AI大厂抢人，已经等不到毕业了

撰 文丨达 达

编 辑丨美 圻

4354支战队、1573所高校、12支决赛队伍——10月20日的北京751D·Park，一场AI大赛的决赛现场挤满了年轻人。舞台上，大学生用AI为企业做真题：为化工厂打造“氨心”智能工作伙伴；为长隆设计AI旅伴；为山海星辰搭建爆款短剧流水线；舞台下，28岁的姚顺雨已经跃升腾讯首席AI科学家，1995年出生的罗福莉在小米执掌大模型团队……

AI抢人，企业已经等不及那张毕业证了。

据脉脉数据显示，AI岗位供需比已降至0.97。高达34%的新经济岗位，明确要求具备AI能力。当造模型的人只是少数、用模型做成事的人成为刚需，"去初级化"正在写入校招的规则当中。

AI时代下，名校和漂亮的简历都必须让位于AI成果，AI先锋未来人才大赛也只不过是一个时代的切片，恰巧生于这个时代的年轻人才，该如何把握机遇，企业又该如何慧眼识人，是能否抓住时代红利的重要筹码。

90后的首席科学家们

10 月 20 日下午，北京751D Prak涌入一张张年轻的面孔，他们并不是来参观艺术展的，而是见证飞书豆包工作AI先锋未来人才大赛总决赛的。

巨大的罐状场地里，因为观众坐满，不少观众只能站在后排踮着脚张望，这场决赛不仅对主办方、参赛者很重要，对急需AI人才的企业和年轻人，也同样重要。

巨大的舞台上，背景LED屏上滚动出现一组组高校的参赛选手，这些选手意气风发。台下坐的人，看上去不太像评委，他们中有华熙生物董事长兼 CEO 赵燕、元气森林创始人唐彬森、小米集团人力资源副总裁王栋……这些平时只出现在财报和商业专访上的面孔，正在安静等待着选手的表现。

总决赛的舞台上，选手们要答的不是技术题，而是赛力斯、长隆集团、海信、云图控股、山海星辰、睿创微纳、果卡科技这些企业，真金白银的AI赋能业务的命题。

总决赛开始，AI价值官被华丽的舞台效果所惊艳，年轻选手在绚烂的灯光中走出来，站在舞台中央面对上千位观众、评委们，阐述自己设计的AI过程。

AI价值官印象很深的是复旦大学历史学本硕背景的孙梦，她给长隆集团设计了一款 AI 旅伴产品。她说，历史学与 AI 产品设计看着离得很远，但都要发现问题、推导问题、解决问题，"这或许正是通识教育的意义"。在一个满是算法名词的会场里，这句话格外有人情味。

山海星辰集团给出的命题是"一人剧组、爆款出海"。邱杨、李淑洁、杨浩用豆包工作搭了一条 AI 内容生产流水线。之前的传统真人短剧要 25 至 40 天、成本50 万至 100 万元，他们的方案最快 3 天、3000 元就能完成一部 120 分钟短剧。这个数字要打折看，它不包含剧本打磨的沉没成本，也不等于可发行的成片质量；但它指向的成本结构变化是真的，内容行业的产能约束，第一次从"人"挪到了"工具"。

在嘉宾的点评时，我们感受到企业需要怎样的AI人才。珀莱雅股份总经理侯亚孟说，要的不是只会用 AI 工具的人，而是能把知识转化为业务应用、推动 AI 在真实场景落地的人。

赵燕的补充很精准，“不仅要能深入产业解决真问题，还要懂得界定物理、商业和安全边界。”唐彬森则认为，“不是用 AI 写 PPT，而是能深入供应链，把水下的业务规则变成可执行方案，并最终体现在财务报表上”。

这些话放在三年前，大多用来评价资深业务领导级别的人。而今天，它们则用来评价一个大学生，这本身也是行业变化的标志。

挤满年轻人的AI先锋未来人才大赛总决赛

AI领域的人才年轻化，已经发展到颠覆我们之前旧观念的程度。

10 月 8 日，广东省委书记黄坤明到深圳腾讯总部调研，《广东新闻联播》的画面里，55 岁的马化腾坐在正中，右手边是 28 岁的腾讯首席 AI 科学家姚顺雨。这个入职不满一年、却坐在惯例由集团高管落座的位置上的年轻人的履历，几乎是"压缩版天才叙事"：1998 年生，清华姚班、普林斯顿博士，2024 年 8 月加入 OpenAI，参与 Operator、Deep Research 等智能体产品研发。

图片来自网络

如今，这个28岁的年轻人已统管基础模型部、AI Infra 部、AI Data 部。而混元的研究团队里，80% 是 95 后。

1995年出生的罗福莉，从阿里达摩院到幻方量化、再到 DeepSeek，2025 年 11 月加盟小米执掌 MiMo 大模型团队。10个月后，她就晋升至小米 22 级，也就是职级体系的最高点。她带的 MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis 综合智能指数拿到46分，比前代高出20分之多。

1993 年出生的林俊旸，早前以校招生身份进阿里达摩院，2022年底被任命为通义千问系列大模型技术负责人，那一年他才29岁，后来成为阿里最年轻的 P10。

0.97的供需比

AI人才缺口到底有多大

1993 年出生的刘大一恒，如今执掌阿里 Qwen 大模型；1992 年出生的陈宇森，2026 年 6 月接棒钉钉 CEO；再加上 Kimi 的杨植麟、MiniMax 的闫俊杰……今天站在国内 AI 掌舵位置的，几乎是清一色的 80 后、90 后。业内称呼这批人为 "Transformer 原生代"。

这个称呼来由，是因为2017 年《Attention Is All You Need》发表时，姚顺雨还在姚班读本科，林俊旸还在北大攻读语言学硕士。等他们几年后走出校园，Transformer 已经一统 NLP，Scaling Laws 也成为行业共识。他们的知识体系，是顺着大模型这条线长出来的，没有背负过规则与统计 NLP的包袱。

如果说决赛现场是"果"，那"因"就在今年春天的招聘数据里。

脉脉《社交求职2026 年1—2月中高端人才求职招聘洞察》给出了这样两组对照鲜明的数字：

2026 年 1—2 月，新经济行业新发岗位量同比增长 12.77%，人才供需比从去年同期的 2.24 降至 1.79，新发岗位平均月薪从 44,124 元升至 48,189 元，同比增长约 9.2%。

同期 AI 岗位同比增长约 12 倍，在新经济全部岗位中的占比从 2.29% 跃升到 26.23%，接近四分之一；人才供需比 0.97，显著低于行业整体的 1.79；平均月薪 60,738 元，比行业均值高约 26%。

拆到具体岗位，就更直观了。高性能计算工程师的人才供需比，只有 0.15，约为7个岗位抢1个人；而SLAM 算法、规控算法、导航算法、云计算同样存在明显缺口。

今年热招榜第一名是大模型算法，高薪榜上AI科学加、负责人以平均月薪 为137,153 元。

最值得关注的是，34% 的岗位明确要求具备 AI 能力，同时 3 年以上经验的岗位占比超过七成。75.47%的AI从业者通过猎头获得求职机会，64.15% 依赖内推，AI人才的流动靠的不是投递，是人脉。

姚顺雨那篇被反复引用的《The Second Half》，提前解释了这个转向。AI 的上半场拼训练、拼参数、拼指标；而下半场拼真实场景里的价值定义、交互体验和评估体系。核心逻辑已经变成 "评估比训练更重要"了，而模型从"解决问题"转向"定义问题"，对应人才需求则接近产品经理的角色。

乍看上去，市场急需的是造模型的人才，但实际业务中更需要用模型把事儿做成的人。这也正是今年飞书这个AI大赛，用真题筛选人才背后的原因。

这次大赛本身的社会价值，首先是把评价标准从"简历"换成"作品"，企业给机会不是因为他们用了飞书或豆包进行工作，而是看到他们的作品，并预测到他们将来是怎么工作的。

AI人才大赛企业招聘现场

大赛还印证了"作品即能力"的判断。云图控股的参赛项目里，张青青用飞书和豆包工作做了个生产调度数字员工"氨心"，把产供销信息直接转成调度决策；睿创微纳参赛的"见微智探"项目里，郑一凡、张一帆的方案中，雷达负责看见，AI 负责看懂，人在关键时刻做决策。几个项目的共同点都是技术不复杂，难的是参赛学生要先理解那家工厂怎么运转的。

当然，1573所高校走到决赛的毕竟只有12支，现场拿到 offer 的是少数选手。它真正的价值，不是"选出了谁"，而在提供了一种可复用的识人新方法——用真实任务替代模式化面试，用AI应用作品替代冗长的自我介绍。

“去初级化”来临

就业机会在哪里

大赛现场，飞书和豆包工作与数智教育发展国际大学联盟共同发布《AI时代人才标准全景观察》，汇集4300多支战队数据和108家企业人才观。谢欣表示，希望让更多年轻人有机会解决真实业务问题，也让真正能把事情做成的人更早被企业看见——“未来AI人才，先看AI先锋。”

飞书CEO 谢欣

通过对企业需求的观察，我们看到中国的AI人才正形成三种模式。

首先，岗位会裂成两层。

造模型的是少数，价格锚定全球市场；用模型交付结果的是多数，价格锚定行业毛利。前者拼"抢"，后者靠"养"。对绝大多数学生来说，机会在第二层，而第二层的入口不在论文里，在产业里。

第二，"去初级化"是阶段性的现象，不是终局。

企业把门槛设在"有经验"，本质是需要有人能"接住"AI 产出的半成品。等工具再成熟一代，初级岗位会以另一种形态回来，不再是执行者，而是带着AI对结果负责的人。AI时代淘汰的不是应届生，而是不会定义问题的应届生。

第三，学历权重下降，作品权重上升。

不可否认的是，名校仍是低成本的筛选标签，作品是更高成本的验证信号。罗福莉10个月登顶的是MiMo-V2.6-Pro那20分的跃升，并不是她的简历。那么，AI 先锋未来人才大赛这样的活动，短期是行业密集的曝光度，长期则是重要的长尾资产。

《AI 时代人才标准全景观察》一旦被高校就业中心和企业 HR 反复引用，就会从"一份报告"变成"事实标准"。谁定义了"什么样算 AI 人才"，谁就握住了定价权。

AI价值官看到，真题命题+作品评审+学生反选，这套流程值得被复制进校招模式。它把招什么人这个模糊的问题，变成了让人先做一遍我们的活这样具体的事。企业会在成果里筛选自己需要的人才。

参赛站队海报

学生在校期间形成的飞书+豆包的工作方法，会跟着他们走进企业中，传递给更多人，这才是主办方真正想要的结果。主办方要的不是一场比赛的短暂曝光量，而是一代人的默认界面。

反观此次4354 支参赛队伍，被淘汰的4300多支才是真正的人才池。企业不要只看金奖，有巨大潜力的人才或许隐藏在遗珠中。AI 发展的速度太快，人才还在路上，刚刚被高估值的技术很快就会被新一代所取代。AI时代的背景下，企业想争取AI人才，可能要前置到校园里，而这，也是考验企业判断力和胆识的时代。