摘要：在人才嗅觉方面，中国丈母娘堪称世界顶尖猎头水平的翘楚。据财经报道，北京、杭州等多地的丈母娘时常自掏腰包出入 AI 行业峰会，只为寻觅 AI 赘婿。

AI抢人大战究竟有多激烈？激烈到都登上了热搜。

热搜

字节跳动和阿里巴巴为争夺一位大模型人才，竟开出千万年薪。

然而，这还不算最为离谱的。

在人才嗅觉方面，中国丈母娘堪称世界顶尖猎头水平的翘楚。据财经报道，北京、杭州等多地的丈母娘时常自掏腰包出入 AI 行业峰会，只为寻觅 AI 赘婿。

其标准明确：只要入赘，便提供一套房，一辆凯迪拉克或路虎，每月还有2万零花钱，且两胎可各随一方姓。

只有当山东丈母娘也入场，彻底完成 “编制不如编程” 的认知革命时，AI 抢人大战或许才算真正进入高潮。

不过，AI 抢人风潮并非国内独有，全球皆是如此。

例如，OpenAI 从谷歌挖人时给出的年薪加股票高达 500 至 1000 万美元，颇有球员转会费的量级感。

今年 4 月，谷歌有位工程师欲跳槽至 OpenAI，谷歌联合创始人谢尔盖・布林亲自打电话挽留，询问是钱没给够还是事不顺心，最后又是加年薪又是加福利，才勉强留住。

之所以如今企业老板纷纷亲自下场留人，是因为其他企业老板也都亲自下场挖墙脚。

今年 3 月，扎克伯格亲自写邮件挖谷歌 AI 团队。而 DeepMind 的 AI 研究员若觉得逐个挖人效率太低，便直接出手收购公司。

微软在今年 3 月与仅次于 OpenAI 的人工智能初创公司 Inflection 达成战略合作，斥资 6.5 亿美元，不买流量、不买客户、不买产线、不买 logo，只为买下人，让 Inflection 的两位创始人带着核心团队入驻微软办公，组建了微软新的 Microsoft AI 部门。

有趣的是，人才价格被哄抬得如此离谱，除了硅谷大佬们相互使绊子挖墙脚之外，还有中国企业带来的压力。

《金融时报》11 月发表专题文章，详细介绍了阿里、字节、美团等企业如何从硅谷挖人才。

《金融时报》报道

如今出现了一个神奇的趋势，AI 企业官宣、发布产品或功能已不够刺激，直接宣称自己挖到了什么样的人才。

比如 12 月 4 日，OpenAI 公开宣布成功从 Google DeepMind 挖走三名高级计算机视觉和机器学习工程师，对竞争对手实现了人才断供打击。

当然，市面上的存量 AI 人才数量有限。炒到最后，人才身价不菲怎么办？那就来点养成系。回到国内，猎聘集团 CEO 戴科彬去年年底表示，如今企业早已将手伸向高校。

一个领域对口的博士生刚毕业，起薪 200 万很容易，这还只是现金，不包括股票，有时甚至影响到了教学。

有北大软件工程相关教授称，自己团队里的学生还未毕业，大厂几百万的 offer 就已摆在面前，人心散了，队伍不好带。但面对如此真金白银的诱惑，人心怎能不散？

从大数据来看，猎聘发布的今年一季度数据显示，AIGC 的平均招聘年薪为 40.87 万。脉脉在今年 8 月给出的数据表明，大模型研发科技人才平均月薪已超过 5.4 万元。在具体行业中，AI 在许多行业都引发了激烈竞争。

vivo 副总去年年底透露，vivo 大模型研发的人才成本平均税后为 100 万。

趋势已然如此，既魔幻又热闹。从企业角度看，高薪抢 AI 人才进可攻、退可守。

进攻方面，能提高自家研发效能，尽快享受下一波技术革命的红利；

防守方面，能打压竞争对手的发展速度，让对手在抢生态位时慢下来，让其体会 “为什么你不干，有的是人干” 是个伪命题。

而对于打工人来说，年薪百万甚至千万无疑是美好的向往。

问题随之而来，AI 抢人的美好能否普惠？或者更直白地说，普通人有机会被抢吗？这就需要探讨在 AI 时代，什么样的人是从业者，什么样的人能被定义为行业精英。

AI 时代，人与人才的差距被进一步拉大。

麦肯锡发布报告称，中国到 2030 年对熟练的 AI 专业人员的需求将达到 600 万，人才缺口为 400 万，也就是说，2030 年中国将有 200 万熟练的 AI 专业人员。

这 200 万人能人均百万年薪吗？每个人跳槽都能让公司老板亲自打电话挽留吗？显然不可能。

从业者与行业人才的区别由此显现。按照麻省理工学院人工智能教授 Zally Nian 的说法，AI 是一个仅由少数尖端技术精英驱动的行业。

少到什么程度呢？例如，OpenAI 员工人数近期激增，达到了惊人的 700 多人。再如，Midjourney 在 AI 绘图方面表现出色，发布自家模型时，员工人数达到惊人的 10 人。

换句话说，AI 从业者能享受整体行业上扬带来的红利，小赚一笔肯定没问题，但只有其中最顶尖的那一批才能享受腾飞的红利，而且这顶尖的定义比之前的互联网热潮更为严格。

这让我想到了 2024 年诺贝尔经济学奖得主中两位合作的新书，书名是《权力与进步》，副标题为 “科技变革与共享繁荣之间的千年辩证”。

《权力与进步》副标题

老外写书总喜欢拽概念，这本书论证了从蒸汽革命到信息革命，在所有技术大爆炸面前都会有三种人。

第一种是技术领主，他们由科技领袖、科技企业以及围绕科技的资本组成的共同体。

比如工业时期英国的工厂主和投资他们的银行家。技术领主是否创造技术本身并不重要，关键是他们对技术拥有所有权。

第二种是技术精英，他们离技术很近，参与技术的研发、运用和维护，并享受技术带来的新工作对应的高收入。

比如工业革命开启后，造机器和修机器的工程师，以及信息革命后的大厂员工等。第三种是技术普通人。技术普通人并未真正掌握技术，会用和掌握是两个概念。他们更多地享受技术进步后溢出的生活便利，从事周边性的新兴工作。

比如工业革命后，一部分农民成为了流水线上的工人；近几年出现的网约车司机岗位和快递小哥生态。

那么，在离我们最近的这次信息革命中，这三种人又是何种风貌呢？《权力与进步》这本书的有趣之处在于给出了三份数据，当然都是国外数据。

第一份针对技术普通人，1940 年出生的美国人在去除通货膨胀因素后，有 90% 的收入能超过父母。但 1984 年之后出生的美国人虽处于信息革命中，整体生活水平在技术加持下发生了翻天覆地的变化，但只有 50% 的收入能超过父母。

第二份针对技术精英。在美国，1980 年至 2018 年期间，只有拥有硕士及以上学位的劳工薪酬在增长，而且若想薪酬增长，最好与前沿科技紧密结合。

这本书的作者还发表过一篇论文，调查了美国 722 个地区的 AI 和机器人使用情况，发现对于大学及以下学历的人来说，就业和工资都受到了负面影响。而非 AI 领域的硕士和博士学位持有者也没有正效应，除非从事 AI 和机器人相关工作，收入才会有所提高。

这里所说的提高是平均数，若将从业者中的行业人才剔除，普通从业者的收入也在下降。

第三份数据针对技术领主。谷歌、脸书、苹果、亚马逊、微软这前五大企业的总市值占全美 GDP 的五分之一。

而在 20 世纪初，尽管也有各种垄断性大企业，如后来被强制拆分的标准石油，但当时前五大企业占 GDP 的比例不到十分之一。

所以这本书认为，每次大型技术创新都会伴随财富聚集，未来的 AI 革命也不例外，而且这一波的财富聚集效应会更厉害，因为与前几次技术革命不同，技术精英这个中间阶层会被压缩。正如那句话所说，AI 是一个只有少数尖端技术精英驱动的行业。那么，技术精英阶层为何会被压缩呢？我们直接看例子。

今年 9 月，市面上出现了一个名为 Replit Agent 的生成平台，简单来说，它是一个由 AI 驱动的平台，可以将人类想法转化为功能齐全的应用程序，无需编码经验就能进行简单的网页设计、APP 或小程序开发。OpenAI 投资的 AI 代码生成应用 Couser 也在做类似的事情，能够根据人类语言指令自动生成代码。

Replit Agent

这种发展趋势可以概括为 “由 AI 生成代码，由代码构建 AI”，相当于 AI 具有了自我繁殖的潜力。从理解需求设计，到前端和后端的开发测试，再到最后的上线和运维，AI 都开始逐渐上手。至少现阶段的 AI 代码补全功能已经非常普遍。

虽然现在 AI 代码助手定位依然是人机协作的产品，别说高手了，稍微熟练一点的程序员都不太看得上。但一个诡异的悖论出现了。

悖论的一侧是，你越看好 AI 的潜力，就越应该能感受到这种协作会从平等逐渐变成附庸关系，不是技术附用人，而是人来附庸技术。

悖论的另一侧是，如果你不担心 AI 在未来能自己写代码，不担心未来 AI 能具有自我决策和自我实现的能力，那你在一个自己都觉得不能称之为下一次信息革命的行业，却又自诩处于最前沿科技领域，是为什么呢？你做人工智能，但又不想人工智能太智能，却又期望以此拿到百万千万年薪，又是为什么呢？当然，悖论与否并不重要，事实是 AI 已经开始重塑 IT 岗位。

看看埃森哲最近发布的数据，随着各种 AI 代码生成应用的上线，IT 反而成为了被 AI 影响职能增幅最大的行业，从不到 10% 一下冲到了超过 40%，这一切就发生在一年内。所以，《财新周刊》有一期封面报道的名字取得特别神奇，叫 “给 AI 带路 —— 论程序员与 AI 亦敌亦友的关系”。

埃森哲最近发布数据

蒸汽革命时期创造了大量修机器和造机器的新岗位，电气革命时期也出现了大量工程师岗位，信息革命带来了对程序员和产品经理等的大量需求，大厂不仅规模大，员工数量也多。

这些工作都与技术紧密相关，是运用技术的，在技术领主面前具有一定的劳资溢价能力。但 AI 来了，人类引以为豪的智能开始从各个角度被取代。无需 AI 完全取代程序员，只要在部分场景实现端到端生成，冲击力就很大。

这意味着 AI 技术精英通过操作技术与技术领主博弈、从而享受技术发展红利的能力下降了。当然，诺贝尔经济学奖得主写的这本书也认为 AI 在消灭工作的同时也会创造更多的工作，所以不存在 AI 砸饭碗的说法。但把金光闪闪的饭碗换成普普通通的饭碗是大概率事件，因为这些 AI 创造的新工作都属于技术普通人的范畴，而普通人只是技术的使用者，而非创造者、维护者或操作者，溢价能力不足，很难再轻松年薪百万，或者因为被挖而登上热搜。

那么，要如何在 AI 时代成为稀缺的行业精英呢？蚂蚁推出的 AI 代码助手、Codify 的负责人李建国表示，两种人未来会比较稳。

李建国

第一种肯定是技术大牛，即站位较高的全栈工程师，前端、后端和数据都懂，还要能理解算法。这种人才短期内不可能被取代。

不过，难度可想而知。仅举一个数据，近三年应届本科毕业生直接从事人工智能工程技术人员职位的比例只有不到 0.3%。

所以，与上一波互联网热潮相比，那种英雄不问出身，上点计算机短期培训班，学几个吃香的语言就能入行的局面已发生改变。没办法，这是一场只有大厂才有资源参与的游戏，而大厂数量少，不需要那么多人，门槛自然就提高了。

第二种是能在应用端利用 AI 快速落地的人。这方面想象力丰富，也不一定要有太多技术背景，需要大家自己去挖掘那些稍纵即逝的机会。

比如，谁能想到第一波以个体能力吃到 AI 大红包的会是某个卖课的清华美院博士呢？时代就是如此魔幻，要么门槛越来越高，要么路子越来越野。所以，在 AI 技术爆发面前，应该有除了个体努力奋斗之外更有格局的解法。

诺奖得主写的这本书里提到了几个要点，供大家品鉴。简单来说，就是 AI 要努力发展，但对发展方向要进行限制。技术发展会出现两个方向，一个是通过扩增人类的能力来提高生产效率，另一个是通过取代劳工来提高生产效率。

比如，AI 与老师的交互有两种方向，一个方向是 AI 成为老师的工具，让老师能获取更完善的信息，发现每个学生的弱项或强项，做出针对每个学生的教学方案。另一个方向就是直接上 AI 老师，以后就没有学校了，全都是披着学校外衣的技术公司。

很明显，第一个方向会更有利于技术突破后快速普惠到更多人，而第二个方向就会出现财富聚集效应。所以，这两个方向一个要奖励，一个要限制。

具体怎么做呢？第一，要求技术企业更多地进行披露。别搞什么 ESG 了，没意思，就公布自己的技术发展方向，到底是取代工作的多，还是赋能工作和创造工作的多？到底是让员工获得新技能，还是让员工受到更多监控？第二，从税收方面入手。

从制造端来说，现在 AI 的走向基本是少数几家企业主导，那就收税，使劲收税。从使用端来说，现在很多企业都在采购 AI 技术，也要调整税收。

比如，美国公司花钱购买 AI 和自动化设备，这是固定资产投资，可以抵税，能让公司税率拉低到 5% 左右。

而雇佣劳工做同样的工作，税率是 25% 左右。这就形成了一个税收引导，让美国企业更有动力用 AI 替代打工人。其实可以反过来，将资本税收和劳动税收倒置，大幅降低甚至完全取消工资税，而对自动化、智能化产生的服务或产品提高税率。

总之，AI 在快速发展，个人要努力跟上，但同时也需要各种配套的社会规范来要求技术领主们分享技术成长带来的收益。

技术发展能解决很多新问题，但技术发展本身并不会自然而然地产生出这些配套。

AI 确实很猛，甚至有可能超越前几次工业革命，但正因为太猛了，财富聚集效应太厉害，受影响的普通人太多了，这些配套才更加重要。

这让我不禁想到前段时间一个很火的话题，有大学生坐网约车和司机发生了争论，司机说，上了二十几年班，说下岗就下岗，说倒闭就倒闭。学生轻描淡写地说，那有什么办法，时代在进步。这学生可能没有意识到他自己大概率某天也会成为某种进步的小小代价。

到那时，丧钟为谁而鸣呢？技术的确在进步，但在进步的同时做点限定，把抢顶尖人才变成普惠世人，不是也很好吗？各位觉得呢？

来源：贾老师说的不假