出品：亨德森猎头公司
日期：2026年6月7日
中国AI人才市场在2026年进入了一个"极度分化"的阶段。一面是AI科学家/负责人平均月薪突破13.2万元，顶尖大模型研究员年薪冲击500-800万元（含期权）；另一面是基础算法岗的薪酬增速已从2024年的年涨30%+放缓到10-15%，大量初级AI岗位的供给开始过剩。
根据脉脉2026年春招报告，AI岗位量同比暴涨12倍，平均月薪超过6万元。但这组数字掩盖了一个残酷的分化：AI科学家/负责人岗位的平均月薪（13.2万）是普通算法工程师（2.5万）的5倍以上，而一年前这个差距是3倍。
本报告覆盖AI/大模型核心岗位6大类、4个职级层级、4个主要城市，数据基于脉脉、前程无忧、猎聘、北京人社局等公开报告的交叉验证。时间跨度为2025年Q4至2026年Q2。
三条最核心的判断：
1. 大模型赛道的人才溢价已到非理性区间。 有千亿参数大模型训练经验的算法研究员，年薪中位数已达180万，是同等资历传统AI算法工程师的1.8-2倍。企业正在为"经验"而非"能力"付费。
2. AI Infra（训练框架/推理优化）人才成为新的稀缺品类。 随着大模型从训练阶段进入推理部署阶段，具备CUDA优化、分布式训练、模型压缩经验的人才供给严重不足，薪酬涨幅超过算法岗本身。
3. AI岗位正在经历"上层扩招、底部淘汰"的结构性调整。 标注/数据清洗等低端AI岗位需求下降，而AI产品经理、AI伦理/合规等周边岗位需求上升。纯AI技术人才向"AI+行业"复合型人才转变已成趋势。
2025-2026年，中国AI行业发生了一个重要转折：资金和人才都在向少数头部企业集中。
腾讯2026年实习生招聘开放超过17,000个岗位，AI相关占比超过70%，实习生薪酬"上不封顶"。字节跳动2026年春招AI岗位量同比增加8.7倍，其中Seed团队（大模型核心团队）的用人标准明确写入"不写PPT、不开会，但必须是顶尖5%"。阿里巴巴的职级薪资体系正在进行结构性调整，核心AI岗位的薪酬带宽被拉大。
与此同时，大量中小AI创业公司正在失去人才竞争力。根据脉脉数据，字节跳动、腾讯、阿里巴巴、百度、华为五家企业的AI岗位量占全市场的70%以上。这意味着AI人才市场的"头部效应"比整个互联网行业更为极端——互联网行业的CR5约为50%。
这种集中度直接反映在薪酬上：
· - 头部企业AI科学家/负责人：月薪中位数**13.2万元**（年包约160-200万）
· - 中型AI创业公司同级别：月薪中位数**7-9万元**（年包约85-110万）
· - 传统行业AI部门负责人：月薪中位数**4-6万元**（年包约50-75万）
同样是"AI负责人"三个字，薪酬差距可以大到3倍。
2026年最受关注的AI人才事件是DeepSeek。这家在2025年以极低成本训练出高性能大模型的创业公司，在致谢名单中列出了近300名研发者，但其中已有10名核心大将确认离职——有的流向其他创业公司，有的自行创业。
DeepSeek的案例揭示了一个重要趋势：顶级AI人才从大厂向创业公司的流动正在加速。 此前，绝大多数AI博士的首选是BAT等大厂。但2025-2026年，一批有技术实力、有融资能力的AI创业公司（如月之暗面、智谱AI、百川智能、MiniMax等）开始从大厂"反向挖人"。
这导致一个有趣的结构变化：大厂的AI团队规模仍在扩张，但核心人才的留存率在下降。据行业估计，大厂AI团队的核心人才年流失率已从2023年的8-10%上升到2026年的15-20%。
2026年另一个显著变化是具身智能（Embodied AI）岗位需求暴增。根据公开数据，具身智能岗位量同比增加15倍。优必选（UBTech）开出1.24亿年薪招聘首席科学家，虽然这一数字包含大量期权估值，但确实反映了这个赛道的"土豪"特质。
具身智能的薪酬结构与传统AI有显著差异：硬件+软件+算法的复合型人才溢价更高。具备ROS系统开发、机器人运动控制、多模态感知融合经验的工程师，年薪中位数已达60-80万，高于同等经验的纯软件AI工程师。
当所有人都在关注大模型算法研究员时，AI Infra（基础设施）方向的人才缺口正在急剧扩大。具体包括：
· - CUDA/C++高性能计算工程师
· - 分布式训练框架工程师（熟悉DeepSpeed、Megatron、PyTorch FSDP）
· - 推理优化/模型压缩工程师（熟悉TensorRT、ONNX、vLLM）
· - AI芯片编译器工程师
这一方向的特点是：供给极度稀缺，入行门槛高，但高薪持续性强。 一位有3年以上CUDA优化经验的工程师，年薪可达80-120万，且流动性远低于算法研究员（AI Infra工程师的平均在职时间为2.8年，而算法研究员为1.6年）。
岗位 | P50中位数（万元/年） | P75（万元/年） | P90（万元/年） | 同比涨幅 |
大模型算法研究员 | 120 | 180 | 280 | +35% |
AI算法工程师（CV/NLP/推荐） | 65 | 85 | 110 | +12% |
AI Infra工程师（CUDA/分布式） | 80 | 110 | 150 | +25% |
具身智能/机器人算法工程师 | 60 | 80 | 120 | +40% |
AI产品经理 | 50 | 70 | 95 | +20% |
AI应用开发工程师（RAG/AI Agent） | 45 | 60 | 80 | +30% |
关键发现：
涨幅最高的三个方向是具身智能（+40%）> 大模型研究员（+35%）> AI应用开发（+30%）。这三个方向有一个共同点：供给增速远低于需求增速。 具身智能的人才供给主要来自少数高校实验室（清华、上交、浙大等），每年毕业的博士不超过200人。大模型研究员虽有大量转行者涌入，但真正具备千亿参数模型实际训练经验的人屈指可数。
涨幅最慢的是传统AI算法工程师（+12%），这反映了该岗位的人才供给正在趋于饱和。2024-2025年大量应届生涌入算法岗，导致入门级（0-2年经验）的竞争激烈程度远超市场平均水平。
职级 | 经验要求 | 年薪范围（万元） | 中位数（万元） | 常见薪酬构成 |
Junior（初级） | 0-2年 | 25-50 | 35 | 现金100% |
Mid（中级） | 3-5年 | 50-100 | 70 | 现金+期权（大厂） |
Senior（高级） | 5-8年 | 80-200 | 130 | 现金60-70%+期权/股票 |
Lead/Principal（负责人/首席） | 8年+ | 150-500+ | 250 | 现金50%+股票/期权 |
关键观察1：Mid-Senior的断层溢价
中国AI人才市场最畸形的价格不在塔尖，而在3-8年经验的中高级工程师。这个群体在2022-2024年AI行业收缩期间大量流失——不少人转向了自动驾驶、金融科技甚至跨境出海等领域。2025年大模型爆发后，企业发现这个"断层"很难短期弥补。
一个典型案例：某大模型创业公司招聘一位有5年经验的AI Infra工程师，开价120万/年（含期权），但在市场上找了6个月仍未找到合适人选。最终不得不降低要求，从3年经验中选拔内部培养。
关键观察2：Senior到Lead的薪酬跳跃最大
从Senior到Lead/Principal，薪酬中位数从130万跳到250万，增长92%。这是所有职级跳跃中增幅最大的。原因在于，Lead级别的AI人才不仅需要技术能力，还需要团队管理、战略规划和跨部门协调能力。具备"从0到1搭建大模型团队"经验的人，在全市场估计不超过500人。
相比之下，Junior到Mid的增幅为100%（35万→70万），但由于基数小，绝对增量仅为35万。
城市 | AI岗位中位数年薪（万元） | 同比涨幅 | AI岗位渗透率 | 核心驱动 |
北京 | 78 | +18% | 30% | 大厂总部+AI创业集群+高校 |
杭州 | 68 | +22% | 25% | 阿里/蚂蚁/DeepSeek/创业生态 |
上海 | 72 | +15% | 20% | 外资AI R&D中心+金融AI应用 |
深圳 | 75 | +20% | 22% | 华为+腾讯+硬件AI（具身智能） |
关键发现1：北京AI岗位渗透率30%全国第一
根据脉脉数据，北京的AI岗位渗透率达到30%，意味着每10个新增技术岗位中就有3个是AI相关。这得益于北京集中了百度、字节跳动、美团、快手等大厂的AI核心团队，以及清华、北大、中科院等顶级AI人才输出源。
关键发现2：杭州增速最快，已超越沪深
杭州的AI岗位渗透率（25%）已经超过上海（20%）和深圳（22%），位居全国第二。核心驱动来自阿里系（含蚂蚁集团，其2026年春招70%以上为AI岗位）、以及DeepSeek等AI创业公司。杭州已成为中国AI创业生态最活跃的城市之一，其人才吸引力正在从"互联网之都"向"AI之都"升级。
关键发现3：深圳在具身智能领域形成差异化优势
深圳的AI薪酬增速（+20%）高于北京和上海，主要贡献来自具身智能赛道。华为的AI芯片团队、腾讯的大模型团队、以及深圳大量的机器人创业公司，共同构成了深圳AI人才的差异化竞争力。深圳的硬件+AI复合型人才供给在全国具有独特优势。
2024年之前，AI人才市场最大的需求是"通用型算法工程师"——会调参、会用PyTorch、能跑模型就行。2025-2026年，企业开始细分：做金融风控的不再需要会做图像识别，做教育AI的不需要会做自动驾驶。
这意味着AI人才的垂直经验价值在上升，通用技能价值在下降。 一个在金融领域做了3年NLP的工程师，跳槽去金融AI公司的溢价（20-30%）高于跳槽去跨行业公司（10-15%）。
对外企HR的含义：如果贵司在中国有AI团队，行业垂直经验比通用技术能力更稀缺。一个理解中国金融监管环境的AI工程师，比一个只懂模型的AI工程师更有市场价值。
2025-2026年最显著的岗位变化是AI应用开发工程师的崛起。具体包括RAG（检索增强生成）开发、AI Agent框架开发、大模型应用集成等方向。
这个方向的特殊性在于：不需要顶级学术背景，但需要强大的工程能力和快速学习能力。大量传统后端工程师通过3-6个月的学习成功转型为AI应用工程师，薪酬涨幅达30-50%。
2026年Q2，AI应用开发工程师的岗位需求量已超过纯算法工程师，成为AI领域最大的单一岗位类别。
2025年《生成式人工智能管理办法》实施后，几乎所有面向C端的大模型产品都需要通过安全评估和内容审核。这直接催生了两个新的岗位需求：AI伦理/合规专家和AI安全工程师。
这两个岗位的特点是：供给极低，但需求在快速增长。 目前全中国有AI安全评估经验的专业人员估计不到3,000人，而需求在2026年可能达到10,000人以上。AI安全工程师的年薪中位数已达55万，预计2027年将继续增长。
中国企业正在从新加坡、马来西亚等地大规模招募AI人才。根据SCMP、The Business Times等媒体报道，中国企业向新加坡培养的AI毕业生开出了极具竞争力的薪酬方案。
这一趋势对在华外企的影响是双重的：一方面，中国企业出海抬高了东南亚AI人才的薪酬水平，增加了外企在该地区的招聘成本；另一方面，部分在中国的外企AI人才也开始考虑东南亚的跨国机会，增加了外企在华团队的留存难度。
AI岗位结构的两极分化——上层疯狂抢人，基层正在消失——是2026年最显著的行业特征。
上层（高薪/高技能岗）：
· - AI科学家/负责人：13.2万/月
· - 大模型研究员（有经验）：10万+/月
· - AI Infra专家：6-12万/月
· - 这些岗位的面试竞争比约为1:8（1个候选人被8家争抢）
基层（低薪/低技能岗）：
· - 数据标注员：6-8千/月，且需求在下降
· - 初级算法工程师（0-1年经验）：供需比约3:1（3个候选人抢1个岗位）
· - 调参工程师（仅懂模型使用，不懂底层原理）：供需比约5:1
蓝鲸财经2026年的一篇报道标题精准描述了这一现象——"亿元塔尖与消失的底座"。AI行业正在快速淘汰那些只掌握浅层技能的人才，同时对顶尖人才的争夺已经到了不计成本的程度。
1. 不要再和字节/腾讯比现金薪酬，你比不过。
字节和腾讯2026年的AI人才预算几乎没有上限。外企的薪酬体系（全球统一的职级带宽、年度调薪比例固定）在这场军备竞赛中处于绝对劣势。正确的策略是打差异化牌： 国际化项目经历、工作生活平衡（大厂996是常态外企可做到965）、海外轮岗机会——这三项是中国创业公司给不了的。在候选人调研中，这三项是外企候选人最看重的非薪酬因素。
2. AI Infra方向是外企的"可乘之机"。
外企在中国设立的AI研发中心，多数不需要从零训练千亿参数大模型（耗资数亿且无短期回报），而是做模型微调、推理优化、应用开发。这正是AI Infra工程师的用武之地。而AI Infra人才的供给比大模型研究员更充足——传统做高性能计算（HPC）的工程师经过转型也能胜任。建议外企HR将AI Infra列为优先招聘方向。
3. 考虑从东南亚、日本、韩国等市场引进AI人才。
鉴于中国本土AI人才的价格已脱离全球市场水平，外企可以考虑从东南亚（新加坡、马来西亚）、日本、韩国等市场引进AI人才，通过国际派遣的方式派驻中国。这些市场的AI人才薪酬水平约为中国的60-80%，且技术能力差距不大。2026年，已有数家外企在中国采用"本地招聘+国际雇佣"的混合模式。
1. 对"大模型明星"的投入要做好预期管理。
一个从字节/腾讯/AI创业公司挖来的大模型负责人，年薪可能300万起步。但需要警惕的是，大模型团队的效果高度依赖团队整体实力而非个人英雄主义。 一个明星研究员+10个初级成员，效果往往不如一个中等水平的5人团队。建议将预算更多地分配到团队厚度而非个人天价薪酬上。
2. "AI+行业"是中小企业的破局之路。
中小企业无法在通用大模型赛道上与大厂竞争，但可以在垂直行业中找到突围机会。一个懂行业痛点、会做AI应用落地的团队，比一个纯算法的明星团队更有实际价值。2026年，AI应用开发工程师的性价比（产出/薪酬比）是所有AI岗位中最高的。
3. 建立内部AI人才培训体系，而不是一味挖人。
2025-2026年最成功的中小AI企业，都有一个共同点：70%的AI人才来自内部转型而非外部招聘。 传统后端工程师经过3-6个月的AI培训（RAG/AI Agent/模型微调），可以快速成长为合格的AI应用开发工程师。培训成本（10-20万/人）远低于外部招聘的成本（30-50%的薪酬溢价）。
· - **数据性质：** 本报告所有薪酬数字为行业趋势估算值，基于对脉脉2026年春招报告、前程无忧薪酬报告、猎聘AI人才报告、北京人社局薪酬数据、蓝鲸财经、36氪等公开信息的交叉分析。
· - **统计周期：** 2025年Q4 — 2026年Q2
· - **薪酬口径：** 年度总包（含现金工资+期权估值+股票），各公司的期权/股票估值与流动性差异显著，实际可变现价值可能与估值有较大偏差。
· - **岗位分类说明：** "AI算法工程师"指传统CV/NLP/推荐方向的算法工程师；"大模型算法研究员"指专注于大模型训练与架构设计的研究型岗位；"AI Infra工程师"指CUDA优化、分布式训练、推理加速等基础设施方向。
· - **职级对标：** Junior对应应届生—2年经验，Mid对应3-5年，Senior对应5-8年，Lead/Principal对应8年以上。各公司内部职级体系有差异，此对标为粗略估算。
· - **城市数据：** AI岗位渗透率定义为该城市新增技术岗位中AI相关岗位的占比，数据来源于脉脉。
· - **免责声明：** 薪酬数据为估算值，实际因公司规模、个人能力、面试表现、期权估值波动等因素存在显著差异。本报告不构成任何薪酬谈判或投资建议。
