狂開AI專業(yè)，企業(yè)卻招不到人？

2026屆校招，AI崗位占比90%的百度，和招聘廣告點(diǎn)擊量極低的中小企業(yè)，正在上演同一場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)的兩個(gè)極端。

據(jù)新聞報(bào)道：日前，百度、字節(jié)跳動(dòng)、阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛開啟了2026屆校園招聘，均加大了對(duì)人工智能（AI）相關(guān)崗位的招聘力度。從需求方來(lái)看，頭部企業(yè)求賢若渴，“搶人”趨于白熱化，可廣大中小微企業(yè)卻苦于“招不到人”；從供給方來(lái)看，頂尖人才手握數(shù)個(gè)offer、年薪30萬(wàn)元只是“起步價(jià)”，但更多的求職者深陷“海投”苦海、感嘆求職“內(nèi)卷”。

我想對(duì)現(xiàn)象背后的情況進(jìn)行議論分析，期待給各位一些啟發(fā)。

01

首先，我們來(lái)看招聘市場(chǎng)

從百度、字節(jié)跳動(dòng)、阿里、騰訊，到華為、美團(tuán)、京東、快手、小米、拼多多與螞蟻集團(tuán)來(lái)看，校招已經(jīng)進(jìn)入AI為王的時(shí)代，大廠對(duì)校招越來(lái)越重視，AI的職能分層也越來(lái)越明顯：

百度：AI崗位占比超90%。2026屆校園招聘中，百度計(jì)劃發(fā)放超過4000份Offer，其中超過90%集中在AI相關(guān)崗位——側(cè)重大模型、多模態(tài)、智能應(yīng)用、無(wú)人駕駛等方向。

字節(jié)跳動(dòng)：AI崗位占比也達(dá)90%。提供逾5000個(gè)崗位，研發(fā)類崗位同比增長(zhǎng)23%，并推出如 “Top Seed頂尖人才計(jì)劃” 與“筋斗云人才計(jì)劃”等專項(xiàng)計(jì)劃，聚焦大模型、AI安全、AIGC、跨模態(tài)等前沿領(lǐng)域。

阿里巴巴：AI相關(guān)崗位占比高達(dá)60–80%。包括算法、AI產(chǎn)品經(jīng)理、智能數(shù)字人、醫(yī)療AI、具身智能等領(lǐng)域。

其他廠商：類似趨勢(shì)正在加速。據(jù)第一財(cái)經(jīng)報(bào)道，阿里、騰訊、百度、字節(jié)跳動(dòng)等大廠的AI招聘占比普遍偏高，如字節(jié)招聘1萬(wàn)崗位中，AI崗位達(dá)2353個(gè)。

百度、字節(jié)、阿里、騰訊2026校園招聘與AI有關(guān)的人員部分截圖如下：

02

其次，我們來(lái)看看國(guó)內(nèi)的培養(yǎng)情況

哪些學(xué)校在重點(diǎn)布局AI專業(yè)？

2018年教育部發(fā)布《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，推動(dòng)建設(shè)一批人工智能學(xué)院/研究院、跨學(xué)科平臺(tái)與產(chǎn)學(xué)研協(xié)同機(jī)制，AI進(jìn)入系統(tǒng)性布局階段?！半p一流”與工科強(qiáng)校持續(xù)加碼：清華智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）、北大智能學(xué)院、上海交大AI相關(guān)學(xué)院/中心、浙大跨學(xué)科AI研究平臺(tái)等，圍繞“AI+產(chǎn)業(yè)/科學(xué)”搭建科研與人才培養(yǎng)體系。

《普通高等學(xué)校本科專業(yè)目錄》已將“人工智能”“智能科學(xué)與技術(shù)”“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”“機(jī)器人工程”等作為關(guān)鍵相關(guān)專業(yè)；各校還在計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子信息類中設(shè)置AI方向。過去幾年AI本科點(diǎn)快速擴(kuò)容：多家媒體與高校渠道統(tǒng)計(jì)顯示，開設(shè)“人工智能”本科專業(yè)的高校已達(dá)五百所量級(jí)，且還在繼續(xù)擴(kuò)大！

頭部高校近期進(jìn)一步擴(kuò)招“戰(zhàn)略學(xué)科”（包括AI、芯片、計(jì)算數(shù)學(xué)等），以對(duì)接新質(zhì)生產(chǎn)力與產(chǎn)業(yè)升級(jí)需求。以清華AIR、阿里/阿里達(dá)摩院、騰訊AI Lab、百度等企業(yè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室/實(shí)踐項(xiàng)目為代表，強(qiáng)調(diào)“真實(shí)數(shù)據(jù)+真實(shí)場(chǎng)景+工程落地”。

03

再次，思考“供”與“需”為何不平衡

“火”的一端：頂尖人才被哄搶。頭部互聯(lián)網(wǎng)與大模型公司把AI崗位放在校招C位。以百度為例，2026屆校招中AI相關(guān)崗位占比超九成，并面向大模型/多模態(tài)/訓(xùn)練框架/云原生等全棧方向開放；大規(guī)模offer與專項(xiàng)精英計(jì)劃并行。業(yè)內(nèi)報(bào)道普遍提到“頂尖校招包”水漲船高，30萬(wàn)年薪被視為“起步價(jià)”區(qū)間的現(xiàn)象屢見媒體稿件與行業(yè)社群轉(zhuǎn)載與討論。

“冷”的一端：中小企業(yè)招不到、普通畢業(yè)生投不動(dòng)。職場(chǎng)平臺(tái)與研究報(bào)告反映：AI相關(guān)崗位招聘熱、結(jié)構(gòu)性缺口存在，但供給端呈現(xiàn)“分層”。企業(yè)側(cè)希望候選人具備“可直接上手的工程化與落地經(jīng)驗(yàn)”（數(shù)據(jù)治理、訓(xùn)練/評(píng)估與MLOps、推理與服務(wù)化、A/B與觀測(cè)體系），而這正是多數(shù)學(xué)生短板。宏觀就業(yè)數(shù)據(jù)亦顯示結(jié)構(gòu)性矛盾：總量承壓與結(jié)構(gòu)性缺口并存，造成“海投難、精準(zhǔn)匹配難”。

造成脫節(jié)的關(guān)鍵因素是什么呢？

能力譜系錯(cuò)位：課程重理論與算法，企業(yè)更看重“算力-框架-數(shù)據(jù)-評(píng)估-上線”的一體化工程能力與跨學(xué)科場(chǎng)景理解。高?！绊?xiàng)目閉環(huán)”與企業(yè)“生產(chǎn)級(jí)閉環(huán)”之間仍有鴻溝。

算力與數(shù)據(jù)壁壘：中小企業(yè)缺公共算力/高質(zhì)量語(yǔ)料與評(píng)測(cè)體系，難以承載“訓(xùn)練—迭代—上線”的完整鏈路，自然傾向挖“可即戰(zhàn)”的少數(shù)人。

地域與平臺(tái)虹吸：一線/強(qiáng)二線與頭部平臺(tái)掌握更優(yōu)的算力、數(shù)據(jù)、場(chǎng)景與薪酬，人才進(jìn)一步向少數(shù)平臺(tái)集中。

崗位認(rèn)知偏差：不少求職者把“AI=算法研究”，但企業(yè)增量需求大量來(lái)自AI工程、應(yīng)用產(chǎn)品、數(shù)據(jù)與評(píng)估、安全/治理等“灰度崗位”。

評(píng)價(jià)與實(shí)習(xí)資源不均：高水平科研/競(jìng)賽/實(shí)習(xí)名額集中在少數(shù)頂尖院系與城市，拉大了“履歷差”。

04

“馬太效應(yīng)”是否會(huì)加劇？

先說(shuō)結(jié)論，會(huì)加??！在短期到中期內(nèi)，AI行業(yè)的人才與資源確實(shí)呈現(xiàn)強(qiáng)者愈強(qiáng)的集聚態(tài)勢(shì)，且這種集聚有其效率與規(guī)模經(jīng)濟(jì)邏輯（算力、數(shù)據(jù)、生態(tài)與品牌協(xié)同）。但如果缺乏制度與基礎(chǔ)設(shè)施層面的“普惠化”，社會(huì)層面的副作用會(huì)擴(kuò)大：

機(jī)會(huì)不均：優(yōu)質(zhì)崗位、導(dǎo)師、算力、數(shù)據(jù)、實(shí)習(xí)名額進(jìn)一步向少數(shù)平臺(tái)/少數(shù)城市集中。

產(chǎn)業(yè)兩極：頭部公司跑在“模型-平臺(tái)-應(yīng)用”閉環(huán)上，長(zhǎng)尾企業(yè)轉(zhuǎn)而做“二次包裝/低代碼使用”，高端技術(shù)紅利外溢不足。

教育內(nèi)卷：高校端持續(xù)擴(kuò)招與開新專業(yè)，但難以迅速補(bǔ)齊“工程化—產(chǎn)業(yè)化”環(huán)節(jié)，導(dǎo)致“招生熱—就業(yè)難”的結(jié)構(gòu)性矛盾。

地區(qū)分化：區(qū)域算力/數(shù)據(jù)/應(yīng)用生態(tài)差異，放大人才流向失衡。

有解嗎，我覺得不管是否短期內(nèi)能否馬上解決，單必須要各方重視：

中小企業(yè)：降門檻、抓應(yīng)用。

用開源與平臺(tái)降低試錯(cuò)成本：優(yōu)先采用國(guó)產(chǎn)成熟生態(tài)來(lái)做PoC與小步快跑；這些平臺(tái)提供模型、工具鏈與社區(qū)示例，降低人力與算力門檻；崗位重構(gòu)：將“模型訓(xùn)練/評(píng)估/上線”拆分為可招聘的工程顆粒（數(shù)據(jù)/評(píng)估/MLOps/應(yīng)用前后端/安全治理），引入“技術(shù)+業(yè)務(wù)”的T型人才；共建共享：對(duì)接高校聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、地方“算力券/公共算力中心”，用“以賽促研、以題帶崗”的方式鎖定潛力學(xué)生，提前培養(yǎng)“你會(huì)用、我能用”的校企合作關(guān)系。

高校與院系：補(bǔ)齊“工程化最后一公里”。

課程-工程一體化：在“數(shù)理+算法”基礎(chǔ)上，強(qiáng)化數(shù)據(jù)工程、評(píng)估與對(duì)齊、服務(wù)化與A/B、觀測(cè)與安全；課程以企業(yè)真實(shí)數(shù)據(jù)與場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)；畢業(yè)要求與實(shí)戰(zhàn)掛鉤：以“可復(fù)現(xiàn)的工程項(xiàng)目+規(guī)范化報(bào)告+開源倉(cāng)庫(kù)”為畢業(yè)能力證明，推動(dòng)校內(nèi)“模型—數(shù)據(jù)—評(píng)測(cè)—部署”全鏈實(shí)踐平臺(tái)建設(shè)；適度專深并行：推進(jìn)“AI+X”（理工農(nóng)醫(yī)文）的交叉學(xué)位點(diǎn)建設(shè)，鼓勵(lì)與產(chǎn)業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)博士、工程碩士；信息透明：對(duì)專業(yè)招生規(guī)模、就業(yè)去向、工程化能力要求做年度白皮書披露，避免“只擴(kuò)不育”。（政策依據(jù)與趨勢(shì)參見教育部行動(dòng)計(jì)劃與高校擴(kuò)招動(dòng)向。）

求職者：從“算法夢(mèng)”到“工程真功夫”。

圍繞“全棧閉環(huán)”補(bǔ)技能：數(shù)據(jù)→訓(xùn)練→評(píng)測(cè)→服務(wù)化→監(jiān)測(cè)/安全，一個(gè)環(huán)節(jié)能做到“能落地、可復(fù)現(xiàn)”就有顯著優(yōu)勢(shì)；作品集導(dǎo)向：精選2–3個(gè)真實(shí)可運(yùn)行項(xiàng)目（含README、環(huán)境、測(cè)試數(shù)據(jù)與指標(biāo)復(fù)現(xiàn)腳本），比“證書堆疊”更能打動(dòng)用人方；理解崗位譜系：算法研究只是其中一支；AI工程、AI產(chǎn)品、評(píng)估與安全、數(shù)據(jù)與治理、AIGC內(nèi)容與工具鏈都在招人；地域與平臺(tái)策略：不盲目擠向最卷賽道；合理評(píng)估城市、行業(yè)場(chǎng)景與成長(zhǎng)曲線。

當(dāng)技術(shù)紅利被少數(shù)玩家壟斷，“AI普惠”便成了偽命題?；蛟S，比“高薪搶人”更緊迫的，是建立一個(gè)能讓小鎮(zhèn)做題家、普通高校生、中小企業(yè)共同參與的“技術(shù)民主化”生態(tài)。

附：參考與數(shù)據(jù)來(lái)源

①教育部《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》與本科專業(yè)目錄（人工智能等專業(yè)設(shè)置）。

②高校與研究平臺(tái)：清華AIR、北大智能學(xué)院、上交大AI方向與課程、浙大AI交叉平臺(tái)等。

③校招與崗位趨勢(shì)（以百度2026屆校招為例，AI崗位占比>90%的公開信息與校招頁(yè)面）。

④行業(yè)報(bào)道與薪酬區(qū)間討論：證券時(shí)報(bào)等媒體關(guān)于“頂尖AI校招年薪30萬(wàn)起”的新聞匯總。

⑤人才供需與結(jié)構(gòu)性矛盾：獵聘人才流動(dòng)報(bào)告與新華社/智聯(lián)招聘就業(yè)數(shù)據(jù)。

⑥頭部高校擴(kuò)招戰(zhàn)略學(xué)科與AI：路透的綜合報(bào)道。

⑦開源與平臺(tái)生態(tài)：PaddlePaddle、ModelScope、MindSpore官方入口。

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