[智能应用]重新审视AI明星工程师的天价薪酬 [复制链接]

自2022年底ChatGPT发布以来，科技公司对顶尖AI人才的争夺愈发白热化。
据海外媒体报道，Meta、OpenAI等科技巨头正以数百万美元的薪资争夺AI领域的顶尖研究员。近期，OpenAI有员工跳槽，引发了公司高层的担忧。OpenAI首席研究官MarkChen在内部信中批评Meta趁OpenAI放假期间挖人，称：“感觉有人闯进家里偷了东西。”他还表示，OpenAI正在调整薪酬结构和奖励制度，以留住人才。
从薪酬数据来看，高级AI科学家的年薪普遍在300万至700万美元之间，个别甚至超过1000万美元，较2022年上涨约50%。
薪酬数据追踪网站Levels.fyi显示：Meta的AI工程师薪酬中位数为56万美元，最高可达350万美元以上；OpenAI的工程师薪酬中位数为87万美元，高级工程师的薪酬可达134万美元；而普通软件工程师的薪酬中位数为18.5万美元，大多数人的薪资仅在13万至36万美元之间，远低于AI岗位。
人才争夺战也反映了科技巨头们的竞争意图。例如，Meta的大语言模型Llama4因推理和编程能力表现不佳而受到批评，这促使Meta在AI招聘和投入上紧急转向。为此，Meta投资148亿美元入股数据标注公司ScaleAI，并邀请其创始人AlexandrWang加入，组建“超级智能”团队。科技巨头之间的人才争夺战进一步升级。
人才争夺战的起源和演进
人才争夺战（TalentWar）这一概念并非最近才出现，它最早由麦肯锡公司在1997年的一份研究报告《TheWarforTalent》中提出。这份报告基于对企业高管的深度访谈，指出在知识经济时代，人才是企业最稀缺、最关键的资源。麦肯锡的核心结论是：企业间的竞争，实质上是争夺人才的竞争。谁能赢得、培养并留住高潜力人才，谁就能在未来占据优势。
这一观点迅速引发了全球管理界的关注。许多企业开始重视人才战略，将“人才吸引力”和“雇主品牌”提升为组织竞争力的重要组成部分，人才争夺战成为企业战略讨论中的高频词汇。
人才争夺战的概念还促使企业将招聘、晋升、培训、继任规划等要素系统集成到战略层面。此外，几乎所有咨询公司和智库的报告都指出，“未能吸引和留住顶尖人才”已成为全球CEO的首要关注问题，这一趋势也推动了高端人才薪酬水平的提升。
上世纪90年代末到本世纪初，互联网经济迅速膨胀，程序员、网页设计师、工程师等岗位变得炙手可热。初创公司通过提供高薪、期权和“联合创始人”头衔来吸引人才，市场上一度形成对明星工程师的狂热追捧。
由于人才的薪资成本逐年上升，企业也加强了对人才的盘点和评估，例如将员工划分为A、B、C类，在高薪、期权、发展机会上显著偏向A类（明星）人才。
然而，这种聚焦少数明星员工而忽略整体体系的方式，反而导致一些企业绩效下降。特别是当泡沫破裂后，企业开始反思过度投资和押注高端人才、过度英雄化个体而忽视组织支持的代价，并转向构建人才持续供给机制。企业开始从外部争抢转向内部培养，强调通过技能开发、岗位轮换、继任计划等来建设人才梯队。有研究指出，许多优秀企业已将这一模式嵌入组织运行模式中。
此后，一些学者和咨询机构提出通过数据与分析提升人才运营效率，将人才管理从感性判断转变为“循证决策”（Evidence-basedTalentManagement）。这些方法进一步帮助企业识别真正稀缺的技能、评估项目投入产出比，降低盲目信任个别“明星人才”带来的风险。
在接下来的20年（2002年—2019年）里，随着大数据、云计算、移动互联网的发展，新兴岗位如“数据科学家”“算法工程师”“用户增长经理”等人才再次成为企业争抢的热门资源。
然而，在经历了疫情和经济下行等不确定性后，企业更加重视自身的可持续发展，强调人才管理体系需与战略和业务需求相匹配，以及人才与组织文化的契合。一些学者还提出了“按需供应人才”的理念，提倡根据企业发展阶段理性适配人才，同时增强组织整体能效，而非仅仅依靠一些外聘的高端员工。
2022年以来，人才战争进入新的阶段。ChatGPT及大语言模型引爆AI热潮，使得LLM研究员、推理算法专家等AI人才身价飙升。OpenAI、An－thropic、GoogleDeepMind、xAI等公司相继上演人才争夺战，而这一阶段人才争夺的本质，是行业巨头们在战略先发权和AI产业主导地位上的竞争。
人才战争的影响以及争议
尽管人才战争的概念激发了全球企业对人力资源管理的重视，甚至直接将核心人才管理提升到战略层面，但它也给企业带来了诸多管理弊端和风险。
美国沃顿商学院的PeterCappelli教授早在2008年就撰文提及，人才战争在大多数情况下可能是个伪命题。他指出，很多企业所谓的人才短缺，往往是管理不善的结果。例如，企业设定了不切实际的招聘门槛，想雇用“即插即用”的员工。或者，企业在人才管理方面过于短视，对内部培训投入严重不足，过度依赖外部招聘，而非内部培养。Cappelli教授敏锐地指出：“问题不在于劳动者缺乏技能，而在于雇主希望市场直接提供完美人才，却不愿花时间进行人才匹配和技能培训。”
从劳动经济学的视角来看，这是一种市场失灵现象：企业要求“完美匹配”，却不愿投资于匹配过程。
根据劳动经济学领域的“搜索与匹配理论”（Diamond-Mortensen-Pissarides模型，该模型是劳动经济学中研究失业、职位空缺与劳动力匹配机制的一个核心理论框架，下称“DMP模型”）可知，人岗匹配需要雇主和求职者双方投入资源以优化匹配过程，而企业常常试图“绕过”这一成本。
不仅在招聘环节，企业的短期成本最小化目标往往与企业的长期发展相悖，当然这也是现有财务会计制度导致的。企业虽然宣称“人才是战略资源”，但实际上，人才被视为可变成本，培训费用被计为支出（expense），而非像机器或软件那样作为资本投资（asset）。因此，上市企业在面临短期竞争时，更倾向于“外部买入”，而非“内部育人”。
同理，企业在面对短期利润压力时，倾向于削减员工培训，但这些短期导向的举措会带来更高的员工流动率、文化不适配和绩效问题，为企业长期发展埋下隐患。
为什么劳动力市场的匹配需要额外的成本呢？这还是要从人的属性谈起。因为人类员工的效能供给具有黏性：员工不可能快速跨行业转岗或习得新技能，也无法立刻适应组织的社会环境；同时，工作能力和素质固然重要，但是人们的职业选择还受到价值观、身份认同、意义感等非金钱因素影响，这些都不是单独的“能力—薪资”体系所能涵盖的。因此，用“出高价买最牛的人”来解决企业的问题，常常是得不偿失且不可持续的。
FOMO情绪和中小企业的焦虑
在AI时代，一些中小企业和初创公司出于FOMO（Fearofmissingout，即害怕错过）情绪，盲目跟随大公司高薪抢人，这往往会导致薪酬体系失衡、人才流动加剧、组织文化紊乱等问题。
FOMO是一种常见的心理情绪，指人们担心自己错过了他人正在经历的好机会、重要信息或有价值的活动，从而产生焦虑、急迫或从众行为。FOMO最初用于描述社交媒体时代人们对朋友圈动态的持续关注，但如今已被广泛应用于消费、投资、招聘、战略决策等领域。
历史总是不断重演，无论是2000年前后的互联网泡沫时期，还是当下的AI热潮，这两个时代的人才争夺战都呈现出高度相似的特征。
首先，竞争态势让企业认为技术人才严重供不应求。为了抢人，企业竞相开出高薪、股权，还配上创始人亲邀、满足个性化需求、学术自由承诺等“定制化”激励措施。
其次，人才的议价能力空前强大，顶尖员工身价被大幅抬高。从当年的明星程序员到今天的AI研究员，有些核心人才年薪甚至高达数百万美元。
此外，这两个时期都伴随着频繁的跳槽和创业潮，许多人才借此寻求更高期权或自主发展机会。资本市场也同步表现出极大热情，风投机构在强烈的FOMO情绪驱动下，争相为潜力团队提供高额融资，进一步推高了人才价值和市场竞争的激烈程度。
在AI时代的人才大战中，中小企业尤其容易陷入由FOMO情绪驱动的决策误区。面对大型科技公司高薪争抢AI人才、频繁投资热点技术的举动，中小企业常担心自己错过风口或抢不到人，从而盲目跟进，以至于面临多重风险。
首先，为了抢夺明星AI人才，小企业不得不打破原有薪酬体系，造成内部员工公平感受损，严重时甚至引发原有核心成员离职。例如，明星员工的薪酬远高于创始团队成员的薪资水平，这会直接打击团队士气。
其次，这类“抢来的人”往往受困于组织文化适配问题，高薪引入的明星人才未必能适应初创企业资源紧张、节奏快速的工作环境，最终难以发挥预期价值。此外，小企业资源有限，若过度押注在少数关键个体身上，可能忽视团队建设、产品开发与协同创新，形成对个人的依赖。一旦其离职或表现不佳，企业整体战略就会受挫。
更严重的是，这种在FOMO情绪驱动下的“抢人”策略常常让企业偏离原本聚焦产品与客户的战略节奏，被迫卷入大企业设定的高成本竞争中，导致资金紧张、节奏紊乱，甚至陷入“招了人却无项目可做”的困境。
最后，高薪抢人往往换来的是高流动率，这些人也更容易被下一家出价更高的公司挖走。小企业因缺乏薪资优势和文化吸附力，难以留住人才，最终只能为他人作嫁衣裳。
在高度不确定的环境里，FOMO是常见的情绪性决策冲动。为了缓解高管层的FOMO情绪，中小企业需建立多层次的缓解机制。
在认知层面，管理团队应根据企业的战略和发展阶段规划人才需求，不被外部动态牵着走，而是反问“我们是否真的需要”，而非“别人都在做”。在高管决策机制层面，可引入冷静期制度、反对意见机制或事前推演，避免冲动决策。在团队层面，则应强化围绕产品、客户与文化的稳定决策节奏。同时，组织应面向员工沟通战略和目标，使员工和管理层理解“不追风口”并非落后，而是基于理性资源配置的选择。
管理者个体，特别是创始人，如果有FOMO倾向，亦可通过认知行为训练、自我记录冲动行为与结果，提升情绪自觉性与长期判断力。如此，创始人和企业高管们在战略认知、组织能力和制度文化层面多管齐下，即可跳出“怕错过”的短视心理陷阱，转向稳健、适配、自主的战略和人才布局。
从人才争夺走向组织体系
在AI时代，行业巨头之间以千万年薪挖角顶尖研究员的现象虽引人注目，但这更多是少数企业在争夺极少数“超级个体”时采取的策略性动作，并非普遍适用的人才管理模式。
事实上，这类高价挖角行为在媒体上曝光度极高，却并不代表AI人才市场的主流现象。对大多数企业而言，这种做法不仅难以效仿，而且弊大于利：它抬高了整体市场对AI人才的薪资预期，却未必能带来相应的生产力提升，还更容易引发内部薪酬结构混乱与文化失衡。在缺乏相应资源与研发体系的支持下，即便中小企业抢到人，也难以真正发挥其潜力。
因此，高价挖角并非破解AI人才短缺的通用办法。企业需要从自身业务需求出发，注重内部人才发展与系统性能力建设，而非盲目跟风参与明星人才的竞价战。
随着AI技术的不断发展，人才争夺战仍将持续，但企业的竞争力将不再仅仅体现在“抢人快”，而在于是否具备构建稳定、适配、可持续人才生态的组织能力。未来的人才战略，将从单一的“争夺”逻辑转向更加长期主义的“吸引与培育”模式。
这一转向体现在三个方面：一是选才逻辑的改变，企业不再盲目依赖学历与经验，而是聚焦实际工作技能和学习潜力，拓展多元人才来源。二是雇主吸引力的提升，组织更重视文化认同与价值共鸣，通过强化雇主品牌，吸引愿意共同成长的人才。三是内部人才机制的完善，通过灵活的内部流动与岗位成长路径，减少对外高成本招聘的依赖，稳步打造可持续的人才梯队。
同时，AI技术也将成为关键工具，帮助企业更精准地进行人才评估、匹配和潜力预测，推动个性化培养计划的实施，从而提升整体人才运营效率，构建更具适应性的组织能力。
从历史经验看，真正具备长期主义精神的企业，不会将高薪挖人作为核心竞争策略，而是致力于打造系统性的组织能力和人才管理机制。
例如，近期数据表明，在全球供应链不确定性增加、汽车行业竞争激烈的环境下，2024年度丰田汽车财务表现坚韧。从外部看，这得益于其营销策略的精准执行、汇率变动的有利影响、严格的成本控制以及费用管理的优化。从组织能力看，这也得益于丰田长期专注于员工技能培养、持续改善的文化以及领先的生产与管理体系。
此外，微软在云时代的成功转型，并非依赖堆砌“明星科学家”，而是基于对内部人才的再培训、文化驱动与组织协同能力。
美的集团的与时俱进，也并非依赖于引进外部高端人才，而是在于其长期坚持科技领先、数智驱动和全球经营的战略，在组织内部形成动态竞争、激励创新的土壤，并通过人才轮岗与系统培养机制来稳步构建人才梯队。
这些企业的共同点在于：以技能和价值观匹配为核心选才标准，以内部成长驱动绩效提升，并通过稳定的组织文化形成强大的吸引力。相比之下，单靠高薪挖人只能带来短期资源聚集，却难以构筑真正可持续的竞争优势。
真正的人才战略，从来不只是快一步，而是走得远。

人才争夺战的现状与未来趋势

自2022年底ChatGPT发布以来，科技公司对顶尖AI人才的争夺愈发白热化。Meta、OpenAI等科技巨头正以数百万美元的薪资争夺AI领域的顶尖研究员。近期，OpenAI有员工跳槽，引发了公司高层的担忧。OpenAI首席研究官Mark Chen在内部信中批评Meta趁OpenAI放假期间挖人，称：“感觉有人闯进家里偷了东西。”他还表示，OpenAI正在调整薪酬结构和奖励制度，以留住人才。

从薪酬数据来看，高级AI科学家的年薪普遍在300万至700万美元之间，个别甚至超过1000万美元，较2022年上涨约50%。薪酬数据追踪网站Levels.fyi显示：Meta的AI工程师薪酬中位数为56万美元，最高可达350万美元以上；OpenAI的工程师薪酬中位数为87万美元，高级工程师的薪酬可达134万美元；而普通软件工程师的薪酬中位数为18.5万美元，大多数人的薪资仅在13万至36万美元之间，远低于AI岗位。

人才争夺战的起源和演进

1. 人才争夺战的概念

人才争夺战（Talent War）这一概念并非最近才出现，它最早由麦肯锡公司在1997年的一份研究报告《The War for Talent》中提出。这份报告基于对企业高管的深度访谈，指出在知识经济时代，人才是企业最稀缺、最关键的资源。麦肯锡的核心结论是：企业间的竞争，实质上是争夺人才的竞争。谁能赢得、培养并留住高潜力人才，谁就能在未来占据优势。

2. 企业对人才战略的重视

这一观点迅速引发了全球管理界的关注。许多企业开始重视人才战略，将“人才吸引力”和“雇主品牌”提升为组织竞争力的重要组成部分，人才争夺战成为企业战略讨论中的高频词汇。企业将招聘、晋升、培训、继任规划等要素系统集成到战略层面。

3. 高端人才薪酬水平的提升

几乎所有咨询公司和智库的报告都指出，“未能吸引和留住顶尖人才”已成为全球CEO的首要关注问题，这一趋势也推动了高端人才薪酬水平的提升。上世纪90年代末到本世纪初，互联网经济迅速膨胀，程序员、网页设计师、工程师等岗位变得炙手可热。初创公司通过提供高薪、期权和“联合创始人”头衔来吸引人才，市场上一度形成对明星工程师的狂热追捧。

人才争夺战的影响及争议

1. 管理弊端和风险

尽管人才战争的概念激发了全球企业对人力资源管理的重视，但它也给企业带来了诸多管理弊端和风险。美国沃顿商学院的Peter Cappelli教授早在2008年就撰文提及，人才战争在大多数情况下可能是个伪命题。他指出，很多企业所谓的人才短缺，往往是管理不善的结果。例如，企业设定了不切实际的招聘门槛，想雇用“即插即用”的员工。或者，企业在人才管理方面过于短视，对内部培训投入严重不足，过度依赖外部招聘，而非内部培养。

2. 市场失灵现象

从劳动经济学的视角来看，这是一种市场失灵现象：企业要求“完美匹配”，却不愿投资于匹配过程。根据劳动经济学领域的“搜索与匹配理论”（Diamond-Mortensen-Pissarides模型）可知，人岗匹配需要雇主和求职者双方投入资源以优化匹配过程，而企业常常试图“绕过”这一成本。

3. FOMO情绪和中小企业的焦虑

在AI时代，一些中小企业和初创公司出于FOMO（Fear of Missing Out）情绪，盲目跟随大公司高薪抢人，这往往会导致薪酬体系失衡、人才流动加剧、组织文化紊乱等问题。FOMO是一种常见的心理情绪，指人们担心自己错过了他人正在经历的好机会、重要信息或有价值的活动，从而产生焦虑、急迫或从众行为。

从人才争夺走向组织体系

1. 选才逻辑的改变

随着AI技术的不断发展，人才争夺战仍将持续，但企业的竞争力将不再仅仅体现在“抢人快”，而在于是否具备构建稳定、适配、可持续人才生态的组织能力。未来的人才战略，将从单一的“争夺”逻辑转向更加长期主义的“吸引与培育”模式。企业不再盲目依赖学历与经验，而是聚焦实际工作技能和学习潜力，拓展多元人才来源。

2. 雇主吸引力的提升

组织更重视文化认同与价值共鸣，通过强化雇主品牌，吸引愿意长期合作的人才。同时，企业需要提供持续的学习和发展机会，帮助员工提升技能和职业素养。

3. 内部人才培养

企业应注重内部人才培养与系统性能力建设，而非盲目跟风参与明星人才的竞价战。通过建立完善的人才培养体系和激励机制，激发员工的积极性和创造力。

总之，在AI时代的人才大战中，企业需要从战略高度出发，构建稳定、适配、可持续的人才生态。只有这样，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

AI明星工程师天价薪酬现象剖析
近年来，随着ChatGPT及大语言模型技术的爆发，AI领域顶尖人才的薪酬水平呈现爆发式增长。据海外媒体报道，Meta、OpenAI等科技巨头正以数百万美元乃至上亿美元的薪资争夺AI领域的顶尖研究员1。例如，Meta为挖角苹果公司AI基础模型团队负责人庞若鸣，开出了包括薪资、期权股票在内的总价超过2亿美元的薪酬包，这一数字甚至超过苹果公司CEO库克2024年的薪酬23。从整体薪酬数据来看，高级AI科学家的年薪普遍在300万至700万美元之间，个别甚至超过1000万美元，较2022年上涨约50%1。薪酬数据追踪网站Levels.fyi 显示，Meta的AI工程师薪酬中位数为56万美元，最高可达350万美元以上；OpenAI的工程师薪酬中位数为87万美元，高级工程师的薪酬可达134万美元，而普通软件工程师的薪酬中位数仅为18.5万美元，大多数人的薪资在13万至36万美元之间，远低于AI岗位1。

AI人才争夺战的多维透视
竞争态势与核心表现
巨头激烈交锋：Meta、OpenAI、GoogleDeepMind、xAI等公司相继上演人才争夺战。Meta成立超级智能实验室（MSL），投入大量资源，从OpenAI、Anthropic、GoogleDeepMind等公司挖角AI研究员，甚至提供高达四年3亿美元的薪酬包2。面对Meta的高薪挖角，OpenAI已决定给部分员工加薪以留住核心人才，同时还从特斯拉、xAI和Meta挖角了四位知名工程师，包括特斯拉软件工程副总裁DavidLau、xAI基础设施负责人UdayRuddarraju等2。此外，阿里巴巴、字节跳动等国内互联网大厂也在全球范围内积极挖角AI人才2。
人才极度稀缺：《财富》杂志指出，全球顶尖AI专家不到1000人，这一数据凸显了AI领域人才的极度稀缺性，也成为各大科技巨头激烈争夺的根本原因2。
背后深层战略意图
这场天价薪酬战的本质，是科技巨头围绕未来技术制高点的战略卡位，其核心目标是抢占AGI（通用人工智能）先发优势。AGI是多模态、推理能力、算力效率的复合竞赛，顶尖人才直接决定了技术迭代速度2。例如，Meta的超级智能实验室（MSL）由ScaleAI前CEO Alexandr Wang领导，目标是开发超越人类能力的超级智能系统，并计划在一年内突破大模型思维链瓶颈，构建个人超级智能网络，同时通过开源框架Llama垄断开发者生态2。OpenAI则聚焦AGI基础设施，挖角相关人才以强化算力与系统工程能力2。多模态与推理能力也成为争夺焦点，Meta新团队中60%成员具备多模态技术背景，旨在补齐Llama模型的文本单科优势，实现类GPT-4o的全模态能力，而OpenAI则反击挖角Meta多模态专家Angela Fan，形成技术反制2。

AI人才天价薪酬的影响与争议
积极影响层面
提升人才战略地位：人才战争的概念激发了全球企业对人力资源管理的重视，直接将核心人才管理提升到战略层面1。
推动技术创新发展：顶尖AI人才的聚集和竞争，加速了AI技术的研发和突破，如大模型的迭代、多模态能力的提升等，推动了人工智能引领的新一代技术革命浪潮3。以DeepSeek为例，其核心优势是极高的人才密度，团队成员通过算法优化与工程创新，大幅降低大模型的训练推理成本，在资本市场产生了重大影响3。
引发的争议与问题
企业管理弊端与风险：美国沃顿商学院的Peter Cappelli教授指出，很多企业所谓的人才短缺往往是管理不善的结果，企业在人才管理方面过于短视，对内部培训投入严重不足，过度依赖外部招聘而非内部培养1。从劳动经济学视角看，这是一种市场失灵现象，企业要求“完美匹配”却不愿投资于匹配过程1。
薪酬结构与成本问题：企业虽然宣称“人才是战略资源”，但实际上常将人才视为可变成本，培训费用被计为支出而非资本投资，导致上市企业在面临短期竞争时更倾向于“外部买入”而非“内部育人”1。此外，“天价薪酬”可能催生非理性竞价，引发资本对AI人才追逐的泡沫3。
对中国AI产业发展的启示
人才现状与挑战
当前我国AI人才缺口超过500万人，且人才集中在应用层，在基础层的AI芯片、算法研究、底层架构系统等领域人才极度短缺3。

应对策略建议
加强本土人才培养：持续加大对AI教育的投资力度，培养更多本土优秀人才，从根源上缓解人才短缺问题3。
积极引进海外高端人才：营造良好的人才发展环境，吸引海外高端AI人才来华创新创业3。
企业优化人才策略：企业应为顶尖AI人才提供更具有竞争力的薪酬待遇、更充足的算力资源、更广阔的发展空间，以更好地吸引和留住人才3。同时，企业也应注重内部人才培养体系的建设，避免过度依赖外部招聘，实现人才的可持续发展。