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热门科技人才待遇风水轮流转:AIGC年薪百万,芯片降薪缩招

作者:中国经营报发布时间:2023-03-29

文/陈玉琪 戚梦颖

ChatGPT爆火后,AIGC(人工智能生成内容)热潮裹挟了所有相关行业企业,AI人才也成为被大佬和公司们竞相争抢的香饽饽。

林子是一家新能源汽车公司的算法工程师。即使做不出GPT那样的大模型,但公司的资源、预算、人员招聘都开始向他所在的AI部门有所倾斜。

根据脉脉发布的《2023 AIGC人才趋势报告》,2023年1~2月AIGC人才招聘需求数量同比上涨31.3%,创历史新高。有猎头透露,一些高估值项目的人才薪资涨幅能超过100%。

2022年2月~2023年2月AIGC领域热招岗位TOP10(图源:《2023 AIGC人才趋势报告》)

行业间的温度似乎在保持着微妙的能量平衡。同为硬科技,这边AIGC正火热朝天,那边芯片行业却在经历料峭春寒。刚刚过去的2022年,芯片半导体行业经历周期性衰退,高薪人才争夺战骤然降温。

余聪是一名芯片设计工程师。985高校毕业、集成电路相关专业毕业已经成了公司新入职员工的最低门槛。从去年夏天开始,业内各家公司都开始削减甚至暂停招聘计划。

人才供需情况、技术的变现能力等多重因素都在左右着薪资走向。然而,当硬科技的浪潮一浪盖过一浪,高薪的保质期还能持续多久?

冰火两重天

虽然负责的是车内智能交互场景的功能设计及优化,不可能做出像GPT那样的大模型,但林子的领导依然希望他们能做一些AIGC方面的尝试。

此时距离ChatGPT进入公众视野不过三个月。有AIGC相关技术储备或是战略计划的公司,都被卷进了这场“军备竞赛”中。热度和钱,都有了。数据显示,A股AIGC概念指数今年内上涨近60%,企业服务商、游戏与传媒领域的多只个股连续涨停,涨幅翻倍。

AI人才自然被竞相争抢。原美团联合创始人王慧文宣布出资5000万美元打造中国版OpenAI,75%的股份用于邀请顶级人才;李开复筹建Project AI2.0,在全球范围招募人才,表示期权由新团队绝对主导。

字节跳动、百度、小红书等互联网企业及三七互娱、巨人网络等游戏企业纷纷对算法工程师、自然语言处理(NLP)、图像识别等研发人才抛出高薪诱惑,月薪3万元是起点,6万~8万元是头部企业和项目开出的待遇,也有11万元在夺人眼球。可以说,如今AIGC行业人才年薪百万是平均值。作为非技术岗的AIGC产品经理,也有机会拿到3万~6万元月薪。

赋猎咨询创始人沈嘉从事科技人才猎头工作已有十多年,在他看来,ChatGPT这次带来了爆炸性的影响。“现在不是说能给到优秀人才多少的薪资,而是说如果能和这些顶尖的候选人沟通一下,负责搭桥的中间方都能拿到几千或上万元的报酬。”

落实到具体薪资,沈嘉透露,与此前相较,AIGC相关人才的薪资涨幅至少达到20%~30%。如果按照奖金、期权等在内的年包薪资计算,一些高估值项目人员的薪资增长超过100%。

2022年2月~2023年2月AIGC相关岗位年薪(单位:万元,图源:《2023 AIGC人才趋势报告》)

当AIGC行业沸反盈天,芯片行业却感受到了阵阵寒意。

2022年,芯片半导体行业迎来新一轮的下行周期。相比前几年火热的招聘市场,为应届生提供动辄五六十万元的offer已不多见。

2019年,余聪从集成电路工程专业硕士毕业。他先是进入国内一家科创板上市公司,后来跳槽到一家外企,从事芯片中后端设计工作。

余聪所在的组今年没有招人计划,公司新入职的员工几乎见不到211学校的毕业生了。据他观察,各家公司从2022年夏天已经开始大幅削减招聘计划,稍大一点的公司基本上只要985学校的毕业生。“转行的、学校一般的(求职者)基本不收了。”

“市场上薪资趋于理性的趋势已经出现,但人才供小于求的情况还是很严重。”科锐国际科技行业猎头业务总监王磊透露,目前,30%~50%的薪资涨幅仍然是候选人最基本的要求。

十年人才暗战

时间往前推7年。2016年,余聪刚进入研究生阶段,芯片行业似乎并非最佳选择。师兄、师姐们拿到的薪资只是“比一般制造业高一些”,“中芯国际一个月也就给六七千元,硕士八千元,顶天了”。芯片设计类稍高,但月薪也不到2万元。

彼时,互联网是比芯片行业更好的选择。根据《中国集成电路产业人才白皮书(2017—2018)》,2017年高校集成电路专业领域的毕业生有34%都流向了互联网、计算机软件、IT服务、通信行业。当年,集成电路行业平均月薪为9120元,而互联网行业的平均月薪已经过万元。

但2019年开始的中美贸易摩擦改写了芯片从业者的命运。当年,美国将华为列入实体名单,此后,美国不断升级对中国科技领域的封锁。

国家开始大力推动芯片发展,“国产替代”被反复强调,投资机构、初创企业纷纷入局。两年间,壁仞、摩尔线程等众多初创企业诞生,寒武纪仅用68天就在科创板过会上市,中芯国际迅速成为A股市值最高的半导体公司。

相关数据显示,2017年芯片设计企业共有1380家,而这一数字在2021年达到2810家,四年里增长104%。

“2020年和2021年是最疯狂的两年,那应该是芯片最好的时间点。”2019年,余聪研究生毕业,恰好踩上了风口:在校园招聘中,月薪2.5万元的offer只能算得上标准水平;社会招聘时,跳槽后薪资直接翻倍的比比皆是。2021年前后,尽管工作还不到3年,余聪几乎每天都能接到猎头的电话,开出薪资翻倍条件的公司不在少数。

然而,芯片半导体是典型的周期性行业。当时间来到2022年下半年,随着多种上游芯片供应商削减订单,消费电子等市场出货量下滑,芯片市场步入下行周期。世界半导体贸易统计组织(WSTS)预计,2023年全球半导体市场规模将同比减少4.1%,四年来首次出现负增长。

与芯片相比,过去十年间,人工智能也有着相似又不同的周期。

2012年,加拿大教授杰弗里·辛顿对深度学习的研究取得重大突破,由此开启了新一轮AI热潮,投资金额也爆炸性增长。此后几年间,AI模型在国际比赛上所向披靡,“吊打”传统算法。

2016年3月,AlphaGo打败围棋世界冠军李世石,成为第一个打败人类的AI机器人,许多普通人这才第一次对人工智能这个概念有了具体认知。

身处十字路口的林子也受到了这股热潮的影响。同年,他从电子通信工程专业毕业,继续攻读研究生。在通信和智能语音两个研究方向上,林子最终选择了“不太懂,感觉很好玩”的后者。

在读研期间,林子进入企业实习,从事智能语音识别的研究。那时正是声音认知的风口。当年的数据显示,声音认知领域的月薪从2016年的2万元增长到2017年的2.8万元,涨幅远超图像认知、文字认知、机器学习等领域。

2018年的秋招,AI行业火爆,年薪普遍30万元起,百万年薪也不罕见。在这波高薪抢人大战中,林子拿到的年包薪资约在35万~45万元之间。林子回忆,那一年找工作并不难,实验室的同学们都拿到了不错的offer。

但让他没想到的是,2019年行业遭遇寒冬。同年,国内十余位知名AI科学家“出走”或发生职位变动。2021年,AI“四小龙”降薪裁员,行业迎来大范围降温。直到2022年底ChatGPT横空出世,AI行业再一次跃上潮头。

缘何高薪?

在一波又一波的抢人大战中,受雇者的高薪溢价成为显著特征。

2017年的一份报告显示,人工智能薪酬水平明显高于市场整体水平,其高级岗位高出整体水平55%,中级岗位高出90%,而初级岗位更是高达110%。

5年前,创业公司抛出百万年薪招毕业生,而这一景象如今在AIGC领域重现。林子感慨:“技术还是原来那些技术,人才还是原来那些人才。只是因为别人把这个做出来了,这个热度带动了薪资。”

踩上风口的余聪同样感慨:“我自认为我们这些5年以下工作经验的人,根本不配这个薪资。不能把时代和运势全部归结为自己厉害。”

在某种程度上来说,高薪并非一件难以理解和预测的事情,人才供需情况、技术进步与商业化能力等多重因素共同影响着薪资走势。

沈嘉表示,如今大量的初创团队和大厂都在投入大模型领域,使得市场上数量有限且薪资处于平均水平的NLP从业者的薪资得到较大追涨。对于头部人才,溢价则更为夸张。“能力相差5%,但薪资能相差100%。”

芯片行业的薪资降温,与人才供给增加不无关系。

相关数据显示,2018年我国高校毕业生为820万,集成电路专业领域高校毕业生人数约为20万人,占高校毕业生总人数的2.5%,其中仅有不足4万人进入本行业就业。

2018年集成电路相关毕业生去向分布(图源:《中国集成电路产业人才白皮书(2018—2019)》)

人才的稀缺吸引了大批材料、物理甚至生物学等专业的非科班生涌入培训班,他们通过几个月的培训,就拿到了芯片行业的入场券,口口相传,培训班生意火热。“我们刚毕业的时候,培训班大概是两三千元一期,后来到两三万元,直接涨了10倍。”余聪回忆。

随着国内各大高校芯片相关专业陆续扩招,如清华大学2021年宣布成立集成电路学院,复旦大学微电子学院硕士生计划招生数从2018年的91人增加到2021年的200人,加上公司重金招揽人才,“行业小白”匮乏局面得到缓解。

然而,当行业出现周期性下行,工作年限短、非科班出身的从业者首先遭遇降薪甚至裁员,有着8年甚至10年以上工作经历的从业者仍然炙手可热。王磊透露,去年曾有从业10年以上的资深模拟IC工程师拿到200万元年薪的offer,SOC架构师最高能拿到250万元年薪的offer。

2023年集成电路行业热门职位年薪及跳槽涨幅预测(图源:科锐国际《2023人才市场洞察及薪酬指南》)

但诸如芯片这样的硬科技行业,烧钱并不能与技术突破画上等号。“没有积累,跟产业脱钩也比较厉害。很多先进技术不是砸钱就能造出来的。”余聪说。

科锐国际《2023人才市场洞察及薪酬指南》显示,成熟制程领域的国产芯片仍竞争激烈,发展势头良好,但受国际新一轮芯片限制与制裁影响,中国的先进制程芯片、高性能芯片和存储芯片发展挑战依然严峻。

芯片的研发分为设计、制造、封测三大主要环节,需要架构师、设计工程师、验证工程师、工艺工程师等多个岗位通力合作。余聪指出,我国优秀的架构师非常稀缺,只有从华为海思、AMD等少数公司跳出来的人才勉强能够胜任。

芯片相关的软件发展也不充分,“比如说英特尔和AMD的x86与Windows、Linux多年生态驱动的发展已经形成了极高的壁垒,程序员的习惯没有办法很快迁移。”余聪说。

与芯片行业相比,AI行业在近十年间经历多轮起伏。

沈嘉表示,数据与算力得到增长、技术能够应用在不同业务场景时,AI行业就能有所前进,也会带热相应市场。“早期,做NLP的人基本都在搜索推荐领域,薪资也就比普通开发稍高。后来AI在音视频方面的技术应用到安防与自动驾驶,这部分人才薪资最高,而现在对NLP人才的需求又得到释放。”

当然,比起突破,瓶颈更为常见。前两年,林子在做类似智能音箱的语音交互产品,但“没卖出去钱”。他也观察到,很多大厂投资的智能语音项目都在亏钱,这让他陷入焦虑:“是不是这个东西真的没什么出路”。

“语音识别准确率在80%或85%时,大家都觉得这个产品是‘人工智障’,可能达到97%~98%甚至更高,比如现在出现的大模型,人们才觉得是可用的,才具有变现的能力。”林子说。

对于企业来说,未成熟的技术与欠缺的硬件条件,也意味着研发与应用会有高昂的成本,不是每一家企业都能承担得起。林子也曾参与过大模型项目,但因项目太过烧钱,两个月后就被叫停。

最近在当面试官时,林子遇到因为“性价比不高”而被裁的AI从业者。“AI是锦上添花的东西,可以让体验感更好,但在差一点的设备上,AI可能跑不起来,只能用传统算法。所以一些公司会认为传统算法是基石,在裁员大潮中也不会裁他们。”

不过,沈嘉认为,顶尖人才是无价的,而“搭便车”式的全行业薪资溢价也无可避免。“就纯技术人才而言,能够真正参与到这一波语言大模型的创新浪潮中,全中国合适的人也就四五万,这些人薪资翻一倍又怎样呢?”

高薪退潮,良禽如何择木?

看似繁荣背后,也会出现一些虚火。

“饼画得太大了。”余聪评价,国内芯片行业一些初创公司甚至连架构师都没找到,也没有未来规划,“先管投资人要几十亿元,然后到处挖人,再用这么高的工资养着一帮并没有产出的人。”

当潮水退去,投资人对研发周期长、投入成本高的硬科技行业出手愈发谨慎,投融资热潮也随之降温。

IT桔子数据显示,2022年中国芯片半导体产业链投资事件与单笔融资金额都呈现下降,早期投资占比不断下降,“倒在B轮,死在C轮”成为难以摆脱的魔咒。在二级市场,芯片半导体领域也是新股破发“重灾区”。

根据钛媒体App从企查查获取的数据,2022年,中国吊销、注销芯片相关企业达5746家,比2021年的3420家增长了68%。

在王磊看来,芯片行业去泡沫化的阶段已经到来。“投资人会观察产品的落地性,包括量产的可能性、市场的认可度,对于太超前的、短期很难上线的,目前投资人也很谨慎。”

同样,如今AI行业的投资热,也并非都是理性的。在沈嘉看来,如今大模型的爆火,来源于2016年的投入。去年,因为Dall-E模型的走红,沈嘉的团队就接到寻访大模型的人才的委托。但放在更大的市场上,这些如今被疯抢的项目和人才,去年无人理睬。

沈嘉坦陈,在这波热潮中,为了提升流量和公众认知,从而便于招人融资,也出现了“洗概念”“博眼球”的团队和公司。但在他看来,对于AI行业来说,有流量有关注终究是好事。“像高薪抢人带来的不仅是某一类技能人才的繁荣,也是整个大赛道的繁荣。”

纵观国内外AI行业的几番起伏,沈嘉认为,与其他一些领域不同,AI的发展符合技术演进和业务场景迁移的过程。“大多数是被早期投资资本驱动,会有很多VC进去;当技术逐渐成熟时,大厂、大公司就会来投,会有一个接力棒。”

从公司的角度看,沈嘉觉得人才评价体系一以贯之。“不管是大学里,还是产业中,顶尖的人依然是稀缺的。论文和项目的含金量就是对实力的解读。”

没有人愿意跟钱过不去,追求高薪无可厚非,但随着热潮退去,高薪不再是吸引候选人的唯一因素。

余聪觉得,身边同行面对跳槽变得十分谨慎。“实际上年包薪资是由基础工资加上数额不等的股票包组成的,比如承诺薪资涨幅30%,但因为年终发不出绩效,承诺15个月的基本工资只发了13个月,再加上股票缩水,涨幅基本被抹平了。”

王磊分析,企业有没有清晰的中长期战略、发展是不是健康、岗位是不是有清晰的职业发展通路,这些因素都要考虑在内。“安全性大于成长性和价值性。”

沈嘉表示,如今良禽择木而栖时,对“木”的考量维度更多更复杂。因为比起之前的图像音视频、自动驾驶领域,训练研发大模型对资金和人才密度的要求更高,除了项目价值、团队阵容,候选人也会把公司拥有的算力与数据量作为衡量标准。

刚毕业时,林子其实对工作的具体内容并不是太关心。“那时候大部分公司AI部分的体系并没有搭得很完整,来了之后做什么都有可能。”

但最近面试过不少候选人之后,林子发现,如今的应届生“想得更多了”。他认为,现在各家公司关于AI的分工已经比较明确,且候选人对AI的认识比他毕业的时候也更加深刻,现在的候选人会十分关心具体的工作方向与内容。

林子在社交平台上分享的面试感想(受访者/图)

对于林子而言,薪资、公司前景和个人兴趣始终是他对工作的考量因素。2022年,林子发觉,虚拟人、新能源汽车赛道出现了更多机会。下半年,林子跳槽到现在工作的新能源汽车公司,涨薪40%。

行业里总有新故事在上演。

对于芯片行业来说,随着新能源汽车、自动驾驶等新兴领域的发展,汽车感知层和决策层不断萌生新型器件需求,传感器芯片与计算芯片等车载芯片成为行业热门板块。据专业机构测算,每辆新能源汽车需搭载半导体数量多达1600个。预计2023年汽车芯片占汽车总成本将达50%。而在目前,汽车半导体的国产率只有大约3%~5%。

王磊举例,在2010年前后,风电、光伏等清洁能源产业十分火热,后来经历了周期性调整。但随着“双碳”战略的提出,包括储能行业在内的绿色经济又出现回暖。

同时,在沈嘉看来,现在生产力升级被放在比较高的位置上,因为AI、计算机的介入,许多传统产业都将得到改造,例如材料研究、生命科学研究等会具有后发优势。“一些所谓的‘天坑专业’,放在更长的时间维度,可能也像现在的AI一样。”

沈嘉认为,不管是芯片降温还是AI起伏,更多人应该意识到,在选择专业、工作时应该回归理性,也要意识到复合型人才将成为下一阶段人才争夺的核心。“不是什么火就选什么,而是什么重要去选什么。”

(应受访者要求,余聪、林子为化名)

(编辑:荀诗林 校对:张国刚)


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