AI产业“抢人战”的影响及对策建议

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自DeepSeek破圈以来，AI大模型加速由“工具属性”向“基础设施属性”跃迁，基于大模型的技术、应用、模式、场景创新层出不穷，引发各行业对AI人才需求井喷，“抢人战”愈演愈烈。

赛迪研究院认为，“抢人战”争夺的不仅是AI人才，更是企业跑赢AI赛道的通行证，对于人才供需格局产生变革性影响。建议从完善产业引导、强化供给保障、健全公共服务入手，提高AI人才储备，支撑AI产业快速发展。

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AI人才需求井喷，“抢人战”呈现三大特点

互联网大厂、AI企业成为高薪抢人主力军，汽车、金融等行业主体争相布局AI人才池。以阿里、小米、字节等为代表的互联网大厂AI岗位基础薪资可达百万元，小米AI大模型研发岗位、腾讯人工智能产品总监年薪最高达120万元。以DeepSeek、群核科技为代表的“杭州六小龙”也以百万年薪招募高校“学霸”。此外，车企、金融机构等AI人才招聘需求激增。岚图汽车计划2025年在智能驾驶、智能座舱等领域AI人才新增比例达50%。金融机构对具备AI从业经验者更为青睐，浦发银行的数据分析岗、产品经理岗，以及交通银行的高层次人才岗等均要求来自金融机构或互联网大厂且具备AIGC经验。

算法类岗位需求规模暴增，基础研究型、技术开发型、复合型AI人才成为抢夺重点。据猎聘发布的《2025AI技术人才供需洞察报告》显示，2024年2月至2025年1月，AI算法工程师需求占AI技术人才比重高达67.17%，连续两年稳居第一，50万元年薪以上AI岗位中算法类占比超30%。随着AI技术产业化落地，企业迫切需要算法类人才实现核心理论突破、工程能力变现以及跨界应用落地。据猎聘数据显示，当前算法人才紧缺指数（TSI）达到了3.24，处于高度供不应求的态势（TSI>1即表示人才供不应求），专注于算法原创与核心理论突破的基础研究型人才、将算法转化为产品的技术开发型人才，以及既懂AI又精通行业的复合型人才成为企业争夺的核心。

主力城市AI政策密集发布，AI人才“高薪抢人”“生态化抢人”现象频现。近年来，以中国软件名城为代表的城市纷纷推出AI领域支持政策，北京市计划5年内投资超过1000亿元支持通用人工智能产业加速发展。其中，AI创业者、技术大咖、AI高管等具备较强创新能力、研发能力和管理能力的顶尖人才成为地方“抢人”的核心。如，上海浦东、苏州对AI顶尖人才项目补贴最高达1亿元，苏州、杭州AI人才购房补贴达1000万元、800万元。工信部人才交流中心发布的《人工智能人才需求预测报告（2024版）》显示，北京、广东、上海、浙江四省（市）集聚超过76%的人工智能相关企业，60%以上的AI顶尖人才聚在北京、香港和浙江地区。

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原因分析

行业竞争加剧，领先企业加紧顶尖AI人才“战略卡位”，构建智能技术“护城河”。在多轮AI技术代际更替下，当前AI技术已基本分化为以算力、框架等基础层，计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等技术层，以及行业解决方案等应用层三层架构。为应对来自国内外AI企业的激烈竞争，领先企业大力储备特定环节顶尖AI人才，支撑AI技术战略由单点突破向全栈布局。例如，小米置千万年薪挖走DeepSeek核心成员罗福莉，拟在模型架构、底层算法等方面提升小米AI技术层能力，发力端侧应用层，在人、车、家等智能硬件上开辟AI新赛道。字节跳动高薪聘用零一万物联合创始人黄文灏，拟发力多模态数据融合算法优化、CV、NLP等关键技术环节，提升全栈技术实力。

应用深度下沉，企业从“拼参数”转向“拼场景”，“交叉复合”型AI人才需求愈发突出。当前，AI技术进入商业化应用的重要阶段，企业竞争逻辑从追求模型参数、算力规模等硬指标，转向构建垂直场景技术和业务闭环，技术落地的复杂化、场景需求碎片化驱动AI能力“细胞化”发展，并下沉至多个业务单元，催生了复合型AI人才需求的爆发。例如，招商银行将AI能力嵌入到零售金融、公司金融、风险管理等各业务单元，并在本轮“抢人战”中释放出大模型应用、智能体应用、多模型态应用等多项复合型岗位需求。与此同时，随着AI技术与5G/6G、量子计算、IoT等技术加速全域化融合，单一技术人才难以驾驭复杂系统，对具备全栈技术整合能力的交叉型人才提出迫切需求。

能力需求跃迁，人才供需“时间差、技能差”持续扩大，存量人才争夺是企业AI化布局的无奈打法。随着AI新算法、新模型不断涌现，技术演进形成以月为周期迭代、以指数级发展态势，AI人才能力需求持续跃迁。与此同时，以院校为主的培养周期难以适配日新月异的AI发展节奏，AI人才供需差距持续拉大，企业不得不通过对存量人才抢夺，以满足AI研发和商业化的紧迫需求。例如，百川智能聚焦医疗赛道，通过收购临床数据库和整合阿里团队，构建起专科诊断AI模型。据麦肯锡预测，到2030年，中国对AI专业人才的需求预计将达600万人，人才缺口可能高达400万人。

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影响分析

从短期看，驱动AI人才需求结构性变革。一方面，加速“超级个体”崛起。不同于互联网时期的“程序员群体”，AI时代企业人才策略暗含产品战略，顶尖人才流动映射竞争格局。AI技术进步依赖于少数顶尖人才的突破性工作，“以人为器”的AI产业竞技场将持续释放对顶尖人才的需求，进一步加速AI创业者、技术大咖、AI高管等具备创新、研发和管理能力的“超级个体”崛起。除了提供高薪之外，股权、股票、团队、算力及数据等资源将成为企业、政府招揽“超级个体”非常规配置，个体价值将在产业演变中充分释放。另一方面，推动新旧岗位更替。大量行业岗位对AI技能需求持续升级，将催生出更多模型架构工程师、提示词工程师、大模型训练师等全新岗位。与此同时，“抢人战”加速了Python编程、数据分析、应用开发等传统岗位贬值甚至消亡，形成“高技能溢价、低技能内卷”岗位竞争态势。

从中期看，进一步加剧AI人才分布不均衡程度。一方面，发达地区AI人才虹吸效应持续放大。在AI人才的抢夺战中，企业、地方政府以丰厚的人才薪酬和服务持续吸引AI人才集聚，极易构建“人才-技术-商业”正循环，使得人才、企业、地方政府均获得“超线性回报”，形成较强的虹吸效应。数据显示，杭州高新区今年一季度提供AI相关岗位超过1.2万个，简历投递量同比激增70%。另一方面，欠发达地区面临更为严峻的人才引留挑战。欠发达地区囿于缺乏足够的资金、资源和产业基础，在AI领域不仅面临人才储备不足的先天劣势，更陷入本土人才外流加速的恶性循环。发达地区对有限人才形成虹吸效应，导致本地既难以招引外部高端人才，又无法留住存量技术骨干，实质上演变为发达地区的人才“输血地”，对本地企业培育、产业升级带来不利影响。

从长期看，带来AI人才供给侧更深层次改革。AI人才抢夺之下，社会人才供给将在承压后加大培养体系变革力度。一方面，高等院校将加速交叉型人才培养改革进程。AI技术是典型的交叉型技术，单一学科、专业输送的人才难以满足AI快速发展需求。抢人战将进一步倒逼高等院校加大跨学科、跨专业资源调度力度，构建以人工智能为主线的交叉学科专业建设。当前，人工智能专业已在500多所国内院校开设，跨学科的人工智能学院已成为清华大学、浙江大学、哈尔滨工业大学等高校探索建设的重要方向。另一方面，新型职业教育体系将加速重构。职业教育是缩短人才供需“时间差”的重要环节，单一的技能培训体系难以满足AI时代多元化能力需求。

在AI人才抢夺战的助推下，职业院校、第三方教培机构将由“以岗位技能为牵引”进阶为“以企业战略、区域发展需求为牵引”，加快与产业、企业、政府合作，构建起敏捷、高效、多元的新型职业教育体系。值得注意的是，在AI变革驱动下，部分院校和机构或过度追逐AI化概念，过度投入建设AI相关学科专业，从而忽视传统专业教育水平的提升和课程、师资的更新，导致盲目投入、重复建设。

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几点建议

完善AI人才柔性配置机制

一是完善人才流动监测机制。建立国家级AI人才动态监测平台，整合企业、高校、科研院所、第三方招聘平台人才数据，构建“人工智能人才数字地图”，实时追踪AI人才区域分布、技能结构、流动趋势，识别关键领域人才缺口。健全政府端人才流动预警与干预机制，围绕人才流失率、人才集中度科学制定运行阈值，超过阈值自动触发税收优惠、重大项目定向支持等政策响应。

二是鼓励区域间人才跨区协同合作。针对京津冀、长三角、粤港澳等AI集聚区域，探索建设区域“人工智能人才协同示范区”，推动示范区内AI人才在社保、职称等累计互认，推进示范区内智算中心、超算中心互联互通，鼓励本区域AI人才凭创新成果优先申请算力配额，实现人才链、算力链、产业链跨区域耦合。

三是支持大中小企业人才共享发展。构建区域“AI人才共享平台”，鼓励头部企业向中小企业开放弹性用工资源，以“揭榜挂帅”、知识产权共享等方式承接中小企业技术攻关需求。

构建开放融合的AI人才培养体系

一是强化高等院校交叉性、复合型人才培养。引导具备数学、物理等基础学科优势，以及计算机科学与技术、软件工程等学科专业优势的高等院校，整合各类交叉学科资源和师资力量，高水平建设AI专业，培养高质量AI人才。

二是引导职业教育聚焦应用型人才培养。推动职业院校现有专业的AI化改造，依托本地实训基地，引入企业真实项目案例和工程师驻校授课，并开展产业级技能实训。

三是强化开源社区育人属性。通过开源创新平台组织国家级算法竞赛和技术攻关，推动建立大赛成果、开源社区贡献与职业资格认证衔接机制。

四是强化行业创业型人才扶持。推动行业链主企业联合创投机构设立产业基金，对上下游企业的“行业+AI”创业团队实施“人才绿色通道”，加速行业AI应用供给。

提升AI人才公共服务保障能力

一是支持AI人才灵活就业与创业。完善灵活就业群体社会保障机制，推动以论文影响力、开源贡献度、专利数、国赛排名等指标作为社会保障政策的享受条件。鼓励地方产业引导基金对AI创业者项目支持，完善相关创业项目责任豁免机制。

二是构建国家级AI技能培训平台。依托国家公共实训基地构建AI技能培训平台，加快制定AI相关新岗位标准，依托头部企业、教培机构按岗位标准加快开发具备通用属性的AI技能公共培训包和教材课程，加大AI培训资源的普惠共享力度，全面提升从业人员AI素养。

三是加强公共数据、算力保障。依托国家算力中心、AtomGit开源平台、行业数据中心等载体，以算力券、数据券、模型券等形式支持企业开展AI人才技能培训。

作者：

王 菲 赛迪智库信息化与软件产业研究所软件产业研究室副主任

李昕跃 赛迪智库信息化与软件产业研究所软件产业研究室研究人员

许 旭 赛迪智库信息化与软件产业研究所综合研究室主任

李梓祎 赛迪智库信息化与软件产业研究所软件产业研究室助理研究员

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