文 | 影子备忘录

2026年9月，互联网大厂的AI奖学金项目几乎在同一时间窗口密集落地。百度奖学金启动申请，面向全球高校华人在校生，10个名额，每人20万元科研奖金，附带校招绿色通道。

字节跳动奖学金首次开放全球申请，名额突破20个，每人20万科研奖金外加10万导师奖金。

腾讯则在年初颁出了首届“青云奖学金”，15位获奖者每人拿到总价值50万元的激励，包括20万现金和价值30万的云异构算力资源。

表面上，这是一场公益性的科研支持行动。但仔细看规则的缝隙，你会发现一个更冷酷的逻辑：几乎所有奖学金的覆盖对象都是2027年及以后毕业的在校生，且无一例外附带了实习机会、校招绿色通道或顶尖人才计划的优先推荐。

正常校招在毕业前半年启动，而这些奖学金在读期间就能申请，大厂相当于把招聘环节前置了两三年，提前锁定还没有进入就业市场的人才。

这不不像是慈善，而更像是一张提前发出的offer。

抢人到底有多猛？

奖学金只是浮在水面上的冰山。水面之下，是一个正在被重新定价的AI人才市场。

脉脉CEO在接受媒体专访时给出了一个令人咂舌的判断：“明年，科技公司将只招AI人才，不再招非AI人才。”他透露，2026年AI岗位招聘量再次增长7.9倍，在招岗位中三四成已经是AI相关岗位。

薪酬数据更加赤裸。2026年1至4月，AI科学家/负责人的平均月薪达到132796元，断层式领先第二名算法研究员（74441元），是唯一突破10万元的岗位。

高性能计算工程师进入“4岗抢1人”的紧缺局面。而在最高端的人才市场上，部分应届毕业的AI人才薪酬已经达到几百万甚至千万元年薪级别。

支撑这种定价的，是一个庞大到近乎荒谬的需求缺口。中国人工智能核心产业规模已超过1.2万亿元，产业人才缺口超过500万。

中国工程院院士在2026数博会上直言，顶尖人才和科研团队“严重稀缺”，自主培养“刻不容缓”。

但更有意思的是另一组数字。自2025年四季度开始，NLP算法岗位需求下降62%，语音合成下降43%，后端开发下降41%，前端开发、数据产品经理、测试开发等均下降20%以上。

大厂不是在扩招，是在换血。一边是传统技术岗位的快速塌缩，一边是AI岗位的爆发式增长。

企业的人力预算并没有无限膨胀，而是把原本投向传统岗位的资源大规模转移到了AI方向。正如脉脉CEO所说：“用AI的人产出可能比不用的人多两三倍。企业付同样的工资，甚至多付30%的溢价，想要哪种人，答案是显而易见的。”

四家大厂，四种活法

面对同一个战场，各大厂的策略分化比表面上看起来要剧烈得多。理解这种分化，才是理解这场战争的关键。

字节跳动：给AI业务单独“定价”

字节跳动祭出的武器最具攻击性，它是一套面向豆包大模型业务的虚拟股机制。

2025年四季度，字节开始试点“豆包长期激励计划”。这套机制的核心在于：它不是公司层面的期权，而是针对特定AI业务线独立定价的资产。

2026年4月首次回购时价格为13.08美元/股，6月涨到14.85美元，8月再度上调至17.02美元，两个月涨幅约14.6%，较初始授予价10美元累计上涨约70%。

更关键的是，字节允许部分员工将年终奖以豆包股形式发放，甚至可以自主调整总包中现金和豆包股的比例。

豆包股定价锚定的是豆包大模型调用量、月活、ToB收入及基座迭代进度等指标。

这套机制的用意很清晰。在不能整体上市的前提下，字节为AI核心人才创造了一个可以与业务成长直接挂钩的回报通道。

你把豆包做大，你手里的虚拟股就值钱。没有中间商赚差价，回报路径短到不能再短。

腾讯：算力就是硬通货

腾讯“青云奖学金”最特别的地方不在于20万现金，而在于那30万元的云异构算力资源。

对于做AI研究的青年学者来说，算力有时候比钱更稀缺。腾讯把自身的云计算能力打包进人才激励方案，等于精准击中了研究者最核心的痛点。

而获奖者一旦习惯了在腾讯的算力生态里做研究，未来加入腾讯的技术体系就变成了一种顺理成章的选择。

更值得玩味的是颁奖现场，而为获奖者颁奖的是腾讯首席AI科学家，一位1995年后出生的年轻人。

让最懂AI的人来选AI人才，这个机制设计本身就传递了一个信号：在腾讯，AI人才评价的权力已经交给了AI人才自己。

阿里：把AI塞进每一个业务缝隙

阿里的路径与前两家都不同。在2027届应届生招聘中，阿里AI相关岗位占比高达80%，并明确提出“AI+X”复合型能力模型，更关注AI与具体场景的结合能力。

在人才来源上，阿里更倾向于内部造血。通义千问团队的核心成员多由内部培养，这与阿里早在2017年就开始布局达摩院的前瞻性投入有关。

这种“长线投资”模式见效慢，但一旦形成梯队，组织稳定性显著优于依赖外部挖角的团队。

2026年以来，阿里相继成立了ATH事业群、集团技术委员会、Token Foundry等机构，由集团CEO直接挂帅，将AI从技术部门的课题升格为整个集团的战略中枢。

美团：从业务里长出来的AI人

美团的策略可能是四家中最务实的。2027届校招新增了AI全栈工程师、AI产品经理、智能商业分析师等十余种AI原生岗位，超过80%的岗位描述明确提出对AI相关能力的要求。

但美团招聘负责人强调的并不是技术能力本身，而是“AI Native”思维，“希望候选人能在日常工作中，主动思考如何借助AI解决问题、提升协作与服务能力，同时深入业务一线，发现真实问题并推动解决”。

这句话翻译一下就是：美团要的不是“会写模型的人”，而是“能用AI解决配送效率、商家运营、用户增长等真实问题的人”。

这是一种从业务倒推技术的人才逻辑，也是四家中离“AI落地”最近的思路。

人才争夺背后是什么？

如果你只看到“高薪抢人”，那就只看到了这场战争的一半。另一半发生在组织架构层面，而且更具颠覆性。

腾讯在2026年7月宣布将混元大语言模型部与多模态模型部合并，成立基础模型部，统一交由首席AI科学家管理。

一个AI科学家同时掌管基础模型和AI基础设施，这种跨部门的管理权限在传统互联网时代几乎不可想象。此前腾讯还撤销了成立十年的AI Lab，将人员并入混元体系。

阿里的调整更为剧烈。2026年3月，通义千问核心负责人离职，随后ATH事业群成立，通义实验室、MaaS、千问、悟空等业务被整合进同一个事业群，由CEO直接负责。阿里用三个动词概括ATH的任务：创造Token、交付Token、应用Token。

这背后的逻辑是：大模型时代，产品经理定义需求、技术团队实现、业务端获取收入的线性流程正在被打破。

模型能力先出现，产品再去找用法，有时连产品长什么样都要等模型能力出现后才知道。

谁管理模型团队，谁能调算力，谁决定模型先接入哪个产品，这些问题的答案正在重新定义一家公司的权力结构。

汇报线只是组织图上的一根细线，线上流动的却是GPU、顶尖人才、高质量数据和产品入口。大厂正在用组织架构的重组来回答一个问题：在AI时代，什么样的生产关系才能匹配生产力的爆发。

如果以2023年ChatGPT引爆国内大模型竞赛为起点，这场AI人才战争已经打了近三年。2026年，它正在进入一个全新的阶段。

从“数量扩张”到“结构优化”。早期的人才争夺是粗放的，只要能做预训练的，身价立刻翻倍。但现在企业的需求变得精细得多。

2026年上半年，AI行业增速最快的岗位不是算法工程师（增长12.84%），而是架构师（增长76.74%）、机械结构工程师（增长57.20%）和硬件工程师（增长40.80%）。

AI正在从“写代码”变成“造产品”，从纯软件走向软硬结合，对人才的需求也随之从单一算法能力转向复合能力。

从“外部挖角”到“内部造血”。奖学金项目的密集推出是一个重要信号。当所有大厂都在用高薪互相挖角时，薪酬已经不再是差异化竞争的有效手段。

百度奖学金设立于2013年，12年间累计支持了116名全球学子，其中部分获奖者的研究方向已经与百度核心业务高度契合。

字节奖学金发起于2021年，过去五年发掘了67位青年研究者，2023年的得主中有人已经成为Sora2和DeepSeek GRPO的重要贡献者。

这些数字说明一件事：谁能自己培养出适合自己业务需求的AI人才，谁才能在长期竞争中建立真正的壁垒。

从“技术圈层”到“全员AI化”。未来的AI人才不一定是计算机专业出身。猎聘数据显示，懂提示词和人机训练岗位的文科生，平均年薪已经达到34.31万元。

DeepSeek在2026年6月开放了一个特别的岗位：“AI跨界技术人才”，不设专业背景限制，面向“具备超乎常人才能，并希望参与创造和构建AGI”的候选人。

AI人才的边界正在从“会写模型的工程师”扩展到“会用模型解决问题的所有人”。

这场战争的终局，不是某一家大厂“赢得”了人才争夺战，而是整个互联网行业的人才结构被AI彻底重写。

当所有科技公司的校招中八九成岗位都要求AI应用背景时，留给传统岗位的空间已经不多了。

对于每一个身处这个行业的人来说，问题已经不是“要不要学AI”，而是“以什么方式参与这场重写”。