来源丨硅谷101(TheValley101)
作者丨陈茜inTheValley
图源丨摄图网
如果说还有什么比英伟达GPU更难求的,那就只有AI人才了。2024年4月初,Elon Musk在X(前推特)上感叹:人工智能领域的人才大战是他见过的“最疯狂的人才战争”。
自从硅谷巨头们开启这轮生成式AI的超级军备竞赛以来,为了争夺顶尖人才,马斯克、扎克伯格、还有Google创始人布林都纷纷亲自出马,身家千亿的大佬们,在X(前推特)上加薪、发邮件挖角、亲自打电话留人,一个比一个努力、一个比一个卷。
如果说让大佬们亲自大打出手的还是AI研究的领军人物,那么稍微资深一点AI工程师也在各方竞价下薪资猛增。在硅谷甚至开始有一个传说,只要offer谈得好,AI人才百万美元年薪是业内标配。
这是真的吗?我们这篇内容通过采访硅谷各大公司的AI人才和资深HR,尝试扒一扒各家AI公司的薪资信息,看看身价百万的“AI打工人” 是不是真的有这么值钱。AI人才大战是否真的如此激烈。

顶尖AI人才,大佬们亲自抢了

开头我们提到,马斯克都感慨说AI人才大战是他见过的“最疯狂的人才战争”。而让马斯克发出这种感叹的,是OpenAI一直在试图用高额薪资挖人。这包括特斯拉前机器学习科学家Ethan Knight本来计划跳槽OpenAI,但被马斯克硬生生地给留住,加薪且内转去了马斯克旗下的xAI公司。
Ethan Knight并不是唯一被OpenAI尝试高薪挖角的人才。而为了应对OpenAI 一直在以巨额薪资大举挖人的举动,马斯克不得不在Twitter上公开涨薪,他承诺说,要提高特斯拉人工智能工程团队的薪资。
根据科技媒体The Information的爆料,OpenAI在从谷歌挖资深研究员的时候,承诺年薪(包括股票在内)将在500万美元至1000万美元之间。
OpenAI当然不是唯一一个到处挖人的,它最大的追赶者之一Google,挖起人来同样不手软。据The Information报道,Google CEO桑达尔·皮查伊Sundar Pichai亲自挖走了苹果的三名AI顶尖研究人员。就连苹果CEO Tim Cook亲自试图说服他们留下来,都没有成功。
而对于想要离开谷歌的人才,皮查伊自己搞不定的,还得向已经处于退休状态的硅谷创始人佩奇和布林寻求帮助,让谢尔盖·布林亲自出马去留人。The Information就爆料,谢尔盖·布林亲自给一名正在考虑离开Google、加入OpenAI 的员工打电话,劝他留下来。正是因为布林的电话,加上其他承诺和额外补偿,说服了该员工继续留任。而这件事甚至得到了谷歌官方的确认。
当然,亲自撬墙角挖人这种事,做的最熟练的还得是扎克伯格。为了让Meta的开源大模型Llama能够吸引到足够优秀的人,扎克伯格还亲自写邮件给Google DeepMind 的人工智能研究人员,来邀请他们加入。
一位不愿透露姓名的人士告诉The Information,在扎克伯格亲自发送的邮件中,他讲述了AI对Meta的重要性,并表示希望他们加入Meta和他一起工作。
并且,创始人兼CEO的小扎都这么亲力亲为,Meta从公司层面也是一路大开绿灯,面试?那当然是不需要了,只要这些人肯来,职位就是你的,薪水更是好谈,完全打破了Meta自己的定级范围。
而且,小扎还是非常懂这群顶尖技术人才的套路的,光给钱是不够的,还得有算力,能够做出成果来,才是这些顶尖人才最看重的事儿。所以扎克伯格在一月份就高调宣布Meta拥有大量英伟达H100芯片的库存。The Verge报道,到 2024 年底,Meta将拥有超过34万张Nvidia H100 GPU。而这无疑成为人工智能人才大战中宝贵的招聘武器,也成为Meta巨大的吸引力之一。
而根据Business Insider的报道,OpenAI首席执行官Sam Altman也会亲自打电话去抢人。而这一招确实是管用的:报道就显示,不少通过了OpenAI的面试但还在犹豫的人才,在接到Sam Altman的电话之后,很快就接受了Offer。
可能有人会问了,公司们这样互相挖角,人才们这样跳来跳去,公司没有竞业协议吗?在硅谷,这还真没有。
为了鼓励人才的自由流动,硅谷所在的加州地区在1872年就立法禁止竞业协议,2023 年更是进一步限制竞业:在2024年2月14日之前,雇主必须向在职及已离职员工提供个性化的书面通知,向其说明离职后的任何竞业禁止条款都是无效的,否则遭受处罚。
这个做法还被推广到了整个美国,而就在前阵子,美国联邦贸易委员会FTC宣布全美范围内,禁止所有员工(包括高级管理人员)签署新的竞业禁止协议。
这样的宽松法律框架下,使得本次AIGC的浪潮中,Google、OpenAI、Meta等大公司之间的人才流动非常大。根据数据统计公司 Live Data Technologies 统计, OpenAI里来自谷歌和DeepMind 团队的成员占总流入比例的 7.5%,远高于第二名的Stripe和第三名的 Meta。而据The information 的报道,自2022年12月到2023年2月之间,OpenAI 已雇佣了超过12名谷歌人工智能相关员工,至少有五名前谷歌研究人员在ChatGPT上发挥了重要作用。
所以说,在这么激烈的AI人才抢夺战中,要靠大佬亲自下场给大家画饼有没有。
说到底,要吸引好的人才,资金充裕是前提条件,不然再画饼可能也没用。这其实让大公司在这轮AI人才大战中是吃尽了红利,比如说,实在挖不过来的人,我直接把初创企业给收购了,一锅端,这是不是也是一种办法?所以,我们再来讲讲硅谷巨头们的更高段位挖人策略:收购。

高段位挖人:“掏空”初创公司

大家可能还记得,在2023年年底OpenAI董事会内斗的时候,Sam Altman一度被炒鱿鱼,当时微软立马给Sam提供了内部AI负责人的职位,之后更是大部分员工对Sam表忠心愿意追随Sam加入微软。
那个时候,微软差点不费吹灰之力就能把几乎整个OpenAI团队收入囊中。虽然后来这事又反转了,Sam Altman回到了OpenAI,但是,似乎受到这件事的启发,微软随后开启了“人才一锅端”的更高段位玩法。
2024年4月,微软宣布成立Microsoft AI,整合微软的消费者AI工作以及Copilot、Bing、Edge等等产品。而让人大感意外的是,明星AI模型初创公司Inflection AI的联合创始人Mustafa Surleyman将担任这个新实体的首席执行官,直接向微软CEO纳德拉汇报。
而Inflection AI另一位联合创始人Karen Simonyan担任Microsoft AI首席科学家。此外还有70名Inflection AI员工中的大部分成员,跟随两位联合创始人一起加入。
看到这里,大家都懵了:这是个啥意思?要知道,就在微软公告的9个月前,Inflection AI刚完成了一轮13亿美元的融资,估值突破40亿美元。这么快,两个创始人就带着员工们跑路了是几个意思?
我们给大家解读一下:
微软向Inflection AI支付了6.5亿美元达成一项协议,其中6.2亿美元是获得授权和使用Inflection的AI模型,而剩下3000万美元是让微软获得在Inflection公司处大规模招聘的合法权利。
要注意的一点是,这项协议不是收购!微软虽然之前是Inflection AI的主要投资人,但这笔6.5亿美元的协议不涉及新的占股、也不涉及技术转让,主要是为了挖人。
Inflection AI的两位联合创始人是如今任何一家科技巨头都求贤若渴的顶级人才:其中Mustafa Suleyman是AI元老级大神,是人工智能实验室DeepMind的创始人之一,另外一位创始人Karén Simonyan也是前DeepMind首席研究员,更不用说追随他们而来的接近70名成员了。
微软这一招,无疑意味着仅花费了6.5亿美元,就变相“掏空”了Inflection AI,可以说是一次变相的收购,同时还规避了收购上潜在的“反垄断”审查。只能说纳德拉真的是高手。
在这次大动作之后,Inflection AI还剩下一名联合创始人,也是硅谷科技大佬Reid Hoffman,请来了新的CEO Sean White来试图挽救公司。

虽然有报道称Inflecction AI打算用这6.5亿美元中的部分资金用1.5:1的价格来回购投资人的股份,保证投资人不亏损,但毫无疑问,失去了这么多顶级人才的Inflection AI,未来的发展让人质疑。
而微软的这一次大动作能让我们感受到科技巨头对人才抢夺的决心,同时也让人们对与初创公司能否留住人才而捏了一把冷汗。

创业公司抢人难

我们刚才也说道,大公司下手这么快狠准,但创业公司就难了。创业就是吸引最优秀的人才把最难的事最快速的推出来,但AI创业的实质就注定了,这是一场资本的战争:创业公司如何才能吸引到好的人才呢?
就连知名的AI创业公司Perplexity的CEO阿拉文德·斯里尼瓦斯 (Aravind Srinivas) 都对媒体大吐苦水。他说,由于资金有限,加上芯片短缺,Perplexity在寻找创建大型语言模型所需的人才方面遇到了困难。
Aravind直接点名马斯克的xAI,说xAI已成为人工智能人才薪酬最高的公司之一,与 OpenAI 相当,包括xAI告诉新员工,他们的股票期权与公司估值挂钩,在这样的情况下,无论Perplexity提供什么报价,xAI都能追上,而且在别人眼里,即使是相同报价,xAI的都更吸引人,因为那毕竟带着马斯克的光环。
而且还不仅是钱的问题,正如我们之前所说的,大公司所拥有的GPU算力,已经成为吸引顶级AI人才最有利的武器。毕竟在遍地不差钱的情况下,能更快得到资源做出成果,在如今AI大战中,对于这些顶级人才来说才是最重要的事。
Aravind Srinivas
AI创业公司 Perplexity CEO
我试图从 Meta 聘请一位非常资深的研究员,你知道他们说什么吗?“当你拥有 10000 个 H100 GPU 时再来找我吧”,5-10年内获得10000张H100那是数十亿美元的花费,我去哪凭空变出这么多芯片?
Aravind还表示,很难让AI人才离开他们现在的公司去加入一家Start up(初创公司)。因为之前的公司已经拥有良好的实验经验和可供启动的现有模型,所以初创公司必须提供非常非常吸引人的激励措施,和立马可以使用的计算资源。
而即使像Perplexity这样的小公司能够获得英伟达的芯片,它们也会继续落后,因为AI发展得太快了。在这场速度竞赛中,科技巨头们永远难以追赶。
Aravind Srinivas
AI创业公司 Perplexity CEO
即便到时候你有足够的钱和芯片了,大模型又会迭代了,他们会说“看,世界已经变了”,我会在模型的下一个版本训练完后再来。这次,你有2万块H100再来找我。
以上其实我们主要说的是生成式AI的顶级人才。虽然人才市场中学AI和机器学习的人才并不少,但生成式AI大模型是最近几年才风靡的赛道,Transformer论文也是在2017年刚发表,所以在神经网络的这个特定AI赛道,真正懂并且能引领技术前进的顶级AI人才,并不多。
Databricks生成人工智能主管Naveen Rao谈到那些从头开始训练过大型语言模型,或能够帮助解决AI训练中有挑战的难题,比如说幻觉现象的候选人,Naveen说,市面上合格的人才可能就只有几百人。
你可能会想说,初创公司去跟科技巨头们抢这几百个人,怎么可能抢得过呢对吧?
但是,如果你的初创公司非常的抢手,让员工觉得你是很有希望跑出来的,也不一定招不来最好的人。毕竟在硅谷,很多牛人都想去创业或者加入早期初创公司,正是因为薪资回报的大部分并不在于底薪,而是在于股权的翻倍。
总部位于硅谷的AI agent创业公司TinyFish的联合创始人Keith Zhai也在采访中告诉我们,他们就成功从Meta手里挖到了E7级的人才。而他们是放弃了大厂的百万年薪,选择加入到他们的初创公司中。
Keith Zhai
TinyFish联合创始人
我理解应该不止是百万,可能小二百万美元差不多。单纯从薪资什么这些的话,其实是没有可比性的,只能说就是它不是一个数量级,就是做任何一个 startup(初创公司)它都不可能一上来说我给你开个200万,那这个情况下这个公司就不用干了。
Keith从几百轮面试中得出的经验是,能从大公司的手里抢到顶尖人才,有两点比较重要,一个是创业公司的Mission(使命)和Vision(愿景)要足够吸引人,也就是我们说的创业公司想要做成什么事情、是否能解决社会或商业中有意思有意义的问题;另外一个就是公司的文化要能得到这些人才的认同。
Keith Zhai
TinyFish联合创始人
因为这个钱的话激励什么这些东西,在这个阶段下,可能很多时候是大差不差的,就是你不可能说就是你能match(匹配)一个大厂的薪资。尤其现在这个最近股市有这么好的情况下,你去match这些东西是没有任何可能性的。那怎么办呢?大家说你拿期权这些的,这都很虚的东西了。就是如果大家没有前两个,他不相信,那他这个期权你给多少其实没有意义,就是废止一张。这废纸都不算,因为你也没纸。
在硅谷,创业被视为勇敢者的游戏,它当然是冒险的。从创立一家公司到最后成功退出,包括被收购或上市IPO,失败率超过90%。但在这里,仍然有非常多人加入创业的浪潮。在AI这一轮浪潮中,也不意外。

股权倍数与财富自由的诱惑

硅谷的这轮AI创业,主打的就是快节奏,模型和产品更新快,融资快,估值上涨也快。这让一些明星初创公司并不是没有机会与巨头争抢顶级人才。
匿名受访者
大语言模型工程师
比如说有个小伙伴,他就是在一个早期的轮次里面,加入了一个成长特别快的AI 的startup(初创公司),在一年的时间里,他的package(薪资总包)翻了10倍,在我看来立刻能财富自由了。
而包括OpenAI,Anthropic和xAI这种初创明星公司,有很大一部分其实是期权的价值,对于AI人才来说,其实是更加具有吸引力的。
以给出高薪酬知名的OpenAI,L5资深工程师级别,总年薪,也就是包括底薪和OpenAI独特的PPU,加起来中位数已经达到了90.6万美元。
这里解释一下OpenAI的PPU,全称是Profit Participation Units(利润参与单位),因为OpenAI母公司是非盈利机构套着一个盈利实体的独特架构,并且对投资人和股东限定了10倍的回报上限。
所以OpenAI的PPU这个独特的类似股权激励机制,虽然让员工分享公司未来的盈利空间,但也受制于10倍的回报上限。
这就是说,来到OpenAI的人才要将PPU转化为现金有两个选择,第一个选择是长期持有 PPU,直到OpenAI获得可观的利润来进行10倍的套现,但按照OpenAI目前对资金的需求和花销,什么时候能获利是个巨大的未知数。
第二种更直接的选择是提前将它们卖给其他VC基金和投资人,卖价就要看当时的市场价格来定了。此外,OpenAI 的 PPU 还有两年的锁定期,意味着新员工必须持有两年才能出售。但现在OpenAI为了安抚和激励员工,也已经开展过回购让员工可以出售PPU套现。
而PPU在薪酬总包里面的占比是相当相当可观的。根据levels.fyi的数据,我们刚才说OpenAI L5资深工程师平均工资是90万美元,其中大多数人每年的基本工资为30万美元,而PPU占据了总薪酬 2/3,值差不多60.4万美元 。这也就是说PPU最终可能给员工带来顶格10倍的现金报酬,也就是625万美元。是不是听上去特别美好?
但是,我们这边要给大家泼盆冷水,以上我们说的这些百万年薪、抢人大战都是指的顶级AI人才。
即使是OpenAI同一级别的L5资深工程师,从事AI和机器学习领域的,就明显比其他方面的高很多。与此同时,往下一级L4级别的全栈软件工程师,基本薪酬能拿到24.5万美元,但是PPU却少了一半,只有30.4万美元,总薪酬在50多万美元的区间。
所以,大家能看到,就算加入了OpenAI,不同级别不同种类工作之间的薪资档位差距还是挺大的。
而加入其它更早期的AI初创公司一年翻10倍估值,也只是个例,并且都还是paper value(纸面价值),能否变现都还是巨大的未知数,毕竟像inflection AI、stability AI等等如此星光闪耀的创业公司们说散就能散。所以,我们来到给大家泼凉水环节。

“人均百万年薪”辟谣:AI人才薪资分级

在整个生成式AI大模型的预训练-微调-后训练的过程中,有最大需求和最高要求的,就是可以参与预训练的人才,而到了应用层,非AI的工程师也可以完成。

我们硅谷101采访了目前在硅谷一家知名公司的大语言模型领域的工程师,她要求匿名参与采访,也告诉我们,在大语言模型领域,每个阶段需要的人才不一样,根据技能和经验的不同,薪资待遇差距非常大。
匿名受访者
大语言模型工程师
就是从Pre-train(预训练)的model(模型)到后面的application(应用)的话,就是 Pre-train需要的人才密度是最高的,因为fine-tuning(模型微调)的门槛其实没有那么高。然后后面如果你只直接调用API做 application(应用)的,就是现在有很多YC的 startup(初创公司)就是这样做的,然后应该是只需要engineer(工程师)就可以,就是正常的back ends front end engineer(后端/前端工程师)就可以。
而AI人才们更感兴趣的那些明星公司,比如说OpenAI、Anthropic,就是我们视频之前说到的,能给出高额待遇,所谓“monster package”(巨额薪酬总包)的百万年薪公司,对他们想要的人才也非常高门槛。
匿名受访者
大语言模型工程师
如果你是相关领域的PhD(博士),然后你发过paper(论文),你在学术界有一些名气,你又对做 Pre-training(预训练),包括后面的 post-training(后训练) 这些算法之类的比较懂,就会非常的被抢。
一些特别厉害的scientist(科学家),它是以一个几百万美元的薪酬,高薪加入一些公司的,就是达到million(百万)级别的年薪,不是一百万级别,而是几百万级别的年薪。
而现实是,如果不是特别顶级的AI科学家,其实百万高薪是和普通AI打工人没有太大关系的。先后在特斯拉和谷歌从事过人力资源工作硅谷资深人才专家 Tom Zhang 博士,就告诉我们,“人均百万”更多是个传言“传言”。
Tom Zhang
硅谷资深人才专家
如果你这个学生,没有这种三巨头这种很非常光环的加持,这些高 offer 和他们是没什么关系的。所以现在的这种繁荣是这种表面的繁荣,岗位没有那么多,而且很难申请到。你如果做AI 的,你一个3年经验的相当于别人5年的,或你一个5年相当于别人 10 年的,就大概有这么一个优势,这种特别高的 offer 只有在少数情况才会出现,并不是个常态。
总的来说,AI工程师底薪会比普通工程师高一些,吸引人才主要靠股票激励,而且在大公司,因为每个级别都有自己的Band,也就是“薪酬指导范围”,所以同级别的AI工程师会比软件工程师高,但是高不了太多。
我们另外一个消息源也透露,AI职位在和公司谈薪酬时,公司确实能给到特定Band(级别)的最高薪资,多一点现金或多一点股票,甚至超出Band(级别)范围一点点,也是能争取,但是超出太多,就需要副总裁VP级别的高管特批了,所以,一般的AI工程师也还真得不到那样的待遇。
Tom Zhang
硅谷资深人才专家
一些大公司,这些他们都是有很规范的,嗯,不会相差太多。比如这个 28 万,这个人非常好,那么经过特批给个 30 万也有可能,但你说给个 50 万,这就有点离谱了,嗯,不会出现这个情况。嗯,像这个办的写的给的很清楚的办法,特殊都要特批的。
而除了我们前面提到的几家科技巨头和OpenAI等明星初创企业,很多其他并不是AI赛道头部玩家的科技公司,他们对AI相关人才给的就远没有那么慷慨。
比如说,非常多公司招聘帖子就显示基础薪酬都在30万美元以下,并且给到的股票或股权都很有限。如果说OpenAI给的基础薪资比PPU(或股权激励)比值是1:2的话,一般的公司连1:1都达不到。
Tom Zhang
硅谷资深人才专家
一般没有1:1,一般很多公司是一比0.25,就是说这个一般其他公司可能是 31 万的base,再加一个每一年10万美元的这个股票。
比如说, LinkedIn公司资深AI工程师Senior AI Engineer的职位,底薪就是在$128,000 - $210,000之间,而Levels.fyi上面的数据也显示,这个级别拿到的股票激励,确实不到1:1。此外,亚马逊等等公司的情况也非常接近。
所以,结论就是,确实有天价薪酬的个例,中层的AI人才也是吃香的,但远没有达到人均百万薪酬的行业“谣言”那么夸张。但确实这样的行业传闻让不少国际公司来硅谷挖人的时候,也出现了一些混乱的情况,国际公司不知道怎么判定什么是最顶级的AI人才,也出现了只认标签的情况。
Tom Zhang
硅谷资深人才专家
什么才是AI高级人才?这是谁来定义的?因为目前大家都是迷迷糊糊,都不太懂,所以都把你身上有标签的,就是有OpenAI、Google的标签,有图灵奖,三巨头的学生,李飞飞老师、吴恩达老师的学生当做人才,如果没有这些标签就不是人才了吗?就无法识别了现在。就算你是常春藤名校的毕业生,虽然你学的东西也是AI,人家也不一定把你当成是 AI 高级人才。目前就出现了人才标签化的情况。
而国际公司来硅谷挖人,给出吸引人的薪酬是远远不够的。即使目前有亚洲公司直接给出一百万美元的现金薪酬包,注意,直接把股权变现的全现金百万薪酬包,但即使是这样,也很难挖到人才。
匿名受访者
大语言模型工程师
他可能会去开一个million(百万)的package(薪酬包),去挖任何OpenAI的人。但大家都不去,毕竟你去了啥人都没有,你可能要去建立这个东西,你可能会想跟一些比较懂的人一起工作,这是很难单打独斗地做出来的。
无论如何,要“做出来”,才是重要的。无论是对抢人的科技公司,还是被抢的AI人才来说,如果生成式AI技术和产业做不出来,推不下去,那么现在所有的这些估值数据,都是虚幻的泡沫。

AI的FOMO情绪,才刚开始

2024年年中的硅谷,正在面临两种截然不同的趋势:科技公司们的裁员潮并没有结束,但AI人才却面临短缺和争夺。这被称为FOMO, fear of missing out,错失恐惧症。而FOMO情绪是双向的。
对于人力市场来说,此前大批“转码”的工程师们,一面担心AI在不久之后将开始夺走他们的工作,一面又对AI初创公司一年翻几倍的估值羡慕不已。
对于科技公司们来说,不仅仅是硅谷的科技巨头,连传统公司也纷纷入局囤积人才。从沃尔玛到宝洁再到埃森哲,都是希望吸引最优秀、最聪明的AI人才加入他们的公司。2023年前8个月,招聘网站Indeed上与生成式人工智能相关的招聘数量增加了四倍,当然,就如我们强调的,根据公司和职位的资深程度不同,薪酬差距很大。
虽然看起来各大公司砸的钱、投入的资源已经令人咂舌,但毫无疑问,AI的热潮还在继续。
在马斯克削减新车产能投资的关键时刻,特斯拉仅今年就花费了100 亿美元,来加强人工智能训练和推理。马斯克甚至还发帖称:“任何公司的支出如果不达到这个水平,而且效率不高,就无法竞争。” 
而Meta在发布了惊人财报后,扎克伯格宣布继续All in AI。Meta全年资本开支从300亿-370亿美元上调到350亿到400亿美元,以建设数据中心来支持AI业务。
Google预计2024年每个季度的资本支出都在120亿美金以上,全年同比至少49%增长,以保持在AI基础设施方面的领先地位;
微软决定扩大AI投资规模,本季度资本支出140亿美元,预计下个季度资本支出环比大幅增长。
而在这样的攻势下,AI之战将会继续。而对于最顶尖的AI人才来说,或许薪资已经不是他们最看中的了,他们能成就什么样的事,才是他们最关心的。就像OpenAI的创始成员Andrej Karpathy,从OpenAI跳去特斯拉,又从特斯拉跳回OpenAI,而最近又从OpenAI离职自己出来单干。
又比如说OpenAI的技术灵魂人物Ilya Sutskever,在OpenAI董事会冲突之后,因为理念和CEO Sam Altman不和而最终辞职,跟随他辞职的还有不少OpenAI的人才。
他们会重新开启什么事业、会想做什么事、想解决什么问题,我们也会为大家持续关注。
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