降薪、加班、裁员三重暴击，AI人才高薪神话破灭
以下文章来源于Tech星球 ，作者陈桐
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眼看“AI四小龙”即将迎来第一股。
“万万没想到，最不起眼的一家，竟成了上市竞赛里的黑马”，一位商汤的员工发出了这样不甘的感慨。从2015年在中科院孵化成立，到2021年7月20日顺利通过科创板上市委审议，云从科技仅用了6年，为“AI四小龙”中最年轻的公司。
但云从的在职员工们，却并没有表现得特别激动。据Tech星球从“四小龙”员工及猎头方面多方了解到，“四小龙”的员工平均月薪是AI行业不太高的20-35K之间，与之前脉脉上传言的数字基本一致。而云从在“四小龙”薪资水平排行里垫底，过去也出现过个别员工年终奖发放拖延现象，五险一金直到今年5月依然有部分员工未按照全额12%缴纳。即便上市，大部分现有员工的手中也没有股票。
上图：脉脉职言区，用户总结的“四小龙”月薪排名；下图：2018年AI领域秋季校招薪酬待遇对比（部分），统计自各公司过往招聘信息
如今，去“四小龙”的办公楼里拜访一圈，会发现几乎清一色的年轻人面孔：“AI造风”最疯狂的2015到2016年间，他们前仆后继地选择了人工智能的专业方向。
三年前的秋招季，正是AI招聘最火爆的时候，为了能在工位上塞满“双一流”、“QS200”院校里的硕士和博士，“四小龙”不输于互联网大厂，也给应届生开出35-50万的诱人年薪，直逼5年经验的普通研发工程师的平均水平。
“高价应届生”制造了行业高薪的繁华表象。但是，等到真正进了“AI四小龙”工作两三年后，“内卷”一词如魔咒般出现。就连和这群年轻面孔长期合作的猎头，也为他们感到不值：“‘四小龙’整体涨薪速度就很慢，遇见高学历候选人2年总共涨薪不超15%，更是家常便饭。”
风口过后，无论是“四小龙”还是AI行业，都面临着盈利和发展的瓶颈。AI对人才的吸引力热度还会持续多久？在人工智能实验室、互联网大厂、和以“四小龙”为首的初创公司之间，AI从业者们又该何去何从？
亿欧智库：2000-2020年4月中国人工智能企业新创公司数量
“加班、降薪、裁员”三重暴击
“在过会消息出来前，我们一度以为只是说说，项目忙到没时间管这种事儿。”一位云从的算法工程师告诉Tech星球。毕竟此前AI企业上市也一度喧嚣，但大多被终止。
“四小龙”工作的忙碌程度，并不亚于互联网大厂。已从云从跳进阿里的员工向Tech星球吐槽：“阿里至少上班不打卡，而云从不仅需要打卡，组里还给我们按照加班时间排名”，这种风格让他打从心底不喜欢。
被工时所困的远非只有云从一家。刚在7月2日停止IPO的依图，其员工也抱怨“一周打卡72小时，经常半夜才回家”的强度。此前被行业认作“排头兵”的商汤，每周工时据传为55小时，并实行过考勤排行，经常排名末尾的人会被点名或约谈。“在任务重，项目急的部门，996和大小周在所难免。”
而一位商汤的HR对Tech星球回应称：并不存在996的说法。“8小时工时以外的时间，加不加班看员工自身效率。”面对这样的说辞，在一些商汤员工看来，相当于官方并不承认加班，进而意味着没有像过去字节跳动、快手等互联网公司这样丰厚的加班补贴。
相比其他行业，人工智能对从业人员背景有着更严苛的要求。尽管聘用年轻人居多，人力成本的高支出依然体现在了公司账面上。从2018年到2020年，云从研发费用累计11.8亿元，其中2020年的研发费用占营收的77%；依图2020年上半年投入研发费用3.81亿元，和营收相当。
在2021年已经过去的半年间，“降薪裁员”的疑云依然悬在云从员工的头顶。一位云从员工告诉Tech星球，“今年实施新的业务组织架构，加上每年初绩效评估，会有优胜劣汰的优化，但没有传言20%这么严重。”另一位被优化出局的员工则戏谑道：“降薪裁员在AI界又不是什么新鲜事儿。都是节省人力成本的常规操作，没烧到投资人的钱之前，先烧员工的钱。”
类似的故事，在依图正以更严峻的形势上演。7月14日，钛媒体报道称，依图科技接近完成第三轮裁员，目标削减至200-300人，整体裁员规模超70%。比上不足比下有余，“看下年终奖更拉胯的云知声和深兰科技，心里倒是稍微好受点。”
一位行业分析师告诉Tech星球：削减人手的背后，不仅是为了降低财务账面上的成本，也是在AI热度爆发、人才供给量上来之后，给更优秀、更年轻的劳动力提前留出人头空间。像自动驾驶类的项目，已经出现在越来越多研究生的校园项目里。
谷雨数据统计的2017年以来新增热门专业量显示，国内高校正高速增设大量AI、大数据方向相关专业，人才供求差距缩小，势必影响未来行业的薪资水平。
谷雨数据：《近20年来，新增热门专业数量变化》。这里列举新增数量变动最大的9个专业，采用普通高等学校本科专业备案和审批名单数据统计
与大厂PK，哪里才是人才更好的归宿？
Henry是一位专注AI行业人才搜寻的猎头，主做BAT大厂客户的他，人才池里屯满了“四小龙”的算法工程师。
“升职加薪慢”，是他常用到的撬动点。抛开一些短短几年被“揠苗助长”提拔到中层的幸运儿，大部分人在“四小龙”里工作2年以上，就可能开始动“跳槽进大厂”的心思。“比如在商汤，即使晋升成功，薪资涨幅也只有5-15%，甚至还见过进步慢的，两年0涨薪。”
而另一边的大厂雇主，目前对“四小龙”人才的技术能力和学历背景都甚是认可。哪怕是对于去年11月以前面试难度系数极高的蚂蚁集团，“‘四小龙’的候选人，在前几轮的技术面试和coding测试环节都发挥稳定，不用很操心。”
真正的矛盾通常在HR面试和谈薪环节显现。经历了温水煮青蛙般的缓慢涨薪，出来抬头看机会的“四小龙”员工，显示出对涨薪近乎“报复性反弹”的诉求，甚至开口要出60%-100%的总包涨幅，让Henry内心惊呼“狮子大开口”。
“很多人看不出自己的能力，和大厂里同样成长年限的人的差别。”Henry评价道。“AI四小龙”的优势在于通用型AI的技术积累，能积累做项目管理和解决方案架构的能力，但对行业理解上“深度不足广度有余”。而互联网大厂分工细致，员工常常只需盯着一套产品体系做持续迭代，过程中能沿着一条线从执行做到管理，方法论积累齐备。
这也是双方互相吸引的点，AI人才向大厂流动的趋势越来越明显，背后并不只是看重大厂的“稳定”。
“大佬特别大，小弟特别小，中层非常缺人”，这是摆在“AI四小龙”人才结构上的难题。目前带队的VP、总监，要么是和创始人走得近，要么是花重金挖来的“空降兵”。而招聘偏好加上与院校合作的研究院、实验室，催生出大量基层员工，太初级的岗位层次并不缺人。短短几年间，能技术和业务两手抓的新中层刚培养起来，又容易被大厂挖走。
也许是意识到了骨干中层的流失，“四小龙”们也开始学会“止血”。
章涵在商汤工作了三年，一路升到L8（高级经理），仅次于L9（副总监）。“和在美国准备海归的博士校友交流，我都不好意思说我现在年薪就只有10万美金。
就是放在国内大厂，这总包也就对标一个阿里的资深P6，或者P7。”
几个月前，一家大厂给他如愿开出了薪资翻倍的offer，不料提离职时他却被原东家劝住。
“领导找我喝了一晚的酒，答应给我涨薪升职，分拨几十人的带队资格，资源池瞬间拉满”，而至于之前看重大厂能带给自己的方法论沉淀、领导力提高等要素，“公司愿意出钱让我去读在职MBA来代偿。”
而对于应届生，章涵建议，要有对行业更清醒的认知：“一旦入了AI圈，就要有长期的耐心；想追风口，得先分清哪个才是真风口。”
一位在阿里负责技术招聘的HR告诉Tech星球，今年以来，计算机视觉、自然语言处理等过去需要“抢人”的技术岗位，在热度上有所降温。尤其是太偏重做底层算法研究的岗位，在越来越追求盈利和落地的大厂里，增开数量逐渐精简。
行业互卷，上市后如何给员工继续画饼？
“云从上市，不就是抱着国资的大腿么？”一位旷视的员工不以为然。上市并非终点，企业要如何继续激励留下来的员工才是更重要的。“小公司上市，还考虑要对股东呈现好看的财报数据，万一抠得更细，加薪反而更难。”
虽然没有分到股票，但还是郭杰依然为云从的上市在即感到开心。“这说明我没有错付这个行业。”本科偏商科出身的他，在选硕士专业方向时曾有过纠结。“马上我们就要搬进新的大楼，期待公司接下来的新气象，也希望公司能考虑出台辐射更多员工的新股权激励计划。”
除了薪资，选对业务场景所创造的价值感也很重要。“有能力搞算法研究的人，也常常是曾经校园里的三好学生。在迈入职场时还带着点理想，希望用技术对现实世界做出有益的改变。”
郭杰在2019年加入云从，有资深的前辈导师带着做项目，一路保持收获感，就能让当时的他很知足了。而彼时他不知道的是，从2018年起，AI行业已经开始了洗牌，投资人越来越着急看到AI的实际落地效果。随后行业内大批AI企业衰亡，一批管理层也离开了云从。
郭杰在回顾过往心路时发现，很多像他一样刚入职场的年轻算法工程师们，很难去深度分析择业路线和自我追求是否完全匹配。互联网大厂或“四小龙”在薪资起跑线上又大同小异。注意力也自然放在“项目是否有趣”、“大老板是否值得欣赏崇拜”、“办公室氛围好不好”等问题上。
换一个说法来看，这种对业务、领军人、企业文化本身的关注，和投资人的视角倒有几分相似。投资人投钱，而员工在里面投入的，则是自己的青春和时间。
从2019年开始，市场对AI商业化的要求提高，“四小龙”们也急着寻找新的产业机会。7月14日，钛媒体曾报道，押注医疗未果的依图，开始瞄准自动驾驶赛道。
这也是2021年新能源车吹起狂风后，第二家盯上自动驾驶蛋糕的“四小龙”——仅短短四天前，商汤官宣“造车”，发布智能汽车解决方案“绝影”。
但即使是自动驾驶行业，也并非被所有从业者看好。在Henry接触过的Pony.ai、Momenta、地平线等自动驾驶方向AI公司的员工中，约有1/3的人对该赛道热情泯灭，“从业者需要真正的强心剂。”
AI 行业公司艰难的上市历程，探索未知智能前景的难度系数，都促使行业的泡沫快速出清，AI人才动辄百万千万的高薪神话，也不复存在。
当然，一片看衰下，AI行业也有着坚韧成长的一面。今年7月，CB Insights最新出炉的AI in Numbers报告显示，尽管AI公司的总体交易量相对上季度下滑了10%，但今年第二季度AI初创公司获得的投资总量超过200亿美元，创历史新高。
一位行业分析师告诉Tech星球，AI的发展空间依附于产业的发展空间。只要一个产业的效率没有触达天花板，AI就有从中提效的空间。“例如，今年在A股IPO规模中占约3/4的制造业，就潜藏丰富的智能化转型空间：工业大数据的量级并不输于互联网的社交和电商，足以驱动AI公司的成长。”
“另外，城市的应灾能力也在今年的河南暴雨中，显现出更多待提升空间。”极端天气愈加频发，AI对城市防灾系统的建设价值也应被重视起来。经过智慧安防、智慧城市等大型项目，“AI四小龙”在To B、To G业务中已有自身的客户积累，虽然还面临该类客户付款审批流程较长，回款周期较慢等挑战。
万亿智能化升级的产业机会点，应该可以让“四小龙”们不再向AI人才画饼。