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、也不涉及技術轉讓，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)絡的這個特定AI賽道，真正懂并且能引領技術前進的頂級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套著一個盈利實體的獨特架構，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的架構設置，感興趣的小伙伴可以點擊跳轉這期看看。所以OpenAI的PPU這個獨特的類似股權激勵機制，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

如果你是相關領域的PhD（博士），然后你發(fā)過paper（論文），你在學術界有一些名氣，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薪酬都在30萬美元以下，并且給到的股票或股權都很有限。如果說OpenAI給的基礎薪資比PPU（或股權激勵）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，以建設數(shù)據(jù)中心來支持AI業(yè)務。

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基礎設施方面的領先地位；

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)關注。