证券时报记者 张淑贤
马年开工第一天，一家知名招聘机构的猎头顾问李云（化名），就接到人工智能（AI）产业一家中小企业的招聘需求，要求物色一名大模型领域的核心人才，且点名要某大厂特定团队人员。
当看到人形机器人等AI产业在春晚上“秀肌肉”时，李云就预感到AI产业新一轮人才招聘热潮要来了。“AI算法、大模型基础设施、大模型应用等岗位需求在激增，岗位要求也更高了。”李云在接受证券时报记者采访时表示。
招聘需求热度持续，但企业用人标准正趋向理性。
李云从事AI方向人才猎头工作已有两年多，她告诉记者，两年前，市场一度处于“狂热状态”，不少企业其实并不清楚自己究竟需要什么样的算法人才，也说不清岗位要解决什么具体问题，只要候选人拥有算法等相关专业背景、名校学历，哪怕岗位职责并不清晰，企业也愿意高薪抢人。“而现在企业在招聘时更加关注人才能否适配企业的具体业务场景，不仅要了解候选人参与过哪些项目、是否具备真实项目交付能力，甚至项目中使用过多少算力，也会成为评估的重要参考指标。”
需求激增 用人标准趋严
今年以来，李云已接到好几家客户的招聘需求，其中一家客户还特别着急，要求候选人能在4月到岗。于是，李云开始加班加点物色合适候选人，“春节期间其实就在不断沟通候选人了”。
上海阶跃星辰智能科技有限公司（下称“阶跃星辰”）合伙人兼首席人才官马悦告诉记者，今年，阶跃星辰仍有超百个用人需求，既包括组织迭代与升级需拓展的人员，也包括从技术研究型到产品型和商业化转型催生的新岗位，以及学习范式突破面临的人才储备需求。
“从科锐国际数据中台的实时监测来看，当前AI产业链的招聘需求确实保持着旺盛态势。”科锐国际轮值CEO曾诚告诉记者，截至目前，全国已有超过3.5万家企业发布了AI相关岗位，岗位总量突破14.5万个。
职场社区平台脉脉发布的报告也显示，AI已成为今年春招最核心的人才争夺赛道。今年前2个月，AI岗位数量同比增长约12倍，AI岗位在全部新经济岗位中的占比从2025年同期的2.29%跃升至26.23%。
在AI领域人才需求激增背景下，一度传出具身智能行业“3000万招CFO”的消息。记者在采访中了解到，该类消息并非行业常态，即便存在这类个案，也只发生在少数明星公司且多是特定窗口期的个案。
“但这在一定程度上反映了AI产业的火热和融资上市进程的加速，从我们实际操作的岗位来看，2025年下半年开始，兼具AI产业深度理解、过往有过成功IPO上市经验及顶尖资本运作经验的高端财务人才，确实是热需，并且在薪酬上也会很有竞争力。”曾诚说。
不过，AI产业链人才招聘热度虽然仍保持旺盛势头，但已告别前几年“只要沾边就抢人”的狂热态势，正式从“拼想象力”迈入“拼落地能力”的理性发展阶段。
这一变化始于2025年下半年。自那时起，市场更趋向于有过真实项目经验、有过成果落地等方面的人才。曾诚说，结合当前AI产业“模型能力—工程化部署—场景落地—商业转化”的核心发展路径，AI人才需求正在呈现出更严的标准，技术更趋纵深、岗位划分更精细、更贴合实际应用场景。
薪酬方面，脉脉报告显示，AI岗位平均月薪达60738元。其中，AI科学家/负责人月薪最高，平均达137153元，算法研究员、大模型算法等岗位月薪也普遍在7万元左右。
这或许仅是现金薪酬。李云告诉记者，AI产业招聘普遍采用“现金+期权”的多元化激励模式，她对接过的最高现金薪酬达500多万元，主要集中在大模型算法资深专家、具身智能核心研发等岗位，“整体来看，大模型、算法等核心岗位依然处于高薪区间，现金年薪普遍都在百万元以上”。
用人标准趋严加大了招聘难度。李云表示，前两年很多岗位只需要通过电话沟通即可推进，但现在往往需要更多当面交流，把企业和候选人的诉求都摸清摸透，才能更好地进行匹配。最近，她正计划尽快与上述指定要某大厂特定团队人员的中小企业负责人沟通，“大厂特定团队人员薪酬都在300万元以上，这家企业目前开出的条件很难匹配”。
热度或结构性持续
招聘从“拼噱头”转向“拼能力”，被认为是对整个产业的一次纠偏。曾诚对当前AI产业链招聘生态的判断是正在从早期的高热度、强情绪，进入一个更偏理性也更具结构性的阶段。
在曾诚看来，今年AI产业链招聘将延续结构性热度，整体保持高位但增速趋稳，进入“理性繁荣”新阶段。“过去主要集中在互联网、金融这些数字化程度高的领域，但现在正加速向制造、能源、农业、医疗等各实体行业渗透。每一个传统行业的数字化、智能化升级，背后都会形成持续、稳定的人才需求。”曾诚说，但从趋势上看，未来不再会是“所有AI岗位都热”，而是“该热的更热，不该热的自然降温”。
马悦在接受记者采访时也表示，AI行业人才招聘呈现出明显的“两极化”趋势：一方面，模型算法等关键技术领域的人才稀缺，“世界上最聪明的人和最聪明的钱都聚集在这个领域，大家都在争抢顶尖人才”；另一方面，运营等岗位需求与非AI行业基本一致。
马悦观察到，大模型行业技术突破、场景落地、产品定义和商业化拓展等方面的人才非常稀缺，且人才阶梯逐步呈现递进趋势，即从技术向产品场景与商业化方向转移，再下一阶段可能是技术工程、产品和商业化拓展。
事实上，AI产业链薪酬也并非全面上涨，核心涨幅集中在稀缺赛道和核心岗位。“优秀人才跳槽薪资涨幅普遍集中在20%—30%之间，关键技术与领军型岗位展现出更大的薪酬弹性。”曾诚分析，具有明显溢价的主要集中在三类岗位，一类是多模态与具身智能方向，尤其是兼具算法、系统、控制能力的复合型人才，比如，大模型算法资深专家薪酬处于100万—200万元之间，多模态算法高级工程师在50万—90万元之间；一类是模型工程化与规模化部署方向，简单说就是能把实验室里的模型，真正落地到实际业务中、稳定运行的工程人才，这类人才需求旺盛，薪酬涨幅也很突出；一类是“技术+行业+产品”的复合型角色，比如AI产品经理、解决方案架构师，这类人才既要懂技术，又要懂行业业务，还能对接商业需求，薪酬水平也在持续走高，比如，AI产品高级经理年薪可达80万—100万元。
“以前人才招聘是一套薪酬体系，AI时代人才薪酬体系更具个性化，讲究‘一人一策’，在关键领域岗位更注重超级个体的作用。”马悦说。
中小企业“一将难求”
趋向理性的同时，AI招聘生态仍藏着不少亟待破解的隐忧，这些问题正在制约着整个产业的健康有序推进。隐忧之一就是高端人才过度集中、中小企业“一将难求”的困境。
“公司急需具身智能模型工程师、算法工程师等人才，但这些人才如果在行业内有一定影响力，年薪都在百万以上，C-level级别甚至在千万以上。”上海清宝引擎机器人有限公司董事长王磊告诉记者，“开出极限高薪的多是大厂，我们初创企业招不起，最高只能开出七八十万的薪酬。”
为此，王磊不得不亲自出手招揽人才，去清华大学上课时会近距离留意物色人才。“除了现金薪酬，公司针对核心研发人才还推出了股权激励，从几万股到几百万股不等，目前已与部分员工签署了股权认购协议。”王磊说。
隐忧之二是企业对“即插即用”成熟人才的偏好，严重压缩了初级人才的成长空间。曾诚向记者表示，不少企业在招聘时明显倾向于8年以上经验的资深人才，而对1—3年的初级人才投入不足。同时，部分企业缺乏完善的人才培养体系，挖来人才后无法提供合适的发展平台，导致人才流失率居高不下。如果长期缺乏系统化培养机制，未来可能出现人才断层的问题。
“AI行业确实存在高薪挖人的情况，比如Meta抢人。国内虽然还没到这么夸张的状态，但也有类似的趋势。”马悦透露，行业内已有知名公司千万元以上年薪抢人。
无序的人才挖角，不仅增加企业经营成本，还会影响国家AI战略的推进，损害产业长远发展。记者获悉，相关部门日前已召集AI相关产业企业的人力资源负责人开会，明确叫停无序人才挖角行为。
隐忧之三是短期逐利心态的上升，可能带来资源错配风险。曾诚说，部分企业和个人过度关注短期薪酬涨幅，而忽视长期能力建设和业务价值，一旦市场环境变化，容易形成“高成本、低产出”的局面。
王磊透露，去年上半年，公司有一位同事离职，但在新公司又很快再次离职，“这说明人才与企业的匹配度或许比单纯的高薪更重要”。
此外，人才培养与市场需求的脱节，也是当前AI人才生态面临的问题之一。王磊早在2022年就意识到了这个问题，当时他曾建议一所高校培养人形机器人人才。“目前高校培养的AI人才，还较为滞后，无法适应企业快速发展的岗位需求。”王磊表示，企业自己培养人才，可根据业务方向因材施教从而适配发展需要。
曾诚建议，在政策层面，应加强产学研协同，支持高校、企业、培训机构共建AI人才培养生态，缩短人才培养周期。对产业生态而言，应建立更开放的人才流动机制，鼓励大厂人才向中小企业、传统产业流动，通过人才共享、技术顾问等模式，让AI能力更广泛地赋能实体经济。对企业而言，应从“抢人”转向“育人+用人”并重，一方面通过灵活用工、独立顾问等方式快速获取稀缺能力；另一方面加大内部培养投入，建立“AI+业务”的复合型人才培养体系。同时要反向验证，用真实业务问题来定义岗位，保持理性招聘，完善人才培养和留存体系。
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