大模型熱潮席卷AI人才市場(chǎng) 薪資水漲船高(2)

　　求賢若渴，用于形容企業(yè)對高端AI人才的態(tài)度毫不為過(guò)。佳都科技招聘其首席人工智能科學(xué)家王博士的過(guò)程，就可謂“三顧茅廬”。據佳都科技介紹，王博士不僅有清華直博學(xué)歷和公派留學(xué)背景，而且有大廠(chǎng)和創(chuàng )業(yè)經(jīng)歷，備受有意研發(fā)大模型的科技企業(yè)關(guān)注。前兩次見(jiàn)面，公司管理團隊與王博士進(jìn)行了深入的交流，董事長(cháng)對其也滿(mǎn)是欣賞，但王博士當時(shí)做了其他的選擇。后來(lái)，公司與王博士又在各種機會(huì )下進(jìn)行了多次技術(shù)交流，這才成功將這名大將收于麾下。

　　人才少、搶人難，這使得很多企業(yè)除了外部招聘以外，也將很多精力放在內部員工的培養上。昆侖萬(wàn)維董事長(cháng)兼首席執行官方漢表示，公司自2020年開(kāi)始做大模型，當時(shí)市場(chǎng)上做大模型的人才特別少，公司就選擇自己培養，招聘時(shí)選擇對機器學(xué)習、深度學(xué)習熟悉且有較強自驅力和學(xué)習能力的人才，然后讓他們學(xué)習模型訓練方向。

　　羅憶表示，云天勵飛在A(yíng)I人才招聘數量上沒(méi)有明顯增加，更多依靠的是對已有AI人才的培養。“目前大模型還沒(méi)有成型，本質(zhì)上還是得有很強的學(xué)習能力。比如國際上有哪些最新發(fā)表的論文，別人跑通了哪些實(shí)驗，能否在最短的時(shí)間內復現這些實(shí)驗結果，這些都非�？简灴焖賹W(xué)習和工程化的能力。”羅憶說(shuō)。

　　供給方：

　　人才培養難度大求職者頗迷茫

　　門(mén)檻高、條件多，這決定了AI人才市場(chǎng)的熱鬧只屬于金字塔塔尖的少數人。一名獵頭向記者表示，有時(shí)一個(gè)崗位收到十幾份簡(jiǎn)歷，但能滿(mǎn)足要求的只有兩份。AI人才市場(chǎng)冷熱不均的情況非常突出——極少數的高端人才手握大多數的工作機會(huì )，得到了令人垂涎的高薪，剩下的求職者則成為了不被選擇的分母，薪資也沒(méi)有很大提升。

　　“苦于社招沒(méi)有足夠的成熟人才，只能找高潛力人才自己培養，年輕的校園頂尖科技人才就成為了剛需。”�？褪紫瘓绦泄偃~向宇在接受記者采訪(fǎng)時(shí)表示。方漢告訴記者，昆侖萬(wàn)維目前更需要有豐富實(shí)踐積累和工程經(jīng)驗、來(lái)自產(chǎn)業(yè)的人才，但也會(huì )招聘應屆畢業(yè)生做儲備，社招與校招的比例大約是5：1。

　　然而，大模型訓練高度依賴(lài)工程能力與實(shí)踐經(jīng)驗，高校在人才培養上并不具備優(yōu)勢。“和其他傳統行業(yè)相比，大模型人才培養難題在于大學(xué)目前的算力不夠。”方漢表示。周志文也向記者分析，大模型研究對算力要求很高，需要高性能計算機、大量的數據存儲和計算資源，離不開(kāi)大量的資金和技術(shù)支持。

　　“給你玩1臺機器和給你操作1萬(wàn)臺機器，這完全是兩碼事。”羅憶說(shuō)，學(xué)生在大學(xué)中“玩”1臺機器，做錯了可以重來(lái)，可是訓練大模型就像操作1萬(wàn)臺機器，每次花費的訓練時(shí)間很長(cháng)，做錯重來(lái)的成本非常高，沒(méi)有相關(guān)經(jīng)驗的話(huà)很難快速上手。

　　高校算力不足，學(xué)生實(shí)踐機會(huì )少，便只能依靠其他方式“武裝”自己。“從數據上看，實(shí)習、刷題、看面試經(jīng)驗等仍然是學(xué)生們提升求職競爭力的主流方式。此外，隨著(zhù)越來(lái)越多企業(yè)組織技術(shù)競賽，48.3%的學(xué)生更傾向于通過(guò)參加企業(yè)競賽、項目來(lái)武裝自己的簡(jiǎn)歷。”葉向宇說(shuō)。今年，百度在�？蜕鐓^發(fā)布了AI主題相關(guān)的搜索創(chuàng )新大賽，社區內同學(xué)關(guān)注度和參與熱情很高，線(xiàn)下的參與度也遠超預期。“參加這個(gè)比賽不但可以提升自己的技術(shù)實(shí)力，放在簡(jiǎn)歷中絕對能成為求職加分項。”來(lái)自西安郵電大學(xué)的一名2024屆畢業(yè)生向記者表示。

　　不過(guò)，記者在采訪(fǎng)中了解到，面對大模型這個(gè)當下最熱門(mén)的技術(shù)風(fēng)口，同學(xué)們也有很多糾結和焦慮：一方面，對AIGC未來(lái)的應用場(chǎng)景不明確，害怕大模型公司“活不久”，“擔心又只是一陣風(fēng)潮，風(fēng)險較高”；另一方面，AIGC工作機會(huì )目前更多集中在大廠(chǎng)，相比其他開(kāi)發(fā)崗位，此類(lèi)崗位“太卷”，學(xué)歷、技術(shù)能力、論文發(fā)表等要求都更高，讓一些同學(xué)萌生退意。

　　“而且學(xué)生普遍對AIGC的感知會(huì )落后于行業(yè)和企業(yè)，對這種新型崗位的準備較少。這就類(lèi)似于幾年前，機器學(xué)習剛興起時(shí)，同學(xué)們雖然看到了高薪，但缺乏相應的知識儲備和能力匹配。”葉向宇向記者分析，即使是在科技人才活躍的�？蜕鐓^，學(xué)生對AIGC相關(guān)的面試經(jīng)驗和筆試經(jīng)驗分享，在2021年幾乎沒(méi)有，從2022年才開(kāi)始有少量討論，到2023年開(kāi)始飆增，討論、閱讀、發(fā)布等相關(guān)內容量翻了50倍。

　　作為一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)，人工智能的各個(gè)技術(shù)路線(xiàn)正快速迭代，隨時(shí)可能涌現出新的趨勢與潮流。早些年機器學(xué)習還甚為風(fēng)光，如今已有聲音在問(wèn)，相比深度學(xué)習，傳統的機器學(xué)習算法沒(méi)落了嗎？當前，風(fēng)頭正勁的大模型正席卷AI人才市場(chǎng)，身處其中的每一個(gè)人都既興奮又迷茫，不知道這股熱潮是否會(huì )冷卻，更不知潮水將把自己帶向何方。