正式内容之前,先简单讲一下,我是怎么发掘到这个AI人才薪资信息的。当然也可以直接跳到后面简报部分先看具体内容。
之前在《如何用AI解决信息大爆炸的难题》中我提过,根据我们自己的全球媒体和付费信源订阅列表,Y同学研发了适用于我们社区的知识库工作流,第一步先把常订阅的媒体进行自动化AI知识库构建。这样就把全球多信源的每日更新存在了我们的知识库里。
这两天我又做了一个简报实验——看我们的知识库里能综合多方信源让LLM找到什么趋势。我们测试包括的内容比如:经济学人《The Economist》,The Information和金融时报《Financial Times》,连线《The Wired》过去三个月关于AI的付费前沿动向。
这样,我就可以通过NotebookLM测试几个信源在这段时间内的所有AI和科技主题文章。(NotebookLM的介绍请看Google NotebookLM:我终于找到了足够聪明的AI读书工具)
我一直很好奇我的机器学习工程师同事们到底在人才市场上有多吃香。特别是Google DeepMind这种顶级研究机构的AI研究员(AI Researchers)。于是,我就针对不同的角度,跟NotebookLM进行了几轮对话。
从内容质量上看,付费内容经LLM挖掘的结果,我其实也跟Grok AI进行的X免费内容挖掘进行了对比。我觉得免费内容的强项是看热点快,但是确实过于泛化,很少能看到付费内容这么多的角度和细节。
比如,大家会在下文简报中看到,顶尖AI人才贵是因为能在有限的计算资源下提高AI模型的推理能力,这样的细节,免费的LLM归纳是不会直接给出的。
因为,如果没有优质内容给的角度,再强大的免费LLM其实也问不出什么细节。现在,LLM的使用技巧其实很简单——问题越精确越好。
此外,LLM针对优质的内容还会给出信息之间的关联——其实我很早就通过NotebookLM看到了DeepSeek可能对英伟达带来的影响(btw,英伟达股价大跌这波,有同学抓到了趋势吗?)。NotebookLM就是会把GPU训练相关的内容同时呈现出来给你看。如何分析和应用这个信息,当然就见仁见智。
那我们就需要通过对优质内容的不断获取、收集、整理来理解,要提出什么样的好问题。
简报结果分享给大家。
在科技行业,AI研究员已成为最昂贵、最抢手的人才之一。
他们的薪资水平远超传统软件工程师,甚至在某些情况下,每位AI研究员的市场估值可达千万美元级别。
那么,究竟是什么原因导致AI研究员的薪资如此之高?
本简报将从供需关系、技能稀缺性、市场竞争、风投影响等角度进行探讨。
高需求vs.低供应
AI研究的高速发展,使得市场对顶尖AI研究员的需求持续激增。然而,真正能够推动AI领域创新、开发全新算法并优化AI模型的研究员却极为稀缺。这种供需失衡直接推高了他们的薪资水平。
例如,在强化学习(Reinforcement Learning)、科学AI(AI in Science)、检索增强生成(RAG)等关键技术领域,能够突破当前AI模型局限性的研究员更是凤毛麟角。
这类专家不仅需要深厚的数学与计算机科学背景,还必须拥有跨学科的创新能力,以应对AI研究的复杂挑战。
全球AI人才争夺战
面对AI研究员的短缺,各大科技公司纷纷提高薪资,以吸引并留住顶尖人才。例如:
不仅如此,很多AI研究员还可以通过股权、专利分红等方式获得额外收入,使得他们的整体薪资更为惊人。
顶级AI研究员的价值不仅仅在于他们的学历背景,更在于他们的算法创新能力。在AI研究中,仅靠堆砌算力并不能解决所有问题,算法优化是提升模型性能的关键。
例如,当前AI研究领域的热点问题包括:
能够解决这些问题的研究员,往往具备独特的数学思维和创造力。他们的突破性研究不仅推动AI领域发展,还直接影响AI公司的商业价值。因此,AI公司愿意为这类人才支付高薪,并通过收购AI初创公司来获取这些研究员的技术能力。
近年来,AI研究员的价值不仅体现在他们的薪资上,更体现在科技公司对AI初创团队的高额收购。
一个典型案例是Voyage AI,这是一家仅有10余名员工的AI初创公司,尽管其年收入仅50万美元,但其团队的市场估值高达2.5亿~3亿美元。换句话说,每位AI研究员的估值就高达1 000万~2 000万美元。
这种高估值反映了AI人才的稀缺性,以及他们对企业竞争力的巨大影响。许多科技巨头愿意通过收购AI初创公司,间接获得顶级AI研究员的技术能力,而不仅仅是购买某一项特定的AI产品。
风险投资(VC)在AI研究员薪资上涨的过程中也扮演了重要角色。数据显示:
例如,像DeepSeek、字节跳动这样的AI公司,不仅愿意支付高薪,还提供大量股权激励,以吸引顶尖AI研究员。这使得AI研究员的薪资结构更加多元化,远超传统科技行业的薪资水平。
相比普通软件工程师,AI研究员的薪资高出数倍,主要原因在于:
在这样的市场环境下,AI研究员的薪资不仅取决于个人能力,还受到行业发展趋势和市场竞争的影响。
AI研究员的高薪并非偶然,而是由多种因素共同推动的结果:
1. 全球AI人才严重短缺,供需失衡,推高了薪资和人才收购成本。
2. 具备算法创新能力的研究员极为稀缺,特别是能够在算力受限的情况下优化AI模型的专家。
3. AI研究员推动模型取得突破性进展,其创新能力直接影响AI产业格局。
4. AI公司之间的激烈竞争+风投推动,导致顶级AI研究员的薪资和收购估值飙升。
随着AI技术的不断发展,AI研究员的市场价值仍将持续攀升。他们不仅是AI公司的核心资产,也是全球科技行业未来竞争的关键力量。未来,AI研究员仍将是全球最昂贵、最稀缺的科技人才之一。
本文来自微信公众号:糖总总 (ID:clairetangmedia),作者:糖总总
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。
项目地址:https://github.com/labring/FastGPT
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址:https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI