近日，据知情人士透露，OpenAI已经在2025年悄悄设立了价值500亿美元的股票激励池，用于在未来五年吸引和留住顶级AI人才。

按照当时的估值，相当于拿出公司估值的10%。同时，这个数字相当于Meta在2020年至2025年全部股权激励支出的四分之三，而Meta目前的收入规模是OpenAI的15倍。

此外，OpenAI已经授予员工约800亿美元的已归属股权。仅去年一年，该公司员工就向其他投资者出售了价值约100亿美元的股份。所有这些股权加起来，已经占到了公司总股份的26%。

01 不堪重负的“人才成本”

对于现有的4000名员工，OpenAI准备向每人平均提供150万美元的股权激励，这个数字剔除通胀影响后，是2004年谷歌上市前股权激励的7倍，是其他18家大型科技公司IPO前平均水平的34倍。

这种慷慨的直接代价是，OpenAI的财务结构将陷入巨大压力。根据公开报道，OpenAI今年在薪资和员工福利上的支出预计将占到全年收入的46%，相比之下，谷歌和Facebook在上市前的这一比例分别只有15%和6%。

图：OpenAI员工股权池与其他AI公司股票薪酬支出方面对比

更糟糕的是，持续的股权激励不但将加剧OpenAI的运营亏损，而且会对现有股东造成明显的股权稀释。

尽管投资者对此持谨慎态度，但OpenAI似乎没有太多选择，毕竟在Meta等竞争对手的疯狂挖角面前，不加大投入就意味着失去核心竞争力。

OpenAI首席研究官马克·陈在内部信中坦言，Meta的挖角行为让他感觉“就像有人闯入我们家偷走了东西”。作为反击，OpenAI不仅发放高达150万美元的留任奖金，还取消了新员工必须工作满六个月才能获得股权的等待期。

这些措施虽然暂时稳定了军心，但也让公司陷入了更深的财务困境。

据OpenAI内部预测，从2025年到2030年，该公司的股权激励支出将比原计划增加约200亿美元。2026年基于股权的薪酬约为100亿美元，明年预计130亿美元，到2030年将接近210亿美元。

图：OpenAI上调了对股票薪酬支出的预期

这场人才战争的背后，是经典的“囚徒困境”。没有一家公司敢在人才出价上有所保留，因为一旦手软，顶尖人才瞬间就会被对手抢走。

马克·扎克伯格对此心知肚明，为此除了高额薪酬外，他还告诉潜在招聘对象：“你们不必担心资源耗尽。”毕竟，在算力即权力的AI世界，充足的GPU资源有时比金钱本身更有诱惑力。

但是，GPU和股权，都已经难以留住人。OpenAI的一些前员工离职后成立了竞争公司，带走了技术和经验。比如公司联合创始人兼前首席科学家伊利亚·苏茨克维在2023年底就持有价值40亿美元的已归属股权。

这种“人才外流”让OpenAI的高管也更加警觉，有人曾私下表示，他们“不打算分配全部的股权激励池”。但在这个竞争白热化的市场中，这种克制能维持多久仍是未知数。

Open AI的技术和产品，曾经引领了生成式AI时代的范式。它对待人才的模式，也有可能推动一种新的趋势，一个员工持股可与创始人相媲美的时代。

这将对传统的创业公司增长和估值模式提出根本性挑战。当人才的价值被无限放大时，资本、技术、数据等其他生产要素的相对价值都在发生变化。

02 科技巨头的天价买人游戏

如果说OpenAI的策略是被动中的主动，那么Meta的攻势则是纯粹而直接的。

扎克伯格曾经亲自带着自己煲的汤上门拜访，很有“三顾茅庐”的意境。人情之后，他为顶级AI研究人才开出的薪酬方案高达3亿美元，为期四年，其中第一年的总薪酬就超过1亿美元。

同时，Meta的薪酬体系已经达到了令人咋舌的水平。

AI研究科学家的总薪酬最高达48.9万美元，机器学习工程师底薪最高44万美元，高级工程师平均年薪154万美元。这些数字不仅远超传统科技岗位，甚至让许多行业的高管薪酬都显得逊色。Meta至少向10位OpenAI员工发出了这种令人窒息的邀约，成功挖走了包括ChatGPT关键共同创造者在内的多位核心人才。

其他科技巨头也在这场竞赛中不甘示弱，一场没有明确规则的人才竞价战，焦灼上演。

微软为AI工程师提供最高37.5万美元的总薪酬，亚马逊为机器学习工程师开出19.1万至39.1万美元的薪资范围，英伟达为深度学习工程师提供最高29万美元的薪酬包。

最戏剧性的故事来自Andrew Tulloch。这位曾与OpenAI前首席技术官共同创业的专家，最初拒绝了一份包含15亿美元奖金的Meta薪酬方案。但几个月后，他还是改变了主意，选择加入Meta。

这个案例完美地诠释了当前AI人才市场的荒诞现实：当报价达到某个临界点时，几乎所有原则和承诺都可能被动摇。

03 高薪“混战”与失业阴影

就在AI人才享受着前所未有的薪酬溢价时，职场另一端正在发生着截然不同的故事。

英国薪酬管理公司Ravio在《2026薪酬趋势报告》显示，过去一年AI/ML职位在新招聘中的比例增长了88%，呈现爆发式增长。但与此同时，全球行政职位的招聘率下降了32.5%，初级职位的招聘率更是暴跌73.4%。

这种分化在薪酬上体现得尤为明显。专业级别的AI人才比非AI同行薪资溢价12%，管理级别的AI人才溢价3%。

图：AI和ML专业岗位的人才薪酬溢价12%

以英国市场为例，P3级AI工程师的中位数薪资报价为78,400英镑，比普通软件工程师高出近1万英镑。然而，这种高薪主要集中在少数顶尖人才身上，对于大多数普通科技工作者来说，现实远没有那么乐观。

AI工具的普及正在自动化大量重复性、常规性任务，导致行政和支持型职位的需求大幅减少。人力资源、市场营销、行政、运营和工程领域的初级职位尤其受到影响，所有这些领域的降幅都高于整体平均值。初级职位传统上是公司培养未来人才的管道，随着这条管道的萎缩，企业不得不重新思考人才培养和职业发展的新模式。

更令人担忧的是，这种分化可能只是开始。随着AI技术的进一步发展，更多中等技能岗位可能面临被自动化取代的风险。而那些无法快速适应新技术、学习新技能的工作者，可能会发现自己被困在不断萎缩的就业市场中。

04 未来的薪酬图谱

展望未来，AI人才的薪酬格局呈现出几个清晰的发展趋势。

高度专业化的技术岗位将持续领跑，AI研究科学家、机器学习工程师、深度学习工程师等岗位的薪酬天花板还在不断抬高。Meta为AI研究科学家开出最高48.9万美元的薪酬包，OpenAI支付44万美元的底薪，谷歌DeepMind甚至曾达到89.3万美元。

新兴岗位正在异军突起。三年前还不存在的“提示工程师”职位，现在薪酬高达9.5万至27万美元；生成式AI性能工程师在英伟达的薪酬超过20万美元；AI产品经理在Netflix可以拿到30万至90万美元。这些数字表明，市场愿意为任何能够带来竞争优势的新技能支付溢价。

图：传统科技岗位正在收缩，而AI相关岗位却以前所未有的速度增长

战略和架构岗位的价值也日益凸显。首席AI官的平均薪酬达到35.2万美元，顶尖人士可达64.4万美元；AI架构师在微软可以获得25万至32万美元；高级解决方案架构师在英伟达和微软的薪酬超过20万美元。这些岗位不仅需要深厚的技术功底，还需要战略眼光和商业思维。

从更长的时间维度看，AI人才的薪酬演变轨迹令人震撼。2014年谷歌收购DeepMind时，AI人才的人均成本约为34.5万美元；2017年，顶尖AI人才年薪达到50万美元；2023年顶级软件工程师薪酬超过70万美元；到了2025年，数亿美元级别的薪酬方案已不再罕见。

站在2025年的门槛上回望，我们看到的不仅是一场薪酬竞赛，更是一次深刻的生产关系变革。OpenAI的500亿美元赌注，Meta的3亿美元报价，都是这个新逻辑下的必然选择。