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人工智能的欣欣向荣，正将硅谷的人才争夺战推向新的巅峰。
科技大厂拿出每年数百万美元的薪酬方案和周期更短的股票兑现计划，成建制挖走整个工程团队，为的就是吸引那些在 ChatGPT 及其他类人机器人等生成式 AI 领域拥有专业知识和经验的宝贵人才。各家巨头相互竞争，甚至与初创公司直接开战，颇有“秦失其鹿，天下共逐之”的味道。
尽管科技行业长期以相对丰厚的薪酬和福利待遇著称，但与过往相比，当下的挖角条件也实在令人咋舌。引发这波 AI 人才短缺的另一大因素在于：科技行业在其他方向上仍在裁员，企业着力把节约下来的资源做重新分配，加大投资以弥补 AI 技术开发的巨大成本。热潮之下，AI 人才的身价也一路水涨船高。
Databricks 公司生成式 AI 主管 Naveen Rao 表示，“我们追求的人才类型正发生长期变化。公司一方面人力过剩，另一方面却又人才短缺。”
Databricks 是一家数据存储与管理初创公司，目前在软件工程师的招聘方面进展顺利。但只要涉及需要从零开始训练大语言模型（LLM）、或者有能力解决 AI 领域种种复杂难题（例如「幻觉」问题）的人才时，Rao 坦言整个市场上符合要求的可能只有区区数百人。
那些业务功力深厚的候选者往往能轻松拿到每年百万美元甚至更高的综合薪酬。
AI 领域的销售人才同样广受欢迎，但也难以寻觅。在技术转型初期，种种因素瞬息万变，销售人员需要丰富的技能组合与知识深度。具备这些技能的候选者能拿下约两倍于传统企业软件销售人员的待遇。但 Rao 表示，对于大多数从事 AI 工作的从业者来说，这种热度并非常态。
根据韦莱韬悦（WTW）咨询对 1500 多家企业雇主的调查，从 2022 年 4 月至 2023 年 4 月，AI 与机器学习领域管理职位的基础薪资上涨了 5% 至 11%，同期非管理职位的基本工资增幅则为 13% 至 19%。
Levels.fyi 联合创始人 Zuhayeer Musa 表示，在职业服务平台上咨询过 OpenAI 工作机会的六名候选人，其平均薪资为 92.5 万美元，含奖金及股权。他补充称，Meta 的 344 名机器与 AI 工程师向 Levels.fyi 透露，他们的年薪中位数接近 40 万美元，同样包含奖金及股权。
Faro Health 公司采用 AI 技术帮助制药企业提高药物试验效率，该公司 CEO Scott Chetham 表示其目标就是将这部分人才的薪资保持在行业内整体薪酬的前 25%。尽管 2023 年受极端高薪酬的影响，这一目标难以顺利实现，但他在 2024 年内看到了改善的迹象。Chetham 指出，“虽然目前做判断还为时过早，但情况似乎比想象中要好。”
Chetham 的公司最近正在招徕某咨询行业巨头的候选人，并向她发出了录用通知。该公司则通过直接将工资翻倍来予以回击。这位候选人表示，原公司这种直接将工资加倍的行为反而令她大为光火，因为这代表其本就该向她支付更高的薪酬。
为了留住自己的人才，Chetham 还为顶尖人才上调了股权激励数额。他们在公司内的第一批股份将在四年之内落实，但在就职短短两年内就分得另一批股份，具体落实时间是在五年之后。
他解释道，“我们必须不断更新股权，才能保持住员工们的积极性。”
尽管初创公司的基本薪酬往往低于科技大厂，但不少倾向于创业路线的员工认为，他们在这里可以通过自己的努力取得更大的成就。谷歌前员工 Arthur Mensch 就选择离职并建立了初创企业 Mistral AI，成立还不到一年，其估值已经超过 20 亿美元。
谷歌一位 AI 研究员表示，过去五年以来，经常有招聘人员主动与他联系，但最近这种情况开始明显增多。
这位研究员指出，他之所以没有选择跳槽去初创公司，是因为很少有哪家年轻企业拿得出训练大语言模型所需要的资金。大语言模型是在海量文本之上训练而成的机器学习算法，负责为 AI 应用提供基础动力。这位研究员解释称，谷歌拥有他需要的资源，更重要的是他比较关心工作本身是否有趣、能否进一步推动 AI 技术的发展。跟许多同事不同的是，他最近以额外股权的形式收到了一笔额外奖金。
半导体行业招聘公司 SBT Industries 总裁 Justin Kinsey 表示，雇主往往需要通过多种优势因素才能赢得候选人的青睐，包括更高的薪酬、更有感召力的企业使命、以及提供工作自主权的慷慨承诺。
他表示自己最近刚为一家 AI 硬件初创公司招聘了一位来自微软的工程经理。Kinsey 解释称，这位候选人放弃了超过 100 万美元的奖金和微软股票，甚至愿意以基本工资下降 10 万美元为代价加入这家初创公司，原因就是他对该公司的 CEO 充满信心。Kinsey 指出，未来五到七年内，这名新员工预计单凭股票就能获得 4000 万美元收益。
而在招揽另一位候选人时，双方达成了口头承诺。只要这位技术大牛帮助公司完成了首款芯片的制造，就可以由其负责启动一条全新的产品线。
芯片开发（训练大语言模型所必需的硬件基础）领域的人才竞争如此激烈，以至于过去一年间曾有四位客户要求 Kinsey 从竞争对手那边挖走整个工程团队，这主要是为了维持团队成员间的默契、防止因协作磨合期而平白浪费宝贵时间。
他表示，“客户要求我们成建制挖来技术团队，这样人才就能即插即用，也消除了陡峭的适应曲线。”
面对热火朝天的需求态势，尚无 AI 经验的技术人员也迫切想把这部分专业知识加进自己的简历。宾夕法尼亚大学沃顿商学院发言人 Caroline Pennartz 表示，该学院最近在旧金山举办了为期四天的高管培训项目，名为《生成式 AI 与业务转型》。尽管费用高达 1.2 万美元，但 50 个名额很快就被报满。
曾在 Meta 工作、目前从事咨询工作的 Alexis Roucourt 表示，他的许多科技界同行都注意到，市场上要求 AI 知识的工作岗位越来越多。只有把握住这项技术，才能引起雇主关注并跟上时代发展的步伐。他认识的几位员工都在提升技能，希望乘上 AI 发展的东风并充实自己的履历。
“我自己也一样，目前正在学习 AI 技术课程。”
参考链接：
https://www.msn.com/en-us/money/technology/the-fight-for-ai-talent-pay-million-dollar-packages-and-buy-whole-teams/ar-BB1kC2Ht?apiversion
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