AI抢人大战：应届博士生，年薪500万

作者 | 铅笔道 邹蔚

编辑 | 铅笔道 王方

封面图丨《社交网络2》剧照

“一家大厂，去年雇了几十位年薪三百万以上的应届博士生，顶尖的按照五六百万来抢，比当年华为天才少年还夸张。”

AI人才招聘平台TTC创始人肖玛峰告诉铅笔道，大厂HR蹲守在几所顶尖高校，为AI项目批量抢年轻人。

而Meta为挖OpenAI的研究员，开了一亿美元签字费，工资另算。

前不久，Qwen技术负责人林俊旸从阿里离职，媒体对此事的关注，就像每年8月下旬，大报体育头版对球星转会不停歇的报道。

今天，顶尖的AI研究员，正像顶级球星一样被争抢、被关注。科学家成为流量明星，这是第一次。他们也收获了远超前辈们财富。

27亿美元挖人

2024年8月，谷歌花了27亿美元，收购了一家聊天机器人公司Character.AI。

而这家公司估值大概10亿美元。

谷歌愿意支付溢价，根本不是因为这家公司有什么超级专利，而是为了买两个人。

公司创始人Noam Shazeer和Daniel De Freitas。

谷歌的收购条件，就是让他俩马上收拾东西，回谷歌干活。

尤其是Shazeer，他是大模型发展之路上绕不开人物。

2017年，他作为核心参与者，写了那篇著名论文《Attention Is All You Need》。这篇论文干了一件事：提出了一种全新的模型结构（Transformer）。

今天几乎所有你听过的大模型：GPT、Gemini、Claude都是基于这套结构。

2021年，他带着一肚子气离开谷歌，创办Character.AI。原因是谷歌担心风险，不让他发布聊天机器人Meena。

三年后，谷歌买他回来，成为谷歌DeepMind的三位核心领导者之一，领导开发新一代Gemini模型。

明显可以看到，他回去之后，从2025年Gemini 2.5 Pro开始，谷歌的模型硬刚GPT起来，毫不逊色。

并不是说，这都是Shazeer一个人的功劳。而是想说，今天做AI大模型，一个学术灵魂，很可能会拉高它的上限。这个道理，经常看球的朋友，应该很好理解。

增加胜率

“你不能把林俊旸这些人，看成传统工程师，可能他们一个回车下去，成或者不成，几千万就出去了。”

Hugging Face中国区负责人、资深工程师王铁震告诉铅笔道，顶级AI研究员的价值，不在执行，而在决策。

训练一个大模型，从选模型（A还是B）、定架构、选数据开始，每一步都要烧钱，动辄就是几千万投入。决策往往就是某一个人拍板，做对了，模型出来；做错了，钱可能直接打水漂。

“大多数工程师，只训练过小模型，没接触过超大规模训练，没有完整从0到1的经验。而顶级人才，知道怎么调用数据，真正跑通过大模型训练，做过RL（强化学习）、对齐、推理模型，才知道一条路线能不能走通，这种经验是见过才有的。”

除了经验，对技术的敏感度也是少数人的专属。王铁震解释：“如果一个人对未来没有清晰的判断，他的决策就会受限。很多关键信号摆在面前，他也未必能抓住。比如当年Dario Amodei在百度时，就注意到智能涌现和Scaling Law。这个东西后来公开发表了，但问题在于其他人没有那种敏感，不知道说这个东西代表了什么。知道这个价值的，就能找到足够的资源，去把这个预判实现。”

要知道，与过去的互联网相比，AI是重资产投入的硬科技领域，买GPU、买算力的钱，车载斗量。Meta据估计有60万张英伟达GPU，微软有30万至50万张，谷歌也有数十万张。这几大巨头，一年在这上面的资本开支是300亿美元起步。行业估计，GPT-4级别模型，单次训练成本就要数亿美元。

这种“重器”，你交给谁才放心？一个钱学森，抵得上五个师，就是这个意思。给顶级AI研究员的工资再多，跟买卡、买云算力比起来，都是小钱。

为什么在传统互联网时代，不会像今天这样，一家公司如此依靠几位明星？王铁震解释，互联网产品本质上靠工程体系和用户规模取胜，可以边跑用户数据边调整产品，大模型在训练“就跟做核弹一样，没有无限的experiment，就那么多机器，有限次尝试机会下，你一定要找到你最能相信的人。”

肖玛峰当年为房地产做猎头时，也见过类似情况。“一些房企老板动不动两三千万年薪（挖负责人），而且是现金，大家觉得，怎么这么夸张？但对他们来说，人不是最大成本。最大的成本是资金，一个项目进去就是上百亿，这么大的投入，对胜率的要求很高，所以找对人很重要。”

《点球成金》剧照

大模型的残酷竞争中，押注明星研究员，也是押注胜率。

明星效应

“林俊旸这样的人，是建队的起点。买硬件、GPU需要多少钱？所有的投资都是要回报的，就是有后面的人买单。一个下重注投入的项目，沉没成本非常高，未来的投入也很不确定，有明星在，后面进来花高价买单的更愿意出钱。技术上，已经有了可复制的经验。”

一位大厂技术负责人告诉铅笔道，明星研究员的经验，相当于为企业背书。

有一则传闻。某硬件厂商A，从一家知名大模型公司挖了一位大模型专家。正好A厂在融资，专家加盟后，融资变得很顺利，不久便官宣了数千万元新一轮融资。不过，这位专家待的时间很短，随后去了另一家巨头企业。虽然无法证实，A厂挖来专家是为了融资。但对A厂来说，专家在厂期间，确实从投资人那里以最快速度换来了真金白银。

“行业老手=估值背书”，这样的在其他行业，同样如此。《财经》杂志在一篇报道里说，有大疆离职员工创业项目三个月里估值涨了三倍；大疆一些业务负责人，只要确定离职创业，还没确定具体方向，就能立刻拿到两千万的融资。

除了提升估值，顶级AI研究员的“明星效应”，正在成为公司最重要的品牌资产之一。

王铁震举了个例子，过去，中国科技产品常被视为低价平替，而在AI领域，由于中国的开源模型在全球开源圈“霸榜”，本土研究员成为全球技术话语的一部分，在2025年NeurIPS大会，林俊旸发表了演讲。

“这些人的论文都摆出来的，全世界的同行都能看到、能记住名字。如果一家公司，想拓展全球业务，就带着像林俊旸这种人，去找各个企业里做 AI 研究的高管刷脸就好，很多人实际上是非常想跟他们交流的。本土研究员输出对世界的影响，这是you never see before的。”

在这种情况下，研究员和企业的关系也被重新审视。

人过来，不光是为了挣钱，还有理想。AI顶级人才，靠工资、甚至互联网时代很诱人的期权，也未必能请来的。算力，成为最新的筹码。正如林俊旸离职后，公司内部也出现过对算力资源分配的讨论。

据铅笔道了解，北方一家大厂，创始人亲自出马，谈一位AI明星研究员，钱当然不会少，他开出的另一重磅条件是，承诺一定的算力资源是归其调动。

AI时代，给股票不够了，还要token才行。

本文不构成任何投资建议。

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