用Inflection的AI模型,而剩下3000萬美元是讓微軟獲得在Inflection公司處大規(guī)模招聘的合法權(quán)利。
要注意的一點是,這項協(xié)議不是收購!微軟雖然之前是Inflection AI的主要投資人,但這筆6.5億美元的協(xié)議不涉及新的占股、也不涉及技術(shù)轉(zhuǎn)讓,主要是為了挖人。
Inflection AI的兩位聯(lián)合創(chuàng)始人是如今任何一家科技巨頭都求賢若渴的頂級人才:其中Mustafa Suleyman是AI元老級大神,是人工智能實驗室DeepMind的創(chuàng)始人之一,另外一位創(chuàng)始人Karén Simonyan也是前DeepMind首席研究員,更不用說追隨他們而來的接近70名成員了。
微軟這一招,無疑意味著僅花費了6.5億美元,就變相“掏空”了Inflection AI,可以說是一次變相的收購,同時還規(guī)避了收購上潛在的“反壟斷”審查。只能說納德拉真的是高手。
在這次大動作之后,Inflection AI還剩下一名聯(lián)合創(chuàng)始人,也是硅谷科技大佬Reid Hoffman,請來了新的CEO Sean White來試圖挽救公司。
雖然有報道稱Inflecction AI打算用這6.5億美元中的部分資金用1.5:1的價格來回購投資人的股份,保證投資人不虧損,但毫無疑問,失去了這么多頂級人才的Inflection AI,未來的發(fā)展讓人質(zhì)疑。
而微軟的這一次大動作能讓我們感受到科技巨頭對人才搶奪的決心,同時也讓人們對與初創(chuàng)公司能否留住人才而捏了一把冷汗。
03 創(chuàng)業(yè)公司搶人難
我們剛才也說道,大公司下手這么快狠準,但創(chuàng)業(yè)公司就難了。創(chuàng)業(yè)就是吸引最優(yōu)秀的人才把最難的事最快速的推出來,但AI創(chuàng)業(yè)的實質(zhì)就注定了,這是一場資本的戰(zhàn)爭:創(chuàng)業(yè)公司如何才能吸引到好的人才呢?
就連知名的AI創(chuàng)業(yè)公司Perplexity的CEO阿拉文德·斯里尼瓦斯 (Aravind Srinivas) 都對媒體大吐苦水。他說,由于資金有限,加上芯片短缺,Perplexity在尋找創(chuàng)建大型語言模型所需的人才方面遇到了困難。
Aravind直接點名馬斯克的xAI,說xAI已成為人工智能人才薪酬最高的公司之一,與 OpenAI 相當,包括xAI告訴新員工,他們的股票期權(quán)與公司估值掛鉤,在這樣的情況下,無論Perplexity提供什么報價,xAI都能追上,而且在別人眼里,即使是相同報價,xAI的都更吸引人,因為那畢竟帶著馬斯克的光環(huán)。
而且還不僅是錢的問題,正如我們之前所說的,大公司所擁有的GPU算力,已經(jīng)成為吸引頂級AI人才最有利的武器。畢竟在遍地不差錢的情況下,能更快得到資源做出成果,在如今AI大戰(zhàn)中,對于這些頂級人才來說才是最重要的事。
Aravind Srinivas
AI創(chuàng)業(yè)公司 Perplexity CEO
我試圖從 Meta 聘請一位非常資深的研究員,你知道他們說什么嗎?“當你擁有 10000 個 H100 GPU 時再來找我吧”,5-10年內(nèi)獲得10000張H100那是數(shù)十億美元的花費,我去哪憑空變出這么多芯片?
Aravind還表示,很難讓AI人才離開他們現(xiàn)在的公司去加入一家Start up(初創(chuàng)公司)。因為之前的公司已經(jīng)擁有良好的實驗經(jīng)驗和可供啟動的現(xiàn)有模型,所以初創(chuàng)公司必須提供非常非常吸引人的激勵措施,和立馬可以使用的計算資源。
而即使像Perplexity這樣的小公司能夠獲得英偉達的芯片,它們也會繼續(xù)落后,因為AI發(fā)展得太快了。在這場速度競賽中,科技巨頭們永遠難以追趕。
Aravind Srinivas
AI創(chuàng)業(yè)公司 Perplexity CEO
即便到時候你有足夠的錢和芯片了,大模型又會迭代了,他們會說“看,世界已經(jīng)變了”,我會在模型的下一個版本訓練完后再來。這次,你有2萬塊H100再來找我。
以上其實我們主要說的是生成式AI的頂級人才。雖然人才市場中學AI和機器學習的人才并不少,但生成式AI大模型是最近幾年才風靡的賽道,Transformer論文也是在2017年剛發(fā)表,所以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這個特定AI賽道,真正懂并且能引領(lǐng)技術(shù)前進的頂級AI人才,并不多。
Databricks生成人工智能主管Naveen Rao談到那些從頭開始訓練過大型語言模型,或能夠幫助解決AI訓練中有挑戰(zhàn)的難題,比如說幻覺現(xiàn)象的候選人,Naveen說,市面上合格的人才可能就只有幾百人。
你可能會想說,初創(chuàng)公司去跟科技巨頭們搶這幾百個人,怎么可能搶得過呢對吧?
但是,如果你的初創(chuàng)公司非常的搶手,讓員工覺得你是很有希望跑出來的,也不一定招不來最好的人。畢竟在硅谷,很多牛人都想去創(chuàng)業(yè)或者加入早期初創(chuàng)公司,正是因為薪資回報的大部分并不在于底薪,而是在于股權(quán)的翻倍。
總部位于硅谷的AI agent創(chuàng)業(yè)公司TinyFish的聯(lián)合創(chuàng)始人Keith Zhai也在采訪中告訴我們,他們就成功從Meta手里挖到了E7級的人才。而他們是放棄了大廠的百萬年薪,選擇加入到他們的初創(chuàng)公司中。
Keith Zhai
TinyFish聯(lián)合創(chuàng)始人
我理解應(yīng)該不止是百萬,可能小二百萬美元差不多。單純從薪資什么這些的話,其實是沒有可比性的,只能說就是它不是一個數(shù)量級,就是做任何一個 startup(初創(chuàng)公司)它都不可能一上來說我給你開個200萬,那這個情況下這個公司就不用干了。
Keith從幾百輪面試中得出的經(jīng)驗是,能從大公司的手里搶到頂尖人才,有兩點比較重要,一個是創(chuàng)業(yè)公司的Mission(使命)和Vision(愿景)要足夠吸引人,也就是我們說的創(chuàng)業(yè)公司想要做成什么事情、是否能解決社會或商業(yè)中有意思有意義的問題;另外一個就是公司的文化要能得到這些人才的認同。
Keith Zhai
TinyFish聯(lián)合創(chuàng)始人
因為這個錢的話激勵什么這些東西,在這個階段下,可能很多時候是大差不差的,就是你不可能說就是你能match(匹配)一個大廠的薪資。尤其現(xiàn)在這個最近股市有這么好的情況下,你去match這些東西是沒有任何可能性的。那怎么辦呢?大家說你拿期權(quán)這些的,這都很虛的東西了。就是如果大家沒有前兩個,他不相信,那他這個期權(quán)你給多少其實沒有意義,就是廢止一張。這廢紙都不算,因為你也沒紙。
在硅谷,創(chuàng)業(yè)被視為勇敢者的游戲,它當然是冒險的。從創(chuàng)立一家公司到最后成功退出,包括被收購或上市IPO,失敗率超過90%。但在這里,仍然有非常多人加入創(chuàng)業(yè)的浪潮。在AI這一輪浪潮中,也不意外。
04 股權(quán)倍數(shù)與財富自由的誘惑
硅谷的這輪AI創(chuàng)業(yè),主打的就是快節(jié)奏,模型和產(chǎn)品更新快,融資快,估值上漲也快。這讓一些明星初創(chuàng)公司并不是沒有機會與巨頭爭搶頂級人才。
匿名受訪者
大語言模型工程師
比如說有個小伙伴,他就是在一個早期的輪次里面,加入了一個成長特別快的AI 的startup(初創(chuàng)公司),在一年的時間里,他的package(薪資總包)翻了10倍,在我看來立刻能財富自由了。
而包括OpenAI,Anthropic和xAI這種初創(chuàng)明星公司,有很大一部分其實是期權(quán)的價值,對于AI人才來說,其實是更加具有吸引力的。
以給出高薪酬知名的OpenAI,L5資深工程師級別,總年薪,也就是包括底薪和OpenAI獨特的PPU,加起來中位數(shù)已經(jīng)達到了90.6萬美元。
這里解釋一下OpenAI的PPU,全稱是Profit Participation Units(利潤參與單位),因為OpenAI母公司是非盈利機構(gòu)套著一個盈利實體的獨特架構(gòu),并且對投資人和股東限定了10倍的回報上限。
我們在之前的視頻分析過很多次OpenAI的架構(gòu)設(shè)置,感興趣的小伙伴可以點擊跳轉(zhuǎn)這期看看。所以O(shè)penAI的PPU這個獨特的類似股權(quán)激勵機制,雖然讓員工分享公司未來的盈利空間,但也受制于10倍的回報上限。
這就是說,來到OpenAI的人才要將PPU轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金有兩個選擇,第一個選擇是長期持有 PPU,直到OpenAI獲得可觀的利潤來進行10倍的套現(xiàn),但按照OpenAI目前對資金的需求和花銷,什么時候能獲利是個巨大的未知數(shù)。第二種更直接的選擇是提前將它們賣給其他VC基金和投資人,賣價就要看當時的市場價格來定了。此外,OpenAI 的 PPU 還有兩年的鎖定期,意味著新員工必須持有兩年才能出售。但現(xiàn)在OpenAI為了安撫和激勵員工,也已經(jīng)開展過回購讓員工可以出售PPU套現(xiàn)。
而PPU在薪酬總包里面的占比是相當相當可觀的。根據(jù)levels.fyi的數(shù)據(jù),我們剛才說OpenAI L5資深工程師平均工資是90萬美元,其中大多數(shù)人每年的基本工資為30萬美元,而PPU占據(jù)了總薪酬 2/3,值差不多60.4萬美元。這也就是說PPU最終可能給員工帶來頂格10倍的現(xiàn)金報酬,也就是625萬美元。是不是聽上去特別美好?
但是,我們這邊要給大家潑盆冷水,以上我們說的這些百萬年薪、搶人大戰(zhàn)都是指的頂級AI人才。
即使是OpenAI同一級別的L5資深工程師,從事AI和機器學習領(lǐng)域的,就明顯比其他方面的高很多。與此同時,往下一級L4級別的全棧軟件工程師,基本薪酬能拿到24.5萬美元,但是PPU卻少了一半,只有30.4萬美元,總薪酬在50多萬美元的區(qū)間。
所以,大家能看到,就算加入了OpenAI,不同級別不同種類工作之間的薪資檔位差距還是挺大的。
而加入其它更早期的AI初創(chuàng)公司一年翻10倍估值,也只是個例,并且都還是paper value(紙面價值),能否變現(xiàn)都還是巨大的未知數(shù),畢竟像inflection AI、stability AI等等如此星光閃耀的創(chuàng)業(yè)公司們說散就能散。所以,我們來到給大家潑涼水環(huán)節(jié)。
05 “人均百萬年薪”辟謠:AI人才薪資分級
在整個生成式AI大模型的預訓練-微調(diào)-后訓練的過程中,有最大需求和最高要求的,就是可以參與預訓練的人才,而到了應(yīng)用層,非AI的工程師也可以完成。
我們硅谷101采訪了目前在硅谷一家知名公司的大語言模型領(lǐng)域的工程師,她要求匿名參與采訪,也告訴我們,在大語言模型領(lǐng)域,每個階段需要的人才不一樣,根據(jù)技能和經(jīng)驗的不同,薪資待遇差距非常大。
匿名受訪者
大語言模型工程師
就是從Pre-train(預訓練)的model(模型)到后面的application(應(yīng)用)的話,就是 Pre-train需要的人才密度是最高的,因為fine-tuning(模型微調(diào))的門檻其實沒有那么高。然后后面如果你只直接調(diào)用API做 application(應(yīng)用)的,就是現(xiàn)在有很多YC的 startup(初創(chuàng)公司)就是這樣做的,然后應(yīng)該是只需要engineer(工程師)就可以,就是正常的back ends front end engineer(后端/前端工程師)就可以。
而AI人才們更感興趣的那些明星公司,比如說OpenAI、Anthropic,就是我們視頻之前說到的,能給出高額待遇,所謂“monster package”(巨額薪酬總包)的百萬年薪公司,對他們想要的人才也非常高門檻。
匿名受訪者
大語言模型工程師
如果你是相關(guān)領(lǐng)域的PhD(博士),然后你發(fā)過paper(論文),你在學術(shù)界有一些名氣,你又對做 Pre-training(預訓練),包括后面的 post-training(后訓練) 這些算法之類的比較懂,就會非常的被搶。
一些特別厲害的scientist(科學家),它是以一個幾百萬美元的薪酬,高薪加入一些公司的,就是達到million(百萬)級別的年薪,不是一百萬級別,而是幾百萬級別的年薪。
而現(xiàn)實是,如果不是特別頂級的AI科學家,其實百萬高薪是和普通AI打工人沒有太大關(guān)系的。先后在特斯拉和谷歌從事過人力資源工作硅谷資深人才專家 Tom Zhang 博士,就告訴我們,“人均百萬”更多是個傳言“傳言”。
Tom Zhang
硅谷資深人才專家
如果你這個學生,沒有這種三巨頭這種很非常光環(huán)的加持,這些高 offer 和他們是沒什么關(guān)系的。所以現(xiàn)在的這種繁榮是這種表面的繁榮,崗位沒有那么多,而且很難申請到。你如果做AI 的,你一個3年經(jīng)驗的相當于別人5年的,或你一個5年相當于別人 10 年的,就大概有這么一個優(yōu)勢,這種特別高的 offer 只有在少數(shù)情況才會出現(xiàn),并不是個常態(tài)。
總的來說,AI工程師底薪會比普通工程師高一些,吸引人才主要靠股票激勵,而且在大公司,因為每個級別都有自己的Band,也就是“薪酬指導范圍”,所以同級別的AI工程師會比軟件工程師高,但是高不了太多。我們另外一個消息源也透露,AI職位在和公司談薪酬時,公司確實能給到特定Band(級別)的最高薪資,多一點現(xiàn)金或多一點股票,甚至超出Band(級別)范圍一點點,也是能爭取,但是超出太多,就需要副總裁VP級別的高管特批了,所以,一般的AI工程師也還真得不到那樣的待遇。
Tom Zhang
硅谷資深人才專家
一些大公司,這些他們都是有很規(guī)范的,嗯,不會相差太多。比如這個 28 萬,這個人非常好,那么經(jīng)過特批給個 30 萬也有可能,但你說給個 50 萬,這就有點離譜了,嗯,不會出現(xiàn)這個情況。嗯,像這個辦的寫的給的很清楚的辦法,特殊都要特批的。
而除了我們前面提到的幾家科技巨頭和OpenAI等明星初創(chuàng)企業(yè),很多其他并不是AI賽道頭部玩家的科技公司,他們對AI相關(guān)人才給的就遠沒有那么慷慨。
比如說,非常多公司招聘帖子就顯示基礎(chǔ)薪酬都在30萬美元以下,并且給到的股票或股權(quán)都很有限。如果說OpenAI給的基礎(chǔ)薪資比PPU(或股權(quán)激勵)比值是1:2的話,一般的公司連1:1都達不到。
Tom Zhang
硅谷資深人才專家
一般沒有1:1,一般很多公司是一比0.25,就是說這個一般其他公司可能是 31 萬的base,再加一個每一年10萬美元的這個股票。
比如說, LinkedIn公司資深AI工程師Senior AI Engineer的職位,底薪就是在$128,000 - $210,000之間,而Levels.fyi上面的數(shù)據(jù)也顯示,這個級別拿到的股票激勵,確實不到1:1。此外,亞馬遜等等公司的情況也非常接近。
所以,結(jié)論就是,確實有天價薪酬的個例,中層的AI人才也是吃香的,但遠沒有達到人均百萬薪酬的行業(yè)“謠言”那么夸張。但確實這樣的行業(yè)傳聞讓不少國際公司來硅谷挖人的時候,也出現(xiàn)了一些混亂的情況,國際公司不知道怎么判定什么是最頂級的AI人才,也出現(xiàn)了只認標簽的情況。
Tom Zhang
硅谷資深人才專家
什么才是AI高級人才?這是誰來定義的?因為目前大家都是迷迷糊糊,都不太懂,所以都把你身上有標簽的,就是有OpenAI、Google的標簽,有圖靈獎,三巨頭的學生,李飛飛老師、吳恩達老師的學生當做人才,如果沒有這些標簽就不是人才了嗎?就無法識別了現(xiàn)在。就算你是常春藤名校的畢業(yè)生,雖然你學的東西也是AI,人家也不一定把你當成是 AI 高級人才。目前就出現(xiàn)了人才標簽化的情況。
而國際公司來硅谷挖人,給出吸引人的薪酬是遠遠不夠的。即使目前有亞洲公司直接給出一百萬美元的現(xiàn)金薪酬包,注意,直接把股權(quán)變現(xiàn)的全現(xiàn)金百萬薪酬包,但即使是這樣,也很難挖到人才。
匿名受訪者
大語言模型工程師
他可能會去開一個million(百萬)的package(薪酬包),去挖任何OpenAI的人。但大家都不去,畢竟你去了啥人都沒有,你可能要去建立這個東西,你可能會想跟一些比較懂的人一起工作,這是很難單打獨斗地做出來的。
無論如何,要“做出來”,才是重要的。無論是對搶人的科技公司,還是被搶的AI人才來說,如果生成式AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)做不出來,推不下去,那么現(xiàn)在所有的這些估值數(shù)據(jù),都是虛幻的泡沫。
06 AI的FOMO情緒,才剛開始
2024年年中的硅谷,正在面臨兩種截然不同的趨勢:科技公司們的裁員潮并沒有結(jié)束,但AI人才卻面臨短缺和爭奪。這被稱為FOMO, fear of missing out,錯失恐懼癥。而FOMO情緒是雙向的。
對于人力市場來說,此前大批“轉(zhuǎn)碼”的工程師們,一面擔心AI在不久之后將開始奪走他們的工作,一面又對AI初創(chuàng)公司一年翻幾倍的估值羨慕不已。
對于科技公司們來說,不僅僅是硅谷的科技巨頭,連傳統(tǒng)公司也紛紛入局囤積人才。從沃爾瑪?shù)綄殱嵲俚桨I?,都是希望吸引最?yōu)秀、最聰明的AI人才加入他們的公司。2023年前8個月,招聘網(wǎng)站Indeed上與生成式人工智能相關(guān)的招聘數(shù)量增加了四倍,當然,就如我們強調(diào)的,根據(jù)公司和職位的資深程度不同,薪酬差距很大。
雖然看起來各大公司砸的錢、投入的資源已經(jīng)令人咂舌,但毫無疑問,AI的熱潮還在繼續(xù)。
在馬斯克削減新車產(chǎn)能投資的關(guān)鍵時刻,特斯拉僅今年就花費了100 億美元,來加強人工智能訓練和推理。馬斯克甚至還發(fā)帖稱:“任何公司的支出如果不達到這個水平,而且效率不高,就無法競爭?!?/p>
而Meta在發(fā)布了驚人財報后,扎克伯格宣布繼續(xù)All in AI。Meta全年資本開支從300億-370億美元上調(diào)到350億到400億美元,以建設(shè)數(shù)據(jù)中心來支持AI業(yè)務(wù)。
Google預計2024年每個季度的資本支出都在120億美金以上,全年同比至少49%增長,以保持在AI基礎(chǔ)設(shè)施方面的領(lǐng)先地位;
微軟決定擴大AI投資規(guī)模,本季度資本支出140億美元,預計下個季度資本支出環(huán)比大幅增長。
而在這樣的攻勢下,AI之戰(zhàn)將會繼續(xù)。而對于最頂尖的AI人才來說,或許薪資已經(jīng)不是他們最看中的了,他們能成就什么樣的事,才是他們最關(guān)心的。就像OpenAI的創(chuàng)始成員Andrej Karpathy,從OpenAI跳去特斯拉,又從特斯拉跳回OpenAI,而最近又從OpenAI離職自己出來單干。
又比如說OpenAI的技術(shù)靈魂人物Ilya Sutskever,在OpenAI董事會沖突之后,因為理念和CEO Sam Altman不和而最終辭職,跟隨他辭職的還有不少OpenAI的人才。
他們會重新開啟什么事業(yè)、會想做什么事、想解決什么問題,我們也會為大家持續(xù)關(guān)注。