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科技巨頭爭搶AI工程師

作者:韓踐 來源:經(jīng)濟觀察網(wǎng) 203807/23

自2022年底ChatGPT發(fā)布以來,科技公司對*AI人才的爭奪愈發(fā)白熱化。據(jù)海外媒體報道,Meta、OpenAI等科技巨頭正以數(shù)百萬美元的薪資爭奪AI領(lǐng)域的*研究員。近期,OpenAI有員工跳槽,引發(fā)了公司高層的擔憂。OpenAI首席研究

標簽: AI ChatGPT Meta 人才

自2022年底ChatGPT發(fā)布以來,科技公司對*AI人才的爭奪愈發(fā)白熱化。

據(jù)海外媒體報道,meta、OpenAI等科技巨頭正以數(shù)百萬美元的薪資爭奪AI領(lǐng)域的*研究員。近期,OpenAI有員工跳槽,引發(fā)了公司高層的擔憂。OpenAI首席研究官MarkChen在內(nèi)部信中批評meta趁OpenAI放假期間挖人,稱:“感覺有人闖進家里偷了東西?!彼€表示,OpenAI正在調(diào)整薪酬結(jié)構(gòu)和獎勵制度,以留住人才。

從薪酬數(shù)據(jù)來看,高級AI科學家的年薪普遍在300萬至700萬美元之間,個別甚至超過1000萬美元,較2022年上漲約50%。

薪酬數(shù)據(jù)追蹤網(wǎng)站Levels.fyi顯示:meta的AI工程師薪酬中位數(shù)為56萬美元,最高可達350萬美元以上;OpenAI的工程師薪酬中位數(shù)為87萬美元,高級工程師的薪酬可達134萬美元;而普通軟件工程師的薪酬中位數(shù)為18.5萬美元,大多數(shù)人的薪資僅在13萬至36萬美元之間,遠低于AI崗位。

人才爭奪戰(zhàn)也反映了科技巨頭們的競爭意圖。例如,meta的大語言模型Llama4因推理和編程能力表現(xiàn)不佳而受到批評,這促使meta在AI招聘和投入上緊急轉(zhuǎn)向。為此,meta投資148億美元入股數(shù)據(jù)標注公司ScaleAI,并邀請其創(chuàng)始人Alexandr Wang加入,組建“超級智能”團隊??萍季揞^之間的人才爭奪戰(zhàn)進一步升級。

人才爭奪戰(zhàn)的起源和演進

人才爭奪戰(zhàn)(Talent War)這一概念并非最近才出現(xiàn),它最早由麥肯錫公司在1997年的一份研究報告《The War for Talent》中提出。這份報告基于對企業(yè)高管的深度訪談,指出在知識經(jīng)濟時代,人才是企業(yè)最稀缺、最關(guān)鍵的資源。麥肯錫的核心結(jié)論是:企業(yè)間的競爭,實質(zhì)上是爭奪人才的競爭。誰能贏得、培養(yǎng)并留住高潛力人才,誰就能在未來占據(jù)優(yōu)勢。

這一觀點迅速引發(fā)了全球管理界的關(guān)注。許多企業(yè)開始重視人才戰(zhàn)略,將“人才吸引力”和“雇主品牌”提升為組織競爭力的重要組成部分,人才爭奪戰(zhàn)成為企業(yè)戰(zhàn)略討論中的高頻詞匯。

人才爭奪戰(zhàn)的概念還促使企業(yè)將招聘、晉升、培訓、繼任規(guī)劃等要素系統(tǒng)集成到戰(zhàn)略層面。此外,幾乎所有咨詢公司和智庫的報告都指出,“未能吸引和留住*人才”已成為全球CEO的首要關(guān)注問題,這一趨勢也推動了高端人才薪酬水平的提升。

上世紀90年代末到本世紀初,互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟迅速膨脹,程序員、網(wǎng)頁設(shè)計師、工程師等崗位變得炙手可熱。初創(chuàng)公司通過提供高薪、期權(quán)和“聯(lián)合創(chuàng)始人”頭銜來吸引人才,市場上一度形成對明星工程師的狂熱追捧。

由于人才的薪資成本逐年上升,企業(yè)也加強了對人才的盤點和評估,例如將員工劃分為A、B、C類,在高薪、期權(quán)、發(fā)展機會上顯著偏向A類(明星)人才。

然而,這種聚焦少數(shù)明星員工而忽略整體體系的方式,反而導致一些企業(yè)績效下降。特別是當泡沫破裂后,企業(yè)開始反思過度投資和押注高端人才、過度英雄化個體而忽視組織支持的代價,并轉(zhuǎn)向構(gòu)建人才持續(xù)供給機制。企業(yè)開始從外部爭搶轉(zhuǎn)向內(nèi)部培養(yǎng),強調(diào)通過技能開發(fā)、崗位輪換、繼任計劃等來建設(shè)人才梯隊。有研究指出,許多優(yōu)秀企業(yè)已將這一模式嵌入組織運行模式中。

此后,一些學者和咨詢機構(gòu)提出通過數(shù)據(jù)與分析提升人才運營效率,將人才管理從感性判斷轉(zhuǎn)變?yōu)椤把C決策”(Evidence-based Talent Management)。這些方法進一步幫助企業(yè)識別真正稀缺的技能、評估項目投入產(chǎn)出比,降低盲目信任個別“明星人才”帶來的風險。

在接下來的20年(2002年—2019年)里,隨著大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,新興崗位如“數(shù)據(jù)科學家”“算法工程師”“用戶增長經(jīng)理”等人才再次成為企業(yè)爭搶的熱門資源。

然而,在經(jīng)歷了疫情和經(jīng)濟下行等不確定性后,企業(yè)更加重視自身的可持續(xù)發(fā)展,強調(diào)人才管理體系需與戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)需求相匹配,以及人才與組織文化的契合。一些學者還提出了“按需供應(yīng)人才”的理念,提倡根據(jù)企業(yè)發(fā)展階段理性適配人才,同時增強組織整體能效,而非僅僅依靠一些外聘的高端員工。

2022年以來,人才戰(zhàn)爭進入新的階段。ChatGPT及大語言模型引爆AI熱潮,使得LLM研究員、推理算法專家等AI人才身價飆升。OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、xAI等公司相繼上演人才爭奪戰(zhàn),而這一階段人才爭奪的本質(zhì),是行業(yè)巨頭們在戰(zhàn)略先發(fā)權(quán)和AI產(chǎn)業(yè)主導地位上的競爭。

人才戰(zhàn)爭的影響以及爭議

盡管人才戰(zhàn)爭的概念激發(fā)了全球企業(yè)對人力資源管理的重視,甚至直接將核心人才管理提升到戰(zhàn)略層面,但它也給企業(yè)帶來了諸多管理弊端和風險。

美國沃頓商學院的Peter Cappelli教授早在2008年就撰文提及,人才戰(zhàn)爭在大多數(shù)情況下可能是個偽命題。他指出,很多企業(yè)所謂的人才短缺,往往是管理不善的結(jié)果。例如,企業(yè)設(shè)定了不切實際的招聘門檻,想雇用“即插即用”的員工?;蛘?,企業(yè)在人才管理方面過于短視,對內(nèi)部培訓投入嚴重不足,過度依賴外部招聘,而非內(nèi)部培養(yǎng)。Cappelli教授敏銳地指出:“問題不在于勞動者缺乏技能,而在于雇主希望市場直接提供*人才,卻不愿花時間進行人才匹配和技能培訓?!?/p>

從勞動經(jīng)濟學的視角來看,這是一種市場失靈現(xiàn)象:企業(yè)要求“*匹配”,卻不愿投資于匹配過程。

根據(jù)勞動經(jīng)濟學領(lǐng)域的“搜索與匹配理論”(Diamond-Mortensen-Pissarides模型,該模型是勞動經(jīng)濟學中研究失業(yè)、職位空缺與勞動力匹配機制的一個核心理論框架,下稱“DMP模型”)可知,人崗匹配需要雇主和求職者雙方投入資源以優(yōu)化匹配過程,而企業(yè)常常試圖“繞過”這一成本。

不僅在招聘環(huán)節(jié),企業(yè)的短期成本最小化目標往往與企業(yè)的長期發(fā)展相悖,當然這也是現(xiàn)有財務(wù)會計制度導致的。企業(yè)雖然宣稱“人才是戰(zhàn)略資源”,但實際上,人才被視為可變成本,培訓費用被計為支出(expense),而非像機器或軟件那樣作為資本投資(asset)。因此,上市企業(yè)在面臨短期競爭時,更傾向于“外部買入”,而非“內(nèi)部育人”。

同理,企業(yè)在面對短期利潤壓力時,傾向于削減員工培訓,但這些短期導向的舉措會帶來更高的員工流動率、文化不適配和績效問題,為企業(yè)長期發(fā)展埋下隱患。

為什么勞動力市場的匹配需要額外的成本呢?這還是要從人的屬性談起。因為人類員工的效能供給具有黏性:員工不可能快速跨行業(yè)轉(zhuǎn)崗或習得新技能,也無法立刻適應(yīng)組織的社會環(huán)境;同時,工作能力和素質(zhì)固然重要,但是人們的職業(yè)選擇還受到價值觀、身份認同、意義感等非金錢因素影響,這些都不是單獨的“能力—薪資”體系所能涵蓋的。因此,用“出高價買最牛的人”來解決企業(yè)的問題,常常是得不償失且不可持續(xù)的。

FOMO情緒和中小企業(yè)的焦慮

在AI時代,一些中小企業(yè)和初創(chuàng)公司出于FOMO(Fearofmissingout,即害怕錯過)情緒,盲目跟隨大公司高薪搶人,這往往會導致薪酬體系失衡、人才流動加劇、組織文化紊亂等問題。

FOMO是一種常見的心理情緒,指人們擔心自己錯過了他人正在經(jīng)歷的好機會、重要信息或有價值的活動,從而產(chǎn)生焦慮、急迫或從眾行為。FOMO最初用于描述社交媒體時代人們對朋友圈動態(tài)的持續(xù)關(guān)注,但如今已被廣泛應(yīng)用于消費、投資、招聘、戰(zhàn)略決策等領(lǐng)域。

歷史總是不斷重演,無論是2000年前后的互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期,還是當下的AI熱潮,這兩個時代的人才爭奪戰(zhàn)都呈現(xiàn)出高度相似的特征。

首先,競爭態(tài)勢讓企業(yè)認為技術(shù)人才嚴重供不應(yīng)求。為了搶人,企業(yè)競相開出高薪、股權(quán),還配上創(chuàng)始人親邀、滿足個性化需求、學術(shù)自由承諾等“定制化”激勵措施。

其次,人才的議價能力*強大,*員工身價被大幅抬高。從當年的明星程序員到今天的AI研究員,有些核心人才年薪甚至高達數(shù)百萬美元。

此外,這兩個時期都伴隨著頻繁的跳槽和創(chuàng)業(yè)潮,許多人才借此尋求更高期權(quán)或自主發(fā)展機會。資本市場也同步表現(xiàn)出極大熱情,風投機構(gòu)在強烈的FOMO情緒驅(qū)動下,爭相為潛力團隊提供高額融資,進一步推高了人才價值和市場競爭的激烈程度。

在AI時代的人才大戰(zhàn)中,中小企業(yè)尤其容易陷入由FOMO情緒驅(qū)動的決策誤區(qū)。面對大型科技公司高薪爭搶AI人才、頻繁投資熱點技術(shù)的舉動,中小企業(yè)常擔心自己錯過風口或搶不到人,從而盲目跟進,以至于面臨多重風險。

首先,為了搶奪明星AI人才,小企業(yè)不得不打破原有薪酬體系,造成內(nèi)部員工公平感受損,嚴重時甚至引發(fā)原有核心成員離職。例如,明星員工的薪酬遠高于創(chuàng)始團隊成員的薪資水平,這會直接打擊團隊士氣。

其次,這類“搶來的人”往往受困于組織文化適配問題,高薪引入的明星人才未必能適應(yīng)初創(chuàng)企業(yè)資源緊張、節(jié)奏快速的工作環(huán)境,最終難以發(fā)揮預期價值。此外,小企業(yè)資源有限,若過度押注在少數(shù)關(guān)鍵個體身上,可能忽視團隊建設(shè)、產(chǎn)品開發(fā)與協(xié)同創(chuàng)新,形成對個人的依賴。一旦其離職或表現(xiàn)不佳,企業(yè)整體戰(zhàn)略就會受挫。

更嚴重的是,這種在FOMO情緒驅(qū)動下的“搶人”策略常常讓企業(yè)偏離原本聚焦產(chǎn)品與客戶的戰(zhàn)略節(jié)奏,被迫卷入大企業(yè)設(shè)定的高成本競爭中,導致資金緊張、節(jié)奏紊亂,甚至陷入“招了人卻無項目可做”的困境。

最后,高薪搶人往往換來的是高流動率,這些人也更容易被下一家出價更高的公司挖走。小企業(yè)因缺乏薪資優(yōu)勢和文化吸附力,難以留住人才,最終只能為他人作嫁衣裳。

在高度不確定的環(huán)境里,F(xiàn)OMO是常見的情緒性決策沖動。為了緩解高管層的FOMO情緒,中小企業(yè)需建立多層次的緩解機制。

在認知層面,管理團隊應(yīng)根據(jù)企業(yè)的戰(zhàn)略和發(fā)展階段規(guī)劃人才需求,不被外部動態(tài)牽著走,而是反問“我們是否真的需要”,而非“別人都在做”。在高管決策機制層面,可引入冷靜期制度、反對意見機制或事前推演,避免沖動決策。在團隊層面,則應(yīng)強化圍繞產(chǎn)品、客戶與文化的穩(wěn)定決策節(jié)奏。同時,組織應(yīng)面向員工溝通戰(zhàn)略和目標,使員工和管理層理解“不追風口”并非落后,而是基于理性資源配置的選擇。

管理者個體,特別是創(chuàng)始人,如果有FOMO傾向,亦可通過認知行為訓練、自我記錄沖動行為與結(jié)果,提升情緒自覺性與長期判斷力。如此,創(chuàng)始人和企業(yè)高管們在戰(zhàn)略認知、組織能力和制度文化層面多管齊下,即可跳出“怕錯過”的短視心理陷阱,轉(zhuǎn)向穩(wěn)健、適配、自主的戰(zhàn)略和人才布局。

從人才爭奪走向組織體系

在AI時代,行業(yè)巨頭之間以千萬年薪挖角*研究員的現(xiàn)象雖引人注目,但這更多是少數(shù)企業(yè)在爭奪極少數(shù)“超級個體”時采取的策略性動作,并非普遍適用的人才管理模式。

事實上,這類高價挖角行為在媒體上曝光度極高,卻并不代表AI人才市場的主流現(xiàn)象。對大多數(shù)企業(yè)而言,這種做法不僅難以效仿,而且弊大于利:它抬高了整體市場對AI人才的薪資預期,卻未必能帶來相應(yīng)的生產(chǎn)力提升,還更容易引發(fā)內(nèi)部薪酬結(jié)構(gòu)混亂與文化失衡。在缺乏相應(yīng)資源與研發(fā)體系的支持下,即便中小企業(yè)搶到人,也難以真正發(fā)揮其潛力。

因此,高價挖角并非破解AI人才短缺的通用辦法。企業(yè)需要從自身業(yè)務(wù)需求出發(fā),注重內(nèi)部人才發(fā)展與系統(tǒng)性能力建設(shè),而非盲目跟風參與明星人才的競價戰(zhàn)。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,人才爭奪戰(zhàn)仍將持續(xù),但企業(yè)的競爭力將不再僅僅體現(xiàn)在“搶人快”,而在于是否具備構(gòu)建穩(wěn)定、適配、可持續(xù)人才生態(tài)的組織能力。未來的人才戰(zhàn)略,將從單一的“爭奪”邏輯轉(zhuǎn)向更加長期主義的“吸引與培育”模式。

這一轉(zhuǎn)向體現(xiàn)在三個方面:一是選才邏輯的改變,企業(yè)不再盲目依賴學歷與經(jīng)驗,而是聚焦實際工作技能和學習潛力,拓展多元人才來源。二是雇主吸引力的提升,組織更重視文化認同與價值共鳴,通過強化雇主品牌,吸引愿意共同成長的人才。三是內(nèi)部人才機制的完善,通過靈活的內(nèi)部流動與崗位成長路徑,減少對外高成本招聘的依賴,穩(wěn)步打造可持續(xù)的人才梯隊。

同時,AI技術(shù)也將成為關(guān)鍵工具,幫助企業(yè)更精準地進行人才評估、匹配和潛力預測,推動個性化培養(yǎng)計劃的實施,從而提升整體人才運營效率,構(gòu)建更具適應(yīng)性的組織能力。

從歷史經(jīng)驗看,真正具備長期主義精神的企業(yè),不會將高薪挖人作為核心競爭策略,而是致力于打造系統(tǒng)性的組織能力和人才管理機制。

例如,近期數(shù)據(jù)表明,在全球供應(yīng)鏈不確定性增加、汽車行業(yè)競爭激烈的環(huán)境下,2024年度豐田汽車財務(wù)表現(xiàn)堅韌。從外部看,這得益于其營銷策略的精準執(zhí)行、匯率變動的有利影響、嚴格的成本控制以及費用管理的優(yōu)化。從組織能力看,這也得益于豐田長期專注于員工技能培養(yǎng)、持續(xù)改善的文化以及*的生產(chǎn)與管理體系。

此外,微軟在云時代的成功轉(zhuǎn)型,并非依賴堆砌“明星科學家”,而是基于對內(nèi)部人才的再培訓、文化驅(qū)動與組織協(xié)同能力。

美的集團的與時俱進,也并非依賴于引進外部高端人才,而是在于其長期堅持科技*、數(shù)智驅(qū)動和全球經(jīng)營的戰(zhàn)略,在組織內(nèi)部形成動態(tài)競爭、激勵創(chuàng)新的土壤,并通過人才輪崗與系統(tǒng)培養(yǎng)機制來穩(wěn)步構(gòu)建人才梯隊。

這些企業(yè)的共同點在于:以技能和價值觀匹配為核心選才標準,以內(nèi)部成長驅(qū)動績效提升,并通過穩(wěn)定的組織文化形成強大的吸引力。相比之下,單靠高薪挖人只能帶來短期資源聚集,卻難以構(gòu)筑真正可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。

真正的人才戰(zhàn)略,從來不只是快一步,而是走得遠。

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