得人才者得全国。
跟着ChatGPT风行全球,引爆了新一轮 AI 热潮。在“百模大战”下,我国和美国正敞开对 AI 人才的抢夺战。
其间,美国16家科技巨子为赢得AI人才花掉高达56.3亿元,占总支出比重的98%以上,而我国只花掉了不到1亿元。
如此巨大反差的 AI 人才招聘,可谓“史上初次”。连特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)都直言,这是他见过最张狂的AI人才“抢夺战”。
ChatGPT面世一周年,国际阅历了 AI 运用井喷的一年。从智能写作助手到根据图片生成视频,简直每一周 AI 都会推出一次冷艳人类的版别更新。
不管以OpenAI、Meta、谷歌等硅谷科技巨子为代表的工业界,仍是斯坦福大学、加州大学等学术组织,AI 技能都成了绕不开的要害课题。
亚马逊公司研讨数据显现,有73%的雇主优先考虑雇佣 AI 技能人才,还有93%的企业估计将在未来5年内运用生成式 AI 解决方案。
实际上,在 AI 人才竞赛中,一个观点在各大公司中构成一致:“得人才者得模型,得模型者得全国。”
本年4月15日,斯坦福大学以人为本人工智能研讨院(HAI)李飞飞团队发布的《2024年人工智能指数陈述》显现2011年,新晋 AI 博士在工业界(40.9%)和学术界(41.6%)作业的份额大致适当。但是到了2022年,与进入学术界的博士(20.0%)比较,结业后进入工业界的份额(70.7%)要大得多——而曩昔一年,进入工业的 AI 范畴博士占比上升了5.3个百分点。
这表明,大规划的 AI 技能人才正在从大学校园,走向工业界。
本年3月,估值超越40亿美元、美国第三大生成式 AI 独角兽企业Inflection AI宣告,公司联合创始人穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)和凯伦·西蒙尼安(Karen Simonyan)参加微软,别离担任微软 AI 事务的负责人以及首席科学家。而7成以上(约74%)的Inflection AI职工因高薪和高职位而跑到微软作业。
有音讯称,此次微软向 Inflection AI 付出6.5亿美元,其间 6.2 亿美元用以取得该公司非独家技能授权,剩下 3000 万美元用于让 Inflection AI 抛弃申述微软的挖角行为。因而,这被认为是“微软掏空了Inflection AI”。
据WTW对1500多家雇主的查询,从2022年4月到2023年4月,AI 和机器学习范畴的办理职位根本薪酬上涨了5%到11%,同期非办理职位的根本薪酬增幅为13%至19%。
实际上,曩昔12个月内,Meta是对从事 AI 岗位最大方的“雇主”,其 AI 相关岗位年薪总包最高可达1815.5万元,而除根本薪资外,还有丰盛的股票和奖金鼓励,其间Meta提供给每个职工的年股票总额多达1533.4万元,奖金多达72.3万元;一起,谷歌等其他公司对从事AI作业的职工年薪总包最高也可达1000万元以上,包含根本薪资、股票奖赏和奖金等。
不止是Meta,被马斯克点名“撒币”的OpenAI,算上股票,总薪资中位数到达了92.5万美元,约合669万元。另一份数据还显现,OpenAI向一些高级工程师付出的薪酬,能到达140万美元(约合1013万元)。
The Information报导称,OpenAl在从谷歌挖人的时分,许诺年薪(首要以股票方式)将在500万美元至1000万美元之间。
Levels.fyi 联合创始人Zuhayeer Musa表明,在职业服务渠道上咨询过OpenAI作业时机的六名提名人,均匀薪资为92.5万美元,包含奖金和股权。而Meta 的344名机器学习和 AI 工程师的年薪中位数挨近40万美元,包含奖金和股权。
不过,薪酬显着已不是这些尖端 AI 人才们择木而栖的唯一标准。算力亦成为想要入职 AI 公司人才的中心招引力之一。
Perplexity创始人Aravind Srinivas就泄漏,他本想从Meta那里挖个人,但由于GPU没有Meta那么多,对方给婉拒了。
此前扎克伯格泄漏,到2024年末,Meta将具有超35万张英伟达H100芯片。
归根结底一句话:人才、资金、算力资源、数据资源,都是 AI 大模型职业开展的要害要素。
Databricks AI 事务主管 Naveen Rao表明:“我们所寻求的人才正在产生严峻改变。一方面低需求岗位的技能人员过剩,另一方面新的 AI 顶尖人才严峻缺少。”
修改丨巴里
图源丨文心一言
2021年11月的一天晚上,聂凯旋和远道而来的几位朋友们团聚在上海的一家新疆餐厅。整个晚上,几人的对话都环绕一个中心主题——创业。
“我想做一个我国版Omniverse。”聂凯旋说。
Omniverse是一个依据NVIDIA RTX、物理仿真技能,可打通多种工业软件数据的工业级实时3D数字仿真渠道,由英伟达最早在2019年提出,并于2020年发动。它答应工业规划师、工程师、测验人员等上下流专业人士,在一个同享的高精度虚拟空间中实时协作与仿真作业。
一起,Omniverse也瞄准了一个更具科幻感的终极未来,便是用物理AI技能开发、练习并驱动物理国际智能化。
聂凯旋是国内最早注意到Omniverse的人之一,也对物理国际智能化充满了等待。但听到聂凯旋的主意后,咱们都觉得有些不切实践,这么硬核的技能,英伟达尚在探究,创业团队真的能落地吗?
“怕什么?咱们不会,其他人估量也不会,连英伟达也是刚刚起步。何况,任何事情都是从零开端的,咱们还有那么多开发新技能项目的阅历,只需方向正确就能够试试。”聂凯旋心情很坚决,“现在咱们在物理仿真方向再做一个。”
随后,聂凯旋组成了松应科技中心团队,发动架构规划和底层技能研制,并在几个月后取得了第一轮融资,红杉我国等几个闻名组织成为松应科技的股东。
2024年6月,阅历了两年半的研制进程,松应科技正式发布首个国产物理AI仿真体系ORCA 1.0,全量对标英伟达的Omniverse渠道。
2025年2月,松应科技完结第二轮融资,间隔上一轮种子轮融资已过两年半。本轮领投组织为中科创星,上海天使会、接力天使、奇绩创坛跟投。
2024年末,ORCA 2.0上线,松应科技正式敞开商业化进程。
回忆三年创业征途,聂凯旋坦言,这场立异实践的应战之艰巨远超开端预期。“不管是技能道路的挑选仍是商业形式的构建,都既无老练阅历可循,更无前人脚印可依。”
“但困难的事一向在,咱们这批人便是要应战不或许的。”聂凯旋说。