2024–2025年AI专家薪资：全面报告

来源：Glassdoor 自我报告数据由 365DataScience 汇总 ^{[38] [39]}，Analytics Insight 通过 CalTech CTME ^[40]。数字包括基本工资加奖金。实际薪资因经验和城市而异（例如美国主要城市的薪资城市高于全国平均水平）。

其他地区：在北美、欧洲和亚洲之外，AI 薪资数据较为稀缺，但显示出日益增长的机遇。在澳大利亚，数据科学的平均工资约为$79,000（澳元约 $120k）^[41]，与欧洲水平相当。中东地区已开始提供具吸引力的薪酬方案以吸引 AI 人才（通常免税）；例如，阿联酋和以色列等国家已投入建设 AI 中心，可提供有竞争力的薪资待遇（但具体薪资差异很大）。在非洲，薪资普遍较低——例如在南非，中位数数据科学家年薪约为$44,436 ^[42]，而在埃及仅有$14,368 ^[43]。这些差异反映出全球趋势：AI 专业人才在各地都能获得更高的薪资溢价，但当地经济条件和市场需求的成熟度对绝对薪资水平影响巨大。值得注意的是，如果按购买力调整，其中一些差距会缩小；正如一份报告建议，应将生活成本与工资一起考虑，因为“纽约的一美元与孟买或东欧的一美元购买力是不同的”^{[44] [45]}。

（下表 1 汇总了各国 AI/数据科学平均薪资情况。）

表 1. 部分国家 AI 专家/数据科学家年均薪资（2024–25） ^{[46] [47]}

如上所示，北美的薪资水平领先全球（其中美国遥遥领先），西欧和发达亚洲国家处于中等水平，而发展中地区的AI专业人才薪酬则相对较低。然而，需求增长却是全球性的——即使是薪酬较低的地区，随着AI普及率的提升，AI招聘和薪资也在逐年快速增长^{[48] [49]}。例如，印度的AI从业者规模居世界前列（约60万人），预计到2027年将翻一番，这也推动了薪资上涨（同时也存在显著的人才缺口）^{[50] [51]}。在欧洲，招聘启事中提及生成式AI技能的频率从2019年到2024年增长了330%，反映出旺盛的需求将进一步推高薪资^{[52] [53]}。因此，尽管各地区薪酬仍有差距，但总体趋势是在所有主要市场中AI薪资都在强劲增长，各地组织都在争夺AI人才。

按岗位与经验细分的薪资情况

按岗位： 不同的AI职位因为职责内容及技能稀缺性，薪资水平存在较大差异。整体来看，承担更专业或研究型工作的岗位（如AI研究科学家），或对产品营收有直接影响的岗位（如大型科技公司中的机器学习工程师），通常薪资高于更为通用的岗位。以下为部分关键岗位及其典型薪资水平：

• 机器学习工程师：机器学习工程师负责设计和部署机器学习模型及其基础设施。在科技行业及其他行业中，这类人才极为紧缺。在美国，ML工程师的起薪通常在$100,000左右，有经验者（尤其是在具有竞争力的市场）可达$180,000+ ^{[54] [55]}。在全球范围内，这一职位的工资中位数也是最高之一：一项针对AI/ML职位的大型调查显示，“机器学习工程师”岗位的工资中位数为$189,000（数据来自4,500多名受访者）^{[56] [57]}。这一水平与许多软件工程师岗位持平甚至更高，反映出ML技能的高溢价。
• 数据科学家：数据科学家（分析数据并构建预测模型）多年来一直是一个备受关注的职位，并且薪酬持续较高。在美国，数据科学家的平均薪资大约为116,000美元（数据来源：Glassdoor），常见范围为大约9万美元到15万美元 ^[58]。有经验或在高薪行业的美国数据科学家可以获得超过15万美元的薪酬 ^{[59] [60]}。在全球范围内，“数据科学家”职位的中位薪资约为152,000美元 ^[61]——不过该全球指数的数据可能偏向于高薪的美国岗位。在欧洲，数据科学家的薪酬略低（德国中位数为67,000欧元 ^[62]），但即便如此，拥有十年经验的从业者年薪也可达到90,000欧元（约10万美元） ^[63]。Stepstone的劳动市场专家Tobias Zimmermann博士指出：“数据科学人才需求量很大……数据科学家收入高也就不足为奇了。拥有十年经验的从业者，年薪可达约9万欧元。” ^[64]。
• 人工智能研究科学家 / 研究员：这些是推动人工智能前沿的博士级专家（通常在研发团队或实验室工作）。他们的薪资非常高，尤其是在顶级公司。全球“研究科学家”（AI）岗位的薪资中位数约为$184,300 ^{[65] [66]}，基于数千个数据点。实际上，在美国大型科技公司，研究科学家的起薪可能在总薪酬约20万美元，并可远高于此。例如，在谷歌，一名研究科学家的年薪范围约为入门级（L3）$193,000，而高级别（L8）可达$893,000+ ^[67]。行业内的AI研究岗位往往还包括大量股票激励，使其总薪酬大幅提升。（后文将会介绍顶尖实验室的顶级研究员甚至可获得七位数薪酬包。）在学术界或非营利机构，AI研究员的收入要低很多（见下文“学术界 vs 行业”），这也导致许多顶尖研究人员转向行业岗位。
• 人工智能/机器学习程序员 / 软件工程师：专注于将AI模型集成到软件中的开发者（有时也称为AI工程师或AI软件开发者），其收入与其他软件工程师持平，如果具备热门AI技能则有溢价。在美国，AI软件开发者的起薪通常约为85,000美元，高级岗位可超过$130,000 ^{[68] [69]}。据一份资料显示，AI工程师（广义上的称呼）薪资大约比其他软件工程师高5%，而且在初创公司中持有10–20%更多的股权，因为他们拥有专门的技能 ^{[70] [71]}。一项全球调查显示，“AI工程师”薪资中位数约为$152,000 ^[72]。同样，“应用科学家”（通常是公司内部AI算法开发岗位的头衔）薪资中位数约为$160,000 ^[73]。总的来说，具备扎实AI/ML知识的工程师通常会比没有该专业技能的工程师收入更高。
• 新兴角色（提示工程师、AI伦理学家等）： 生成式AI革命催生了许多新兴职位，如“提示工程师”（为大型语言模型设计和优化提示），这些角色在几年前几乎还不存在。值得注意的是，其中一些职位的薪资极高。2023年，AI提示工程师的招聘信息中，薪资区间为20万美元至30万美元以上 ^[74]，而据报道，像Anthropic这样的公司为经验丰富的提示工程师提供约25万至37.5万美元的薪资 ^[75]。虽然并不是每个“提示工程师”都能获得如此高薪，但这充分说明了生成式AI技能的火热。同样，企业也在招聘AI伦理官和AI政策专家，以确保AI的负责任发展。这些岗位薪酬也很可观，但通常没有技术研发类岗位那么高——在美国，一名AI伦理官的起薪大约为95,000美元，高级别可达135,000美元以上，具体取决于资历 ^[76]。（随着新的AI监管法规出台，这些岗位的重要性日益上升，尽管目前薪资尚未达到工程类的水平。）
• 其他相关岗位： 还有许多其他AI细分岗位：MLOps工程师（机器学习运维），主要负责AI模型的部署管理（薪资通常与软件/DevOps工程师相当，在美国一般为六位数的低至中区间）；数据工程师，负责AI相关数据管道（全球中位薪资约14万美元 ^[77]）；计算机视觉工程师，美国通常年薪为10万–15万美元区间 ^[78]；机器人工程师（美国约8万–14万美元）^[79]等。一个细分交叉领域是AI在网络安全领域：如“AI安全专家”这样的岗位正在出现，由于AI与安全的双重技能需求，美国的平均薪资大概在13万至18万美元区间 ^{[80] [81]}。总之，凡是将AI专长与其他领域（无论是安全、医疗还是金融等）结合的岗位通常都报酬丰厚，因为这些技能组合非常稀缺。

按经验水平划分：经验是影响 AI 薪酬的主要因素。与大多数职业一样，入门级专业人员的起薪远低于中级或高级员工——但在 AI 行业，即使是起薪相较于全国平均水平也相当高，而且成长曲线非常陡峭。

在美国，Glassdoor 数据显示，入门级（0–1 年经验） 的数据科学家总薪酬大约为 $117,000 ^[82]。随着积累几年经验，薪酬会迅速提升——拥有 4–6 年经验 的人，薪酬中位数大约为 $141,000 ^[83]，而到了 7–9 年经验（高级个人贡献者层级）则约为 $153,000 ^[84]。经验丰富的专家（10 年以上）或领导岗位的数据科学家薪酬可达到或超过 $180,000-$190,000 ^[85]。实际上，根据一项分析，在美国拥有 15 年及以上 经验的数据科学家平均薪酬接近 $190,000 ^[86]。这种薪酬轨迹——从入门到高级大致实现翻倍——极大激励了 AI 专业人士留在并深耕该领域。正如 365DataScience 报告中所指出的，这是一种“极大的动力提升”，展现了在职业发展中“坚持的重要性” ^{[87] [88]} 。

对于人工智能工程师和研究人员来说，类似（甚至更为明显）的趋势同样存在。一名刚毕业进入顶尖科技公司的初级机器学习工程师，总薪酬可能在15万至20万美元左右，而在同一公司拥有十年经验的高级机器学习工程师或研究科学家，其年总薪酬（包括股票等权益）则远超30万美元。例如，美国的首席或资深数据科学家年薪可超过$240,000 ^[89]，而顶级的“杰出”AI 工程师或研究人员（15年以上经验，在大型公司）则有机会获得$500k+的薪资包（关于这些极端高薪案例后文还会介绍）。相比之下，拥有AI技能的初级从业者虽然收入颇高，但一般在$100,000左右（相较其他行业已很高，但仅为资深专家的一小部分）。

同样值得注意的是，职业发展路径也非常重要：那些转向管理或高管岗位（如AI团队负责人、AI总监）的人，其薪酬往往高于同资历的个人贡献者。然而，2024年出现了一个有趣的现象，即部分管理层薪资略有下降，尤其在数据/AI领域 ^[90]（可能由于公司重组，并在增加管理层时更加谨慎）。尽管如此，拥有丰富经验的AI管理者（如10年以上领导经验）在大型科技公司或独角兽初创企业往往可以获得非常可观的薪酬，通常可与高级个人岗位加上管理溢价相媲美。例如，“机器学习主管”这一头衔在2024年全球薪资中位数约为$336,500（虽然样本量不大）^[91]。类似地，“机器学习总监”这类岗位全球薪资中位数约为$205,800 ^[92]。这些数字表明，晋升至引领AI团队的岗位极具吸引力且回报丰厚。

初级 vs. 高级示例：具体来说，以像 OpenAI 这样专注于人工智能的公司中的软件工程师为例。根据 Levels.fyi 的数据，OpenAI 的L2（入门级）软件工程师薪酬大约为$238K，而L6（高级/资深）软件工程师的年薪总包约为$1.34M ^[93]。这个高级级别很可能对应拥有十年以上经验且表现卓越的专业人士。据报道，OpenAI 跨所有级别的薪酬中位数大约为 ~$875K ^[94]，显示高收入者拉高了平均水平。虽然 OpenAI 的薪酬属于行业高位，但它很好地说明了，随着经验和责任的提升，AI 专家的收入可以呈现爆炸式增长。

总之，AI 专业人士随着经验的积累会看到显著的薪酬增长。初级从业者的薪资已高于许多其他行业，但那些晋升为高级个人贡献者或担任 AI 领域领导角色的人，薪酬则可以成倍增长。这一点还因许多公司采用股票激励进一步放大——也就是说，在成功的 AI 公司早期入职的资深员工，持有的股权如今可能价值数百万。在后续报告中，我们将探讨这种动态在大科技公司和顶尖实验室如何体现，届时富有经验的 AI 专家正获得前所未有的高薪酬。

行业差异：大科技公司 vs 初创企业 vs 学术界 vs 其他

几乎每个领域都需要 AI 人才，但各行业的薪酬并不相同。取决于你是在大型科技公司、初创企业、学术机构、金融公司、医疗、政府等领域工作，薪酬有显著差异。下面我们将分解 AI 薪酬在不同行业的主要趋势：

• 大型科技公司（Big Tech）： 全球的 Google、Meta、Amazon 和 Microsoft 因为为 AI 人才提供最高薪资和丰厚股票套餐而臭名昭著。大型科技公司创造了可观的利润，并为保持领先地位激烈争夺 AI 专业人才，从而导致极为慷慨的薪酬。例如，FAANG 公司的一名 AI 研究科学家或工程师，年总薪酬（工资+奖金+股票）很容易达到中高六位数。Google 的内部级别数据显示，研究科学家的直接薪酬从约 19.3 万美元（入门级）到约 89.3 万美元（高级）不等 ^[95]。此外，现今大型科技公司的中高端 AI 研究人员每年常见的总薪酬在50 万~200 万美元之间——比几年前高出许多 ^[96]。《金融时报》报道称，这些研究科学家的薪酬（从数十万到数百万美元）已远高于几年前的约 40 万美元 + ^[97]。在大型科技公司，股票授予可以占据巨大的比例：如 Google、Meta 和 Microsoft 等公司，经常为高级 AI 员工提供可使现金工资翻倍的股权 ^[98]。据某数据来源，“大型科技公司的顶尖工程师”（甚至不限于 AI）平均年薪为28.1 万美元，再加上26.1 万美元的股票，总计约54.2 万美元 ^[99]。而 AI 专家作为最受重视的群体，往往还能超越这些数字（尤其是在直接参与 AI 产品开发或研究的岗位上）。
  • 在大型科技公司内部，AI 研究实验室（如 Google DeepMind、Meta AI、Microsoft Research 等）提供了一些令人瞠目的高薪。这些团队有时半独立运作，为吸引世界级博士人才开出无上限的薪酬。我们将在下节列举具体案例，但听说大型科技公司里的首席 AI 研究员年薪达到七位数也并不罕见。一位科技猎头表示：“中高端研究科学家如今在大厂实验室的总薪酬可达 50 万至 200 万美元” ^[100]。这场军备竞赛将薪酬推至了科技行业前所未有的高度（在某些情况下甚至可比肩对冲基金交易员或职业运动员）。
• 初创公司：初创公司同样在寻求AI人才，但他们的薪酬策略与大型科技公司不同。早期初创公司可能没有足够的现金提供与FAANG同级别的薪水，但他们通常会提供股权（所有权股份），如果公司成功，可能非常有利可图。在2021–2022年火热的市场中，一些资金雄厚的AI初创公司确实支付了非常高的薪水来争夺人才。然而到了2024年，初创公司普遍转向更精益的模式——“以更少做更多” ——专注于效率和谨慎招聘 ^{[101] [102]}。根据Carta的数据（通过SignalFire），科技初创公司在2024年平均薪酬在经历小幅下滑后再次上涨，但自高峰以来股权授予减少了约35% ^{[103] [104]}。不过，AI职位依然是一大亮点：“AI工程师是2025年最抢手的职位，薪资比其他工程岗位高出5%，股权激励高出10–20%” ^{[105] [106]}。这意味着，一家初创公司可能支付给AI工程师的现金薪酬略低于谷歌，但会试图通过期权来补偿（尽管初创公司的期权风险更大）。例如，一家A轮初创公司可能会为AI专才提供15万美元年薪外加（纸面上可能价值很高的）股权。如果公司实现规模化，回报会很可观。一个趋势是，初创公司的地域薪酬差距正在变小——约85%的初创公司仍按地点调整薪酬，但随着远程办公常态化，差距正在缩小。美国一些较小的城市，如今技术岗位的薪资已达旧金山水平的约85–90% ^{[107] [108]}。这意味着，一名在如奥斯汀或夏洛特等地初创公司工作的AI工程师，可能获得接近硅谷水准的薪资，这是以前很少见的。总体而言，初创公司的情况较为复杂：顶级“独角兽”初创有时的确会为关键AI人才提供接近大厂甚至更高的薪酬（极为重要的人才时更是如此），但多数初创公司会提供适中的现金，并希望通过成长机会与股权吸引人才。
• 学术界（大学与研究机构）： 与业界形成鲜明对比的是，学术界的AI专家薪资要低得多。大学的教授和研究人员的收入往往只是他们在私营部门可以获得的薪水的一小部分。在美国，一所优秀大学的计算机科学/AI领域的助理教授通常的九个月基本年薪约为12万至15万美元^[109]。顶尖高校的正教授可能薪酬在25万至35万美元左右（只有拿到多项基金或担任管理职务的超级明星才可能接近50万美元）^[110]。斯坦福AI教师的公开薪资估算为：助理教授约15–20万美元；副教授约20–30万美元；正教授约30–50万美元+（只有极少数顶尖人才超过50万美元）^[111]。因此，即使是收入最丰厚的教授（可能有40万美元）也比顶级行业研究员少一个数量级（如前所述，后者的总收入可达400万美元以上）。更普遍的情况是，新晋博士毕业生常常会在学术界担任博士后研究员，年薪只有6–8万美元^[112]——这基本上比大实验室博士毕业生的收入低了一个数量级。这一差距导致了AI学术人才流向业界实验室的著名“人才流失”。正如一位Reddit网友辛辣地评论：“博士后6万美元……资深[业界]研究员50万美元”^[113]。即便是公共研究实验室与非营利机构也无法与业界匹敌：例如，美国政府有严格的薪酬等级制度，法律上无法与私企为AI专家支付的薪水持平^[114]。因此，许多政府AI岗位的薪酬最高也不过约18万美元^[115]，各机构在吸引顶级人才方面困难重重，因此不得不依赖外包与合同工。这种差距之大，以至于顶级AI教授通常通过咨询或创办公司来补充收入。有些AI教授甚至会休假，加入Google或OpenAI等公司并获得数百万美元的配套薪酬，这是学界无法获得的收入。学术界的优势则是：自主选择研究方向、能公开发表论文，以及通过教学影响下一代。但单就薪酬而言，学术界大幅落后于业界。 （唯一值得欣慰的是：许多政府和高校正在探索提供津贴、捐赠席位或其他激励措施以留住AI教师，但薪酬差距仍然很大。）
• 金融与量化公司：除了大型科技公司，金融行业（尤其是对冲基金、投资银行和量化交易公司）也以高薪吸引AI与数据人才著称。像Jane Street、Citadel、Two Sigma等公司，会招募AI/ML专家（通常职位名称为量化研究员或数据科学家），并能给出与大厂相匹配的薪酬待遇。事实上，入门级量化类岗位（包括在算法交易中涉及AI/机器学习的岗位）薪资可以非常高：例如Jane Street据报道在2023年为新毕业的软件/量化工程师提供$325,000起薪 ^[116]。这些公司通常设有较高的基本工资和丰厚的奖金。一位中期职业的金融AI量化人员，如果能为公司创造利润，年薪可能高达50万至100万美元以上。金融领域将AI视为在交易算法、风险建模和金融科技创新等关键领域的竞争优势，因此和大厂争夺同样的PhD级统计学家和机器学习专家。虽然金融类AI岗位在公众视野中不如大厂AI岗位知名，但薪酬往往不相上下。同样值得注意的是，现在一些大型银行也开始直接招聘AI工程师和数据科学家以推进业务现代化，尽管银行的薪酬通常低于对冲基金（银行类岗位更接近于其他大型企业——薪酬尚可，但不太会有科技/量化天花板级别的极高收入）。总之，金融业为AI专家提供了最丰厚的薪资待遇之一，尤其是在对冲基金和高频交易领域，一套高效的机器学习算法能够带来巨额利润。
• 医疗健康与生物科技：医疗领域（包括制药公司、医疗器械企业和健康科技初创公司）已经在药物研发、医学影像、患者数据分析等方向积极采用AI。医疗行业的AI岗位薪酬存在一定波动。大型制药公司（如Roche、Novartis）和生物科技公司聘请AI研究人员的薪资不错，但通常低于纯科技企业——经验丰富的AI科学家可能年薪在低到中六位数之间。医疗科技初创企业资金可能较紧，但如果有强力融资支持，能提供有竞争力的待遇（并且工作内容常有“拯救生命”的吸引力）。例如药物发现中的AI：在大型制药公司研发部门工作的AI博士，基本工资大约$150,000，加上奖金可以到$200,000以上，虽然可观但比FAANG薪资低。在医学影像AI方向，医院与健康科技公司会雇用AI专家进行诊断算法开发；这些岗位薪资大多与医疗领域的软件岗位类似（经验丰富者可能在$100,000–$150,000区间，大型城市或大企业会更高）。总体而言，医疗健康市场对AI岗位需求巨大（越来越多医院雇用数据科学家等 ^[117]），但薪资往往受限于医疗机构预算，以及许多岗位属于非营利或临床系统。不过，随着私人健康科技行业发展，AI薪资正逐渐向科技行业靠拢——例如在硅谷前沿基因科技初创公司工作的生物医学AI科学家，若职位资深，薪酬就很可能达到高六位数，与一般AI工程师相当。
• 政府与公共部门：政府机构和公共部门对AI人才有很大需求（用于国防、政策、公共服务等），但他们通常是各行业中薪酬最低的。如上所述，美国政府面临的难题在于，专业人员的联邦薪酬体系（即便是最高的GS或SES级别）也远远低于业界薪资——通常只在十万美元初头。例如，政府职位中“AI专家”的招聘可能会标为每年12万美元，这与私企同样岗位能开到30万美元相比毫无竞争力。一位Hacker News评论者指出，“美国政府目前在法律层面无法支付找到AI专家所需的高薪”，并提到很多此类工作都转包给能够按市场价支付薪资的承包商^[118]。这些承包商（如博思艾伦等）支付水平相对稍高，但政府AI合同岗位薪资通常也只在十几万到二十万美元区间。美国以外，某些政府（如部分欧洲国家或联合国组织）设置的薪酬也是中等水平。例如，欧洲某政府部门的AI顾问岗位年薪或许只有约8万美元。虽然有例外——如国防项目或者特殊经济区可能会有奖金——但总体而言，政府是AI专业人员薪酬最低的就业方向。加入者往往是出于使命感或影响力而非经济原因。近来，有呼声要求为政府中的技术专家设立特殊薪酬体系（以吸引AI人才）^[119]，但这些措施需要时间。在此之前，除非与承包商合作或提供其他非金钱福利，否则政府机构有流失AI人才到私营部门的风险。
• 学术界与非营利机构：（已在上文学术领域中涵盖——与私营部门相比薪酬同样偏低。非营利实验室或非政府组织的薪资可能略高于高校，但远远比不上大型科技公司。例如，艾伦人工智能研究所（AI2）或致力于AI伦理的慈善机构可能会为顶尖研究者提供十几万美元的年薪，但通常依赖于其使命感召力。）
• 其他行业：几乎所有行业现在都在某种程度上招聘AI专家。制造业公司雇佣AI和机器人工程师（通常与制造业其他工程师薪资相仿——这类薪酬往往低于软件行业，在美国大约为10万美元）。零售公司聘请数据科学家开发推荐引擎，电信公司用于网络优化等。行业薪资调查显示，美国数据科学/AI岗位最高薪资的行业包括电信（约16.3万美元）、科技（IT）（约16.1万美元）、保险（约16万美元）和金融服务（约15.8万美元）^[120][121]——本质上，这些都是数据和AI能够直接创造收入的领域。薪酬较低的行业（相对而言）包括农业（13.6万美元）或教育（12万美元）^[122][123]。不过即便在这些“低”薪行业，AI岗位的薪资通常也高于该行业的整体平均水平；例如，教育行业的AI专家年薪12万美元，远超普通教师。这凸显了AI技能处处有溢价：根据毕马威（PwC）分析，平均薪资溢价约为56%，也就是说AI相关岗位的薪资比同等经验的其他岗位高出一半以上^[124]。

总之，你的工作地点对AI薪资有着极大的影响。大科技公司和金融行业可以让AI专业人士成为百万富翁；初创企业虽然可能带来高速成长机会，但目前薪资略低一些（资金充足的例外除外）；学术界/政府虽有学术成就感，但需要接受薪资缩水。许多AI专家会根据个人优先考虑的因素（例如短期收入、研究自由、公共政策影响力）来选择行业。不过，我们正在看到某种趋同现象：传统行业如电信、保险和咨询正提高薪酬以吸引AI人才，正在缩小与科技行业的差距^{[125] [126]}。例如，咨询公司现在正积极组建AI团队，并为数据科学家开出高薪，因为他们需要为客户提供AI相关建议^[127]。总体效果是，AI专家拥有大量选择 —— 很多人会在职业生涯中在不同行业间轮换（例如从学术界起步，转到大科技公司或初创企业，也许之后去政府工作），以不同的方式利用他们宝贵的技能。

顶级公司薪资基准：OpenAI、DeepMind、Meta、Microsoft 等

要了解AI薪资极值，一个有启发性的方式就是关注一些以AI工作著称的知名公司和实验室。这些公司包括专门的AI研究机构和大型科技公司的AI部门。这里，我们将重点介绍几家主要公司的薪资基准和相关报告：

• OpenAI：作为ChatGPT的创造者和领先的人工智能实验室，OpenAI被传为员工（尤其是高管）提供了非常慷慨的薪酬。根据Levels.fyi的最新数据，OpenAI的软件工程师（美国）年薪中位数约为87.5万美元 ^[128]。这个薪资区间非常惊人——入门级工程师（L2）年薪约23.8万美元，而高级工程师（L6）年薪可达134万美元 ^[129]。OpenAI 还为员工设有“利润参与单位”的分红结构，如果OpenAI估值增长，这将进一步提升薪酬。据路透社报道，“OpenAI顶尖研究人员经常能获得每年超过1000万美元的薪酬包” ^{[130] [131]}。这个数字令人震惊，但在激烈的人才竞争中，被消息源证实。例如，当一些OpenAI研究人员被竞争对手挖角时，OpenAI为挽留他们提供了100万至200万美元的留任奖金，加上超过2000万美元的股权增发以挽留他们 ^[132]。这些留任方案意味着OpenAI研究员的总薪酬（工资+股票）极高，有些甚至达到八位数。OpenAI的策略不仅在薪资上具有竞争力，还强调其使命感；某位研究员Noam Brown就提到，他实际上为了有趣的工作选择了加入OpenAI，即使拿到的薪资要“低一些”（当然在这种情况下，“低”很可能仍然是一份很高的薪酬） ^[133]。
• Google DeepMind（Alphabet）：Google 的人工智能研究部门，现在是 Google Brain 和 DeepMind 的合并体，因对员工的高薪著称。几年前有消息泄露，DeepMind 在伦敦的平均薪资大约为 295,000 英镑（约 40 万美元），包括奖金 ^[134]。Google 实力雄厚，为了抢夺人才一直不惜高价。据路透社报道，Google DeepMind 曾为顶尖研究员开出 2,000 万美元/年 的薪酬方案，甚至还会调整股票归属时间来提升吸引力 ^[135]。这些属于极为特殊的案例（大概率面向世界级 AI 先锋），但也显示了市场状况。作为参考，据^[136]的数据，一般的 Google 美国研究科学家也可以拿到约 90 万美元，但 DeepMind 招人时常常超出常规薪资（尤其在完全并入 Google 之前）。有个著名故事，2013 年 Google 花超 1 亿美元收购一家公司，主要目的是“人才收购”，引入某位 AI 研究员（Geoff Hinton）。如今，随着竞争加剧，Google 显然愿意做出一切努力：为关键招聘提供非周期性股票奖励、缩短归属期和数百万美元的大包 ^[137]。
• Meta（Facebook）人工智能：Meta在2023–2025年大幅加大了其人工智能投入，推出了新的“AI超级计算机”计划，并积极争夺顶尖人才。据业内传闻以及后续OpenAI首席执行官公开讨论，Meta为部分研究人员开出的薪酬包高达1亿美元（很可能分数年支付）^{[138] [139]}。2025年年中，OpenAI首席执行官Sam Altman声称Meta试图以1亿美元奖金签约以及更高的年薪挖走OpenAI的研究员^{[140] [141]}。虽然这一说法在舆论战中出现（Meta未予置评），但后续分析显示，Meta确实曾对部分AI领军人物提供了每年超过1000万美元的高额待遇^{[142] [143]}。事实上，Meta首席执行官马克·扎克伯格据说曾亲自联系顶尖候选人，并为他们提供1000万美元以上的加入Meta AI实验室的报价^[144]。据报道，到了2025年，Meta常规高级研究员的薪酬普遍也超过了每年200万美元^[145]。尽管投入巨资，OpenAI及其他公司依然留住了部分人才，表明在顶级领域金钱并非唯一决定因素——但这无疑突显了“AI实验室对招聘如下象棋一般……愿意为具备专业技能的候选人支付高额报酬”^[146]。（这句生动的描述来自前OpenAI研究员Ariel Herbert-Voss，谈及人才争夺战^[147]。）值得注意的是，Meta不同级别的待遇差异较大：普通岗位来看，Meta（Facebook）聚焦AI的软件工程师年薪可能在数十万美元（例如Meta的E5级大约在30-40万美元）。而Meta的AI研究组（FAIR）历来报酬极高，且通常包括签约奖金和研究资助。
• 微软研究院 / 微软AI：微软在人工智能领域投入巨大（包括与OpenAI价值逾100亿美元的合作）。微软自身的AI岗位薪酬与其他大型科技公司具有竞争力，尽管在非常高端时可能略低于Google/Meta。微软的“合伙人”（Partner）级别AI领导者总薪酬可能达到100万美元以上，但很少有人能达到OpenAI或Google那样天价的水平。微软确实有一些人才流向纯AI公司（例如Sébastien Bubeck于2023年从MSR跳槽至OpenAI ^[148]），说明小型实验室有时能出价超过大型老牌公司。不过，微软往往还包括其他激励（如给自身项目的科研经费，以及如今通过与OpenAI的合作，有机会深入参与前沿技术研发）。具体数字：Levels.fyi显示，微软66级（相当于高级）的“研究员”年薪可达约30万美元，而合伙人级（高管）含股票可达80万美元至100万美元。此外，微软常常将奖金与AI产品业绩挂钩（例如Azure AI专员的收入中可能包括销售奖金）。简而言之，微软为AI提供顶级薪酬，但媒体报道热度不及OpenAI、Meta、Google之间的高价竞争。 其原因可能在于微软战略性地利用了对OpenAI的投资——实际上将部分最高薪的研究员“外包”到OpenAI工资单，同时又能共享其创新成果。
• 亚马逊及其他公司：亚马逊（AWS）雇有众多AI工程师（服务于AWS AI、Alexa等），在高级岗位上的薪酬通常与其他大型科技公司相当（高达六位数美金）。苹果同样活跃——据称苹果AI/ML岗位的薪酬相对略低（苹果公司文化更为保密，股票激励较少，但仍然能达到数十万美元级别）。英伟达，作为关键AI芯片企业，也频繁挖角AI研究员，提供高薪，不过更偏重工程类岗位。
• 知名AI创业公司：部分前沿AI初创公司因高薪酬而成为新闻焦点。例如，Anthropic（OpenAI的竞争对手）据传为中级工程师提供数十万美元年薪。更夸张的是，当初创公司xAI（埃隆·马斯克的AI新创）成立时，显然需要提供高薪以吸引来自竞争对手的人才。小型初创公司通常付不起1000万美元年薪，但可以用潜在价值上千万美元的股权来吸引人才。如果公司成功，这些股权极具吸引力。Smythos通讯总结道：“2025年，Meta的Offer突破了200万美元，但依然在人才争夺中落败……Meta不是市场的竞争者，而是在试图用更高级别的薪酬体系重塑市场。” ^{[149] [150]}。这说明即使是初创公司（只要有充足资金）也能打破现有薪资规范，吸引顶尖人才。一个典型例子：Lightmatter（AI硬件初创）通过给予准联合创始人级别的股权，从Google挖来了顶尖机器学习研究员。虽然具体工资未公开，但这说明初创公司的薪酬可以非常有创造性。

总之，AI 薪资的上限正被少数几家关键公司不断重新定义。截至 2024–2025 年，一些明确的基准如下：

• OpenAI 顶级 AI 工程师：~$100 万中位数，初级→高级的范围约为 $24 万至 $130 万 ^[151]。
• OpenAI 顶级研究员：少数“超级明星”年薪超过 $1000 万（据路透社报道）^[152]。
• Google DeepMind：为部分研究员开出高达$2000 万/年的报价 ^[153]。
• Meta AI：为抢手人才开出$1000–$2500 万总包（如多年合同或极大额一次性奖金）^{[154] [155]}。
• 如今典型大厂（非绝对顶尖）高级 AI 研究科学家：$50–80 万总薪酬很常见 ^{[156] [157]}。
• 相比之下，中小公司或非顶尖 AI 专家的典型年薪：$15–30 万，取决于岗位与地区，但相较多数工作依然非常高。

这些数字听起来难以置信，但它们反映了一种“人才稀缺”现实：在一个被认为将塑造整个行业未来的技术领域，领袖们愿意付出高价。正如一份分析所言：“顶级 AI 人才如今的价格，曾经只属于整个公司的收购价。”^[158]。下一节将深入探讨为何会出现这种现象——人才需求、人才短缺，以及远程办公等趋势如何影响这一格局。

薪资趋势驱动因素：AI 需求、人才短缺与远程办公

所讨论的高额薪资和趋势反映了人工智能劳动力市场中的更大力量。主要驱动因素有三个：人工智能技能需求的爆炸性增长（横跨各行业）、有经验的人工智能人才短缺，以及远程办公等不断演变的工作模式拓宽了竞争范围。下面我们分析每个因素如何影响薪酬：

人工智能技能需求激增：自从2022年底ChatGPT和生成式人工智能浪潮取得突破以来，对人工智能专家的需求已飙升。从大型科技公司到银行、零售商，各类企业都在争先恐后地将人工智能融入其产品和运营中 ^{[159] [160]}。这种淘金热心态（“我们要AI人才，越快越好！”）引发了对拥有成熟AI专业技能人才的争夺战。LinkedIn的一项分析显示，AI职位发布数量急剧增加：例如，美国技术类职位中AI岗位的比例从2019年的8.8%跃升至2024年中期的14.3% ^{[161] [162]}。由于各行各业都在招聘（金融、医疗、制造、咨询等领域都大力招募AI人才 ^{[163] [164]}），开放职位数量远超合格候选人数量。简单的经济学逻辑生效：当需求超过供给时，价格（薪资）就会上涨。

至关重要的是，人工智能被视为一种战略必需——公司担心如果无法部署最新的人工智能技术就会落后，因此它们会积极投资于人才。这种紧迫感转化为顶级AI专家堪比职业体育或好莱坞明星的薪酬待遇。正如路透社采访的十几位业内人士所说，自ChatGPT发布以来，AI研究员的招聘“已经升级到职业运动员级别” ^[165]。其中一个原因是公司认为，一位顶尖的AI研究员真的可以创造价值数十亿美元的创新（从所谓的“10倍工程师”概念扩大到AI领域的“10,000倍研究员” ^[166]）。山姆·奥特曼在Twitter上开玩笑说到“那些10,000倍研究员”^[167]——暗示在AI领域中单个人的贡献可能比平均水平高出几个数量级。如果一家公司认为雇佣某位AI专家可能决定其成败，他们几乎会不惜一切代价，这也是我们看到$1000万+薪酬报价的原因。

即使在顶尖之外，广泛的需求也拉高了各个层级的薪资。例如，那些可能无法支付数百万美元的小型和中型公司，仍然必须提供非常有竞争力的薪水（以及诸如灵活办公、有趣项目等福利），以吸引那些可能收到谷歌或热门创业公司Offer的中级AI工程师。这推动了中位数薪资逐年提升。事实上，截至2024年，“与AI相关的职业是最有吸引力的之一，提供有竞争力且随经验和专业技能提升的薪酬” ^[168]。尤其生成式人工智能的兴起创造了诸如提示工程师、LLM开发者等新职位，由于需求激增，供给又跟不上，这些岗位的薪水很高。2025年4月，AI岗位的整体年薪中位数被报道为$160,000 ^[169]——这一很高的中位数反映了许多相关岗位都分布在高薪行业。

人才短缺（供应有限）： 虽然有很多人进入了AI相关领域，但真正有经验的AI专家（尤其是拥有高级学位或重要项目经验的人）仍然相对稀缺。现代AI（深度学习等）是一个年轻的领域——只有在过去十年才迎来爆发。这意味着，拥有十年以上深度学习经验的专业人士群体非常小。根据不同的说法，全球能够构建前沿AI模型的人数仅有几千人 ^[170]。路透社的一位消息人士表示，真正的精英团体可能只有几十到几百人，他们推动了主要的大型语言模型突破^[171]。这种顶尖人才的极度稀缺进一步推高了他们的薪资：这些是“AI巨星”，可以自由选择雇主。这也是为什么各大公司将招聘当作“下棋游戏”看待——精心谋划、投入资金争夺关键人才^[172]。

即使在不那么稀缺的层面，许多职位公告也无人问津。世界经济论坛的一份报告发现，全球存在显著的AI 人才缺口，许多国家的技能需求远远超过供应量 ^{[173] [174]}。在印度这样的地方，尽管培养了许多工程师，企业预计未来三年将有230万个AI职位空缺，但合格人选远远不够填补 ^{[175] [176]}。同样，欧洲也面临AI人才流失的困境（一些国家的一半AI毕业生流向美国）^{[177] [178]}。人才短缺迫使公司做出两个选择：付出更高的薪资以争夺有限人才，并考虑非传统招聘（如雇佣物理学家或数学家，将其培养为AI研究员）^{[179] [180]}。

人才短缺还促使企业采取创新方法，如建立内部培训（技能提升项目）和利用国际招聘。但在短期内，金钱是最快的解决办法——这也就导致了那些高额薪资。Ariel Herbert-Voss 形容AI实验室对待专业专家如同珍贵的棋子——你需要足够的“车”和“马”，任何情况下都不愿缺少一枚棋子，为此可以开出任何价码 ^[181]。只要AI继续成为这个时代的颠覆性技术，而专业人才无法即时“批量生产”，这些稀缺的人才就将享有技能“卖方市场”。

远程办公与人才全球化：远程和混合办公的兴起为 AI 薪资趋势带来了新的维度。一方面，远程办公拓宽了雇主的人才池——公司可以突破地理限制招聘，包括吸纳那些工资水平较低地区的人才。如果公司选择在成本较低的市场进行远程招聘，这可能对某些职位的薪资造成下行压力。事实上，一些公司曾尝试根据本地生活成本（基于地点的薪酬）来支付工资，理论上如果在低成本地区招聘可以节省开支。例如，一家公司可能会以美国工资几分之一的价格在东欧或印度招聘 AI 工程师。然而，远程办公也加剧了对人才的全球竞争，这意味着技术人才现在可以获得全球最具竞争力的雇主的机会，而不仅仅是本地企业。实际上，这导致许多地区的薪资出现了上行压力，因为本地雇主必须与海外企业的薪资竞争。

我们可以看到基于地点的薪资差距正在缩小。一项 2024 年初创公司薪酬调查发现，85% 的初创公司仍会根据地点调整薪资，但非传统中心城市的薪资差距正在快速缩小——例如迈阿密和夏洛特的科技岗位薪酬已达到旧金山薪资的 85–90% ^{[182] [183]}。即使是历史上薪资较低的地区（如中西部等）技术工资也已提升至全国高位。这很可能是因为远程办公让这些地区的人才能够获得沿海公司的聘用机会；为留住他们，当地公司不得不提高工资。换句话说，远程办公为顶尖 AI 人才创造了一个更统一的全球市场。一位来自波兰或尼日利亚的优秀机器学习工程师现在无需搬迁即可为美国公司工作，拿到的薪资更接近美国标准，而不是本地公司原本会支付的水平。实际上，许多公司确实会以生活成本差异为由在这种情况下给得更少，但随着人才选择的增多，这种薪资差距正在缩小。

从员工的角度来看，远程岗位带来了福音。这让 AI 从业者可以在低成本地区生活但获得高薪，或者拥有更多选择（从而提升他们的谈判筹码）。调查显示，远程工作者经调整后往往略低于本地员工的薪资（有研究称低 10-15%，或许因为公司进行了一定程度的下调）^{[184] [185]}。不过如前所述，这些差距正在减小。同时，远程办公让世界各地的更多人能够进入 AI 领域，从长远看有望通过知识扩散来缓解人才短缺问题。

另一个方面是工作与生活的偏好：许多 AI 专家重视灵活性，他们可能会选择提供远程工作的职位，而不是没有远程选项的，即使薪水略低。但由于市场火热，公司往往不得不同时提供高薪和灵活性，才能吸引候选人。例如，一家公司想要招聘一位炙手可热的机器学习工程师，最终可能既要给最高薪水又允许全职远程，因为否则这位候选人还会有 5 个同样条件的其他选择。

总的来说，远程工作让 AI 薪酬更具全球竞争力。 它缩小了一些地区之间的差距（例如，一位巴西的优秀 AI 开发者现在可能远程获得美国水准的薪酬，这会抬高巴西本地公司的用人成本）。这也意味着公司可以更广泛地招人，有可能填补原本本地难以招聘的岗位（通过引入国外人才供应，有助于缓和某些职位极端的薪资增长）。然而，对于最顶尖的专家岗位，人才之战极为激烈，远程还是现场已不是主要因素——这些人才可以自主提出所有条件，并且如果需要也能搬迁。对于中级岗位，远程工作无疑扩大了机会，并通过全球分配任务，有助于防止薪水过度上涨。

简而言之：“远程工作全球拓宽了人才库，增加了雇主间提供更好福利的竞争” ^[186]。它为 AI 技能创造了更大、更具竞争性的市场。在短期内，这种竞争大多使员工受益（因为有多家雇主争抢），从而推高或拉平了薪酬水平。雇主的好处是可以从全球招人，但对于顶尖人才来说，并不一定能省下成本——他们只是接触到了更多高端人才。

其他因素：还有其他值得注意的影响：

• 通货膨胀与生活成本：2022–2023年的高通胀促使许多雇主调整薪资或提供生活成本补贴。经过多年的增长，科技行业薪资在2023年整体趋于平稳 ^{[187] [188]}，由于通胀因素，实际等于变相降薪。2024年，科技行业平均薪资仅上涨约1.2%，低于通胀水平 ^{[189] [190]}。然而，在AI岗位，由于需求旺盛，这一趋势常常被打破——许多AI专家因晋升或有竞争力的其它offer，薪资涨幅依然远超通胀。但在高消费城市（旧金山、纽约），通胀也迫使公司提高名义工资，让员工能够维持生活水平。有些公司在2022年末针对通胀实行了全员调整（如5%的提升），但由于2023年预算收紧，这并未成为通行做法 ^[191]。因此，通胀虽有影响，但属于次要因素；推高薪资的主因还是AI领域供需不平衡，而非整体通胀。
• 风险投资与融资环境：在繁荣期（如2021年），初创公司手握大量风险投资，为AI人才提供了极高的薪资（包括大额股权激励）。而在低迷期（如2023年科技行业下行），有些初创公司收缩了招聘，出现周期性变化。2024–2025年，生成式AI成为风险投资的宠儿，AI初创企业融资再次起飞，支付能力随之提升。不过，如今VC鼓励初创公司更高效运营，因此招聘更有针对性（仅对关键岗位支付高薪）。SignalFire报告指出，“A轮初创公司团队规模比2020年小了20%” ^{[192] [193]}，意味着招聘人数减少，但对核心AI工程师或科学家仍会投入高薪。
• 监管与政策：新兴的人工智能监管（如欧盟的《AI法案》）可能会间接影响薪资。例如，合规要求带来了对AI伦理学家和法律专家的需求（我们看到AI伦理官的薪资范围约为$95k–$135k，详见^[194]）。如果法规减缓某一地区AI的部署，公司可能会放缓招聘（可能抑制薪资增长）。相反，政府对AI的投资（如美国的《芯片与科学法案》中包括对AI研究的资助，或各国的国家AI战略）会创造新职位并提升人才竞争。移民政策同样重要：美国H-1B签证上限意味着一些公司无法引进更多海外AI人才，加剧了短缺并推高本地薪资。加拿大和英国已为AI专业人才引入更开放的签证计划，以吸引人才，这可能会逐步缓解压力（或者，在英国会帮助伦敦的AI产业壮大，提升本地需求）。总之，政策是一个背景因素——它可以影响人才流动的方向，但全球范围的短缺和高需求格局依然存在。
• 行业热度与福利：值得注意的是，除了薪资，许多AI专家还能获得大量福利：股票期权、科研经费、签约奖金等。例如，AI领域的留任奖金非常高（OpenAI的200万美元奖金，详见^[195]，或大型企业慷慨的入职奖金）。不少公司还会提供无限假期、远程办公补贴等其他福利以吸引人才。在学术界，为了抵御企业的吸引力，大学有时会减少教学任务或允许教授兼职咨询（从而实际上提升收入）。所有这些因素共同构成了总薪酬和生活质量，使得纯粹的薪资只不过是拼图中的一个部分（尽管是最大的一块）。

总结本节内容：人工智能薪资飙升的根本原因在于极高的需求与紧缺的供给。企业将AI人才视为至关重要的投资（因此有“AI人才价值九位数” ^{[196] [197]} 的说法）。在人才短缺未能解决之前（考虑到AI需求日增，这一过程可能需要多年，甚至遥遥无期），我们可以预期薪资将继续处于高位。远程办公反而加剧了全球顶尖人才的竞争，使地区间薪酬水平更趋一致（且通常更高）。正如一位薪酬专家对初创公司所建议的：“为AI人才的高成本做好准备”，并准备好向新员工清晰传达股权的价值 ^{[198] [199]} ——这意味着高薪已成常态，公司必须更加智慧地管理其它福利组成部分。

影响薪资的地区和经济因素

除了AI劳动力市场即时的供需关系之外，各种地区和宏观经济因素也影响着AI专家的薪水：

• 生活成本与通货膨胀：生活成本较高的地区通常会提供更高的名义薪资，以吸引人才到这些地区。例如，旧金山湾区以极高的住房成本著称，往往会提供薪资溢价。如前所述，加利福尼亚州及其他少数几个州的薪资水平高于美国平均水平（加州人工智能职位约高出14%，华盛顿州约高出10%等）^[200]。同样，在欧洲内部，像伦敦、苏黎世、日内瓦这样的城市，AI职位的薪资水平也高于小城市，部分原因正是生活成本的差异 ^{[201] [202]}。近年来的高通胀使得雇主面临着普遍提高薪资的压力。虽然许多科技工作者年薪仅获得4-5%左右的温和增长（大致与通胀持平）^[203]，但部分公司为了确保关键岗位不被竞争对手以更贴合现实的薪酬抢走，还会额外提供市场调整补贴。例如，2022年底通货膨胀飙升至约8%时，有报道称一些公司向关键工程师和数据科学家发放了一次性奖金或年中加薪。如果高通胀持续，低成本地区的公司也可能需要进一步提升薪酬，以保持员工的购买力，这样将更加接近大城市的薪资水平。相反，如果通胀趋于稳定，我们可能会看到2023年略有下降后，科技行业实际工资再次上升 ^[204]。
• 地方科技热潮：当某个城市或地区形成科技中心的声誉（通常有政府支持或集群效应时），该地区的薪资会因高需求而大幅上涨。例如，加拿大蒙特利尔成为人工智能研究中心（有Yann LeCun等人），吸引了许多初创公司和实验室落户——当地AI薪资因此提高（虽然仍低于美国，但蒙特利尔企业之间争夺人才的竞争加剧）。多伦多同样见证了AI职位的增长和薪资水平的提升，比如Google Brain等公司开设了办公室。在欧洲，像柏林和阿姆斯特丹这样的城市崛起为科技中心，使那里的薪资标准接近伦敦。德国Stepstone分析强调了就业市场的转变——几乎所有行业对AI专家的需求都大幅增加，甚至一些出乎意料的领域也如此，例如建筑行业（2019-2023年增长4倍）^{[205] [206]}。这种广泛应用让即便是小城市也面临薪酬上涨的压力，因为当地企业意识到，如果想招到或留住能够轻松去大城市或远程工作的AI人才，就必须提高薪水。此外，一些提供激励措施的国家也能间接提升薪资。例如，爱尔兰以低税率吸引了大量科技公司，现今都柏林的科技氛围非常活跃，薪资也相当可观（虽略低于伦敦）。迪拜和阿布扎比推出了吸引AI人才的计划，包括零所得税和豪华的科研设施——AI科学家迁往此地，可能会谈判获得极高的实际到手收入，因为无需缴税。随着时间推移，如果这些新兴中心发展成功，它们自身有可能成为高薪资的聚集地。
• 人才流失与人才引进：遭受人才流失（顶尖AI人才流向其他国家）的地区，可能会在本地出现人才短缺，具有讽刺意味的是，这会推高留下者的市场薪资（但通常这些岗位仍然难以填补）。例如，据指出，以色列超过一半的AI毕业生近年去了美国^{[207] [208]}。以色列的科技领域虽强大但规模相对较小，为了留住人才，他们可能需要提高薪资，或提供如初创公司股份等激励措施（以色列的薪资本已较高，但仍有许多人为更高的硅谷收入选择离开）。欧洲一些国家同样难以阻挡博士被美国高出一倍的薪资所吸引。这一现象影响了本地企业 —— 许多欧洲公司不得不为关键AI岗位提供更接近美国标准的薪酬，否则难以留住人才。欧盟提出“数字主权”，其举措之一就是创造有吸引力的就业岗位以留住AI人才，这很可能意味着为科研岗位提供更高薪资或更多资金支持。
• 监管与审慎：有趣的是，在监管严格或对AI采纳较审慎的地区，需求（及薪资增长）可能会有所放缓。例如，如果欧盟的AI法案带来了高昂的合规成本，一些公司可能会推迟AI项目，从而导致欧洲AI招聘热潮比推崇自由市场的美国稍慢。不过目前来看，这一影响仍然很小 —— 欧洲对AI技能的需求依然在快速增长^[209]。另一方面，监管要求也催生了新岗位（合规、审计、伦理等），如前所述。这些新角色（AI审计员、偏见评估师等）如今已成为AI职位生态的一部分，薪资也颇为可观（在技术公司往往达到六位数），进一步推高整体薪酬趋势。
• 文化与生活方式因素：在某些情况下，一个地区的生活方式或文化偏好会影响吸引人才所需的薪资水平。例如，欧洲通常提供更多假期、福利以及更好的工作与生活平衡，但薪资略低于美国。一些AI专业人士可能会为了个人生活质量选择而接受略低一点的工资，比如选择住在巴塞罗那或维也纳。有些雇主虽然不能严重偏离全球市场薪资，但或许可以用7万欧元雇到本来因个人原因拒绝了美国12万美元的人。这些个例不会决定市场价格，但体现了薪资并非唯一要素，从而使薪酬标准存在一定弹性。尽管如此，随着AI成为企业核心战略领域，企业越来越注重整体回报——包括灵活办公、有趣项目和社会影响力，以吸引人才，因为不是每家企业都能仅靠高薪获胜。
• 经济周期：更广泛的经济环境也起着作用。在经济衰退或科技行业下行时期，如果发生裁员，人们可能会预期薪资停滞甚至下滑。事实上，2023年的科技行业裁员和招聘冻结确实抑制了普通软件岗位的薪资增长^[210]。然而，AI岗位在很大程度上得到了保护——许多公司虽然在其他部门削减，但仍然持续招聘AI团队成员（例如，Meta在其他部门裁员数千人，但同时仍在为其AI实验室招聘）。因此，尽管经济降温，AI岗位的薪资仍在持续上涨。如果发生严重衰退，也许连AI岗位也会感受到压力，但截至2025年，AI的强劲势头足以抵消宏观经济逆风。例如，2024年平均IT薪资仅上涨约2%（几乎持平）^[211]，但据报道，AI和安全岗位的薪资依然上涨且需求旺盛。预期的AI生产力提升也可能令雇主更愿意为其支付高薪——PwC的一项研究指出，AI带来了巨大的生产力提升，AI岗位的薪资溢价约为56%^[212]。因此，企业可能会认为高薪是合理的，因为这些员工正在创造更多价值。

本质上，地区与宏观经济因素确实塑造了AI薪资的背景——影响人才流动及预算分配——但全球整体趋势是上升的。拥有快速增长科技生态系统的地区薪资涨幅会更快（比如东欧——起点较低，但有望实现年复合大幅增长^[213]）。高成本地区则通过高名义薪资维持竞争优势，这些高薪往往也成为其他地区的基准线。

一个有趣的新动向是政府自身也认识到薪酬在吸引人才方面的重要性。例如，英国2023年宣布推出“AI人才签证”，并资助1000个AI博士名额，本质上旨在培养与引进人才，最终可能通过增加人才供应来稳定薪资水平。白宫AI人才报告也承认美国通过吸引国际AI学生，并让他们在美就业获益匪浅^{[214] [215]}。因此，影响人才流动的政策无形中也会缓解或加剧某一地区的薪资压力。

影响人工智能薪酬的最新趋势、新闻及政策变动

人工智能领域正迅速发展，与薪酬相关的讨论也在不断演变。以下是影响AI专家薪酬及其在就业市场预期的部分最新趋势和新闻（2024–2025）：

• “AI人才争夺战”加剧： 如前文所述，最受关注的新闻之一便是企业间争夺AI人才的军备竞赛。2023年底及2024年，多个媒体纷纷报道了企业为吸纳AI顶尖人才开出的空前高薪待遇。例如，路透社（2025年5月）曾刊文描述硅谷争夺“超级明星研究员”的混战，并指出“顶级OpenAI研究员年薪可超千万美元” ^{[217] [218]}。同一报道提到谷歌DeepMind与xAI正通过大额股权激励激烈争夺人才^[219]。英国《金融时报》（2023年6月）则创造了“AI人才战争”这一说法，报道称研究科学家的年薪为50万美元至200万美元，甚至中层人员薪资也大幅增长 ^[220]。这一现象令AI专家成为科技圈新的“摇滚明星”，关于“百万美元薪酬”的头条已在商业媒体屡见不鲜 ^[221]。这样的关注本身就会推动趋势——更多专业人士可能因听闻高薪而投身AI，也令现有专家在知道自身市场价值后谈薪时更为强硬。
• Meta与OpenAI的叙事之争： 一件非常有新闻价值的事件是，Sam Altman（OpenAI首席执行官）公开指责Meta为吸引OpenAI员工而开出 “疯狂的” 薪酬——他特别提到了1亿美元的报价 ^{[222] [223]}。这一消息在2025年中通过播客曝光，并受到广泛报道。虽然我们需要结合上下文来看待这些说法（比如它们可能是多年的总和或有所夸大），但这无疑向世界展示了这场竞争的高风险性。Meta没有对这一说法进行否认，更加证实了类似情况的发生 ^[224]。这一事件可能会影响薪资预期：如果你是一名顶级AI科学家，现在你知道有多家雇主可能会以八位数甚至九位数的薪资来雇佣你，这无疑大大提升了你的议价能力。另一方面，这也引发了可持续性的质疑，以及我们是否正处于一个AI“泡沫”之中。一些分析师在思考，这样的薪酬水平究竟是短期的高峰，还是将成为新常态。
• 科技行业的经济调整： 2023年科技行业经历了大量裁员，但有趣的是，AI相关岗位往往得以保留，甚至有所增加。谷歌和微软等公司在传统业务领域裁员的同时，却宣布将加大对AI的投资。这种二元现象也反映在薪资调查中：2023年科技行业整体薪资增长停滞 ^[225]，但AI依然一枝独秀。到2024年末，随着经济略有回暖，招聘活动再次升温；Dice的2024年科技薪资报告指出，拥有3-5年经验的从业者（如许多AI工程师）在经历上一年的薪资下降后，薪水出现了接近6%的回升 ^{[226] [227]} ——这很可能意味着市场上抢手的中级专业人才（如不少AI工程师）再次获得了加薪。因此，虽然通用IT岗位可能陷入停滞，AI相关岗位却持续上涨。
• 薪资透明法案：在美国及其他地区，新法律要求职位发布必须包括薪资范围（例如，加利福尼亚、纽约等地已实施此类法规）。这一向透明化的趋势，自2023-2024年起生效，使得一些此前不公开的AI职位薪资范围变得透明。例如，职位列表可能会公开显示“高级ML工程师：基本工资15万-25万美元+奖金”。这带来了两个影响：（1）它赋予候选人协商的底气（他们能看到上限，并以此为目标），实际录用的薪资更常向区间高端靠拢。（2）当企业看到其他公司的薪资范围时，也可能主动调整自己的薪资以保持竞争力。长期来看，这种透明度有望消除异常并让员工薪酬更接近市场价，同时还可能减少薪酬歧视。总之，薪资透明规则普遍被认为会提升被低薪者的收入，让市场更高效——而在AI这样高需求的领域，这很可能意味着总体平均工资更高，或者至少让更多人能获得薪资上限。
• 工会化与员工维权：虽然在AI领域还没有像其他行业那样广泛，但越来越多的科技工作者正开始组织起来，争取更好的工作环境。例如，谷歌伦理AI团队事件（如2020年解雇Timnit Gebru等事件）提升了员工发声的意识。虽然目前在AI领域还没有因为薪资而发生罢工或工会行动，但更广泛的科技行业劳工运动有可能影响未来的议题（例如，保证公平的奖金分配或股权激励）。部分研究人员可能会反对高薪职位中常见的过度加班或压力。如果工作与生活的平衡成为卖点，有些人可能会以部分薪酬换取更好的平衡，不过目前来看，各家公司依然倾向于以高薪与福利同时吸引人才。
• AI领域内技能趋势变化带来的薪酬差异：在AI行业内，目前某些技能格外值钱。生成式AI与大型语言模型（LLM）相关技能是目前最热门的——如果你参与过如GPT等LLM的相关开发，你在市场中极具竞争力。一些新闻报道提及，有不少专业人士正通过学习提示工程或LLM微调等新技能来抓住这一波红利。AI+网络安全也是一个火热的交叉领域（需要AI技能的网络安全岗位增长了25% ^[228]）。拥有这些前沿技能的专家往往能拿到比其它AI相关岗位更高的薪资。同时，一些较早期的细分领域（如传统规则型AI或某些遗留系统）则不太可能获得同样高的溢价。这意味着行业内部也有分层：比如，计算机视觉专家在自动驾驶领域会更受欢迎，而在传统安防等逐渐萎缩的赛道需求会略低（仅举例）。总体来说，几乎所有AI子领域都在增长，只是目前来看，NLP/LLM和生成式AI增长最快，这也直接体现在薪酬上。
• 教育与认证：随着AI认证、在线课程（如Coursera等）以及专门的硕士课程不断涌现，越来越多的人正在接受AI专业培训。有人会担心，这样的发展是否会让初级岗位饱和，进而压低初级员工的工资。目前还没有明显的供过于求迹象——需求非常旺盛，具备AI技能的新毕业生仍然能获得多份工作邀约。不过，一些雇主可能会变得更加挑剔（更偏好有实际项目经验的人）。科技教育领域的最新消息显示，公司仍然主要从顶尖高校招人（斯坦福AI研究生项目的毕业生大多就职于大型科技公司或资金充足的创业公司）。因此，名校背景和实战能力还是拿高薪的关键。某种意义上，AI教育的普及正是被高薪吸引所驱动——人人都看到高收入，纷纷涌入。
• 全球人才流动：世界各国正在更新政策，吸引或留住AI人才。例如，加拿大为未通过美国H-1B签证抽签的持有者设立了特殊工签，吸引技术人才加盟其迅速发展的AI产业（尤其是在多伦多/蒙特利尔）；英国出台了“Scale-up签证”等多种机制，方便AI专家快速入境；阿联酋推出“Coder计划”，邀请10万名程序员（包括AI专家），提供黄金签证和相关激励。这些举措可能在一定程度上重新分配人才。如果有更多人才流向加拿大，加拿大的薪资或将先因需求上涨而提升，随后随着供给增加趋于稳定。美国依然是顶尖人才的“吸铁石”——据一项分析，约60%的顶级AI研究者都在美国 ^{[229] [230]} ——但签证障碍令部分人才选择其他地区。总体来看，美国企业往往不惜重金和法律移民成本争抢人才，把移民费用视为AI行业用人成本之一。
• 伦理与社会压力：媒体中有一种说法，质疑让AI专家获得如“NBA球员”般高薪是否健康或可持续，而其他科技从业者却被裁员等。有些伦理学家担心如此高的薪资会扭曲激励机制（研究人员追逐企业金钱而非公共利益研究）。多元化也是一个问题：高薪AI岗位往往集中在特定群体（通常是男性、欧美或东亚人）手中。一些倡议正致力于扩大AI教育的覆盖面，从而让人才库更加多元化。未来更大且多元化的人才库可能缓解短缺，并有助于薪资趋于合理——但这还需多年时间。与此同时，我们看到科技行业薪资已成为公共讨论的话题（比如批评“AI薪资相比社会其他岗位高得离谱” ^[231]）。目前这种舆论并未引发任何限薪政策——更多是社会现象观察。某种程度上，这反而吸引了更多来自不同背景的人才进入该领域，因为高薪具有很大吸引力，这也可能是积极的。
• 生产力提升与公司战略：最后一个趋势是，公司希望利用AI提升生产力，有可能减少某些岗位所需的员工人数。讽刺的是，如果AI工具让一些编程或分析任务变得更轻松，表面上看对AI专家的需求可能会趋于平稳。但目前证据表明，情况正相反：AI自动化了一些任务，同时也创造了新的需求（公司仍然需要专家去开发、维护和解读AI系统）。2024年一项CFO调查显示，许多公司预期低技能岗位员工会减少，但更多高技能（AI）人才将被需求以实施这些系统^[232]。因此，虽然AI可能取代部分岗位，但同时也提升了AI专家岗位自身的重要性和不可替代性——进一步巩固了其高价值（及高薪资）。

总之，最新消息证实AI薪酬正持续强劲上涨，并成为主流讨论话题。各公司在薪资上不断相互较劲；各国政府忙于调整政策；而劳动力市场则通过远程办公和技能提升来适应。2024年底的共识是，这些趋势将在2025年持续：“截至2024年，AI相关职业属于最有前景的岗位之一，提供极具竞争力且随着经验与专业度提升而增长的薪资” ^[233]。除非出现AI泡沫破裂或人才大量涌入，否则AI专家很可能仍将是就业市场中收入最高的专业人士之一。

专家观点与引用

为增加见解，以下是一些专家和行业领袖针对AI薪资和人才市场的精彩引用：

• “AI实验室像下棋一样对待招聘……他们希望尽可能快地行动，所以他们愿意为拥有专业和互补技能的候选人支付高额薪资，就像棋子一样。”– Ariel Herbert-Voss，AI创业公司CEO、前OpenAI研究员 ^[234]。（这生动地描述了顶尖AI雇主如何制定策略并不惜一切代价组建合适的专家团队。）
• “数据科学家很抢手。他们拥有高度相关且越来越多公司急需的技能……因此，数据科学家的薪酬很高也就不足为奇了。在德国，拥有十年经验的数据科学家年薪可达9万欧元左右。”– Dr. Tobias Zimmermann，Stepstone 劳动力市场专家 ^[235]。（强调即便在薪酬低于美国的欧洲，经验丰富的AI专业人士收入也远高于平均水平。）
• “在顶级实验室，基本工资现在可达44万美元。加上奖金和股份，许多研究人员年收入超过100万美元。2025年，Meta招聘报价突破了200万美元……扎克伯格亲自出面，提出1000万美元甚至更高的报价。OpenAI则以200万美元的留任奖金及价值超2000万美元的股权进行反击。”– Ore Bakare，科技内容专家，行业报道汇总 ^{[236] [237]}。（这段引自SmythOS文章，列举了2025年人才大战中令人瞠目的行业事实。）
• “如今中高级研究科学家在大型科技公司可获得总薪酬在50万美元到200万美元之间，而几年前还是从40万美元起……”– 《金融时报》报道（2023年） ^[238]。（强调短时间内AI科研人才薪酬迅速膨胀。）
• “2025年4月，AI职位年薪中位数达到160,056美元……这[标志着显著增长]。”– Lurnable 2025 AI职业路径报告。（这再次说明，AI行业不仅顶尖薪资高，即使是中位数也足以跻身高收入行列。）
• “有一种观点认为，极少数的‘一万倍’研究人员做出了巨大贡献……因此他们有可能决定一个AI模型的成败。” – 路透社，归纳行业观点 ^[239]。（这也是为什么公司愿意为特定个体支付天价薪酬的原因。）
• “远程办公拓宽了全球人才库，促使雇主之间在提供更好福利方面竞争加剧。” – WomenTech Network 见解（2023） ^[240]。（指出远程办公趋势令雇主在薪酬方面更具竞争力，因为人才可以被全球各地雇佣或流动。）

这些观点共同描绘了一个前所未有的AI就业市场：在这里，专业人才的价值堪比顶级高管和演艺人员，地理位置不再是障碍，人才需求远远超过供给。这些引述同样也表明，这些高薪并非炒作——现实中确有公司支付这些数字，并且业内专家也认可背后动因（迫切需求、稀缺技能）。

作为一名AI从业者或考虑进入该领域的人，需要认识到机遇巨大。但高回报也伴随着高要求——愿意支付30万美元甚至300万美元的公司，自然期望顶尖的业绩。对雇主和政策制定者来说，这也提醒他们必须加大AI人才培养（如教育等）投入，否则只能陷于无休止的“抢人大战”。

结论与展望

总之，2024–2025年期间，全球AI专家的薪资水平异常高企且还在持续上涨。本报告的核心发现包括：

• 薪资创历史新高：人工智能和机器学习专家如今是薪酬最高的专业人士之一。在美国，许多职位的平均工资都达到六位数中段^{[241] [242]}，许多入门级岗位起薪即达六位数，高级岗位甚至可达七位数^{[243] [244]}。在其他主要地区（欧洲、亚洲），薪资绝对值较低，但相较于其他领域，依然有很高溢价^{[245] [246]}。
• 职位和行业差异：薪酬呈现明显分层——机器学习工程师、人工智能研究员、数据科学家等岗位位居薪酬榜首（尤其在科技与金融行业），而学术或政府机构的薪资虽低一些，但仍高于非技术类职位。大型科技公司，如谷歌、OpenAI、Meta等，设定了最高标准，其薪酬包达到前所未有的水平^{[247] [248]}。初创公司及其他行业也提供丰厚但略低的薪酬方案，往往辅以股权激励^{[249] [250]}。
• 需求与短缺：持续的人工智能人才短缺，加上几乎每个行业不断增长的需求，是这些薪资趋势的根本驱动力^{[251] [252]}。各组织正在争相招聘人工智能专家以利用生成式人工智能等新技术，在这个过程中不断推高薪酬水平。
• 远程与全球化：远程办公使得人工智能人才招聘成为一场全球竞争。优秀人才无论身处何地都能获得高薪职位，这迫使全球各地的公司在薪酬上保持竞争力^{[253] [254]}。这在一定程度上缩小了地区差距，也让更多专业人士有机会获得高薪职位，同时也让企业可以从全球人才库中补充岗位。
• 近期趋势： “人工智能人才大战”和百万美元年薪的说法在近期新闻中非常突出^{[255] [256]}。政策应对（如新的签证和培训项目）正在出现，但在短期内，高薪环境仍将持续。透明化法律和意识提升让人工智能从业者更了解自身价值，进一步巩固了高薪资预期。

展望未来，我们可以期待什么？除非人工智能领域出现意外降温，对人工智能专业人才的需求将持续增长。美国劳工统计局2026年的预测显示，到2026年数据科学家就业人数将增长近28%^{[257] [258]}——这表明市场需求并未放缓。随着人工智能新子领域的出现（如AI安全、AI伦理、AI法律等），我们很可能会看到新的职业类别及相应薪酬标准的诞生。