10万月薪求才如火如荼，这条行业赛道被热炒！

　　＂高级NLP算法工程师，50k到80k，16薪。＂
　　＂NLP算法专家 ，45k到75K，14薪。＂
　　本文作者为星球会员李厂长，首发于知识星球「1000种副业指南」
　　打开招聘软件搜索ChatGPT相关岗位，你会发现五万八万的薪水已经很普遍了，而16个月的年终奖仿佛也成了＂标配＂。这表明ChatGPT等相关领域的人才需求十分旺盛。
　　相比之下，这也意味着人才的供给严重不足。根据2019年由人社部等机构发布的《人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》，当时国内AI领域的人才缺口就已经高达500万，而预计到2025年，这一数字将会达到1000万。
　　这种供需差距越来越大，而且在今年已经达到了高峰。
　　最近ChatGPT受到热捧，众多科技巨头都宣布要推出与ChatGPT相媲美的产品。在这种情况下，与ChatGPT相关的人才就成了优先需求。各大科技巨头和知名猎头公司纷纷进入战局，为争夺人才不惜高薪挖角，甚至有公司开出了10万元月薪的天价。  猎头开出10万月薪抢人
　　＂ChatGPT的崛起引起了人工智能创业的热潮，猎头甚至出价10万月薪来争夺人才。＂这是脉脉创始人兼CEO林凡在社交平台上最近的评论。
　　自从去年11月底亮相以来，ChatGPT备受瞩目，最近更是引发了一系列的热议，让各大企业都不得不关注。
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　　目前，据不完全统计，已有数十家知名企业如百度、阿里、京东、腾讯、360、快手等宣布加入ChatGPT领域的竞争。
　　最近，猎聘大数据研究院推出了一份名为《ChatGPT相关领域就业洞察报告》的报告，其中展示了与ChatGPT密切相关的三个分支领域——预训练模型、对话机器人和AIGC的人才需求情况，增速呈井喷之势。
　　根据报告显示，在这三个领域的人才需求中，AIGC增速最快，近一年新开职位同比增长了42.51%。其次是预训练模型，对话机器人领域的新开职位同比下降了31.47%。  招兵买马好干事
　　在目前的招聘市场中，预训练模型和对话机器人领域的职业非常热门。例如，算法工程师是预训练模型领域最受欢迎的职位之一，平均年薪高达45.78万元。
　　另外，对话机器人领域的产品经理也非常抢手，平均年薪为37.77万元。AIGC领域同样非常热门，这里的算法工程师平均年薪达到了44.49万元。
　　如果你在招聘网站上输入＂ChatGPT＂、＂AIGC＂等关键词，你会发现许多已上市的互联网巨头公司正在寻找NLP算法工程师。这些岗位的月薪通常在2万元到9万元之间，甚至有公司愿意提供18薪的高薪水。
　　这些公司通常要求候选人具备计算机相关专业硕士及以上学历，并且拥有5年以上的NLP、知识图谱、机器学习等相关领域的工作经验。如果你在NLP领域的顶级学术会议（如ACL、EMNLP、AAAI、SIGIR等）上发表过高质量的论文，那么你会更有优势。
　　有时，规模较小的公司会提供更高的薪水。
　　例如，某个人数不到几百人的互联网企业正在招聘AIGC领域的算法研究员，他们开出了80k到110k的薪资。这个职位的工作内容包括： 跟进AI生成模型的最新动态和应用；结合自研产品需求，从prompt优化、模型finetune等方面优化AI绘画/AI文字生成/AI代码生成的效果。
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　　图片 老大亲自下场，广发英雄帖
　　不久前，王慧文在朋友圈宣布，将投入5000万美元进入人工智能领域，打造中国版OpenAI。他希望寻找＂业界顶尖＂的、对AI充满热情的技术人才。
　　周鸿祎对chatgpt这类产品也频频发表意见，认为这是一个跨时代的产品，将有助于促进人工智能领域的发展。
　　王慧文透露，已经有顶级VC认购2.3亿美元的下一轮融资，其中源码资本、真格基金等也在其中。这让人们对这个计划更加充满期待。
　　不过，目前还没有确定消息表明王慧文的新公司已经签订了正式的投资文件，二轮估值也还未确定。不过，这个计划仍然值得期待。  盈利遥遥无期，有流量我就来
　　其他企业也加入进来了，还有一批自称＂ChatGPT类独角兽＂的公司也在花大价钱招揽人才。看起来大家都想分一杯羹，但实际上做得怎么样还不一定，他们只是想先蹭一波流量。
　　ChatGPT的热度也影响了其他概念股的表现。比如，2月8日，知乎港股（02390.HK）股价一路高涨，午后甚至一度涨超过57%，最高价达到了36.6港元/股，创下历史新高。知乎的总市值也一度突破了100亿港元。在ChatGPT这个概念近期爆火的背景下，很可能与知乎股价的飙升有关。
　　最近，百度宣布其类ChatGPT项目＂文心一言＂将于3月份完成内测，并向公众开放。百度发布这个消息的当天，其港股股价就大涨了15%，美股股价涨幅也达到了12%。
　　然而，尽管各种泡沫层出不穷，但回报看起来还很遥远，就像有些人在赌场一样，虽然可能会暂时赚到一些钱，但最终还是会输光所有的筹码。  泡沫最后的隐忧 恐又是一风口
　　虽然风吹得很大，但类ChatGPT型产品在资金、数据规模等客观条件上本身就有准入门槛，脱离实际营收状况和落地产品的中小型企业，风吹过后，恐怕是难以留痕。
　　国盛证券的计算机分析师刘高畅和杨然报告称，训练GPT-3一次需要约140万美元，而这些计算成本可能会随着使用规模的扩大而飙升至数百万甚至上千万美元。
　　这个数字对于大多数企业来说可能是不可承受的。
　　例如，海通证券的分析师郑宏达对王慧文的投资呛声，认为5000万美元的投资是徒劳无功的，因为大模型的训练成本非常昂贵，一次训练可能需要500万美元，如果需要训练10次，成本将非常高昂。
　　虽然许多人对ChatGPT和类似产品持乐观态度，但事实上，这类产品需要大量资金和数据来支撑，因此它们在客观条件上有一定的准入门槛。
　　对于中小企业来说，这可能是一个不可逾越的障碍，因为他们难以承受高昂的训练成本，而这些成本通常无法转化为实际的营收和产品推广。因此，即使这些企业参与了这个领域，也可能很难留下持久的印记 。  ChatGPT母公司OpenAI难逃亏损
　　另一方面，背后支持ChatGPT的OpenAI公司仍然处于严重亏损之中。据去年的预测，OpenAI预计亏损5.44亿美元。虽然公司预计其收入将大幅增加，但并没有迹象表明公司将何时扭亏为盈，并且利润能有多大。
　　就此，源码资本合伙人黄云刚在接受采访时表示，他认为在一些领域，AIGC技术的发展已经过了产品市场匹配点，并且多个产品已经证明了这一点。
　　虽然AIGC商业化已经有明确信号，但是真正能否成为万亿市场还不确定，具体的商业模式还需要探索，但是这个领域的潜力很大。
　　例如，在医疗保健领域，AI技术可以帮助医生提高诊断准确性和治疗效果，但是商业模式的构建和应用也需要更多实践和探索。