千亿市值背后的"人才密码"

2026年5月29日，港股大模型概念股集体爆发。智谱AI股价飙升超17%，报1347港元，MINIMAX-W紧随其后涨超6%。四家头部AI模型公司合计估值突破万亿元大关。资本市场用真金白银投出的这一票，背后藏着怎样的逻辑？

说白了，大模型赛道的竞争，表面上看是算力、数据和资本的游戏，但归根结底——拼的是人。

从2022年ChatGPT引爆这波AI浪潮开始，国内大模型公司就进入了一场没有硝烟的人才抢夺战。那时候圈子里流传一句话："谁先招到对的人，谁就能先跑通模型。"现在看来，这句话一点都没夸张。智谱AI这一轮暴涨，与其说是技术突破或商业化的胜利，不如说是市场对其"人才储备"的一次重新定价。毕竟，模型可以复现，资本可以追投，但一个能带队打硬仗的核心团队，不是有钱就能在短时间内攒出来的。

这一点，亨德森猎头作为深耕AI赛道的人才服务机构，看得非常清楚——大模型公司估值飙升的背后，往往伴随着核心团队的补强和关键岗位的到位的节奏。每一次估值拉升的前几个月，通常都对应着一波密集的人才引进。

一位猎头行业的资深人士曾直言：AI大模型领域的招聘，早已不是"招人干活"那么简单，而是"抢人卡位"的生死战。这话听着夸张，但实际情况确实如此。

疯狂增长的AI市场，催生了多大的用人缺口？

先看一组数据，感受一下这个行业有多"上头"。

2026年，全球四大科技巨头在AI基础设施上的投入预计将达到7250亿美元，同比增长77%。与此同时，云启资本陈昱的最新报告指出，Anthropic在2026年Q1的使用量和年化收入增长高达80倍。

什么意思呢？行业还在以指数级的速度膨胀，但人才供给完全跟不上。

一个典型的现象是：顶级的自然语言处理研究员、大模型训练工程师、AI基础设施架构师，这三类岗位在市场上的供需比已经低到令人发指的程度。很多AI公司开出的年薪包动辄百万起步，但依然"一人难求"。更夸张的是，有些关键岗位的候选人还没离职，就已经收到三四家公司的橄榄枝。

在这种情况下，猎头公司的作用不再只是"牵线搭桥"，而是要在人才还没流入市场的阶段就提前锁定。亨德森猎头在服务AI客户时，就非常注重"前置招聘"的节奏——帮企业提前建人才池、做人才地图，而不是等人缺了才临时抱佛脚。

DeepSeek开源、华为入局：竞争越激烈，人才越金贵

国产大模型圈的竞争格局正在发生微妙变化。

一方面，DeepSeek V4宣布开源，给行业投下了一枚重磅炸弹。另一方面，华为昇腾生态加速适配国产大模型，硬件和软件的协同正在重塑整个AI基础设施的底层逻辑。

看起来是技术层面的较量，但落到执行层面，每一场技术博弈背后都是"谁的人更强"的问题。

DeepSeek开源策略的成功，本质上靠的是一支极度精干的研发团队用极低的成本做出了逼近国际领先水平的模型。这给其他AI公司提了一个醒：在有经验的AI人才身上省成本，最终只会体现在竞争力上。

与此同时，华为昇腾的适配工作催生了一大批"懂硬件又懂算法"的复合型人才需求。这类人才有多稀缺？市场上能同时玩转昇腾芯片和大模型框架的人，掰着手指头就能数得过来。这也是为什么越来越多AI公司开始委托专业的猎头公司来帮他们做"人才雷达"——自己满世界找人，效率实在太低。

亨德森猎头观察到，2026年AI人才的流动方向正在发生改变：以前大家都往互联网大厂挤，现在是"大模型创业公司+硬件生态公司"双轨并行。人才的选择多了，企业的招聘难度反而更大了。

年薪百万不是终点，留人比招人更难

说到AI人才的薪酬，很多人第一反应是"真敢给"。

确实，一个有三到五年经验的大模型算法工程师，年薪百万已经不是新鲜事。但真正让企业头疼的，不是花钱招人，而是花了钱之后留不住人。

AI行业的跳槽率有多高？有数据显示，核心算法工程师的平均在职周期不到18个月。原因是多方面的：项目方向频繁调整、技术路线不明确、创始人画的饼兑现不了、股权激励成了纸上富贵……每一个因素，都可能在某个深夜点燃离职的念头。

在这个背景下，猎头公司提供的服务从"招到人"延伸到"留住人"。亨德森猎头在服务客户时，会把候选人适配度、团队文化匹配、长期发展路径这些软性因素摆在和薪酬同等重要的位置。很多AI公司可能觉得，只要钱给够就行。但实际案例来看，那些因为文化不匹配或者职业路径不清晰而离职的核心人才，绝大多数走的不是因为钱没给到位。

毕竟，一个核心成员入职三个月就离职，对企业来说损失的不只是招聘成本，还有项目进度的延误和团队士气的打击。一个专业猎头公司在做候选人的时候，不仅要看对方合不合适，还要帮企业判断这个人能不能在这个环境里长期干下去。

万亿赛道上的下一个人才风口在哪里？

站在2026年年中这个节点往回看，AI人才市场的演变路径已经非常清晰了。

第一阶段（2022-2023）：抢学界精英。各大公司疯狂挖高校里的NLP、CV方向教授和博士生。

第二阶段（2024-2025）：抢工程人才。模型从实验室走向产品化，工程化落地能力成为稀缺资源。

第三阶段（2026及以后）：抢"全栈AI人才"。既要懂算法，又要懂工程、懂硬件适配、懂数据工程、懂产品化。能在大模型全链路中独当一面的人，将成为估值最高的"复合型资产"。

对于AI公司来说，想要在这场人才暗战中胜出，光靠高薪已经不够了。需要的是系统化的人才战略——从人才规划、精准寻访、薪酬方案设计到文化融入和长期留任。

这也是专业猎头公司价值最大化的时代。亨德森猎头的顾问们发现，这波行情里真正走得远的AI公司，无一例外都在人才端下了重注。不过话说回来，AI行业的泡沫风险也不能无视——有些公司的估值可能撑不到下一轮融资，人才涌入的速度也可能超过需求增速。但机会窗口开在这里，不去争才是最大的风险。