几乎所有大型科技公司都有人工智能项目，而且他们愿意向专家支付数百万美元的薪酬来做这项工作。

硅谷的初创企业总是比行业巨头拥有更大的招聘优势，比如这样的招聘广告：“抓住机会，我们会给你股权，如果公司成功的话，你就能赚到钱”。

如今，科技行业内有关人工智能的竞争可能会让这一优势变得毫无意义，至少对于那些少有的熟悉人工智能的员工来说是如此。

科技巨头们在人工智能领域押下了巨额赌注，从面部扫描智能手机、可交谈的咖啡桌，到计算机化的医疗保健和自动驾驶汽车等。在走向这一领域的过程中，这些巨头发放的薪水非常高，即便在科技这样一个不吝于为顶级人才提供高薪的行业，这些数字也是令人惊讶的。

我们调查了9位大型公司的员工（包括收到录用通知的人），得出以下结论：一般的人工智能专家，包括刚毕业的博士和学历稍低于博士、工作经验又仅有几年的人，他们的年薪从30万到50万美元不等，或者更高，也可能会持有公司股权。所有这些人都要求匿名，因为他们不想影响到自己的职业发展。

美国人工智能领域的大佬们获得了高薪和股权，在短短4到5年的时间里，公司股价就达到甚至超过了两位数。然后他们就像职业运动员一样，会选一个时间续签或更新合同。

最顶级的是管理人工智能项目的高管。在今年提交的一份法庭文件中，谷歌透露，其自动驾驶汽车部门的一位领导人Anthony Levandowski，他是一名长期雇员，2007年就加入了谷歌。去年，他通过收购一家初创公司，获得了超过1.2亿美元的奖金，并在去年收购了一家由他合作创办的初创公司，随后加入了Uber，后来导致谷歌和Uber卷入了一场关于知识产权的法庭大战。

工资增长如此之快，以至于有些人开玩笑说，科技行业需要国家橄榄球联盟那样的工资上限。Christopher Fernandez表示：“这会让事情变得容易操作多了。”

巨额薪酬的产生有一些推动因素。汽车行业正在与硅谷争夺人才，这些人可以帮助开发自动驾驶汽车。像Facebook和谷歌这样的大型科技公司资金充足，他们认为很多问题可以由人工智能来解决，例如为智能手机和家庭电子设备开发数字助手，以及发现攻击性内容等。

目前最重要的是人才短缺，大公司正试图尽可能多地寻找人才。解决棘手的人工智能问题并不像做一个手机App那么简单。蒙特利尔的独立实验室“元素AI”表示，在全世界范围内，只有不到1万人具备处理重大人工智能研究所需的技能。

卡内基梅隆大学计算机科学学院院长Andrew Moore曾在谷歌工作，他说：“我们所看到的不一定对社会有好处，但对于这些公司来说却是很合理的。”“他们迫切希望确保有一小群人能从事这项技术的研究。”

人工智能实验室DeepMind在2014年被谷歌以6.5亿美元的价格收购，当时它雇佣了大约50名员工。这也可以说明上述的问题。根据该公司最近在英国发布的年度财务报告，去年该实验室的“员工成本”为400人，总金额为1.38亿美元。每名员工的工资是34万5000美元。

Jessica Cataneo说：“你很难与之竞争，尤其对于小公司来说。”他是CyberCoders公司的技术部高级招聘官。“1988年，当我在大学里进行计算机科学的研究时，我的讲师建议我们选择人工智能领域。”

人工智能研究的前沿是基于一组被称为“深度神经网络”的技术。它们是一种数学算法，可以通过分析数据来自主学习任务。例如，通过在数百万张狗的照片中找寻共同的模式，神经网络可以学会识别狗这个生物。这个数学概念可以追溯到20世纪50年代，但直到大约五年前，它仍处于学术界和工业界的边缘地位。

到2013年，谷歌、Facebook和其他一些公司开始招募相对较少的研究人员，专门研究这些技术。现在，神经网络可以帮助识别在Facebook上发布的照片中的人脸，学会听像亚马逊Echo这样的客厅数字助手的指令，并在微软的Skype电话服务上即时翻译外语。

使用同样的数学方法，研究人员正在改进自动驾驶汽车，开发可以识别疾病的医疗扫描技术，数字助理不仅能识别语音，还能理解它们，另外还有自动化的股票交易系统和机器人，它们能接收到以前从未见过的东西。

由于人工智能人才数量很少，大型科技公司也在招聘最优秀、最聪明的学术人才。但是教授这些技术的人却变少了。

2015年，Uber从卡内基梅隆大学的开创性人工智能项目中招募了40人，为其自动驾驶汽车项目工作。在过去的几年中，有4位最知名的学术研究人员离开了斯坦福大学的教授职位。在华盛顿大学，20名人工智能教授中，有6名目前正在休假或部分休假，并为外面的公司工作。

Oren Etzioni在华盛顿大学担任教授，负责监督非营利组织艾伦人工智能研究所的工作。他说：“学者们正在进入工业领域。”

一些教授正在寻找一种妥协的方法。华盛顿大学教授Luke Zettlemoyer拒绝了谷歌旗下西雅图实验室的一份工作，他说，这一职位的薪水是他目前的三倍，根据公共记录，大约是18万美元。相反，他选择了艾伦研究所的一个职位，让他可以继续教学。

Zettlemoyer说：“有很多教授正在平衡科技行业工和学术的工作。”“科技行业的薪水要高得多，但人们之所以坚守学术岗位是因为他们真正关心的是如何做好一位学者。”

为了引入人工智能工程师，谷歌和Facebook等公司正在开设课程，旨在向现有员工传授“深度学习”和相关技术。像Fast.ai这样的非营利组织，以及像Deeplearning.ai这样的公司，由曾经参与创建谷歌大脑实验室的斯坦福大学教授创建，提供在线课程。

深度学习的基本概念并不难理解，只需要高中水平的数学就可以了。但真正的专业技能则要求更复杂的数学才能和直觉，有人称之为“黑暗艺术”。自动驾驶汽车、机器人技术和医疗保健等领域需要有专门的知识。

为了跟上步伐，小公司正在寻找不同寻常的人才。一些人正在聘请拥有必要数学技能的物理学家和天文学家。其他来自美国的初创企业也在寻找亚洲、东欧和其他工资较低地区的工人。

“我无法与谷歌竞争，我也不想。”旧金山初创企业Skymind的联合创始人兼首席执行官Chris Nicholson说。该公司已经雇佣了来自8个国家的工程师。“在那些低估工程人才的国家，我提供了非常有吸引力的薪酬。”

但是，这个行业的巨头们也在做着同样的事情。谷歌、Facebook、微软等公司已经在多伦多和蒙特利尔开设了人工智能实验室，在美国以外的地方进行的大部分研究都在进行当中。谷歌也在中国进行招聘，而微软在中国的业务一直很强大。

不出意料的是，许多人认为，人才短缺的问题多年来都不会得到缓解。

“当然，需求大于供给。而且情况并没有很快好转。”Yoshua Bengio说，他是蒙特利尔大学的教授，也是著名的人工智能研究人员。“培养一名博士需要很多年的时间。”