AI岗位薪资高、需求大，但高校人才培养与产业需求脱节，导致大量AI专业毕业生难找工作。企业更倾向于招聘名校高潜力人才，导致人才竞争激烈。文章指出，AI人才缺口并非简单的数量问题，而是质量和方向的问题，复合型人才尤为紧缺。高校需加速课程改革，企业则通过提前锁定实习生来弥补人才缺口。

AI初创公司万格智元，给大模型算法实习生开出的日薪最高达3000元。同一年春招，AI专业毕业生周红，连数据标注的实习都没拿到，决定考公。

2026年，AI岗位数量同比暴增12倍，平均月薪超过6万元。一位985教授却说，去年AI专业本科毕业生百分之八十找不到工作。

太平洋对岸也一样。美国普渡大学计算机毕业生，收到的唯一面试来自一家快餐店。美国同龄计算机专业毕业生失业率是艺术史专业的两倍多。

国内AI人才缺口为500万，我们总以为这意味着遍地黄金。但现实是，产业的迭代速度已经甩开了高校15个月。

极少数的人才已经被提前锁定，而剩下的大多数，只能等在缺口的外面。

1、七个岗位争一个人

一年前，AI岗位在脉脉平台上还只是个零头，占全部新经济岗位的2.29%。但到了2026年春招，这个数字膨胀到了26.23%。

AI岗位数量同比暴增约12倍，新发岗位平均月薪飙升超6万元，比行业均值高出整整26%。

岗位多了一个数量级，薪资高出一大截，但能接住这些岗位的人，远没有数字看起来那么多。

字节跳动、腾讯、美团、蚂蚁集团今年春招合计释放近3万个岗位，AI相关职位占比创下新高。字节称这是公司史上规模最大的转正实习生招聘。

猎头艾伦的感受更直接。他观察到，互联网大厂将六七成的精力都投入在抢占金字塔尖的创新型人才。部分创业公司招技术负责人时，范围精准缩小到只招“清华博士”。

这些人有着鲜明的共同特质：年轻、名校出身、高潜力。换句话说，这场抢人大战中，六七成的争夺集中在最顶上那一小撮人身上。

争夺已经跨越国界。去年，腾讯从OpenAI挖来研究员姚顺雨，主导混元大模型团队重组；字节跳动从谷歌挖来DeepMind研究副总裁吴永辉，担任大模型团队Seed基础研究负责人；前DeepSeek研究员、95后AI天才少女罗福莉正式入职小米。

三家中国公司，从三个不同的全球顶级实验室挖人。

薪资也在跟着加速。头部企业为顶尖AI博士应届生开出的年薪普遍在200万至300万元，硕士毕业年薪可达60多万。有人从顶尖高校硕士毕业，工作两年后跳槽，年薪直逼百万。

回到开头提到的万格智元，这家专攻端侧推理引擎的初创企业，2025年底刚完成数千万元种子轮融资。

公司给大模型算法实习生的日薪普遍上千，最高可达3000元。按一个月20天满勤算，一个还没毕业的实习生，月薪高达6万。

几乎所有的新闻都在讲抢人。2026年1至2月，AI岗位的人才供需比为0.97，看起来供需基本平衡。

而高性能计算工程师这一个细分方向，供需比只有0.15，约7个岗位争夺1个人。平均数0.97的温和表面下，藏着极端的冷热不均。

3月17日，成都银行发布公告，拟以50至80万元年薪招聘总行人工智能专家，要求10年以上相关工作经验，需主导全行AI技术架构顶层设计。

50到80万，在银行体系内已是高薪，但放到大厂坐标系里，大模型算法资深专家年薪100至200万，深度学习专家突破100至300万，差距接近三到五倍。

银行也要抢人了，只是抢不过。

2、没有回音的简历

然而，上面只是故事中“火”的章节，现实中更多的是“冰”的章节。

与那些被百万年薪砸中、志得意满的天之骄子不同，周红没有被任何人争抢过。

高考那年，她成绩平平，父母向一位做媒体的亲戚征求意见，对方说“人工智能可能是未来趋势”。志愿填了AI专业，一家人曾满心欢喜地觉得踩中了风口。

入学后她很快发现，学校不过是跟风开设了这个专业，教学资源有限，师资薄弱，课程设置就像一个大拼盘。

AI专业挂靠在计算机学院，大一大二学的是编程语言、数据结构、信息安全，和计算机专业大面积重叠。

直到大三，才勉强开了几门与人工智能相关的课。等到找实习，就连大厂最基础的“AI数据标注”岗位，她都没能争取到。至于热门的算法实习岗，她不敢想，本硕985是默认门槛。

去年毕业的周红，已经放弃了在市场上找工作的念头，全力备战考公。

“课程太宽泛、太杂。”她后来这样总结自己的四年。

代码能力远不如计算机专业的同学，AI课程浅尝辄止，难以支撑实际应用。四年下来，除了专业名字里镶着“人工智能”四个金光闪闪的字，简历上却拿不出一项能匹配市场需求的技能。

一位985高校教授在脉脉上说得更直白：“去年人工智能专业本科毕业生，百分之八十找不到工作。”

7个岗位争1个人，和80%找不到工作，发生在同一个行业、同一年。AI人才市场没有“平均温度”。

Anthropic首席执行官达里曾发出警告：未来五年，AI可能淘汰一半的初级白领岗位。

这背后的逻辑很简单，企业不再需要大量“学徒”来执行基础任务，导致年轻人获取第一份工作、积累初始经验的“入场券”正在失效。

在小红书里，一位网友发帖提问：本科人工智能的大家现在都在干嘛？

在帖子的下面，回答千奇百怪。有人在备战考研，有人在考公，有人在小公司做着勉强对口的工作。大家都分外清醒：大厂对学历要求太高。

图源：小红书

大厂算法岗对硕士学历的要求占比，从2020年的65%升至2023年的82%。算法工程师岗位中，近一年明确要求硕博学历的接近47%。

本科生被挡在核心岗位外，基础岗位又竞争惨烈。

也有人硬生生穿越了这道门槛。

林楠2015年考入一所211大学的纸浆造纸专业，2017年转入“智能科学与技术”方向，之后考入中国科学院大学读研，做了两年大厂实习，毕业时手握百度、腾讯、字节跳动多个offer，如今已是大模型算法工程师。

但他的路径恰恰说明了周红的困境。通往AI岗位的路不经过普通的大学课堂，经过中科院、经过两年实习、经过一次又一次的学历升级。

这不是中国独有的故事。在大洋彼岸，普渡大学毕业生米什拉去年5月投出无数简历，唯一向她抛出面试邀请的是快餐连锁店奇波雷。

克拉克大学数据科学专业的罗勒，投出简历3分钟内就收到一封自动拒信。俄勒冈州立大学计算机专业的泰勒，申请麦当劳小时工，被拒理由是"缺乏经验"。

纽约联邦储备银行的数据显示，美国22至27岁计算机专业毕业生失业率达6.1%至7.5%，是艺术史专业的两倍多。

一位26届文科毕业生看得很清楚。在她眼里，AI现在是技术人的狂欢，高薪属于顶尖技术人才，远未到大众入局的时机。

她和许多文科生一样集中在运营和市场岗位，等待着属于自己的时机。

3、缺口外面的人

500万。这是被反复引用的中国AI人才缺口数字。但80%的AI本科毕业生找不到工作，也是同一年的数据。

一个行业同时缺500万人和淘汰八成毕业生，是因为这两个数字说的不是同一故事，一个故事是企业的渴望，另一个故事是高校的产出。

500万缺口的本质不是数量问题，而是质量和研究方向的短缺。

在交通运输、医疗、制造等垂直领域，企业需要的是掌握AI技术与行业知识的复合型人才，不是只掌握理论的应届生。

企业简历投递量同比增长了70%，简历比以前多得多，但企业负责人频频感叹“复合型人才依旧紧俏”。收到的简历越来越厚，能用的人没有变多。

高校的回应速度不可谓不快。2018年，国内35所高校率先取得人工智能专业建设资格，大多是985、211院校。此后从双一流到二本，甚至专科院校，纷纷抢滩。

到2025年，全国已有621所高校开设AI本科专业，接近全国高校总数的五分之一。五年间新增了406个专业点，人工智能是同期新增最多的专业。

数量上的扩张已经足够迅猛。问题在于怎么教。

陈波教授在CCF YOCSEF深圳分论坛上说：“高校课程滞后产业迭代15个月以上，导致培养与需求严重脱节。”

他还指出，AI智能体正替代传统知识型岗位，未来需要的是兼具行业理解力与创新能力的“超级个体”。

高校以年为单位更新课程，产业以月为单位迭代技术。15个月的时差，足够一个技术方向从热门变过时。

池瑞楠副院长在同一场论坛上的诊断更具体：“企业需要工程能力，高校却仍以论文和考试成绩评价学生。”

他补充说，教师转型周期需要12到18个月，硬件资源更新成本高昂。不是老师不想教新东西，是老师自己也需要时间学。

有人已经动手了。2026年，中国传媒大学负责人廖祥忠透露，学校去年一口气砍掉翻译、摄影等16个本科专业和方向，消息冲上热搜。

他回应“不必惊慌”，解释这不是简单砍掉，而是改革。他说，未来是“人机分工时代”，课堂必须彻底重构。

传媒大学不是个案。2024年度，教育部新增1839个本科专业点，同时撤销1428个、停招2220个。

深圳数据交易所副总经理王冠把企业端的痛点概括为“三有三缺”：有数据工程师，缺业务架构师；有开源模型，缺垂直语料专家；有安全规范，缺跨境流通人才。

不是什么都缺，是缺特定的交叉能力。这些能力，目前没有哪个单一专业能批量产出。解决人才问题，才是发展的关键。

上海是一个足够具体的缩影。这座城市2025年的AI人才需求是40万，本地高校相关专业在校生仅4万，供需比10:1。

腾讯和字节跳动已经等不及了，他们开始下场抢2027届的实习生，用实习期完成自己的定向培养。大厂的解法不是等高校改革，是提前两年锁人。

那些没有被提前锁定的人，就等在500万缺口的外面。

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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