【珍藏版】AI人才市场解析：大模型学习者的机遇与制造业的破局之道

供需仍在扩张：岗位量与投递量继续上冲；部分细分（智驾/机器人）岗位量同比28倍“”大模型算法月薪7.2万+成常见数字。高薪地继续虹吸：一线与强二线高薪占比仍领先，地区分化不会短期逆转。

爱编程的小辞

434人浏览 · 2025-10-23 09:20:01

爱编程的小辞 · 2025-10-23 09:20:01 发布

AI人才市场供需两旺，算法人才紧缺，地域虹吸现象明显，制造业面临技术叙事弱、工程重见效慢、薪酬竞争力不足等挑战。破局之道在于赋予项目/技术/数据主权，岗位拆分，重构薪酬包，开放混合办公等策略。AI人才市场将持续升温，制造业需转变策略才能吸引并留住AI人才，对大模型学习者而言既是挑战也是机遇。

近期我们给中部某省一家制造型企业招募AI人才。遇到了非常典型的地域+薪资+吸引力缺失的三大挑战的地狱职位。

应对如此的地狱难题，无论hr 还是猎头都不是许愿池里的蟾蜍。

1、人才紧缺现状

脉脉最新发布的《2025年AI人才流动报告》显示，2025年1-7月，AI领域人才市场供需两旺，AI新发岗位量同比增长超10倍，简历投递量也暴涨了11倍。“算法”相关人才持续紧缺，其中“搜索算法”人才紧缺度最高，5岗争2人。非技术岗数量同比增长7.7倍。AI人才争夺战延伸至校招，脉脉上过半应届生岗位月薪超5万。

2、地域虹吸现象

城市虹吸更明显：过去一年AI技术岗位需求城市占比：北京约21%、上海20%、深圳16%，杭州、苏州随后——前三城合计接近六成。

3、大厂高薪火力集中

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这一类人群的典型画像：

年轻、跳槽意愿强：头部公司里在看机会的人比例高，岗位继续“涨薪+扩量”。实习生日薪4,000–5,000不稀奇。
对地域不敏感但对大城市有偏好，原因更多出自产业聚集等因素的考虑。
技术导向性较强，期望获得技术能力提升的诉求与薪酬，产业聚集同等重要。对看不到跨越式技术成长的工作不感兴趣。

而这三个点，对于山东本土制造业挖猎人才都较为致命。即如果对技术并非执着的人很有可能他的创新代码能力较弱。相对于回家乡等原因，更多的年轻一代更在乎持续性的个人价值提升，发达的交通加持，对于产业聚集的需求更加看重。薪酬更是绕不开的话题，考虑到自身职级体系之下的薪酬体系，制造业更难拿出过于超出本身体系之下的薪酬方案，而这进一步导致，这些年轻人丧失意愿。从此步入恶性循环。

往小了讲，这是短期内的招募难题，往大了说，这是自我选择的人才断层，在商业中，丧失先机，从而一步步丢失技术主动权，最终的结果不言自明，根据管理学大师克里斯坦森的《创新者的窘境》表达的观点，这是显而易见的后来者的机遇，谁先一步撕开了效率的大门就有可能在此技术迭代之刻完成超车。

4、在如此的人才争夺现状之下，为什么制造业更难？

技术叙事过弱：互联网与AI公司提供的是“做前沿/发论文/开源/造平台”的舞台；制造业更多是“现场稳定+流程合规”。候选人的技术追求与舞台感落差大。
工程重、见效慢：数据“脏”且分散、OT/IT打通慢、设备改造周期长；而候选人希望快迭代、快出彩。
薪酬锚点被顶住：一线城市持续抬价，50万+职位占比高，你很难以“有竞争力”的价格买到“有舞台期待”的人。
组织准备度不足：企业会用AI的越来越多，但真正能“规模化拿到价值”的仍是少数；这意味着稀缺人才更挑剔。（用着差不多的薪水只能招来差不多的人，也很难有创新迭代，这意味着更大的机会成本）

5、破局之道：目标不是“逆天改命”，而是用非薪酬筹码换候选人的影响力与主权。

把“主权”写进JD，比一万块涨薪更有用

项目主权：给候选人3个可见胜仗的明确KPI与资源（例：一条线视觉缺陷→漏检≤2%、一台关键设备RUL→提前X天、一个车间分钟级重排→准时率+X%），
技术主权：允许其在开源/自建栈（如向量检索、轻量大模型、边缘推理）上有选型权与平台建设权，而不是被动接“供应商盒子”。
数据主权：承诺打通最小可用数据闭环（采集→标注→训练→灰度→回写→再训练），由TA设SOP。
市场在变造就的个人价值提升吸引力：大量公司在“部署生成式AI”，却难以规模化，能拉通端到端闭环的人，比“会训练一个模型”的更稀缺。

岗位拆分 + 双轨招聘：别再幻想“一个人全能”
AI 产品/项目操盘（需求→数据→上线→复盘），对冲你组织的“慢与散”。
算法/优化/MLOps 分角色引入（可远程/混合办公），用时间换质量。
与高校/开源社区/咨询伙伴共建评测集与流水线。
重构薪酬包：把“影响力与确定性”变成钱以外的回报
基础薪资 + 场景KPI奖 + 留任金（到点释放）
技术品牌权益：论文/开源署名、技术大会讲者名额、外部案例联合发布（这对追求“前沿与影响力”的人很致命）。
生活成本补贴：异地住房/通勤/家庭补助，明细化写进offer。
试错保护：灰度与回滚SOP明确，不以单次误报为问责依据，以季度复盘看净效益。
地域对冲：开放混合办公
接受周几在厂+周几远程的混合形态；在一线城市设“2–3人卫星团队”做研发/平台，现场做集成与运营。
锁定人群：一线回流（成家/降本）、本地名校毕业返乡、有制造业情结的资深工程师。事实是：AI岗位与高薪更集中在一线，你不改变用工形态，等于跟风车较劲。

6、最后再补一刀：AI 人才市场只会更卷

供需仍在扩张：岗位量与投递量继续上冲；部分细分（智驾/机器人）岗位量同比28倍“”大模型算法月薪7.2万+成常见数字。

高薪地继续虹吸：一线与强二线高薪占比仍领先，地区分化不会短期逆转。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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