第一批AI毕业生：有人年薪200万，有人找不到工作（组图）

总有人能瞧见机遇。

随着DeepSeek的横空出世，人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）行业再次掀起讨论热潮。

有人迅速拥抱变化，借助 AI 搞钱——卖课、算命、写小说，关于“AI 造富”的故事不断上演；有人则忧心忡忡，思考AI对传统岗位的冲击。‍

AI 已成为大势所趋，各行各业纷纷开启 AI 人才争夺战，“应届生年薪百万，实习生月薪过万”的消息不断登上热搜。

2018年，国内35所高校率先取得人工智能专业建设资格，其中大多为实力强劲的985、211院校。此后，高校纷纷抢滩AI赛道，从双非一本到二本，甚至专科院校，都争相开设人工智能专业。

选一门新兴专业，就像一场赌博，要学会自负输赢。

我们与几位 AI 专业的毕业生聊了聊——当初为何选择 AI 专业？如今的就业情况究竟如何？作为第一批 AI 专业的毕业生，是否真的踩中了时代的红利？

命运在不经意间发生转折。

参观完造纸厂，陈楠更加坚定了转专业的念头。机器的轰鸣声，潮湿的纸浆味，沉闷而灼人。造纸厂嘈杂的环境，让他清晰地意识到，这不是他未来想走的路。

2015年，高考填报志愿时，陈楠曾面临选择：是去一所985大学的冷门专业，还是去一所211大学的热门专业？

他称自己是典型的“小镇做题家”——出生于东南某三线小城，在竞争激烈的高中时期，他曾一度跌至年级倒数，但骨子里的不服输让他咬牙坚持，最终在高考时交出了一份令自己满意的答卷。

权衡地理位置和学校口碑后，陈楠报考了广州一所老牌985大学的纸浆造纸专业。

这所学校以理工科闻名，从现实角度考虑，纸浆造纸专业就业选择有限。班上多数同学，要么是被调剂而来，要么和陈楠一样，因分数受限无奈选择。

幸运的是，学校的转专业政策较为灵活，大一结束后，有全校范围转专业的机会。陈楠开始卷绩点，为转专业做准备。然而，身边多数同学都想转专业，竞争异常激烈。

彼时，计算机、电信、电力等专业炙手可热。深思熟虑后，陈楠意识到，盲目扎堆热门专业，自己大概率只能沦为陪跑者。

陈楠在学校时，上AI相关课程

“有没有非热门，但未来有一定潜力的专业？”

他翻遍了转专业目录名单，最终将目光锁定在自动化学院新设的一个专业——智能科学与技术。

2016年3月，AlphaGo（阿尔法围棋）在与世界顶级围棋选手李世石的对决中取得了4比1的胜利。那一年，“阿尔法围棋”被教育部和国家语委列为年度十大热门新词。

这场人机大战在外界引起了轰动，但在信息滞后的校园里，这个新闻并没有掀起多大水花。“智能科学与技术”，在当时并不是一个抢手的专业。

陈楠翻看了一些关于AlphaGo的新闻，心里隐隐觉得，人工智能或许是未来的趋势。

他并不清楚这个“未来”到底有多远，但综合考虑下来，他觉得这个专业是自己能够得着的，而且潜力巨大。

《真实人类》剧照

2017年，就在陈楠转入 “智能科学与技术” 专业的第二年，在媒体的大力宣传下，“人工智能”的概念迅速升温。

他所在的专业瞬间炙手可热，本科招生分数线一跃跻身全校前三。

转专业后，陈楠没有松懈。他在网上查阅国外高校人工智能课程的安排，对比后发现，学院的课程体系尚不成熟，“智能科学与技术”专业仍隶属于自动化学院，教学重心依旧倾向于传统自动控制，例如电机运转、机器人控制等。

彼时，学院教师大多专注于传统自动化研究，对 AI 领域涉猎不深。这让陈楠萌生了考研的念头。

2019年，他以专业第一的成绩考入中国科学院多媒体中心，真正踏入了人工智能的前沿领域。

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陈楠拍摄的中国科学院大学

在中国科学院大学，陈楠所在的实验室专注于计算机视觉领域，研究方向涵盖人脸识别、图像超分辨率等前沿技术，属于行业内顶尖水平。

强烈的同辈压力随之袭来。

他身边的同学大多是保研上岸，在相关领域已有扎实的知识储备。只比他高一届的师兄师姐们，更是已发表多篇论文，科研成果颇丰。

研一期间，导师并未施加过多的研究压力，但实验室学术氛围却弥漫着一股 “卷” 的气息。同学们已积极投身科研工作，争分夺秒做研究，希望能尽快发表论文，在学术领域取得突破 。

在这样的氛围中，陈楠逐渐意识到，他在科研方面并不是一个很有天赋的人，考虑到时间成本等问题，他放弃了读博深造的想法。

研一下半年，他决定进入工业界实习，希望借此积累实践经验，并接触更落地的应用场景。

“事实证明，算法岗位竞争激烈，要么有丰富实习经历，要么有顶会论文。”研究生三年，焦虑与压力如影随形。陈楠一边投论文，一边埋头实习。

两年的大厂实习，为他积累了扎实且高度匹配行业需求的经验，也让他在毕业时手握百度、腾讯、字节跳动等多个大厂 offer。

算法永不停歇。

今天还炙手可热的技术，明天可能就被淘汰，算法的迭代速度快得惊人。

如今，陈楠已成为当下最火的大模型算法工程师，站在AI行业的最前沿。（大模型是近年来人工智能领域的重要突破，如Chat GPT、Deep Seek、豆包、文心一言等）‍

他所在的团队，是公司核心的技术团队之一，人才密度高得惊人。

清北的硕博、香港高校的精英、海外归来的博士……大模型时代似乎格外偏爱那些天赋异禀的年轻人，团队里已经出现00年的博士，以及98年一毕业就带队的技术新星。

“大模型整体有点在强调「天才少年」的感觉。”陈楠无奈道。

在这样的氛围下，27岁的他已隐隐生出年龄焦虑。“学习能力可能没有年轻人那么快，经验可能也不如深耕某一领域的刚毕业的博士。”

他觉得自己卡在一个尴尬的中间地带。

陈楠公司窗外

去年12月30日，“雷军千万年薪挖角95后AI天才少女罗福莉”的话题冲上热搜。

随着人工智能技术渗透各行各业，AI人才需求飙升，互联网大厂正倾尽全力争夺AI领域的顶尖人才。

猎聘大数据研究院《2025AI技术人才供需洞察报告》显示，AI技术岗位中，年薪50万以上的职位占比最高，达30.97%。

人工智能从业者，成为了聚光灯下的焦点。

陈楠表示，今年应届毕业生的薪资更是水涨船高。硕士毕业年薪可能达到60多万，而一些顶尖的学生，年薪甚至可以达到200万。

某招聘平台算法工程师薪资范围

为了保持竞争力，不被淘汰，陈楠不得不时刻紧跟行业热点，不断提升自己的技术能力。

在大厂工作的四年的时间里，他经历了七任领导的更替，业务方向也几经调整。从ReID到视频处理，从GAN到多模态大模型，每一次变化，都是一次新的挑战。

在AI行业，停滞就意味着被淘汰。“拥抱变化才是唯一的生存法则。”

陈楠的同学们，各自在风口上寻找着自己的最优解。

有人从top2硕士毕业，工作两年后跳槽，年薪直逼百万；有人选择继续深造，读博期间手握多篇顶会论文，初创公司开出160万年薪；还有人博士毕业后，选择年薪90万的大厂offer。

高薪背后，35岁危机感依然挥之不去。陈楠与朋友聊天时，大家都不约而同地提到这份焦虑。

如果说名校生承受的是焦虑与竞争的压力，那么普通院校的学生，首先要面对更现实的问题——如何生存下去。

2018年，国内35所高校率先取得人工智能专业建设资格，其中大多为实力强劲的985、211院校。此后，高校纷纷抢滩AI赛道，从双非一本到二本，甚至专科院校，都争相开设人工智能专业。

张悦时常懊悔，自己当初为何一时冲动，选择了人工智能。

她的高考成绩平平，对自己的兴趣所在也毫无头绪。填报高考志愿之际，父母向一位从事媒体行业的亲戚征求意见。对方提到：“人工智能可能是未来趋势，需求大、薪资高。”

仅凭这几句模糊的预判，2020年，她懵懵懂懂地进入了西南一所普通二本院校的人工智能专业。

然而，她很快发现，自己迷茫，学校似乎也迷茫。虽然跟风开设了这门专业，但教学资源有限，课程设置模糊，师资力量更是薄弱。专业课老师对 AI 的理解也仅停留在基础层面。

她所学的人工智能专业挂靠在计算机学院，许多课程与计算机专业重叠：编程语言、数据结构、信息安全……直到大三，才勉强开设了几门与人工智能相关的课程，如深度学习和机器学习。

“课程太宽泛、太杂。”张悦发现，自己的代码能力远不如计算机专业的同学，而人工智能课程不过是浅尝辄止，难以支撑实际应用。

社交平台上，关于二本AI专业生就业讨论

大四上学期，张悦想找一份人工智能相关好一点的实习，以此弥补学校资源的不足。

现实迅速泼了她一盆冷水。就连大厂的“AI数据标注”实习岗位，她都没能争取到。“数据标注属于行业内底层岗位，类似于车间流水线工作，不需要太多的技术含量。” 她无奈地解释道。

至于大厂热门的算法实习岗位，她更是不敢奢望，这类岗位对学历要求极高，本硕985是默认的门槛，她连投递的资格都没有。

2024年，张悦踏入招聘市场，发现自己的简历毫无竞争力：没有实习经历，没有论文，也没有项目经验。

市面上需要的，要么是精通代码的程序员，要么是真正懂AI的专业人才，她却两头不靠。

事实上，直到毕业，张悦对“人工智能到底是什么”依然模糊不清。

谋求传统程序员职位，同样困难重重。她的编程功底较为薄弱，而更严峻的现实是，ChatGPT、DeepSeek 等大模型已经可以替代基础码农写代码了。

面对AI行业的高薪，张悦只能站在门外，望而却步。

招聘平台上，AI算法工程师岗位需求增多

学了一门“高大上”的专业，却找不到对口工作。这是当下许多二本人工智能专业学生的困境。

张悦的同学中，有人通过自学提升专业技能，但学历始终是一道难以逾越的硬门槛，她们因此将希望寄托于考研，期望通过考入 985 院校，获取踏入人工智能行业的入场券。还有一部分人选择直接就业，只是岗位与 AI 毫无关联。

更多的同学，和张悦一样，踏上了那条被称为 “宇宙尽头” 的道路 —— 考公考编。

今年春节，DeepSeek的横空出世，再次掀起了AI热潮。各行各业，竞相招揽AI人才，招聘市场似乎回暖。

去年刚毕业的张悦，已然放弃了在市场上寻觅工作的念头。“如果不考研，肯定找不到真正与AI相关的工作。”她已经想通了，决定全力备战考公。

“顶层赢者通吃，下层一无所有。”这是当下人工智能行业所呈现的图景。

AI行业的高薪令人向往，但背后的要求同样严苛。

从移动互联网时代厮杀过来的大厂，深谙“不把鸡蛋放在同一个篮子里”的生存法则。各条业务线此消彼长，团队间的竞争暗流涌动。

陈楠所在的团队，每半年就要经历一次组织架构调整，岗位变动几乎成了常态。

“大家的安全感其实都很低。”

他考虑尝试副业，如果能够顺利发展，至少未来多了一个选择；如果无法持续，等到主业力不从心时，国企或考公或许会成为退路。

他在社交媒体上分享 AI 相关内容，希望可以发展自媒体。可高强度的工作不断蚕食着精力，日复一日的消耗，让他渐渐力不从心。

几个月过去，账号再无更新，仿佛也被算法的洪流吞没。

陈楠在社交平台分享AI行业相关内容

旁人眼中，大模型算法工程师无疑站在技术最前沿，做着足以“改变世界”的事业。

陈楠回忆起最初参与的一些 ToB 项目，比如开发 AI 换脸应用，看着自己编写的算法被千万用户使用，那种将技术转化为价值的成就感，让他觉得一切付出都值得。

可如今，这种满足感正变得稀薄。

做着“改变世界”的工作，他却渐渐对世界本身失去了好奇心。没空散步，没空恋爱，没空感受春夏秋冬。

工作日加班到晚上十点是常态，也没有真正的周末。偶尔和朋友聚餐，更像是“从工作中抽空出去吃个饭”。他的声音里透着一丝淡淡的疲惫。

AI 浪潮翻滚，席卷无数人的命运。

无论是局外人，还是亲历者，每个人最终渴望的，或许不过是一份对生活的掌控感。