AI產業“搶人戰”的影響及對策建議

ROBOT INDUSTRY

自DeepSeek破圈以來，AI大模型加速由“工具屬性”向“基礎設施屬性”躍遷，基于大模型的技術、應用、模式、場景創新層出不窮，引發各行業對AI人才需求井噴，“搶人戰”愈演愈烈。

賽迪研究院認為，“搶人戰”爭奪的不僅是AI人才，更是企業跑贏AI賽道的通行證，對于人才供需格局產生變革性影響。建議從完善產業引導、強化供給保障、健全公共服務入手，提高AI人才儲備，支撐AI產業快速發展。

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AI人才需求井噴，“搶人戰”呈現三大特點

互聯網大廠、AI企業成為高薪搶人主力軍，汽車、金融等行業主體爭相布局AI人才池。以阿里、小米、字節等為代表的互聯網大廠AI崗位基礎薪資可達百萬元，小米AI大模型研發崗位、騰訊人工智能產品總監年薪最高達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校“學霸”。此外，車企、金融機構等AI人才招聘需求激增。嵐圖汽車計劃2025年在智能駕駛、智能座艙等領域AI人才新增比例達50%。金融機構對具備AI從業經驗者更為青睞，浦發銀行的數據分析崗、產品經理崗，以及交通銀行的高層次人才崗等均要求來自金融機構或互聯網大廠且具備AIGC經驗。

算法類崗位需求規模暴增，基礎研究型、技術開發型、復合型AI人才成為搶奪重點。據獵聘發布的《2025AI技術人才供需洞察報告》顯示，2024年2月至2025年1月，AI算法工程師需求占AI技術人才比重高達67.17%，連續兩年穩居第一，50萬元年薪以上AI崗位中算法類占比超30%。隨著AI技術產業化落地，企業迫切需要算法類人才實現核心理論突破、工程能力變現以及跨界應用落地。據獵聘數據顯示，當前算法人才緊缺指數（TSI）達到了3.24，處于高度供不應求的態勢（TSI>1即表示人才供不應求），專注于算法原創與核心理論突破的基礎研究型人才、將算法轉化為產品的技術開發型人才，以及既懂AI又精通行業的復合型人才成為企業爭奪的核心。

主力城市AI政策密集發布，AI人才“高薪搶人”“生態化搶人”現象頻現。近年來，以中國軟件名城為代表的城市紛紛推出AI領域支持政策，北京市計劃5年內投資超過1000億元支持通用人工智能產業加速發展。其中，AI創業者、技術大咖、AI高管等具備較強創新能力、研發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布的《人工智能人才需求預測報告（2024版）》顯示，北京、廣東、上海、浙江四省（市）集聚超過76%的人工智能相關企業，60%以上的AI頂尖人才聚在北京、香港和浙江地區。

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原因分析

行業競爭加劇，領先企業加緊頂尖AI人才“戰略卡位”，構建智能技術“護城河”。在多輪AI技術代際更替下，當前AI技術已基本分化為以算力、框架等基礎層，計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）等技術層，以及行業解決方案等應用層三層架構。為應對來自國內外AI企業的激烈競爭，領先企業大力儲備特定環節頂尖AI人才，支撐AI技術戰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、底層算法等方面提升小米AI技術層能力，發力端側應用層，在人、車、家等智能硬件上開辟AI新賽道。字節跳動高薪聘用零一萬物聯合創始人黃文灝，擬發力多模態數據融合算法優化、CV、NLP等關鍵技術環節，提升全棧技術實力。

應用深度下沉，企業從“拼參數”轉向“拼場景”，“交叉復合”型AI人才需求愈發突出。當前，AI技術進入商業化應用的重要階段，企業競爭邏輯從追求模型參數、算力規模等硬指標，轉向構建垂直場景技術和業務閉環，技術落地的復雜化、場景需求碎片化驅動AI能力“細胞化”發展，并下沉至多個業務單元，催生了復合型AI人才需求的爆發。例如，招商銀行將AI能力嵌入到零售金融、公司金融、風險管理等各業務單元，并在本輪“搶人戰”中釋放出大模型應用、智能體應用、多模型態應用等多項復合型崗位需求。與此同時，隨著AI技術與5G/6G、量子計算、IoT等技術加速全域化融合，單一技術人才難以駕馭復雜系統，對具備全棧技術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”持續擴大，存量人才爭奪是企業AI化布局的無奈打法。隨著AI新算法、新模型不斷涌現，技術演進形成以月為周期迭代、以指數級發展態勢，AI人才能力需求持續躍遷。與此同時，以院校為主的培養周期難以適配日新月異的AI發展節奏，AI人才供需差距持續拉大，企業不得不通過對存量人才搶奪，以滿足AI研發和商業化的緊迫需求。例如，百川智能聚焦醫療賽道，通過收購臨床數據庫和整合阿里團隊，構建起專科診斷AI模型。據麥肯錫預測，到2030年，中國對AI專業人才的需求預計將達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，驅動AI人才需求結構性變革。一方面，加速“超級個體”崛起。不同于互聯網時期的“程序員群體”，AI時代企業人才策略暗含產品戰略，頂尖人才流動映射競爭格局。AI技術進步依賴于少數頂尖人才的突破性工作，“以人為器”的AI產業競技場將持續釋放對頂尖人才的需求，進一步加速AI創業者、技術大咖、AI高管等具備創新、研發和管理能力的“超級個體”崛起。除了提供高薪之外，股權、股票、團隊、算力及數據等資源將成為企業、政府招攬“超級個體”非常規配置，個體價值將在產業演變中充分釋放。另一方面，推動新舊崗位更替。大量行業崗位對AI技能需求持續升級，將催生出更多模型架構工程師、提示詞工程師、大模型訓練師等全新崗位。與此同時，“搶人戰”加速了Python編程、數據分析、應用開發等傳統崗位貶值甚至消亡，形成“高技能溢價、低技能內卷”崗位競爭態勢。

從中期看，進一步加劇AI人才分布不均衡程度。一方面，發達地區AI人才虹吸效應持續放大。在AI人才的搶奪戰中，企業、地方政府以豐厚的人才薪酬和服務持續吸引AI人才集聚，極易構建“人才-技術-商業”正循環，使得人才、企業、地方政府均獲得“超線性回報”，形成較強的虹吸效應。數據顯示，杭州高新區今年一季度提供AI相關崗位超過1.2萬個，簡歷投遞量同比激增70%。另一方面，欠發達地區面臨更為嚴峻的人才引留挑戰。欠發達地區囿于缺乏足夠的資金、資源和產業基礎，在AI領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。發達地區對有限人才形成虹吸效應，導致本地既難以招引外部高端人才，又無法留住存量技術骨干，實質上演變為發達地區的人才“輸血地”，對本地企業培育、產業升級帶來不利影響。

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

在AI人才搶奪戰的助推下，職業院校、第三方教培機構將由“以崗位技能為牽引”進階為“以企業戰略、區域發展需求為牽引”，加快與產業、企業、政府合作，構建起敏捷、高效、多元的新型職業教育體系。值得注意的是，在AI變革驅動下，部分院校和機構或過度追逐AI化概念，過度投入建設AI相關學科專業，從而忽視傳統專業教育水平的提升和課程、師資的更新，導致盲目投入、重復建設。

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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測機制。建立國家級AI人才動態監測平臺，整合企業、高校、科研院所、第三方招聘平臺人才數據，構建“人工智能人才數字地圖”，實時追蹤AI人才區域分布、技能結構、流動趨勢，識別關鍵領域人才缺口。健全政府端人才流動預警與干預機制，圍繞人才流失率、人才集中度科學制定運行閾值，超過閾值自動觸發稅收優惠、重大項目定向支持等政策響應。

二是鼓勵區域間人才跨區協同合作。針對京津冀、長三角、粵港澳等AI集聚區域，探索建設區域“人工智能人才協同示范區”，推動示范區內AI人才在社保、職稱等累計互認，推進示范區內智算中心、超算中心互聯互通，鼓勵本區域AI人才憑創新成果優先申請算力配額，實現人才鏈、算力鏈、產業鏈跨區域耦合。

三是支持大中小企業人才共享發展。構建區域“AI人才共享平臺”，鼓勵頭部企業向中小企業開放彈性用工資源，以“揭榜掛帥”、知識產權共享等方式承接中小企業技術攻關需求。

構建開放融合的AI人才培養體系

一是強化高等院校交叉性、復合型人才培養。引導具備數學、物理等基礎學科優勢，以及計算機科學與技術、軟件工程等學科專業優勢的高等院校，整合各類交叉學科資源和師資力量，高水平建設AI專業，培養高質量AI人才。

二是引導職業教育聚焦應用型人才培養。推動職業院校現有專業的AI化改造，依托本地實訓基地，引入企業真實項目案例和工程師駐校授課，并開展產業級技能實訓。

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

四是強化行業創業型人才扶持。推動行業鏈主企業聯合創投機構設立產業基金，對上下游企業的“行業+AI”創業團隊實施“人才綠色通道”，加速行業AI應用供給。

提升AI人才公共服務保障能力

一是支持AI人才靈活就業與創業。完善靈活就業群體社會保障機制，推動以論文影響力、開源貢獻度、專利數、國賽排名等指標作為社會保障政策的享受條件。鼓勵地方產業引導基金對AI創業者項目支持，完善相關創業項目責任豁免機制。

二是構建國家級AI技能培訓平臺。依托國家公共實訓基地構建AI技能培訓平臺，加快制定AI相關新崗位標準，依托頭部企業、教培機構按崗位標準加快開發具備通用屬性的AI技能公共培訓包和教材課程，加大AI培訓資源的普惠共享力度，全面提升從業人員AI素養。

三是加強公共數據、算力保障。依托國家算力中心、AtomGit開源平臺、行業數據中心等載體，以算力券、數據券、模型券等形式支持企業開展AI人才技能培訓。

作者：

王 菲 賽迪智庫信息化與軟件產業研究所軟件產業研究室副主任

李昕躍 賽迪智庫信息化與軟件產業研究所軟件產業研究室研究人員

許 旭 賽迪智庫信息化與軟件產業研究所綜合研究室主任

李梓祎 賽迪智庫信息化與軟件產業研究所軟件產業研究室助理研究員

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