AI引爆BAT「薪酬倒挂」潮,老员工:人麻了

2026-10-19 科技 阅读



  “出走十年,归来不如实习生。”
  作者丨成妍菁
  编辑丨胡敏
  大厂正在收紧招聘,但对 AI 人才的争夺并没有停止。
  “所有大厂目前都处于 HC(招聘名额)收缩状态,人才招聘是优中选优”。
  猎头 Mia 对雷峰网表示,另一个现实局面是:各家依然缺人、抢人,遇到真正想要的人,通常不会卡预算。“有牛的...

  “出走十年,归来不如实习生。”

  作者丨成妍菁

  编辑丨胡敏

  大厂正在收紧招聘,但对 AI 人才的争夺并没有停止。

  “所有大厂目前都处于 HC(招聘名额)收缩状态,人才招聘是优中选优”。

  猎头 Mia 对雷峰网表示,另一个现实局面是:各家依然缺人、抢人,遇到真正想要的人,通常不会卡预算。“有牛的竞品(比如 OpenAI)的人来,立马腾坑。”

  这种抢人逻辑,引发公司的另一种内部矛盾。

  一位互联网从业者表示,“现在内部做基础模型的员工即便职级不高,薪酬已经吊打职级更高的同事。”

  他还提到,公司近期传出可能取消职级的消息。

  尽管这一说法尚未得到证实,但当薪资与职级差距越大,薪酬体系的尴尬也由此显现。

  这也让企业陷入两难之地:不开出天价,抢不来人;给出高薪,又搅乱了原有的薪酬体系。

  事实上,十年之前,就已经出现薪酬倒挂的迹象。

  01

  老员工忆当年,辛酸泪一把

  一位在大厂工作多年的工程师回忆,2017 年前后,“我离开的时候,薪资还没有校招新人拿得多。”他说。

  他解释,此前一年,薪资涨幅还有 20% 多,自从核心领导有所调整后,却降到了 5%,导致内部出现严重的薪资倒挂。

  当时旁边工位坐着一位晚一年入职的海归应届生,职级比他低一级,月薪却高出一万。那两年,他所在的三十多人团队,“一个月流失 10%,都是成群结队地走”。他回忆道。

  据一位资深猎头透露,十年前的阿里、腾讯就已经抢人很猛了,腾讯甚至会给简历上有百度实习经历的学生直接发校招 offer。

  当时百度给顶尖校招人才开出的年薪约 20 万到 25 万元,已经不算便宜;同一时期,阿里星的年薪 60 万封顶,已是当时的天花板。

  猎头 Mia 告诉雷峰网,今年做基模的应届生,年包“200 万元起步”,小红书、字节 Seed 的顶档可以达到 400 万 — 500 万元,百度去年给基模人才的年包在 200 万 — 300 万元,今年“只多不少”。

  从 25 万到 200 万,“顶尖人才”四个字,十年间贵了近十倍。

  这样的说法也得到了其他资深互联网从业者的肯定,那时百度作为互联网大厂的“老前辈”,用人思路是只招最牛的学生,也舍得给钱,而且因为地处北京,招聘可以比硅谷成本低三分之一。

  之后受到 2008 年金融危机影响,一大批顶尖人才转而留在国内,百度也因此招到了一批优秀的学生,比如戴文渊、张博等。

  高薪抢人的另一面,也引发了新老员工的不满情绪。

  雷峰网此前了解到,一位华为“天才少年”计划的入选者回忆,当时天才少年的薪酬在内网公开之后,不少老员工觉得自己的学术成果和贡献未必更小,“凭什么工资就比他们少”,甚至有人在工作中给这些天才少年使绊子。

  当时华为还有员工在内网实名发帖,逐一质疑“天才少年”的履历,称他们都是“水货”。

  不过十年之后,面对薪酬倒挂这样的问题,许多大厂老员工已经非常平和。

  “旁边坐个新来的工资比我高,无所谓。”某大厂资深算法师说道。在他看来,这本身就是正常的市场薪酬机制:老员工觉得该涨没涨、资源没给够,到了时间节点自然会走,“这也符合当前的市场行情”。

  Mia 给雷峰网讲了一个好玩的事情,她曾与 Meta 推荐系统 AI 部门的一位员工交流过(该部门与 Meta MSL —— Meta 超级智能实验室属于平行组织)。

  该部门薪资偏低,尽管同样做生成式 AI 后训练,薪资却偏低,工作五六年职级薪酬几乎没变,且对方属于早期参与 Meta 基础模型研发的资深成员。

  与心态同步发生变化的,还有普通 AI 人才的市场行情。

  02

  大厂舍得撒钱,但也得看对方办多大事

  多位猎头告诉雷峰网,互联网大厂挖人的标准也出奇一致:其一在大厂头部公司上手做过;其二有知名创业公司经验。

  他们的解释是:训一两百亿参数的模型,和训千亿、几万亿参数的模型“完全不是一个量级”——后者极其烧钱,必须有经验的人才能少踩坑。

  如果只是小公司的履历,在这套标准里几乎不算数。

  这就导致普通 AI 求职者的处境并不像看上去那么乐观。

  首先是人才太多。

  不止一次有猎头表示,现在基本各大厂的 HC 基本冻结,除了 DeepSeek 和千问相对招人多一点。

  但冻结并不均匀。有负责基模的猎头透露,目前各家的基模团队,只要是好的人才,照单全收;真正收缩的是应用侧,岗位确实在减少。

  Mia 分析了供需关系的逻辑:人才像商品一样受市场供需影响。

  前两年 AI 人才供不应求,候选人掌握议价权,通过校招开高薪和各家互相抬价,造成了今天薪资倒挂的局面。但今年市场供给已经足够(大厂也有裁员人员流出),供需趋于平衡,溢价空间在缩小,薪资终将回归理性。

  当然,薪资也不会立刻降下来。

  毕竟,前几年入职的校招生拿到的高薪,如果现在突然压低新人的报价,内部又可能出现新的不满,薪酬调整只能是一个动态过程。

  其次是,人才的割裂程度会不断加深。

  “优秀的人永远不愁工作,中间层的人会非常难找工作。”另外一位互联网大厂的高级招聘章玉表示,接下来的人才市场还会进一步分层:真正稀缺的人依然有议价空间,能力和经验没那么突出的候选人,就会面临更激烈的竞争。

  他举例说,像姚顺雨、田永龙这样的顶尖人才,企业往往愿意投入很高的成本争取,但对于其他人才,关注度就没这么强。

  对大厂来说,他们更想要的是已经在头部团队里做过大模型、知道怎么把模型真正训出来的人。

  最后,AI 市场变化太快。

  这就导致人才行情的更替,也像模型更新一样快,抢手和失宠就在朝夕之间。

  “目前仍处于风口上的是 Agent,尤其是面向协作场景的 Co-worker Agent。”一个月前,猎头 Mia 对雷峰网表示。

  Coding Agent 则是持续存在的人才缺口,“国内各家都在挖”,与此同时,Evals(模型评测)和预训练数据(Pre-training Data)相关人才也开始受到重视。

  赛道之间的冷热分化,同样明显。比如 AI 搜索(AI Search)的热度大不如前一年,还有推理(reasoning),随着 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 相继出现,技术趋于成熟,留给人才的发挥空间在收窄。

  以及猎头们都提到的一个尴尬赛道:AI for Math。这一赛道的处境比较特殊,各家模型的能力差距尚不足以支撑国内公司大规模、独立地投入资源,除非手握充足的算力、资金和研究资源,否则很难长期押注。

  大厂撒钱,撒的是“确定性”,但一群年轻公司,正在用另一套招人逻辑,瓦解旧的职级体系。

  03

  年轻公司的抢人逻辑

  今年首轮外部融资已完成的 DeepSeek,正在密集扩招。

  据了解,DeepSeek 近期扩招明显偏工程侧:一类是服务端/后端开发,一类是做 Agent 运行底座的 Agent 弹性计算/Agent Infra;在 Agent 产品化上,他们把模型以外的编排与运行时称为 Agent Harness,对标 Claude Code/Codex 一类代码智能体。

  也就是说,做 Agent 不能只有算法,必须有人做开发,infra 同样重要。

  而在扩张之前,DeepSeek 的招人画像极为鲜明:最早偏好北大系学生,典型特征是极客精神、高度技术化、超级相信 AGI、硅谷派研究员风格。

  简单来说,“年纪小,没有受过大厂的‘污染’”,章玉总结道。

  相比之下,Kimi 则是另一种答卷。团队大约 400 余人,人才密度保持得不错,决策链路极短,有业内人士告知,就连招一个实习生都要考虑很久。

  另一家模型厂商智谱则走向了另一极端。“他们大量使用实习生,实习生比正式员工还多。一个团队 10 个正式员工配 20 个实习生。不过这在模型厂商来看很正常。”章玉对雷峰网解释道。

  这些年轻企业对人才的吸引力是显而易见的。

  雷峰网从多处了解到,年轻人之所以愿意去这些公司,是因为大厂分工太细、发挥空间有限,一些追求技术探索和更大自主权的人,反而会倾向于后者。

  尤其对今天的 AI 人才来说,钱也不是唯一的答案。

  负责互联网大厂高级招聘的章玉对雷峰网解释,AI 圈子习惯把这些 30 岁以下,又有模型成功经验的人才称之为“小天才”,除了薪资之外,他们还会看公司是否有足够的算力和资源、能否支持自己真正训出模型,以及公司是否有成功训出模型的经验。

  总结起来就是“画饼没用”。

  具体怎么抢人,校招和社招是两套话术:校招生更在意薪酬和职级是否匹配,社招则更看重 scope——职责范围、具体做什么事。

  而对于真正想要的人,话术和规则都不存在了。Mia 透露,目前各家大模型公司针对优秀的 AI 人才,薪酬和 scope 全部 case by case,非常灵活。

  有趣的是,这场抢人已经不完全发生在国内。

  一位互联网猎头观察到,海外公司反向挖角中国大模型人才的现象,在 2025 年尤为明显。

  过去更多是国内公司去美国抢人,如今中国模型能力被海外看到,这条人才通道的方向开始倒转。

  04

  结尾

  薪酬倒挂的现象并非中国独有。

  PwC 连续两年的《全球 AI 就业晴雨表》显示,AI 技能在全球劳动力市场的薪资溢价已从 25% 一路涨到 62%,六大洲的招聘市场都在给同一种稀缺性重新定价。

  至于最极端的案例,还是 Meta:开出四年约 2.5 亿美元的薪酬方案,只为抢到一位 24 岁的研究员。

  一边是新人身价不断抬高,一边是老员工涨薪乏力。

  但类似的剧本并不新鲜。

  每一轮技术浪潮里,企业都会为抢人打破薪酬秩序,新人贵过老人;再往后,行业供需重新平衡,溢价也随之退潮。

  看起来,这场人才战还远未到终局。而所有天价 offer 最终会证明同一件事:给得再多,不如招对一个。

  文中 Mia、章玉都是化名

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