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自DeepSeek破圈以來，AI大模型加速由“工具屬性”向“基礎(chǔ)設(shè)施屬性”躍遷，基于大模型的技術(shù)、應(yīng)用、模式、場景創(chuàng)新層出不窮，引發(fā)各行業(yè)對AI人才需求井噴，“搶人戰(zhàn)”愈演愈烈。

賽迪研究院認為，“搶人戰(zhàn)”爭奪的不僅是AI人才，更是企業(yè)跑贏AI賽道的通行證，對于人才供需格局產(chǎn)生變革性影響。建議從完善產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)、強化供給保障、健全公共服務(wù)入手，提高AI人才儲備，支撐AI產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

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AI人才需求井噴，“搶人戰(zhàn)”呈現(xiàn)三大特點

互聯(lián)網(wǎng)大廠、AI企業(yè)成為高薪搶人主力軍，汽車、金融等行業(yè)主體爭相布局AI人才池。以阿里、小米、字節(jié)等為代表的互聯(lián)網(wǎng)大廠AI崗位基礎(chǔ)薪資可達百萬元，小米AI大模型研發(fā)崗位、騰訊人工智能產(chǎn)品總監(jiān)年薪最高達120萬元。以DeepSeek、群核科技為代表的“杭州六小龍”也以百萬年薪招募高�！皩W霸”。此外，車企、金融機構(gòu)等AI人才招聘需求激增。嵐圖汽車計劃2025年在智能駕駛、智能座艙等領(lǐng)域AI人才新增比例達50%。金融機構(gòu)對具備AI從業(yè)經(jīng)驗者更為青睞，浦發(fā)銀行的數(shù)據(jù)分析崗、產(chǎn)品經(jīng)理崗，以及交通銀行的高層次人才崗等均要求來自金融機構(gòu)或互聯(lián)網(wǎng)大廠且具備AIGC經(jīng)驗。

算法類崗位需求規(guī)模暴增，基礎(chǔ)研究型、技術(shù)開發(fā)型、復(fù)合型AI人才成為搶奪重點。據(jù)獵聘發(fā)布的《2025AI技術(shù)人才供需洞察報告》顯示，2024年2月至2025年1月，AI算法工程師需求占AI技術(shù)人才比重高達67.17%，連續(xù)兩年穩(wěn)居第一，50萬元年薪以上AI崗位中算法類占比超30%。隨著AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)化落地，企業(yè)迫切需要算法類人才實現(xiàn)核心理論突破、工程能力變現(xiàn)以及跨界應(yīng)用落地。據(jù)獵聘數(shù)據(jù)顯示，當前算法人才緊缺指數(shù)（TSI）達到了3.24，處于高度供不應(yīng)求的態(tài)勢（TSI>1即表示人才供不應(yīng)求），專注于算法原創(chuàng)與核心理論突破的基礎(chǔ)研究型人才、將算法轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的技術(shù)開發(fā)型人才，以及既懂AI又精通行業(yè)的復(fù)合型人才成為企業(yè)爭奪的核心。

主力城市AI政策密集發(fā)布，AI人才“高薪搶人”“生態(tài)化搶人”現(xiàn)象頻現(xiàn)。近年來，以中國軟件名城為代表的城市紛紛推出AI領(lǐng)域支持政策，北京市計劃5年內(nèi)投資超過1000億元支持通用人工智能產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展。其中，AI創(chuàng)業(yè)者、技術(shù)大咖、AI高管等具備較強創(chuàng)新能力、研發(fā)能力和管理能力的頂尖人才成為地方“搶人”的核心。如，上海浦東、蘇州對AI頂尖人才項目補貼最高達1億元，蘇州、杭州AI人才購房補貼達1000萬元、800萬元。工信部人才交流中心發(fā)布的《人工智能人才需求預(yù)測報告（2024版）》顯示，北京、廣東、上海、浙江四�。ㄊ校┘鄢^76%的人工智能相關(guān)企業(yè)，60%以上的AI頂尖人才聚在北京、香港和浙江地區(qū)。

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原因分析

行業(yè)競爭加劇，領(lǐng)先企業(yè)加緊頂尖AI人才“戰(zhàn)略卡位”，構(gòu)建智能技術(shù)“護城河”。在多輪AI技術(shù)代際更替下，當前AI技術(shù)已基本分化為以算力、框架等基礎(chǔ)層，計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）等技術(shù)層，以及行業(yè)解決方案等應(yīng)用層三層架構(gòu)。為應(yīng)對來自國內(nèi)外AI企業(yè)的激烈競爭，領(lǐng)先企業(yè)大力儲備特定環(huán)節(jié)頂尖AI人才，支撐AI技術(shù)戰(zhàn)略由單點突破向全棧布局。例如，小米置千萬年薪挖走DeepSeek核心成員羅福莉，擬在模型架構(gòu)、底層算法等方面提升小米AI技術(shù)層能力，發(fā)力端側(cè)應(yīng)用層，在人、車、家等智能硬件上開辟AI新賽道。字節(jié)跳動高薪聘用零一萬物聯(lián)合創(chuàng)始人黃文灝，擬發(fā)力多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法優(yōu)化、CV、NLP等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，提升全棧技術(shù)實力。

應(yīng)用深度下沉，企業(yè)從“拼參數(shù)”轉(zhuǎn)向“拼場景”，“交叉復(fù)合”型AI人才需求愈發(fā)突出。當前，AI技術(shù)進入商業(yè)化應(yīng)用的重要階段，企業(yè)競爭邏輯從追求模型參數(shù)、算力規(guī)模等硬指標，轉(zhuǎn)向構(gòu)建垂直場景技術(shù)和業(yè)務(wù)閉環(huán)，技術(shù)落地的復(fù)雜化、場景需求碎片化驅(qū)動AI能力“細胞化”發(fā)展，并下沉至多個業(yè)務(wù)單元，催生了復(fù)合型AI人才需求的爆發(fā)。例如，招商銀行將AI能力嵌入到零售金融、公司金融、風險管理等各業(yè)務(wù)單元，并在本輪“搶人戰(zhàn)”中釋放出大模型應(yīng)用、智能體應(yīng)用、多模型態(tài)應(yīng)用等多項復(fù)合型崗位需求。與此同時，隨著AI技術(shù)與5G/6G、量子計算、IoT等技術(shù)加速全域化融合，單一技術(shù)人才難以駕馭復(fù)雜系統(tǒng)，對具備全棧技術(shù)整合能力的交叉型人才提出迫切需求。

能力需求躍遷，人才供需“時間差、技能差”持續(xù)擴大，存量人才爭奪是企業(yè)AI化布局的無奈打法。隨著AI新算法、新模型不斷涌現(xiàn)，技術(shù)演進形成以月為周期迭代、以指數(shù)級發(fā)展態(tài)勢，AI人才能力需求持續(xù)躍遷。與此同時，以院校為主的培養(yǎng)周期難以適配日新月異的AI發(fā)展節(jié)奏，AI人才供需差距持續(xù)拉大，企業(yè)不得不通過對存量人才搶奪，以滿足AI研發(fā)和商業(yè)化的緊迫需求。例如，百川智能聚焦醫(yī)療賽道，通過收購臨床數(shù)據(jù)庫和整合阿里團隊，構(gòu)建起�？圃\斷AI模型。據(jù)麥肯錫預(yù)測，到2030年，中國對AI專業(yè)人才的需求預(yù)計將達600萬人，人才缺口可能高達400萬人。

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影響分析

從短期看，驅(qū)動AI人才需求結(jié)構(gòu)性變革。一方面，加速“超級個體”崛起。不同于互聯(lián)網(wǎng)時期的“程序員群體”，AI時代企業(yè)人才策略暗含產(chǎn)品戰(zhàn)略，頂尖人才流動映射競爭格局。AI技術(shù)進步依賴于少數(shù)頂尖人才的突破性工作，“以人為器”的AI產(chǎn)業(yè)競技場將持續(xù)釋放對頂尖人才的需求，進一步加速AI創(chuàng)業(yè)者、技術(shù)大咖、AI高管等具備創(chuàng)新、研發(fā)和管理能力的“超級個體”崛起。除了提供高薪之外，股權(quán)、股票、團隊、算力及數(shù)據(jù)等資源將成為企業(yè)、政府招攬“超級個體”非常規(guī)配置，個體價值將在產(chǎn)業(yè)演變中充分釋放。另一方面，推動新舊崗位更替。大量行業(yè)崗位對AI技能需求持續(xù)升級，將催生出更多模型架構(gòu)工程師、提示詞工程師、大模型訓(xùn)練師等全新崗位。與此同時，“搶人戰(zhàn)”加速了Python編程、數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用開發(fā)等傳統(tǒng)崗位貶值甚至消亡，形成“高技能溢價、低技能內(nèi)卷”崗位競爭態(tài)勢。

從中期看，進一步加劇AI人才分布不均衡程度。一方面，發(fā)達地區(qū)AI人才虹吸效應(yīng)持續(xù)放大。在AI人才的搶奪戰(zhàn)中，企業(yè)、地方政府以豐厚的人才薪酬和服務(wù)持續(xù)吸引AI人才集聚，極易構(gòu)建“人才-技術(shù)-商業(yè)”正循環(huán)，使得人才、企業(yè)、地方政府均獲得“超線性回報”，形成較強的虹吸效應(yīng)。數(shù)據(jù)顯示，杭州高新區(qū)今年一季度提供AI相關(guān)崗位超過1.2萬個，簡歷投遞量同比激增70%。另一方面，欠發(fā)達地區(qū)面臨更為嚴峻的人才引留挑戰(zhàn)。欠發(fā)達地區(qū)囿于缺乏足夠的資金、資源和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，在AI領(lǐng)域不僅面臨人才儲備不足的先天劣勢，更陷入本土人才外流加速的惡性循環(huán)。發(fā)達地區(qū)對有限人才形成虹吸效應(yīng)，導(dǎo)致本地既難以招引外部高端人才，又無法留住存量技術(shù)骨干，實質(zhì)上演變?yōu)榘l(fā)達地區(qū)的人才“輸血地”，對本地企業(yè)培育、產(chǎn)業(yè)升級帶來不利影響。

從長期看，帶來AI人才供給側(cè)更深層次改革。AI人才搶奪之下，社會人才供給將在承壓后加大培養(yǎng)體系變革力度。一方面，高等院校將加速交叉型人才培養(yǎng)改革進程。AI技術(shù)是典型的交叉型技術(shù)，單一學科、專業(yè)輸送的人才難以滿足AI快速發(fā)展需求。搶人戰(zhàn)將進一步倒逼高等院校加大跨學科、跨專業(yè)資源調(diào)度力度，構(gòu)建以人工智能為主線的交叉學科專業(yè)建設(shè)。當前，人工智能專業(yè)已在500多所國內(nèi)院校開設(shè)，跨學科的人工智能學院已成為清華大學、浙江大學、哈爾濱工業(yè)大學等高校探索建設(shè)的重要方向。另一方面，新型職業(yè)教育體系將加速重構(gòu)。職業(yè)教育是縮短人才供需“時間差”的重要環(huán)節(jié)，單一的技能培訓(xùn)體系難以滿足AI時代多元化能力需求。

在AI人才搶奪戰(zhàn)的助推下，職業(yè)院校、第三方教培機構(gòu)將由“以崗位技能為牽引”進階為“以企業(yè)戰(zhàn)略、區(qū)域發(fā)展需求為牽引”，加快與產(chǎn)業(yè)、企業(yè)、政府合作，構(gòu)建起敏捷、高效、多元的新型職業(yè)教育體系。值得注意的是，在AI變革驅(qū)動下，部分院校和機構(gòu)或過度追逐AI化概念，過度投入建設(shè)AI相關(guān)學科專業(yè)，從而忽視傳統(tǒng)專業(yè)教育水平的提升和課程、師資的更新，導(dǎo)致盲目投入、重復(fù)建設(shè)。

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幾點建議

完善AI人才柔性配置機制

一是完善人才流動監(jiān)測機制。建立國家級AI人才動態(tài)監(jiān)測平臺，整合企業(yè)、高校、科研院所、第三方招聘平臺人才數(shù)據(jù)，構(gòu)建“人工智能人才數(shù)字地圖”，實時追蹤AI人才區(qū)域分布、技能結(jié)構(gòu)、流動趨勢，識別關(guān)鍵領(lǐng)域人才缺口。健全政府端人才流動預(yù)警與干預(yù)機制，圍繞人才流失率、人才集中度科學制定運行閾值，超過閾值自動觸發(fā)稅收優(yōu)惠、重大項目定向支持等政策響應(yīng)。

二是鼓勵區(qū)域間人才跨區(qū)協(xié)同合作。針對京津冀、長三角、粵港澳等AI集聚區(qū)域，探索建設(shè)區(qū)域“人工智能人才協(xié)同示范區(qū)”，推動示范區(qū)內(nèi)AI人才在社保、職稱等累計互認，推進示范區(qū)內(nèi)智算中心、超算中心互聯(lián)互通，鼓勵本區(qū)域AI人才憑創(chuàng)新成果優(yōu)先申請算力配額，實現(xiàn)人才鏈、算力鏈、產(chǎn)業(yè)鏈跨區(qū)域耦合。

三是支持大中小企業(yè)人才共享發(fā)展。構(gòu)建區(qū)域“AI人才共享平臺”，鼓勵頭部企業(yè)向中小企業(yè)開放彈性用工資源，以“揭榜掛帥”、知識產(chǎn)權(quán)共享等方式承接中小企業(yè)技術(shù)攻關(guān)需求。

構(gòu)建開放融合的AI人才培養(yǎng)體系

一是強化高等院校交叉性、復(fù)合型人才培養(yǎng)。引導(dǎo)具備數(shù)學、物理等基礎(chǔ)學科優(yōu)勢，以及計算機科學與技術(shù)、軟件工程等學科專業(yè)優(yōu)勢的高等院校，整合各類交叉學科資源和師資力量，高水平建設(shè)AI專業(yè)，培養(yǎng)高質(zhì)量AI人才。

二是引導(dǎo)職業(yè)教育聚焦應(yīng)用型人才培養(yǎng)。推動職業(yè)院校現(xiàn)有專業(yè)的AI化改造，依托本地實訓(xùn)基地，引入企業(yè)真實項目案例和工程師駐校授課，并開展產(chǎn)業(yè)級技能實訓(xùn)。

三是強化開源社區(qū)育人屬性。通過開源創(chuàng)新平臺組織國家級算法競賽和技術(shù)攻關(guān)，推動建立大賽成果、開源社區(qū)貢獻與職業(yè)資格認證銜接機制。

四是強化行業(yè)創(chuàng)業(yè)型人才扶持。推動行業(yè)鏈主企業(yè)聯(lián)合創(chuàng)投機構(gòu)設(shè)立產(chǎn)業(yè)基金，對上下游企業(yè)的“行業(yè)+AI”創(chuàng)業(yè)團隊實施“人才綠色通道”，加速行業(yè)AI應(yīng)用供給。

提升AI人才公共服務(wù)保障能力

一是支持AI人才靈活就業(yè)與創(chuàng)業(yè)。完善靈活就業(yè)群體社會保障機制，推動以論文影響力、開源貢獻度、專利數(shù)、國賽排名等指標作為社會保障政策的享受條件。鼓勵地方產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金對AI創(chuàng)業(yè)者項目支持，完善相關(guān)創(chuàng)業(yè)項目責任豁免機制。

二是構(gòu)建國家級AI技能培訓(xùn)平臺。依托國家公共實訓(xùn)基地構(gòu)建AI技能培訓(xùn)平臺，加快制定AI相關(guān)新崗位標準，依托頭部企業(yè)、教培機構(gòu)按崗位標準加快開發(fā)具備通用屬性的AI技能公共培訓(xùn)包和教材課程，加大AI培訓(xùn)資源的普惠共享力度，全面提升從業(yè)人員AI素養(yǎng)。

三是加強公共數(shù)據(jù)、算力保障。依托國家算力中心、AtomGit開源平臺、行業(yè)數(shù)據(jù)中心等載體，以算力券、數(shù)據(jù)券、模型券等形式支持企業(yè)開展AI人才技能培訓(xùn)。

作者：

王 菲 賽迪智庫信息化與軟件產(chǎn)業(yè)研究所軟件產(chǎn)業(yè)研究室副主任

李昕躍 賽迪智庫信息化與軟件產(chǎn)業(yè)研究所軟件產(chǎn)業(yè)研究室研究人員

許 旭 賽迪智庫信息化與軟件產(chǎn)業(yè)研究所綜合研究室主任

李梓祎 賽迪智庫信息化與軟件產(chǎn)業(yè)研究所軟件產(chǎn)業(yè)研究室助理研究員

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