它贴合处于高成长的AI企业刚需，AI人才不用在网上自学了，因为评价体系和孵化流程正在透明化。

@数科星球原创

作者丨苑晶

编辑丨大兔

全球2000万以上的科技从业者，他们面临着“不转型即失业”的压力——AI大模型已经能够完成80%的基础开发工作，初级工程师的需求持续萎缩。

但他们的转型之路布满荆棘：课程鱼龙混杂、缺少实战验证、项目难以被雇主信任，努力往往停留在“学过、做过”，却难以沉淀成市场认可的“硬证据”。

在硅谷，一场关于人才价值的重构正在悄然发生。

当AI大模型的能力不断跃迁，部分基础代码能力被迅速“商品化”；当AI人才的年薪水涨船高至50万美元起，企业招错人的成本被无限放大；当两千万以上的技术开发者面临转型焦虑，却找不到一条可被验证、可被信任的成长路径。

在这样的背景下，硅谷一家以“AI人才审计+孵化”为核心路径的平台Griting，正在以“双引擎模式”尝试打通通用AI人才成长的最后一公里。

“这不是简单的招聘工具迭代，而是AI时代职场评价体系正在发生结构性变化。”Griting创始人张洁对数科星球DigitalPlanet这样说。

作为一位深耕AI人才与系统化评估方向的创业者，她集结了一支兼具北美顶尖高校研究背景与一线工业界交付经验的核心团队，围绕“可追溯、可验证、可解释”的原则，打造一套能沉淀证据链的人才价值评估体系。

从C端陪跑到B端深耕，从模糊画像到证据链沉淀，Griting正在尝试定义AI时代人才价值的新标准。

本次数科星球DigitalPlanet与张洁数小时的深度对话，解开了硅谷AI人才市场的一角：如今，具备AI落地与实操经验的人才已和传统候选人拉开明显差距。在“人人拥抱AI”的时代，这家公司试图给每个转型者提供一条更可验证、更可复制的路径。

全球AI B2B和B2C市场人才需求市场机遇

01

AI时代的人才供需“黑盒困境”

2023年，一场席卷全球的AI浪潮让硅谷的人才市场陷入前所未有的矛盾：一方面，融资后的AI初创公司急于组建核心团队，开出的年薪套餐动辄50–80万美元，却面临“一才难求”的窘境；另一方面，传统工程师、技术开发者扎堆寻求AI转型，却苦于缺乏可被雇主信任的能力证明，陷入“投简历石沉大海、面试无门”的困境。

“这不是供需总量的失衡，而是价值传递的‘黑盒困境’。”张洁一针见血地指出行业核心痛点。

在AI技术重构职场规则的当下，传统的人才评价体系正在失效：过去靠刷LeetCode、堆砌简历关键词的模式，无法衡量开发者的AI应用与交付能力；HR依赖简历筛选、15分钟初面的流程，难以判断候选人在真实项目中的交付质量；而求职者碎片化的学习路径，也很难转化为雇主认可的“硬证据”。

这种困境在猎头行业表现得尤为突出。

作为连接人才与企业的桥梁，高端猎头公司原本是AI人才招聘的最大受益者，但供需两端的信息不对称让他们举步维艰。

（Griting创始人张洁）

“猎头的核心竞争力是placement的速度和准确度，但AI人才市场的混乱让这两点都大打折扣。”张洁分享道，很多猎头公司为客户寻找AI基础设施工程师时，面试了数十位候选人，却发现这些人要么“简历包装严重”，要么“纸上谈兵”，很难胜任实际工作。

而企业付出的招聘成本却在持续攀升：一位AI工程师的招聘周期从3个月延长至6个月，错过产品迭代的黄金窗口期。

对求职者而言，转型焦虑更是如影随形。Griting团队在调研中发现，仅北美市场就有超过2000万技术开发者活跃在GitHub、LinkedIn、Reddit等平台，其中不乏来自一线科技公司的资深工程师。

上图说明了该领域的市场规模在2025 年约 568.9 亿美元，2030 年预计达 728.9 亿美元，2025-2030 年的年复合增长率（CAGR）为 5.08%。而北美是当前最大市场，亚太地区是增长最快的市场。在集中度上，目前主要参与者包括 Pluralsight、Udemy Business、Skillsoft、LinkedIn Learning、Coursera 等平台。

他们面临着“不转型就被边缘化”的压力——AI大模型已经能够完成大量基础开发工作，初级工程师的需求持续萎缩。

但他们的转型之路布满荆棘：网上的AI课程鱼龙混杂，学完后缺乏实战验证；所谓的“项目经验”在雇主眼中缺乏可信度；想要寻求职业导师指导，却找不到精准匹配的资源。

“供需双方就像隔着一层毛玻璃：企业看不到人才的真实能力，人才找不到有效的展示渠道。”张洁意识到，这个“黑盒”正是AI技术可以发挥价值的场景。

不同于传统招聘平台的流程优化，Griting要做的是构建一套更可执行的人才价值评估体系，把模糊的“能力”转化为可量化、可追溯的“证据链”，让人才的成长路径成为企业信任的基石。

从AI+人才的产品形态来看，GritMe的核心是产品平台，提供 “双导师制”+“自主 AI 系统” 的服务；GritLab作为 IP 中心，包含 AI 人才池 + 前沿应用研究，支撑技术与人才供给；而GritHub是社区载体，涵盖 AI 垂直内容中心、创作者专区、垂直演示平台，负责内容与互动。

02

Griting的创业之路

Griting的创业之路并非一帆风顺，其商业模式的定型经历了一次关键的“用户倒逼”。初创初期，团队原本聚焦C端市场，希望打造一个AI+人类导师的陪跑平台，帮助开发者规划AI转型路径。

他们设计了个性化学习方案、项目实战指导等功能，也搭建了由行业专家组成的导师网络。

但大量的用户访谈让团队发现了问题的核心。

“C端用户的需求很分散：有人想快速拿offer，有人想系统学习，有人只是缓解焦虑，付费意愿也参差不齐。”张洁回忆道，真正更集中、更强烈的痛点其实在B端——融资后的AI初创公司、传统企业的AI转型部门、高端猎头公司。他们有明确的人才需求，也更愿意为“能降低试错”的工具付费。

更重要的是，B端客户的需求能倒逼产品价值提升。

一家融了A轮的AI初创公司告诉她：“我们不需要泛泛的人才推荐，我们需要知道这个人到底能不能上手干活，他的AI应用能力处于什么水平，有没有可验证的项目经验。”

这句话点醒了团队：Griting的核心价值不应只是“陪跑成长”，而应是“价值验证”。

于是，Griting果断转向B端，确立了“AI人才审计+孵化”的双引擎模式。

上图展示了外国不同平台中开发者和用户情况

这一模式看似矛盾，实则形成闭环：审计业务解决企业“识人难”的痛点，通过多智能体系统对候选人的能力进行多维评估，生成可解释的证据链；孵化业务则解决人才“成长难”的问题，针对审计发现的能力缺口，设计个性化的实战项目，帮助人才补齐短板，形成“评估—成长—再评估”的良性循环。

“我们不是猎头公司，也不是培训机构，而是AI人才的‘价值验证者’。”张洁对数科星球DigitalPlanet强调，Griting的审计服务不同于传统的背景调查，而是通过多维数据沉淀，构建候选人的能力画像。

系统会追踪候选人在实战项目中的表现，包括技术选型、问题解决能力、AI工具使用熟练度等，也会结合交付过程中的行为数据，辅助评估其沟通协作、迭代稳定性等关键能力。这些数据会被转化为可视化报告，企业可以清晰看到候选人的优势、短板与成长潜力。

通过B2B 孵化+可审计系统，强化数据深度与营收，解决 AI 人才供需缺口

而孵化服务则采用“迷你项目矩阵”的模式，覆盖AI基础设施、计算机视觉、多模态等多个方向。

每个项目都模拟真实工作场景：候选人需要独立完成需求分析、技术实现、项目交付与复盘。系统再根据候选人的表现数据，判断其兴趣点与能力优势，为其匹配更适合的职业路径。

“有人在做数据管道项目时发现自己不喜欢流程化工作，反而对视频、音频等多模态技术更有热情——这就是孵化的价值。”张洁说，AI时代最稀缺的不只是技术能力，更是对自身优势与路径选择的清晰认知。

这种模式很快得到了市场的反馈。

目前，已有多家硅谷快速成长型初创公司成为Griting的潜在客户，覆盖AI应用、机器人、硬件系统、高精尖科研数据人才等方向。他们期待Griting的产品迭代，帮助解决AI人才精准识别的核心痛点。

03

多智能体架构重构人才评估逻辑

Griting的核心竞争力，源于其自主研发的多智能体职业导师系统。

这套系统以“workflow+任务分解+资源调度”为底层逻辑，打破传统人才评估的单一维度局限，用更接近真实工作的方式实现对人才能力的全面评估。

“传统的智能招聘系统，本质上仍是‘关键词匹配’；而我们的多智能体系统更接近‘能力建模’。”张洁对数科星球DigitalPlanet解释道，Griting系统由多个功能各异的智能体组成，包括评估智能体、项目智能体、反馈智能体等，它们协同完成从能力评估到成长指导的全流程。

评估智能体是系统的核心，它能够处理多维度的人才数据，包括实战项目代码、技术文档、沟通记录等，并用结构化方式构建候选人的能力模型。

与传统评估工具不同，Griting的评估智能体不仅关注技术能力，也会关注候选人的学习能力、适应能力、职业投入度等长期成长相关变量。

“在AI时代，软技能的重要性不亚于硬技术。”张洁表示，企业越来越看重候选人是否具备持续学习与稳定交付的能力，这些往往决定其能否长期成长。

项目智能体则负责设计和生成实战项目。

这些项目并非固定模板，而是可根据岗位需求动态调整。系统会定期吸收行业反馈，更新项目库，尽量保证项目的实用性与前瞻性。

候选人在完成项目的过程中，系统会记录其过程数据，包括代码质量、问题解决效率、AI工具使用情况等。这些数据会成为评估智能体的重要输入，形成“项目实战—数据沉淀—能力评估”的闭环。

反馈智能体承担“职业导师”的角色：它会基于评估结果与项目表现，为候选人提供更个性化、可执行的成长建议。

不同于模板化反馈，Griting的反馈智能体会结合候选人的兴趣点和短板，推荐合适的学习资源、项目机会与职业方向。

“我们的目标是让每个候选人找到适合自己的成长路径，而不是千篇一律的‘AI工程师培养方案’。”张洁说。

针对不同规模的企业客户，Griting设计了分层合作方式：小型企业可选择试点服务，中大型企业可选择年度合作，根据人才需求定制方案，帮助企业在可控成本下完成验证。

数据安全与合规性是Griting技术研发的重中之重。

由于涉及企业与候选人的敏感数据，Griting采用严格的数据加密与权限隔离措施，尽量避免数据泄露或滥用。同时，系统的评估逻辑强调可解释性，以符合北美市场对Responsible AI的基本要求。

“企业需要知道评估结果是如何得出的，而不是一个模糊分数。”张洁强调，可解释性是建立信任的关键，也是Griting与许多智能招聘工具的核心差异。

04

瞄准千亿级AI人才服务赛道

Griting的市场野心，基于一个快速增长的大赛道——AI人才readiness市场。

随着AI技术的普及，越来越多的企业与个人需要专业的人才服务：人才招聘、评估、培养、转型、内部能力改造……这些需求正从“可选项”变成“必选项”。

“我们不需要占据整个市场，只要切入最刚需的一小段，就能形成可观的增长曲线。”张洁对市场前景保持乐观。

按照Griting的预测，如果能够吸引北美2000万技术开发者中的1%成为付费用户，每人支付2000-3000美元的孵化费用，仅C端市场就可能形成规模化收入；而B端市场的潜力同样可观——在硅谷，AI初创公司数量众多，每家公司的年度人才服务预算往往在数十万美元级别，并且对“降低招聘试错”有强烈需求。

目前，Griting的市场布局主要聚焦北美，尤其是硅谷地区。这里聚集了全球最密集的AI初创公司与技术人才，需求旺盛且反馈速度快。

“硅谷是AI人才的主战场，拿下这里就能树立全球行业标杆。”张洁表示，团队base在北美，能快速响应客户需求，依托硅谷人才密度和AI全球布局及深厚的生态系统，促使Griting与各类企业进行更深度的共创合作。

在客户定位上，Griting主要瞄准三类B端客户：

• 一是融资充足、人才需求迫切的快速成长型初创公司；

• 二是正在进行AI转型、需要改造现有团队的传统企业；

• 三是面临人才筛选难题的高端猎头公司。

三类客户的痛点明确、付费意愿强，能够帮助Griting更快完成商业化验证。

为了扩大市场影响力，Griting正在与高校、开源社区开展合作。高校是人才的源头，Griting可为学生提供能力评估与孵化服务，帮助其更早适应职场需求；开源社区聚集大量技术爱好者与独立开发者，是重要的潜在用户群体。

“我们希望构建一个AI人才生态，连接企业、人才、高校与社区，形成共赢局面。”张洁说。

值得注意的是，Griting并没有放弃C端市场，而是采取“B端先行，C端跟进”的策略：先在B端验证产品价值，再逐步向C端开放服务，为技术开发者提供个人能力评估、职业规划、实战项目等服务。

“B端的成功会为C端带来信任背书。当企业开始使用同一套评估体系时，个人用户自然会主动加入。”张洁解释道，这种策略能够降低C端教育成本，提高用户转化率。

05

重新定义AI时代的职场规则

Griting的出现，不仅试图解决AI人才供需的匹配难题，更在尝试重新定义AI时代的职场规则。

在传统职场体系中，学历、资历、大厂背景常被视为人才价值的核心标准。但在AI时代，这些标准正在被“能力证据”逐步取代。

“未来，职场竞争将是‘证据链’的竞争。”张洁预测，随着AI技术普及，人才价值将不再由简历关键词决定，而更多由可验证的能力证据决定。

企业招聘时，会更关注候选人的实战项目经验、问题解决能力、AI工具使用熟练度等可量化指标；人才求职时，也需要主动沉淀能力证据，构建自己的“职业资产”。

这种变化将对整个职场生态产生深远影响。

• 对企业而言，Griting的评估体系有望帮助其降低招聘成本、提高招聘效率，找到真正适合的AI人才，加速产品迭代与技术创新。

• 对人才而言，Griting的孵化服务能够帮助其明确成长路径，提升核心竞争力，实现职业升级。

• 对行业而言，Griting的模式可能推动人才市场更透明、更规范，减少“简历造假”“纸上谈兵”等乱象，形成更良性的人才流动生态。

更重要的是，Griting也希望为更多普通人创造一个更公平的职场环境。

在传统职场体系中，出身、人脉等因素常会影响机会分配；但在以证据链为核心的评价体系里，这些因素会被弱化，真正起作用的是个人的能力、努力与持续交付。

“只要你有真才实学，就能通过系统评估获得认可，找到适合自己的职业路径。”张洁表示，这是Griting的初心，也是长期追求。

面对未来竞争，张洁并不担心。她认为，Griting的核心壁垒在于其多智能体技术架构、可解释的证据链体系，以及对企业与人才真实需求的持续洞察。

“很多公司都在做智能招聘，但他们更多在优化流程；而我们希望在重构规则。”张洁说。

“AI时代的人才革命已经到来，我们希望成为这场革命的推动者。”张洁表示，Griting的使命是让每个人都能在AI时代找到自己的价值，让企业都能找到真正适合的AI人才。