生成式 AI 浪潮推动下，全球范围内的 AI 人才争夺已上升至城市级、国家级战略博弈层面，国内京沪深形成第一梯队，合肥、杭州等二线城市错位突围，全球则呈现硅谷引领、多城崛起的格局。数据资产与 AI 技术深度融合的发展逻辑，决定了 AI 人才是激活数据价值、推动技术落地、构建产业生态的核心支撑，城市 AI 人才争夺战的背后，是数据资产行业高质量发展的核心机遇，也为行业人才布局指明了方向。

数据作为 AI 的核心生产原料，AI 作为数据资产价值释放的关键放大器，二者的融合发展离不开 AI 人才的技术支撑与实践落地。当前各城市围绕 AI 人才展开的全方位争夺，本质上是对数据要素与 AI 技术融合发展核心资源的抢占，数据资产行业需紧跟这一趋势，锚定人才需求方向，完成核心人才布局。

国内 AI 人才争夺格局，匹配数据资产行业多元人才需求

国内 AI 人才分布高度集中，不同城市结合自身产业基础与资源优势，形成差异化的人才吸引策略，其布局方向与数据资产行业底层研发、场景落地、硬科技融合等多元人才需求高度匹配。

北京：聚焦底层技术人才，夯实数据资产技术研发根基

北京集聚全国近一半的 AI 顶尖人才，重点争夺底层架构、通用 AI 领域科研人才，依托高校、科研院所的科研优势，辅以高额科研经费支持，成为国内 AI 底层技术研发的核心阵地。数据资产的清洗、标注、分析与建模，依赖大模型等底层技术支撑，北京的人才布局为数据资产行业攻克底层技术难题、实现算法创新提供了核心人才储备。

上海：汇聚场景落地人才，推动数据资产与实体经济融合

上海以 “国际化 + 场景化” 为核心，通过便捷落户政策吸引海外归国人才，依托金融、制造、智能驾驶等丰富的产业场景，成为 AI 垂直行业落地的重要载体。数据资产的核心价值在于场景应用，上海在 AI 场景落地领域的人才优势，能够为金融、制造等细分领域数据资产的运营与价值变现，提供专业的技术与实践人才支撑

深圳：卡位硬科技融合人才，助力工业数据资产化落地

深圳凭借完善的硬件供应链与头部科技企业的磁吸效应，重点吸引具身智能、机器人领域人才，以直接补贴的方式吸纳硬件算法工程师。在智能制造、智能硬件领域，数据资产与硬件、算法的融合是工业数据资产化的关键，深圳的人才布局为工业数据、设备数据的资产化运营提供了复合型人才支撑。

合肥、杭州：布局细分领域人才，填补数据资产行业人才空白

合肥围绕核心企业聚焦语音智能、量子计算领域人才，杭州依托电商与数字经济基础，吸纳大模型应用层人才并降低创业成本。二线城市的错位竞争，精准填补了语音数据、电商数据等垂直领域的数据资产运营人才空白，成为行业细分领域人才储备的重要补充。

全球 AI 人才流动新趋势，为数据资产行业国际化布局提供机遇

全球 AI 人才争夺已突破地理界限，形成多极发展格局，人才流动的新趋势为国内数据资产行业的国际化人才布局、全球数据要素协同发展提供了新机遇。硅谷仍是全球 AI 顶尖算法科学家的核心聚集地，在数据建模、算法创新领域的人才优势，可为国内数据资产行业的前沿技术探索提供参考与合作空间；巴黎依托本土 AI 企业发展与科研扶持政策，吸引人才回流，成为欧洲 AI 发展新中心，为中欧数据资产技术交流、人才合作搭建桥梁；中东地区以重金打造 AI 科研平台、提供优厚待遇，吸引全球科研人才，其在数据资源开发利用上的探索，为跨区域数据资产协同发展创造可能；新加坡、加拿大通过签证政策吸引国际人才，成为受限于美签政策的 AI 人才重要落脚点，为国内数据资产行业吸纳国际化人才开辟了新渠道。

城市抢人逻辑重构，明确数据资产行业人才布局核心抓手

当前城市吸引 AI 人才的底层逻辑已发生转变，高薪不再是唯一优势，算力、数据、产业配套的综合竞争力成为核心要素，这一趋势明确了数据资产行业人才布局的三大核心抓手。

筑牢算力底座

为人才提供技术研发支撑

算力成为吸引 AI 人才的关键要素，具备充足 GPU 算力中心的城市，更能留住 AI 研发团队。对于数据资产行业而言，算力是海量数据处理、模型训练的基础，企业需搭建高效的算力基础设施，为 AI 研发人才提供良好的技术研发环境，实现人才技术能力与算力资源的高效结合。

开放高质量数据

为人才搭建实践应用平台

政务、交通、医疗等领域数据的开放，为 AI 算法演进提供了重要数据支撑，成为吸引人才的重要砝码。数据资产行业的 AI 人才核心价值在于数据挖掘与应用，企业需开放高质量的业务数据，搭建丰富的应用场景，让人才在数据资产运营的实际实践中实现技术落地。

构建产业协同生态

形成人才集聚效应

AI 人才具有明显的集聚特征，顶尖人才能够带动科研团队与产业链发展。数据资产行业的人才布局，需跳出单一人才引进思维，注重构建产业协同生态，推动人才团队集聚，促进人才间的技术交流与经验共享，形成 “人才带动技术、技术推动产业、产业吸引人才” 的良性循环。

城市层面的 AI 人才争夺战，本质上是对下一代工业革命核心资源的争夺。对于数据资产行业而言，AI 人才是连接数据与 AI 技术的核心纽带，是推动数据资产价值释放、实现行业高质量发展的关键。

数据资产行业需紧跟全球 AI 人才流动与布局趋势，结合行业发展需求，锚定底层研发、场景落地、细分领域等核心人才方向，以算力底座、数据资源、产业生态为抓手，吸引和留住核心 AI 人才。同时，依托不同城市的人才优势推动产业协同，加强国际人才交流与合作，让 AI 人才成为数据资产与 AI 技术深度融合的核心驱动力，推动数据资产成为培育新质生产力、助力高质量发展的重要支撑。

当前 AI 人才争夺仍在持续，数据资产行业需把握人才红利期，完成核心人才布局，以人才为核激活数据要素价值，在数字经济发展中抢占先机。