2025年冬天，科技圈傳出一則炸鍋消息，第一批拿12.8萬月薪的AI實(shí)習(xí)生已經(jīng)出現(xiàn)。

看到這個數(shù)字的時候，我第一反應(yīng)是揉了揉眼睛，確認(rèn)了三遍沒看錯，這可不是年薪，是貨真價(jià)實(shí)的月薪。

BusinessInsider給出的數(shù)據(jù)顯示，AI相關(guān)實(shí)習(xí)崗位的薪資區(qū)間在7000到18000美元之間，折合人民幣大概就是4.9萬到12.6萬。

OpenAI、Anthropic、GoogleDeepMind這些硅谷巨頭，正在用一種近乎顛覆的定價(jià)方式，重新定義我們認(rèn)知里的“實(shí)習(xí)生”三個字。

但在AI巨頭的語境里，這個概念早就被推翻了。

OpenAI推出過一個6個月的駐留計(jì)劃，參與的實(shí)習(xí)生是以全職員工身份加入研究團(tuán)隊(duì)的，直接上手o1、Sora這類前沿模型的研發(fā)工作。

這個項(xiàng)目的工作地點(diǎn)在舊金山，月薪換算下來剛好是12.8萬人民幣。

Anthropic的手筆更讓人咋舌，他們的AISafetyFellow項(xiàng)目周期4個月，不僅每周給參與者發(fā)2.7萬人民幣的津貼，還額外提供每月10.5萬人民幣的算力支持。

算力這東西在AI時代比現(xiàn)金還金貴。

對于搞研究的人來說，能調(diào)度幾千張H100GPU做實(shí)驗(yàn)，這種機(jī)會帶來的職業(yè)價(jià)值，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過手里拿到的薪水。

本來想單純把這事兒歸為高薪搶人，但后來發(fā)現(xiàn)背后的門道遠(yuǎn)比想象的深。

這就不得不提兩個核心概念，非線性邊際產(chǎn)出和防御性招聘。

在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，一個優(yōu)秀工程師的效率頂?shù)蒙鲜畟€普通工程師。

但在大模型研發(fā)領(lǐng)域，這個差距能直接拉大到上千倍。

舉個簡單的例子，一位研究員對模型的Attention機(jī)制做了點(diǎn)小優(yōu)化，讓萬億參數(shù)模型的推理成本降了1%，或者模型能力提升了1%。

這個改動放在ChatGPT這種數(shù)億用戶的產(chǎn)品上，帶來的成本節(jié)省或者收入增長都是數(shù)億美元級別的。

如此看來，企業(yè)花幾十萬月薪請人，根本不算虧本買賣。

報(bào)告里也說了，在昂貴的硬件面前，昂貴的人力反而是便宜的。

防御性招聘的邏輯更有意思，巨頭們搶人不只是為了自己發(fā)展，更是為了不讓對手拿到好牌。

谷歌DeepMind就曾被爆出高薪養(yǎng)著員工，目的就是不讓他們跳槽去OpenAI或者M(jìn)eta。

12.8萬的月薪確實(shí)吸睛，但它掩蓋了一個殘酷的現(xiàn)實(shí)，能拿到這個薪資的人，只是金字塔尖那一小撮。

AI相關(guān)崗位的薪酬早就分出了四個梯隊(duì)，紅利基本都被前兩個梯隊(duì)的人拿走了。

大量的初級和中級從業(yè)者，正面臨著前所未有的生存壓力。

入門級崗位正在慢慢消失，以前應(yīng)屆生還能靠寫基礎(chǔ)代碼、做競品分析積累經(jīng)驗(yàn)。

現(xiàn)在這些活兒都被ChatGPT和Claude包攬了，企業(yè)用AI替代初級員工，不僅砍掉了崗位，還切斷了新人的成長路徑。

掌握AI核心技能的人，薪資能拿到明顯的溢價(jià)，只會傳統(tǒng)技能的人，職場價(jià)值正在慢慢縮水。

很顯然，這場由AI引發(fā)的職場變革，正在暴力撕裂原有的勞動力市場結(jié)構(gòu)。

面對這種局面，難道傳統(tǒng)職場人就只能坐以待斃嗎？答案肯定是否定的。

技術(shù)門檻在降低，但“定義問題”的門檻在升高，這恰恰是普通從業(yè)者的機(jī)會。

就拿產(chǎn)品經(jīng)理來說，不需要你去寫底層代碼，也不需要你懂CUDA優(yōu)化，但你得深刻理解模型的能力邊界。

傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)注功能邏輯和界面交互，AI產(chǎn)品經(jīng)理的核心工作是定義AI能做什么、不能做什么。

別覺得寫Prompt是低級活兒，早期的提示詞工程現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)化成了模型交互設(shè)計(jì)。

企業(yè)需要的不是能讓AI畫貓的人，而是能設(shè)計(jì)思維鏈、構(gòu)建少樣本學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集、評估模型輸出的專家。

它標(biāo)志著智力資本主義時代的到來，掌握核心算法和算力的人會拿到超額回報(bào)。

但這不是職場末日，每一次技術(shù)革命都會消滅舊崗位，同時催生新需求。

普通人要做的，是把自己的職業(yè)身份和具體任務(wù)解綁，轉(zhuǎn)而綁定解決問題的能力。

主動在工作中用AI工具，建立人機(jī)協(xié)作的肌肉記憶，在自己的領(lǐng)域鉆得更深。

這場人才戰(zhàn)爭不只是巨頭的游戲，更是每個普通人對自己未來命運(yùn)的一次投票。