月薪有没有10万？我们与5位AI从业者聊了聊，还问了ChatGPT

线上问答：

有猎头声称AI从业者能月入10万，是真的吗？AI行业打工人的真实工作内容和待遇是怎样的？

回答要点：

① AIGC算法工程师 “夏天只喝冰美式”：大模型动辄数百万千万的训练费用，使得训练不再平民化，因此对人才的要求也远高于传统的AI。门槛极高，但待遇也极高，基本30岁以内处于60-150万区间，30岁-40岁处于100-500万区间。

② 视觉领域大模型工程师 “AI潜水非线性观察员”：以ChatGPT和MidJourney为代表的AIGC技术的成功，启发我们在视觉大模型领域借鉴GPT的成功，在多模态领域、预训练大模型和自适应学习领域进行深入探索，迎来视觉模型的iPhone时刻。

③ 自动驾驶产品经理 张和：只要技术够硬，拿多少收入都值得。但大模型人才，并不是人人都值十万月薪。推荐大家阅读微软研究院对GPT-4深度研究评测的论文《Sparks of AGI（人工智能的曙光）》，这真的是未来。

④ 直播电商技术负责人 孙博宇：AI能提高生产效率，如果人效能提升十倍百倍，那给相关人才十万月薪不离谱。我们公司通过使用AI(ChatGPT+Midjourney)，部分岗位的工作效率得到了提升。

⑤ 猎头 老陈：大模型技术人才的需求增长很快，今年以来，相关人才需求职位数量连续3个月保持30%-40%多的增长。薪酬多数集中在30-60K/月，60K/月以上占比30%左右，学历基本集中在硕士，专业基本都是计算机相关专业。

以下为他们回答的具体内容：

“10万月薪在AIGC圈不算什么，

大模型人才门槛极高”

夏天只喝冰美式：AIGC算法工程师

我是音频方向的AIGC算法工程师，华中科技大学计算机专业毕业。目前工作的技术方向：主要做基于大模型的音效音乐生成以及英文领域的语音合成，应用方向：有声书、音乐播放软件。

大模型人才要求更高

在过去的几年里，人工智能技术有几次跳跃式发展，深刻影响了各个行业。

最近由ChatGPT引爆的大模型热潮，让人们意识到了大模型在各领域的应用潜力，所以各公司对大模型工程师的需求日益增长。然而和以往不同的是，AI大模型，不再依靠堆人力。

动辄数百万千万的训练费用，使得训练不再平民化，因此大模型对人才的要求也远高于传统的AI。

10万的月薪在AIGC领域并不算什么，一个错误的尝试，公司需要付出几十倍十万月薪的成本。现在的时代，是贵精不贵多。Midjourney团队，只有8位研发人员，其中4名是实习生。

OpenAI的ChatGPT项目的研发人员仅77人。而这两支团队都创造了世界级的产品。

工作做什么

AIGC算法工程师的主要工作内容包括：

1、关注领域的前沿知识；阅读论文，从大量前沿工作中，找到适合跟进的方向。

2、算法研究与开发：确定方向后，设计和实现算法，并且优化模型性能，提高计算效率。

3、模型评估与验证：为了确保生成的内容符合预期，工程师需要对训练好的模型进行评估和验证。

4、其他：在算法迭代阶段，算法工程师需要配合数据人员对数据的进行迭代清洗。在模型落地阶段，算法工程师需要配合工程人员，一起搭建高可用的服务框架。

我主要从事音乐音效生成，研究语音生成的算法。如给一段文本表述，生成相应的音效（如鸟叫）或者一段对应的音乐，主要应用于给有声书配音或者音乐软件的自动配乐。在职业规划方面，我计划在音乐生成算法方面继续深入研究，在该领域成为一个领航者。（技术专精）

AIGC作为一种具有巨大潜力的技术，不仅能够降低创作的成本和门槛，还能为用户提供个性化的体验。随着技术的不断发展，AIGC在各种场景的应用将越来越广泛。

在未来几年里，我们可能会看到AIGC在音乐创作、游戏、教育等方向实现更多的突破。甚至于将来多模态大一统，只需要给文本、语音、图像的任意一个模态，就能自动补全其他模态，构造出完整的音视频，极大提高人们的生产力。

薪酬情况

目前大模型的门槛极高，但是待遇也极高。

目前非985硕背景的应届毕业生基本被一票否决。而能拿到offer的，硕士一般薪资在40-60万，优秀的能拿到80万+，普通博士60起，优秀博士上不封顶（阿里星、天才少年等特殊通道另算）。

工作多年的待遇分布差别很大，AIGC属于新兴领域，人员基本由CV、NLP（非gpt方向）、ASR、TTS等方向转方向而来，基本30岁以内处于60-150万区间，30岁-40岁处于100-500万区间。

“GPT的成功，启发我们复制到多模态领域，

期待视觉模型的iPhone时刻”

AI潜水非线性观察员：格灵深瞳大模型工程师

我的工作就是传说中能拿10万月薪的大模型工程师。我这里的定语特意加了个“传说”，因为按照公司规定，薪资保密，至于有没有到100000，只能靠大家猜了。

工资虽然不能说，我的工作内容是做啥的，倒是可以跟大家啰嗦啰嗦。

目前我就职于格灵深瞳，主要从事视觉识别大模型和多模态预训练大模型的开发和优化工作。

进入人工智能行业，源于本科毕业那年的一个选择。2014年本科从自动化专业毕业之后，意识到感知研究的重要性，所以选择在研究生阶段进入模式识别方向在视觉图像识别领域进行深入学习。

就这样，毕业后顺理成章地进入视觉相关的AI公司供职。

公司主要做计算机视觉技术、大数据分析技术、机器人技术和人机交互技术与应用场景深度融合，就是为智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康及元宇宙等领域，提供人工智能产品及解决方案的。

而我当前的职位——视觉识别大模型和多模态预训练大模型工程师，主要的工作内容包括：

1. 设计和实现深度学习模型：根据不同的应用需求，设计和实现符合要求的深度学习模型，包括图像识别、目标检测、物体跟踪、语义分割等多种模型。

2. 进行模型优化和大规模训练技术优化：通过对模型的训练和测试，不断优化和调试模型，提高模型的性能和准确率；通过优化分布式训练的效率，提升大模型的开发效率，降低开发成本。

3. 参与多模态预训练大模型的开发：利用多种数据源，包括图像、文本、音频等，开发多模态预训练大模型，提高模型在下游任务上的泛化能力和应用范围。

4. 参与研究和开发项目：积极参与研究和开发项目，探索新的技术和方法，提高模型的性能和效率。

5. 与团队成员合作：与研究人员、工程师、产品经理等团队成员密切合作，确保项目的顺利进行和完成。

（有点像跟领导汇报工作了，可能很多人看不懂这些词，但我工作真的是做这些^_^）

成就感来说，看到自己开发出的模型被用到了公司业务中，可以为公司不同领域的业务如智慧金融，城市管理，商业零售，为这些业务提供强有力的支持，还是有点小骄傲与自豪的。

压力上来说，面对日新月异的新技术带来的挑战，不断变化的业务形态和业务需求带来的挑战，职业焦虑还是有的。

但压力同时也是动力，推动我时刻跟踪前沿技术，保持学习状态，不断探索算法的极限。——对，可以说算法就是我工作的核心，也是大模型工程师的必备技能。

当前，以ChatGPT和MidJourney为代表的AIGC技术的成功，让我们看到了AI模型在文本生成和图像生成领域可以产出高质量的内容来辅助人类完成一些繁琐的工作，提高效率和用户体验，证明了AIGC技术的广泛应用前景和发展潜力。

同时，也证明了大规模数据集预训练这一条路径的可行性，启发我们在视觉大模型领域借鉴GPT的成功，在多模态领域，预训练大模型和自适应学习领域进行深入探索，迎来视觉模型的iPhone时刻。

这就是我正在努力为之奋斗的事业，职业成就感让我保持前行。

“大模型人才，并不是人人都值十万月薪，

AGI真的是未来！”

张和：小米自动驾驶AI工具链产品经理

对于AI人才是否可以拿到十万月薪，我的观点是：只要技术够硬，拿多少收入都值得。但大模型人才，并不是人人都值十万月薪。

业界做大模型的技术，大家都知道，黑科技不多，最多是一些细节的实现方法与技巧的差别，只要AI技术团队还不错，能跟踪前沿学术论文，就可以干得差不多。只有那些能做到卓越的，才配得起10万+的月薪。

话又说回来，薪资其实只是我们进行职业考量的一个重要方面，但并不是唯一角度，AI能所带来的职业发展的未来前景，才是我们更应该看重的。

而我，坚定地看好这波AIGC所能带来的未来。以下分享一下我进入AI行业的经历，一起探讨学习。

我目前是小米自动驾驶AI工具链的产品经理。2015年国际商务硕士毕业，从大学校园到进入AI行业，其实我已经准备了N年。

进入人工智能领域最早是2017年初，之前我是做APP产品经理的，但一直对新技术非常感兴趣，为了入职AI岗位，我看了很多AI领域论文并自己动手开发了一个语音移动遥控机器人，还自己从零搭建了一个使用NLP技术的有声书学习网站，在这些努力的基础上，最终我成功说服AI部门的老板，同意我转岗到人工智能方向。

我目前主要负责自动驾驶的AI数据驱动工具链体系，具体来说就是帮助算法收集、挖掘、分析和整理自动驾驶车辆在道路上的海量场景数据，找出对AI模型比较有难度的片段，从而加入到训练集中提升模型的识别效果。

海量数据是这一波人工智能包括GPT技术底层极其重要的一环。

工作成绩也是有的，但距离我的星辰大海还有距离。

我此前负责的AI视觉技术落地手机拍照，在人像背景虚化、AI去模糊等方向上，通过数据驱动提升拍照算法效果，帮助小米手机多次拿到权威机构DXOMARK的全球第一。

在自动驾驶领域，我们搭建的数据闭环对标业界最领先的特斯拉，初步有了一定的水平。

我同意比尔盖茨等大佬的说法，生成式AI这一波是超越互联网本身的巨大革命。

大家在媒体上看到的很多质疑ChatGPT能力的文章，其实仔细看他们的测评大多用的GPT 3.5，而GPT-4的智能程度已经显著超过了，并且达到了接近AGI的程度。

我相信等到更多人用上GPT-4，并且业界研究清楚如何发挥其能力的时候（可能需要最短半年最长1-2年），生成式AI在各行各业的应用，会出现爆发的趋势，从而真正兑现工业革命级的预言。

推荐大家阅读微软研究院对GPT-4深度研究评测的论文《Sparks of AGI（人工智能的曙光）》，这真的是未来。

“如果大模型应用能取代人工，

给10万月薪不稀奇”

孙博宇：直播带货公司技术负责人

AI能提高生产效率，如果人效能提升十倍百倍，那给相关人才十万月薪不离谱。

我是一个直播带货型电商公司的技术负责人，年初在朋友的推荐下弄了个ChatGPT账号。

在体验ChatGPT后我感到无比震撼和惊讶，它的应答精准度和流畅度远超我的预期。

这种人工智能语言模型让我对未来充满期待，于是大量关注AI相关的内容。

我日常工作内容跟AI没有直接关系，但我对于AI的落地的欲望很强。

我是上一代搜索引擎(谷歌)的既得利益者，深知新兴技术对知识边界产生了深远的冲击，同时对各行各业带来了翻天覆地的变革。

在我的安利下，电商售后部门已经熟练使用ChatGPT进行知识检索和优质内容的输出。

在使用AI工具之前，我们朋友圈的文案，图片，是一个文案组在负责，而现在每个人都可以使用ChatGPT+Midjourney生成优质的内容进行朋友圈运营。

设计部门也开始逐渐接受市面上一些商业性的AI产品，用来设计商品图，节约了很多拍摄布景和后期内容处理的人工成本。

很多朋友劝我，趁着风口，搞教程，割一把，但我坚持：不能落地产生价值的技术就不是好技术，所以我的研究方向一直是：AI如何融入现有的业务流程，降低人效，提高产出。

我司通过使用AI(ChatGPT+Midjourney)，部分岗位的工作效率得到了提升。

我们内部现在都非常兴奋，因为完成同样的工作量，用的时间和精力都少了，我们甚至还提升了服务的质量，算是双赢。

我们借助AI是提升人效跟外部同行竞争，而不是优化内部，员工被AI取代的焦虑，在于老板的格局，这个不用担心，干好自己的工作就是了。

说一个营收比较好的AI项目：我隔壁公司是内容生产公司，年初通过使用ChatGPT+Midjourney产生内容，人效有了成倍的提升，由于内容的独创性，在各个信息流平台都获得了等同于人工原创内容的流量，而同公司的不同项目组的作品，并没有明显感觉是否是真人创作。该公司通过线上卖课也获得了不菲的收入。

猎头炒作大模型人才月薪十万，引发了争议，但我的看法是：配合营收好的业务，给得起，企业也赚的更多，未尝不可。我提到的隔壁那家公司，他们那个Midjourney研究员，就是这个岗位，通过培训放大后，月薪十万不是问题。

如果对大模型应用炉火纯青，能达到取代人工的程度，十万真不稀奇。站在公司的角度，普通的人力成本太贵了，通过大模型人才，取代十个甚至百个普通人力，那公司的成本还是降低了。

就像搜索引擎提升知识的检索效率一样，AIGC是一种能代替大多数内容工作者的新技术，给人带来更多内容创造方面的想象力。

我特别期待不久的将来算力成本降低，AIGC一定会充斥着我们的学习、工作、生活、娱乐等方方面面。

“约30%的大模型人才月薪超6万，

学历集中在硕士”

猎头老陈：猎头从业人员

今年OpenAI发布ChatGPT 4.0以后，生成式AI技术的亮眼表现让国内外公司异常激动，纷纷发布自己的大语言模型，从百度的文心一言到阿里通义千问，从美团王慧文的“光年 AI”到到贾扬清下场，再到腾讯科技微信号发布的陆奇演讲实录刷屏，很难看见一个方向会引起这么多大佬参与甚至是直接下场。

那么AI领域薪酬可以拿到甚至超过10万月薪吗，接下来我们分析下。

职位需求

随着国内公司的持续投入，大模型技术人才的需求增长很快，23年1-4月，互联网行业普遍需求不旺的情况下，大语言模型技术人才需求异军突起，职位数量连续3个月保持30%-40%多的增长，较早的一批投入大语言模型的公司，涵盖金融、医疗、搜索、教育、办公协同软件和游戏等领域，CV算法工程师、推荐算法工程师、NLP算法工程师和AI产品等相关职位需求增长强劲。

这里需要说明的是算法类人才需求虽然增长快速，但是跟22年以前的需求相比还是相对较少，加上成本问题，加入的公司门槛较高，大规模的职位增长现象目前是不会出现的。

薪酬区间

根据实际招聘和招聘网站数据来看，AIGC等大模型相关职位薪酬多数集中在30-60K/M,有公司给百度文心一言团队人才薪酬涨幅达到了100%，其中根据招聘数据60K/M以上占比30%左右，基本年薪都上了120W，企业要求上看，学历基本集中在硕士，专业基本都是计算机相关专业，项目经验上有大模型相关经验最好，也有部分企业因为这类技术人才较少，会把项目经验放宽，在相关程度高的算法工程师中选择比较优质的人才慢慢培养。

未来大模型就业预测

1、以ChatGPT为代表的大模型技术目前阶段不会带来更多的失业，反而大模型相关领域的职位需求会持续上升，大模型技术有很强的横断性，如同早年提出的互联网+，后面可能会出现大模型+的概念，国内也有比较有前景或者已经有落地的项目，伴随大模型技术的快速迭代，落地场景会慢慢增加，相关联的职位增长也会增长；

2、大模型技术不会一家通吃，有很多细垂领域需要在目前技术基础上做个性化的方案和调整，这个环节依旧需要大量的技术人员；

3、数据安全是大模型技术目前必须要面临的问题，政策是一种保护，也创造了职位增长的空间，好比是银行数据不能异地处理，客观层面上就增加了金科技术服务的“私人订制”。

4、高性能芯片和算力等成本方面的限制，决定了目前国内这个行业需要一定时间去补齐短板，短时间内不会出现快速收缩的趋势，大模型技术复合典型的木桶原理，需要各个板块的推动；

5、未来大模型技术比较有商业价值的突破点多半先在to b企业服务和科研实验上。

针对大学生的建议

1、小伙伴们要是相关专业，想入行AI领域企业，最好是本硕学校有一定实力，当前计算机类专业毕业人数相对较多，今年北京也出现了硕博研究生毕业人数超本科毕业人数的现象。

2、百万年薪不是普遍能够实现的，根据招聘数据显示，相关领域岗位只有30%左右的薪酬能够超百万年薪，通常是学历背景过硬，在校论文过硬，毕业后也不是所有人能马上年薪超百万，少数人才在3-5年后才有可能实现；

3、需要综合考虑地区户口和行业竞争力等因素，收入最高的行业不一定是最适合的自己的行业，根据自身专业和院校情况，结合地区户口政策和行业发展前景才能选出适合自己发展的职位。

总结：ChatGPT

关于这个问题，我们也问了下ChatGPT，以它的回答来作为结尾总结。

ChatGPT：