毕业三年年薪百万,毕业七年年薪上亿?

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转自 新智元

毕业三年年薪百万,毕业七年年薪上亿?清北中科等名校走出的毕业生,正在疯狂刷屏硅谷,纷纷成为身价上亿的超级明星。现在托小扎的福,谷歌员工已经涨薪到年薪百万,OpenAI甚至急忙送出1/3股权!可以说,中国AI的新势力,正在彻底改写全球科技版图。

就在刚刚,又一位中国AI明星被挖走了。

曾领衔苹果基础模型团队的庞若鸣,即将成为Meta超级智能团队的又一员大将。

而他,也同时获得了每年数千万美元的薪酬包。

庞若鸣是上交CS的校友

如今,清北复交浙大中科大等国内顶尖名校的毕业生,正纷纷成为硅谷头部AI公司中占据核心地位的一股力量,甚至成为「转会费」动辄上亿的天价「球星」。

而魔幻的是,CS专业毕业即失业的魔咒,几乎笼罩着每个毕业生。

这是最好的时代,也是最坏的时代。

中国TOP名校,把硅谷AI大厂包圆了


最近天价转会的AI明星们,大多来自清华、北大、上交、中科大、浙大等国内顶尖高校。

最早的有1998级毕业生,而最小的2018年才毕业。

在十到二十年前入学读本科的他们,一定不会想到如今自己竟能有在硅谷搅动风云的力量。

今天刚被曝出转会的Ruoming Pang,本科毕业于上海交通大学。

他除了在苹果深耕了4年的基础模型之外,在谷歌的15年里,还共同负责了内部基于TPU使用量最高的深度学习框架Babelfish/Lingvo的开发。

「转会」照片被全网疯转的余家辉,出生于1995年,于2016年从中科大少年班毕业。

Shengjia Zhao是清华大学计算机系的本科。

Shuchao Bi是浙江大学数学系的本科。

Hongyu Ren是北京大学计算机系的本科,2018年毕业。

Huiwen Chang本科毕业于清华叉院的姚班。

Lin Ji本科来自清华。

Sun Pei本科毕业于清华,于2009年毕业。

果然,我们生活在有史以来最疯狂的时代。

谷歌员工涨薪了:谢谢小扎!

而上面这些AI华人超级明星,已经倒逼出了硅谷当前的一股疯狂涨薪潮。

小扎挥动锄头到处天价挖人,对很多人来说反而是利好。

在「一亩三分地」论坛里,一位谷歌员工开心地表示:托小扎的福,自己涨薪了!

来源:一亩三分地

这位员工身在谷歌的核心热门组,总包一下子涨到了90多万。

还有人表示,自己的总包已经涨到了一百万出头。才毕业3年,就达到了百万年薪。

来源:一亩三分地

总之,一夜之间,小扎忽然被公认为「对码农行业最利好的人」。

而OpenAI还没走的员工,恐怕也要笑疯了。

奥特曼被逼急:股权激励拉满!

虽然嘴硬说被撬走的都不是OpenAI的核心员工,但奥特曼显然已经肉眼可见的急了。

这不,OpenAI的加薪潮也来了。

根据The Information爆料,轰轰烈烈的挖角风波过后,OpenAI已经决定:给部分员工加薪,员工可能直接持有公司三分之一的股份!

没错,跟微软一个级别。

也就意味着,给员工高达数十亿美元的股权激励将进一步增加,甚至可能在公司重组后,进一步稀释投资者的持股。

在去年,OpenAI的股权激励成本就已经飙升五倍多,达到44亿美元。这一增幅意味着,该成本占同期总营收的比例高达119%。

本来,OpenAI并没有采取这种措施,直到Meta毫不留情地挖走了至少九员大将。

OpenAI首席研究官Mark Chen暗示,从此,公司在股权激励上会变得更加激进!

要知道,一直以来,OpenAI员工拿到可不是传统的股票期权,而是一种叫「利润单元」的东西,说白了就是:你拿不到股份,但公司赚钱你能分红。

但这次大转型之后,这些利润单元可能要真正变成的「普通股」了。

一旦公司上市,OpenAI员工将原地变身亿万富翁。

据悉,目前OpenAI高层讨论的一个版本是这样的。

员工:持股约33% 

微软:持股约33% 

剩下的股份:由其他投资方 + 非营利组织瓜分

虽然目前方案还未最终确定,但已经让不少人直呼:OpenAI,不愧是AI界的黄金矿。

一年60亿美元,只为留住最强大脑


更夸张的是,OpenAI在员工激励上的开销,已经和它在一年中用于AI推理计算的成本差不多了。

在2025年,OpenAI预计在推理计算上花费60亿美元,而股权激励支出,也差不多是60亿美元。

另外,公司预计还会支出15亿美元,用于员工薪资福利。

更令人眼红的是,OpenAI员工兑现的股权,已经达到了30亿美元!

具体来说,自2021年,公司已经允许在职以及离职员工出售了高达30亿美元的股权奖励,是当之无愧的「史上最豪横AI公司」了。

可以说,AI时代的游戏规则,已经完全改变了。

那些手握利润单元的员工们,可能分分钟就会体验到原地财务自由的爽文般生活。

短短一年,技术招聘已冰火两重天


根据SignalFire和Pave的数据,如今才短短一年时间,技术招聘市场的现状就已经改天换地,跟去年相比已经截然不同。

最惨的,当然就是应届毕业生了。

数据显示,大科技公司对应届生的招聘减少了25%,向来灵活的初创公司也收紧入口,对应届生的招聘减少了11%。

相比之下,有2-10年经验的工程师反而成了香饽饽,「即插即用」的属性,让他们大受企业欢迎。

而更为夸张的,就属AI/机器学习工程师的薪资了,他们直接被明码标价哄抢。

具体来说,入门级AI/ML工程师的薪资溢价已经达到了20%。

其中,入门级员工的总薪酬中位数达到了26.2万美元,相比之下,普通技术岗仅为21.5万美元。

而有一定资历的职员级工程师,薪酬中位数更是达到44.5万美元,远高于普通岗位的37万美元。

网友们总结道,很显然,AI领域的顶尖人才跟入门级员工的差距只会继续扩大:OpenAI研究者能拿到1亿美元的天价薪酬包,而大多数应届毕业生却找不到工作。

即使是顶尖CS毕业生,也难以入门,初级人才的空间被严重挤压。

与此同时,那些能快速交付AI产品、产生影响的从业者,真正遇到了一个黄金时代。

金字塔尖的明星,全球只有几百人


要知道,无论是上文那些清北中科浙大的校友,还是Lucas Beyer之类的前OpenAI研究员,他们中的很多人此前只是一个普通程序员或研究者。

如今被Meta挖去后,却转眼成为AI圈的明星。

真相就是,AI顶级人才,如今是越来越值钱了。

根据《The Pragmatic Engineer》和levels.fyi的数据,有五年以上经验的程序员,如果能进OpenAI、Anthropic或者像Jane Street这样的AI重仓对冲基金,年薪中位数可以轻松破40万美元(约合人民币290万+)。

再不济,进谷歌、微软,中位数也有30万美元左右。

如果是普通公司呢?那对不起,中位数仅有「寒酸」的18万美元。

但问题在于,能进这些天团的,全球也就几百人。

顶级程序员和研究者,数量其实是非常少的。

根据一位招聘人员的估计,全球只有几百人具备开发尖端AI模型所需的数学能力、研究能力和工程经验。

而且,他们往往在同一家AI公司磨练经验,包括OpenAI、Anthropic和谷歌DeepMind。

他们中的大多数人,都居住在旧金山、伦敦这几个科技中心。

更难的是,顶尖AI公司的招聘还具有排他性。他们大都只考虑竞对公司的员工,很少考虑外部人员。

对于普通开发者和新毕业生来说,这无疑就更难了。

Levels.fyi联创Zuhayeer Musa解释道,对于AI前沿公司来说,工程师和研究者是一项投资。

如果他们能帮忙更高效地利用耗资数十亿美元的计算基础设施,那么就值得数千万美元的身价。

但对于其他公司来说,程序员已经开始被视为一项应该被削减的成本。

国内AI人才出身:上交第二,清华第八


看完硅谷这边,我们再来看看,国内是什么情况。

根据猎聘平台2025上半年的统计,国内的AI技术人才同样出身名校居多,专业背景体现高精尖特质。

其中,中国科学院大学、上海交通大学和北京航空航天大学稳居前三,浙江大学和华中科技大学位列四五。

相比之下,清华则排在第8,北大仅排名第22。

在留学归来的人才中,Top 1高校是新加坡国立大学,紧随其后的是南洋理工大学和悉尼大学。

香港的大学里,排在前十的有香港城市大学(第5),香港大学(第7),以及香港科技大学(第8)。

随着AI的持续爆火,全行业对于AI技术人才的需求,直接同比暴涨了39.48%。

薪资方面,AI技术岗职位50万以上年薪分布最多。

来源:猎聘大数据

从各年薪段的职位增长来看,也是50万以上的职位同比增长最快,高达44.42%。

来源:猎聘大数据

显然,不久后我们就会看到,大洋彼岸的这股涨薪潮,对国内AI市场的影响了。

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【信息科学与工程学】【管理科学】第七十二篇 管理层相对基层员工的信息差/资源差/权力差/认知差03 总裁/副总裁 定义系统状态(如:全正常、1个单元故障、降级运行、完全故障),状态间转移率 λ(故障率)和 μ(修复率)构成转移强度矩阵 Q。其中 γ_k = (2π/λ) n_k d_k cosθ_k 为相位厚度,η_k = n_k / cosθ_k (TE波) 或 η_k = n_k cosθ_k (TM波) 为光学导纳,θ_k为层内入射角。用于在光刻机设计阶段评估各子系统(光源、光学、工件台、真空等)的可靠性,识别薄弱环节,计算系统整体可用性(Availability),指导冗余设计和维护策略制定。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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菜鸟学Python
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