自DeepSeek凭借技术突破成功“破圈”以来，人工智能大模型的产业定位正加速完成从单一“工具属性”到核心“基础设施属性”的关键跃迁。如今，基于大模型的技术创新不断突破边界，应用场景从消费端向产业端深度渗透，商业模式也随之迭代升级，这一系列变革直接推动各行业对AI人才的需求呈爆发式增长，一场横跨互联网、汽车、金融等多领域的AI人才“抢滩战”已然进入白热化阶段。

赛迪研究院指出，当前AI领域的“抢人战”，本质上是企业在AI赛道抢占未来话语权的战略博弈，争夺的不仅是具备技术能力的人才个体，更是决定企业能否在智能时代立足的“入场券”。 这场人才争夺不仅重塑了市场供需格局，更对产业生态、区域发展乃至人才培养体系产生深远影响。为此，需从产业引导、供给保障、公共服务三大维度协同发力，构建更具韧性的AI人才储备体系，为AI产业高质量发展注入持久动力。

一、AI人才“抢滩战”的三大核心特征

随着AI技术与实体经济加速融合，人才争夺的范围、焦点与模式均呈现出新的特点，不再局限于单一领域或岗位，而是形成跨行业、多层次的竞争格局。

1. 竞争主体跨行业延伸，高薪成为核心“诱饵”

过去，AI人才争夺主要集中于互联网大厂与AI原生企业，如今已扩散至汽车、金融、制造等传统行业，形成“多赛道并进”的竞争态势。

• 互联网与AI企业持续领跑：以阿里、字节跳动、小米为代表的互联网大厂，AI岗位基础年薪普遍突破80万元，其中小米AI大模型研发岗、腾讯人工智能产品总监等核心岗位年薪最高可达120万元；以DeepSeek、群核科技为核心的“杭州六小龙”，更是以百万年薪为起点，定向招募高校顶尖“学霸”，构建核心技术团队。
• 传统行业加速“补位”：汽车行业为布局智能驾驶、智能座舱，成为AI人才招聘的“新势力”，如岚图汽车明确计划2025年在智能相关领域新增AI人才占比超50%；金融机构则更青睐“AI+行业”复合背景人才，浦发银行数据分析岗、交通银行高层次人才岗等，均要求候选人具备互联网大厂或金融机构从业经历，且熟练掌握AIGC技术应用能力。

2. 岗位需求聚焦“三类核心人才”，算法岗供需缺口显著

随着AI技术从“实验室”走向“产业场”，企业对人才的需求不再是“泛AI能力”，而是聚焦能解决实际问题的“精准型人才”，其中算法类岗位成为竞争焦点。
猎聘《2025AI技术人才供需洞察报告》显示，2024年2月至2025年1月，AI算法工程师需求占AI技术人才总需求的67.17%，连续两年位居首位，且50万元以上高薪岗位中算法类占比超30%。从人才类型看，三类人才最受追捧：

• 基础研究型人才：专注于算法原创与核心理论突破，如大模型架构设计、底层算法优化等，是企业构建技术壁垒的关键；
• 技术开发型人才：能将算法转化为可落地的产品，如模型训练、工程化部署等，承担“技术变现”的核心角色；
• 复合型人才：既懂AI技术，又精通行业业务逻辑，如“AI+医疗”“AI+金融”领域，能推动技术与场景深度融合。
  当前，算法人才紧缺指数（TSI）已达3.24（TSI>1即表示供不应求），高度紧缺态势短期内难以缓解。

3. 城市政策“加码”抢人，“高薪+生态”成组合拳

为抢占AI产业制高点，国内重点城市纷纷出台专项政策，从薪酬补贴、住房保障到产业资源支持，构建“全链条”人才吸引体系，形成区域间的人才竞争新格局。

• 政策力度持续升级：北京市明确5年内投入超1000亿元支持通用AI产业发展；上海浦东、苏州对AI顶尖人才项目补贴最高达1亿元；杭州、苏州则推出购房补贴政策，AI人才最高可获1000万元（苏州）、800万元（杭州）购房支持，直接降低人才定居门槛。
• 人才集聚效应凸显：工信部人才交流中心《人工智能人才需求预测报告（2024版）》数据显示，北京、广东、上海、浙江四省市集聚了全国76%以上的AI相关企业，而60%以上的AI顶尖人才集中在京、港、浙三地，形成“企业-人才”双向吸引的正循环。

二、AI人才“抢滩战”的深层动因

这场人才争夺并非偶然，而是技术迭代、产业升级与供需失衡共同作用的结果，折射出AI产业发展的阶段性特征。

1. 行业竞争倒逼“战略卡位”，顶尖人才成“护城河”核心

当前AI产业已形成“基础层（算力、框架）-技术层（CV、NLP）-应用层（行业解决方案）”三层架构，国内外企业在各环节展开激烈竞争。为避免在技术代际更替中掉队，领先企业纷纷通过抢夺顶尖人才实现“战略卡位”：

• 小米以千万年薪挖角DeepSeek核心成员罗福莉，重点强化模型架构与底层算法能力，计划在“人、车、家”智能硬件生态中开辟端侧AI新场景；
• 字节跳动高薪引入零一万物联合创始人黄文灏，聚焦多模态数据融合算法、CV与NLP技术优化，推动全栈技术实力提升，应对多模态大模型的竞争挑战。
  对企业而言，顶尖人才不仅能带来技术突破，更能带动团队搭建与技术路线规划，是构建智能技术“护城河”的关键。

2. 应用下沉催生“复合需求”，“技术+行业”能力成刚需

AI产业已从“拼参数、拼算力”的上半场，进入“拼场景、拼落地”的下半场，技术与行业的深度融合催生了对复合型人才的迫切需求：

• 从企业端看，AI技术需嵌入具体业务单元，如招商银行将AI能力融入零售金融、风险管理等环节，释放大模型应用、智能体开发等岗位需求，要求人才既懂AI技术，又熟悉金融业务逻辑；
• 从技术融合看，AI与5G/6G、量子计算、IoT的全域化融合，使得单一技术人才难以驾驭复杂系统，具备全栈技术整合能力的交叉型人才成为“香饽饽”。
  这种“技术+行业”的复合需求，进一步扩大了人才缺口，推动企业在存量人才中“挖潜”。

3. 供需失衡加剧“抢人焦虑”，存量争夺成短期无奈之举

AI技术以“月”为单位迭代，新算法、新模型层出不穷，而人才培养周期通常以“年”为单位，供需之间的“时间差”“技能差”持续扩大：

• 高校作为人才供给主渠道，专业设置、课程内容更新难以跟上技术演进速度，导致应届生技能与企业需求存在差距；
• 麦肯锡预测数据显示，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口或高达400万人，供需失衡短期内难以逆转。
  在此背景下，企业为满足研发与商业化的紧迫需求，不得不将目光投向存量人才，通过高薪挖角快速填补岗位空缺，形成“抢人焦虑”的恶性循环。

三、AI人才“抢滩战”的多维影响

这场人才争夺不仅改变了人才市场格局，更对区域发展、产业生态与教育体系产生连锁反应，影响兼具短期效应与长期意义。

1. 短期：驱动人才需求结构性变革

• “超级个体”加速崛起：AI技术进步高度依赖少数顶尖人才的突破性贡献，企业为吸引这类人才，除高薪外，还提供股权、算力资源、团队自主权等“非常规福利”，推动具备创新、研发与管理能力的AI创业者、技术大咖成为“超级个体”，个体价值在产业发展中被充分释放；
• 新旧岗位加速更替：一方面，模型架构工程师、提示词工程师、大模型训练师等新岗位不断涌现；另一方面，Python编程、基础数据分析等传统岗位因可替代性增强，面临贬值甚至消亡风险，形成“高技能溢价、低技能内卷”的岗位竞争格局。

2. 中期：加剧区域人才分布失衡

• 发达地区虹吸效应强化：北京、上海、杭州等AI产业集聚城市，凭借丰厚的薪酬、完善的产业生态与公共服务，持续吸引人才流入，形成“人才-技术-商业”的正循环。以杭州高新区为例，2025年一季度AI相关岗位供给超1.2万个，简历投递量同比激增70%，人才集聚效应进一步放大；
• 欠发达地区陷入“人才困境”：欠发达地区受资金、产业基础限制，既难以提供与发达地区匹配的薪酬待遇，也缺乏AI技术落地的应用场景，不仅难以吸引外部高端人才，本土存量技术骨干也加速外流，沦为发达地区的“人才输血地”，对本地产业升级与企业培育形成制约。

3. 长期：倒逼人才供给侧改革

人才缺口的持续扩大，也为人才培养体系变革提供了“催化剂”，推动教育资源向AI领域倾斜，但同时也暗藏风险：

• 高校加速交叉学科建设：AI技术的交叉性特征，倒逼高校打破学科壁垒，整合数学、计算机、工程等学科资源。目前国内已有500多所高校开设人工智能专业，清华大学、浙江大学等顶尖院校更成立跨学科AI学院，探索“AI+X”复合型人才培养模式；
• 职业教育体系重构升级：为缩短人才供需“时间差”，职业院校、第三方教培机构从“岗位技能导向”转向“产业需求导向”，加强与企业合作，引入真实项目实训与工程师驻校授课，构建敏捷的技能培训体系；
• 潜在风险需警惕：部分院校与机构为追逐AI热点，盲目开设AI相关专业，忽视师资储备、课程质量与传统专业升级，可能导致重复建设、资源浪费，反而加剧人才供给的结构性失衡。

四、破解AI人才困境的三大关键路径

要缓解AI人才供需矛盾，需从人才配置、培养体系、公共服务三方面协同发力，构建“引才、育才、留才”的全链条保障机制。

1. 完善AI人才柔性配置机制，优化人才流动效率

• 建立动态监测与预警体系：搭建国家级AI人才数字平台，整合企业招聘数据、高校培养数据、第三方机构调研数据，绘制“AI人才数字地图”，实时追踪人才区域分布、技能结构与流动趋势；设置人才流失率、集中度等预警指标，超过阈值时自动触发税收优惠、项目补贴等政策干预，避免人才过度集聚或流失；
• 推动区域人才协同共享：在京津冀、长三角、粤港澳等AI产业集聚区，建设“AI人才协同示范区”，实现社保、职称跨区域互认；推动示范区内智算中心、超算中心互联互通，优先向区域内人才开放算力资源，促进人才链与产业链、算力链的跨区域耦合；
• 构建大中小企业人才共享生态：搭建区域性“AI人才共享平台”，鼓励头部企业向中小企业开放弹性用工资源，通过“揭榜挂帅”“知识产权共享”等模式，帮助中小企业解决技术攻关难题，同时为人才提供更多实践场景。

2. 构建开放融合的培养体系，扩大高质量人才供给

• 强化高校交叉复合型人才培养：引导高校结合自身优势，整合基础学科（数学、物理）与应用学科（计算机、软件工程）资源，优化AI专业课程体系，增加“AI+行业”选修模块，培养既懂技术又懂业务的复合型人才；
• 推动职业教育聚焦应用型培养：支持职业院校对现有专业进行AI化改造，依托本地产业实训基地，引入企业真实项目与工程师授课，开展“订单式”培训，确保人才技能与企业需求无缝对接；
• 激活开源社区育人价值：通过国家级开源平台（如AtomGit）组织算法竞赛、技术攻关项目，建立“大赛成果-职业认证-岗位录用”的衔接机制，鼓励人才通过开源贡献提升技能，拓宽就业渠道；
• 扶持行业创业型人才：推动链主企业联合创投机构设立AI产业基金，为“行业+AI”创业团队提供资金支持与“人才绿色通道”，加速AI应用场景创新与创业人才培育。

3. 提升公共服务保障能力，夯实人才发展基础

• 优化灵活就业与创业支持：完善AI人才灵活就业社会保障政策，将论文影响力、开源贡献、专利数量等纳入社保享受条件；鼓励地方产业引导基金对AI创业项目给予股权投资，建立创业失败责任豁免机制，降低创业风险；
• 搭建国家级AI技能培训平台：依托国家公共实训基地，制定AI新岗位技能标准，联合头部企业与教培机构开发通用型培训教材与课程包，通过线上线下结合的方式，向全国从业人员开放培训资源，提升全民AI素养；
• 强化数据与算力公共支撑：整合国家算力中心、行业数据中心资源，通过“算力券”“数据券”“模型券”等形式，为企业、高校、培训机构提供低成本算力与数据支持，降低AI人才培养与技术研发成本。

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