文/陈玉琪 戚梦颖

ChatGPT爆火后，AIGC（人工智能生成内容）热潮裹挟了所有相关行业企业，AI人才也成为被大佬和公司们竞相争抢的香饽饽。

林子是一家新能源汽车公司的算法工程师。即使做不出GPT那样的大模型，但公司的资源、预算、人员招聘都开始向他所在的AI部门有所倾斜。

根据脉脉发布的《2023 AIGC人才趋势报告》，2023年1~2月AIGC人才招聘需求数量同比上涨31.3%，创历史新高。有猎头透露，一些高估值项目的人才薪资涨幅能超过100%。

2022年2月~2023年2月AIGC领域热招岗位TOP10（图源：《2023 AIGC人才趋势报告》）

行业间的温度似乎在保持着微妙的能量平衡。同为硬科技，这边AIGC正火热朝天，那边芯片行业却在经历料峭春寒。刚刚过去的2022年，芯片半导体行业经历周期性衰退，高薪人才争夺战骤然降温。

余聪是一名芯片设计工程师。985高校毕业、集成电路相关专业毕业已经成了公司新入职员工的最低门槛。从去年夏天开始，业内各家公司都开始削减甚至暂停招聘计划。

人才供需情况、技术的变现能力等多重因素都在左右着薪资走向。然而，当硬科技的浪潮一浪盖过一浪，高薪的保质期还能持续多久？

冰火两重天

虽然负责的是车内智能交互场景的功能设计及优化，不可能做出像GPT那样的大模型，但林子的领导依然希望他们能做一些AIGC方面的尝试。

此时距离ChatGPT进入公众视野不过三个月。有AIGC相关技术储备或是战略计划的公司，都被卷进了这场“军备竞赛”中。热度和钱，都有了。数据显示，A股AIGC概念指数今年内上涨近60%，企业服务商、游戏与传媒领域的多只个股连续涨停，涨幅翻倍。

AI人才自然被竞相争抢。原美团联合创始人王慧文宣布出资5000万美元打造中国版OpenAI，75%的股份用于邀请顶级人才；李开复筹建Project AI2.0，在全球范围招募人才，表示期权由新团队绝对主导。

字节跳动、百度、小红书等互联网企业及三七互娱、巨人网络等游戏企业纷纷对算法工程师、自然语言处理（NLP）、图像识别等研发人才抛出高薪诱惑，月薪3万元是起点，6万~8万元是头部企业和项目开出的待遇，也有11万元在夺人眼球。可以说，如今AIGC行业人才年薪百万是平均值。作为非技术岗的AIGC产品经理，也有机会拿到3万~6万元月薪。

赋猎咨询创始人沈嘉从事科技人才猎头工作已有十多年，在他看来，ChatGPT这次带来了爆炸性的影响。“现在不是说能给到优秀人才多少的薪资，而是说如果能和这些顶尖的候选人沟通一下，负责搭桥的中间方都能拿到几千或上万元的报酬。”

落实到具体薪资，沈嘉透露，与此前相较，AIGC相关人才的薪资涨幅至少达到20%~30%。如果按照奖金、期权等在内的年包薪资计算，一些高估值项目人员的薪资增长超过100%。

2022年2月~2023年2月AIGC相关岗位年薪（单位：万元，图源：《2023 AIGC人才趋势报告》）

当AIGC行业沸反盈天，芯片行业却感受到了阵阵寒意。

2022年，芯片半导体行业迎来新一轮的下行周期。相比前几年火热的招聘市场，为应届生提供动辄五六十万元的offer已不多见。

2019年，余聪从集成电路工程专业硕士毕业。他先是进入国内一家科创板上市公司，后来跳槽到一家外企，从事芯片中后端设计工作。

余聪所在的组今年没有招人计划，公司新入职的员工几乎见不到211学校的毕业生了。据他观察，各家公司从2022年夏天已经开始大幅削减招聘计划，稍大一点的公司基本上只要985学校的毕业生。“转行的、学校一般的（求职者）基本不收了。”

“市场上薪资趋于理性的趋势已经出现，但人才供小于求的情况还是很严重。”科锐国际科技行业猎头业务总监王磊透露，目前，30%~50%的薪资涨幅仍然是候选人最基本的要求。

十年人才暗战

时间往前推7年。2016年，余聪刚进入研究生阶段，芯片行业似乎并非最佳选择。师兄、师姐们拿到的薪资只是“比一般制造业高一些”，“中芯国际一个月也就给六七千元，硕士八千元，顶天了”。芯片设计类稍高，但月薪也不到2万元。

彼时，互联网是比芯片行业更好的选择。根据《中国集成电路产业人才白皮书（2017—2018）》，2017年高校集成电路专业领域的毕业生有34%都流向了互联网、计算机软件、IT服务、通信行业。当年，集成电路行业平均月薪为9120元，而互联网行业的平均月薪已经过万元。

但2019年开始的中美贸易摩擦改写了芯片从业者的命运。当年，美国将华为列入实体名单，此后，美国不断升级对中国科技领域的封锁。

国家开始大力推动芯片发展，“国产替代”被反复强调，投资机构、初创企业纷纷入局。两年间，壁仞、摩尔线程等众多初创企业诞生，寒武纪仅用68天就在科创板过会上市，中芯国际迅速成为A股市值最高的半导体公司。

相关数据显示，2017年芯片设计企业共有1380家，而这一数字在2021年达到2810家，四年里增长104%。

“2020年和2021年是最疯狂的两年，那应该是芯片最好的时间点。”2019年，余聪研究生毕业，恰好踩上了风口：在校园招聘中，月薪2.5万元的offer只能算得上标准水平；社会招聘时，跳槽后薪资直接翻倍的比比皆是。2021年前后，尽管工作还不到3年，余聪几乎每天都能接到猎头的电话，开出薪资翻倍条件的公司不在少数。

然而，芯片半导体是典型的周期性行业。当时间来到2022年下半年，随着多种上游芯片供应商削减订单，消费电子等市场出货量下滑，芯片市场步入下行周期。世界半导体贸易统计组织（WSTS）预计，2023年全球半导体市场规模将同比减少4.1%，四年来首次出现负增长。

与芯片相比，过去十年间，人工智能也有着相似又不同的周期。

2012年，加拿大教授杰弗里·辛顿对深度学习的研究取得重大突破，由此开启了新一轮AI热潮，投资金额也爆炸性增长。此后几年间，AI模型在国际比赛上所向披靡，“吊打”传统算法。

2016年3月，AlphaGo打败围棋世界冠军李世石，成为第一个打败人类的AI机器人，许多普通人这才第一次对人工智能这个概念有了具体认知。

身处十字路口的林子也受到了这股热潮的影响。同年，他从电子通信工程专业毕业，继续攻读研究生。在通信和智能语音两个研究方向上，林子最终选择了“不太懂，感觉很好玩”的后者。

在读研期间，林子进入企业实习，从事智能语音识别的研究。那时正是声音认知的风口。当年的数据显示，声音认知领域的月薪从2016年的2万元增长到2017年的2.8万元，涨幅远超图像认知、文字认知、机器学习等领域。

2018年的秋招，AI行业火爆，年薪普遍30万元起，百万年薪也不罕见。在这波高薪抢人大战中，林子拿到的年包薪资约在35万~45万元之间。林子回忆，那一年找工作并不难，实验室的同学们都拿到了不错的offer。

但让他没想到的是，2019年行业遭遇寒冬。同年，国内十余位知名AI科学家“出走”或发生职位变动。2021年，AI“四小龙”降薪裁员，行业迎来大范围降温。直到2022年底ChatGPT横空出世，AI行业再一次跃上潮头。

缘何高薪？

在一波又一波的抢人大战中，受雇者的高薪溢价成为显著特征。

2017年的一份报告显示，人工智能薪酬水平明显高于市场整体水平，其高级岗位高出整体水平55%，中级岗位高出90%，而初级岗位更是高达110%。

5年前，创业公司抛出百万年薪招毕业生，而这一景象如今在AIGC领域重现。林子感慨：“技术还是原来那些技术，人才还是原来那些人才。只是因为别人把这个做出来了，这个热度带动了薪资。”

踩上风口的余聪同样感慨：“我自认为我们这些5年以下工作经验的人，根本不配这个薪资。不能把时代和运势全部归结为自己厉害。”

在某种程度上来说，高薪并非一件难以理解和预测的事情，人才供需情况、技术进步与商业化能力等多重因素共同影响着薪资走势。

沈嘉表示，如今大量的初创团队和大厂都在投入大模型领域，使得市场上数量有限且薪资处于平均水平的NLP从业者的薪资得到较大追涨。对于头部人才，溢价则更为夸张。“能力相差5%，但薪资能相差100%。”

芯片行业的薪资降温，与人才供给增加不无关系。

相关数据显示，2018年我国高校毕业生为820万，集成电路专业领域高校毕业生人数约为20万人，占高校毕业生总人数的2.5%，其中仅有不足4万人进入本行业就业。

2018年集成电路相关毕业生去向分布（图源：《中国集成电路产业人才白皮书（2018—2019）》）

人才的稀缺吸引了大批材料、物理甚至生物学等专业的非科班生涌入培训班，他们通过几个月的培训，就拿到了芯片行业的入场券，口口相传，培训班生意火热。“我们刚毕业的时候，培训班大概是两三千元一期，后来到两三万元，直接涨了10倍。”余聪回忆。

随着国内各大高校芯片相关专业陆续扩招，如清华大学2021年宣布成立集成电路学院，复旦大学微电子学院硕士生计划招生数从2018年的91人增加到2021年的200人，加上公司重金招揽人才，“行业小白”匮乏局面得到缓解。

然而，当行业出现周期性下行，工作年限短、非科班出身的从业者首先遭遇降薪甚至裁员，有着8年甚至10年以上工作经历的从业者仍然炙手可热。王磊透露，去年曾有从业10年以上的资深模拟IC工程师拿到200万元年薪的offer，SOC架构师最高能拿到250万元年薪的offer。

2023年集成电路行业热门职位年薪及跳槽涨幅预测（图源：科锐国际《2023人才市场洞察及薪酬指南》）

但诸如芯片这样的硬科技行业，烧钱并不能与技术突破画上等号。“没有积累，跟产业脱钩也比较厉害。很多先进技术不是砸钱就能造出来的。”余聪说。

科锐国际《2023人才市场洞察及薪酬指南》显示，成熟制程领域的国产芯片仍竞争激烈，发展势头良好，但受国际新一轮芯片限制与制裁影响，中国的先进制程芯片、高性能芯片和存储芯片发展挑战依然严峻。

芯片的研发分为设计、制造、封测三大主要环节，需要架构师、设计工程师、验证工程师、工艺工程师等多个岗位通力合作。余聪指出，我国优秀的架构师非常稀缺，只有从华为海思、AMD等少数公司跳出来的人才勉强能够胜任。

芯片相关的软件发展也不充分，“比如说英特尔和AMD的x86与Windows、Linux多年生态驱动的发展已经形成了极高的壁垒，程序员的习惯没有办法很快迁移。”余聪说。

与芯片行业相比，AI行业在近十年间经历多轮起伏。

沈嘉表示，数据与算力得到增长、技术能够应用在不同业务场景时，AI行业就能有所前进，也会带热相应市场。“早期，做NLP的人基本都在搜索推荐领域，薪资也就比普通开发稍高。后来AI在音视频方面的技术应用到安防与自动驾驶，这部分人才薪资最高，而现在对NLP人才的需求又得到释放。”

当然，比起突破，瓶颈更为常见。前两年，林子在做类似智能音箱的语音交互产品，但“没卖出去钱”。他也观察到，很多大厂投资的智能语音项目都在亏钱，这让他陷入焦虑：“是不是这个东西真的没什么出路”。

“语音识别准确率在80%或85%时，大家都觉得这个产品是‘人工智障’，可能达到97%~98%甚至更高，比如现在出现的大模型，人们才觉得是可用的，才具有变现的能力。”林子说。

对于企业来说，未成熟的技术与欠缺的硬件条件，也意味着研发与应用会有高昂的成本，不是每一家企业都能承担得起。林子也曾参与过大模型项目，但因项目太过烧钱，两个月后就被叫停。

最近在当面试官时，林子遇到因为“性价比不高”而被裁的AI从业者。“AI是锦上添花的东西，可以让体验感更好，但在差一点的设备上，AI可能跑不起来，只能用传统算法。所以一些公司会认为传统算法是基石，在裁员大潮中也不会裁他们。”

不过，沈嘉认为，顶尖人才是无价的，而“搭便车”式的全行业薪资溢价也无可避免。“就纯技术人才而言，能够真正参与到这一波语言大模型的创新浪潮中，全中国合适的人也就四五万，这些人薪资翻一倍又怎样呢？”

高薪退潮，良禽如何择木？

看似繁荣背后，也会出现一些虚火。

“饼画得太大了。”余聪评价，国内芯片行业一些初创公司甚至连架构师都没找到，也没有未来规划，“先管投资人要几十亿元，然后到处挖人，再用这么高的工资养着一帮并没有产出的人。”

当潮水退去，投资人对研发周期长、投入成本高的硬科技行业出手愈发谨慎，投融资热潮也随之降温。

IT桔子数据显示，2022年中国芯片半导体产业链投资事件与单笔融资金额都呈现下降，早期投资占比不断下降，“倒在B轮，死在C轮”成为难以摆脱的魔咒。在二级市场，芯片半导体领域也是新股破发“重灾区”。

根据钛媒体App从企查查获取的数据，2022年，中国吊销、注销芯片相关企业达5746家，比2021年的3420家增长了68%。

在王磊看来，芯片行业去泡沫化的阶段已经到来。“投资人会观察产品的落地性，包括量产的可能性、市场的认可度，对于太超前的、短期很难上线的，目前投资人也很谨慎。”

同样，如今AI行业的投资热，也并非都是理性的。在沈嘉看来，如今大模型的爆火，来源于2016年的投入。去年，因为Dall-E模型的走红，沈嘉的团队就接到寻访大模型的人才的委托。但放在更大的市场上，这些如今被疯抢的项目和人才，去年无人理睬。

沈嘉坦陈，在这波热潮中，为了提升流量和公众认知，从而便于招人融资，也出现了“洗概念”“博眼球”的团队和公司。但在他看来，对于AI行业来说，有流量有关注终究是好事。“像高薪抢人带来的不仅是某一类技能人才的繁荣，也是整个大赛道的繁荣。”

纵观国内外AI行业的几番起伏，沈嘉认为，与其他一些领域不同，AI的发展符合技术演进和业务场景迁移的过程。“大多数是被早期投资资本驱动，会有很多VC进去；当技术逐渐成熟时，大厂、大公司就会来投，会有一个接力棒。”

从公司的角度看，沈嘉觉得人才评价体系一以贯之。“不管是大学里，还是产业中，顶尖的人依然是稀缺的。论文和项目的含金量就是对实力的解读。”

没有人愿意跟钱过不去，追求高薪无可厚非，但随着热潮退去，高薪不再是吸引候选人的唯一因素。

余聪觉得，身边同行面对跳槽变得十分谨慎。“实际上年包薪资是由基础工资加上数额不等的股票包组成的，比如承诺薪资涨幅30%，但因为年终发不出绩效，承诺15个月的基本工资只发了13个月，再加上股票缩水，涨幅基本被抹平了。”

王磊分析，企业有没有清晰的中长期战略、发展是不是健康、岗位是不是有清晰的职业发展通路，这些因素都要考虑在内。“安全性大于成长性和价值性。”

沈嘉表示，如今良禽择木而栖时，对“木”的考量维度更多更复杂。因为比起之前的图像音视频、自动驾驶领域，训练研发大模型对资金和人才密度的要求更高，除了项目价值、团队阵容，候选人也会把公司拥有的算力与数据量作为衡量标准。

刚毕业时，林子其实对工作的具体内容并不是太关心。“那时候大部分公司AI部分的体系并没有搭得很完整，来了之后做什么都有可能。”

但最近面试过不少候选人之后，林子发现，如今的应届生“想得更多了”。他认为，现在各家公司关于AI的分工已经比较明确，且候选人对AI的认识比他毕业的时候也更加深刻，现在的候选人会十分关心具体的工作方向与内容。

林子在社交平台上分享的面试感想（受访者/图）

对于林子而言，薪资、公司前景和个人兴趣始终是他对工作的考量因素。2022年，林子发觉，虚拟人、新能源汽车赛道出现了更多机会。下半年，林子跳槽到现在工作的新能源汽车公司，涨薪40%。

行业里总有新故事在上演。

对于芯片行业来说，随着新能源汽车、自动驾驶等新兴领域的发展，汽车感知层和决策层不断萌生新型器件需求，传感器芯片与计算芯片等车载芯片成为行业热门板块。据专业机构测算，每辆新能源汽车需搭载半导体数量多达1600个。预计2023年汽车芯片占汽车总成本将达50%。而在目前，汽车半导体的国产率只有大约3%~5%。

王磊举例，在2010年前后，风电、光伏等清洁能源产业十分火热，后来经历了周期性调整。但随着“双碳”战略的提出，包括储能行业在内的绿色经济又出现回暖。

同时，在沈嘉看来，现在生产力升级被放在比较高的位置上，因为AI、计算机的介入，许多传统产业都将得到改造，例如材料研究、生命科学研究等会具有后发优势。“一些所谓的‘天坑专业’，放在更长的时间维度，可能也像现在的AI一样。”

沈嘉认为，不管是芯片降温还是AI起伏，更多人应该意识到，在选择专业、工作时应该回归理性，也要意识到复合型人才将成为下一阶段人才争夺的核心。“不是什么火就选什么，而是什么重要去选什么。”

（应受访者要求，余聪、林子为化名）

（编辑：荀诗林 校对：张国刚）