Max肖瑪峰（以下簡稱Max）被獵頭招聘行業內稱為“中國最會找AI人才的獵頭。”1983年出生的肖瑪峰現在是第二次創業。在互聯網浪潮中，肖瑪峰曾為最頂級的美元基金以及互聯網公司輸送了大量頂尖人才，也見證了創業環境的變換和時代的變遷，他自稱TTC是入局AI大模型圈最早的一批公司。2022年底， Max創立了TTC（True Talents For China），想要抓住這波AI浪潮，“為中國企業客戶找到真正的人才”。公司的第一單業務便是幫國內知名的AI科創企業去硅谷招聘AI人才。盡管這單生意以失敗告終，但商業嗅覺敏銳的他在尋找過程中洞察到中國科技企業對國外頂尖AI人才的渴望，為此他也開始在自己的創業公司應用AI技術，用一種更高效的方式去招聘AI人才。

近日，澎湃科技（www.kxwhcb.com）專訪了Max，他分享了對于AI人才市場的洞察。

TTC創始人肖瑪峰  受訪對象供圖

以下為Max的講述：

“幫我去美國找AI人才”

2023年，我們公司接到了AI人才業務的第一單大客戶需求——去硅谷找某家知名大模型企業的華人回國。 這一需求來自國內的一家大模型創業企業，創始人在圈內非常有名，也是一名成功的創業者，希望能夠打造中國版的OpenAI。

對方給我們的需求非常明確，他在電話里告訴我，“Max，我們要All in AI了，你們去硅谷找那家公司的華人，如果能回來，給多少錢都愿意。”

我們開始在美國西部找人，當時我們的聯合創始人去了西雅圖、硅谷等地。

但多次交談會面之后，我們發現，這些在海外的頂尖AI人才根本挖不動。 一方面他們對國內的創業圈了解不深；另一個原因在于，北美的科技公司股價漲勢不錯，員工收入很高。這些在北美科技公司工作的AI人才，他們追求工作與生活平衡，對選擇去國內互聯網大廠工作的人也有一些觀念上的“偏見”，認為選擇去大廠是一種非常功利的選擇。

因為當時挖不動這些頂尖人才，我們干脆把商業模式做了些微調整，改為與候選人會面即收費。在美國兩個多月的時間，我們幫想做AI的中國企業家安排了多場會面，因為雖然沒有成功挖角，但是他們通過相互交流也能了解最新的前沿進展和國內的動態，這也是非常有價值的。所以，直到現在，我們的這項業務還在持續，而且逐漸形成了我們公司一項獨立業務線。

用AI去服務AI人才

我其實大學是學化學的，畢業之后的第一份工作是在日企做銷售。走上獵頭這條職業道路純屬機緣巧合。真正決定轉型是遇到了一位香港的伯樂，他和我描述獵頭的工作場景讓當時的我心生向往，他說獵頭這份工作就是公司報銷你喝咖啡的錢，讓你去交朋友。

正式加入獵頭這份工作后，我在一線從事做單、服務、客戶關系等業務工作做了十年。第一次創業，我們想打造中國版的“光輝國際”（Korn Ferry）（注：光輝國際是一家全球性的管理咨詢和獵頭公司，總部在美國）。

肖瑪峰參加演講

雖然光輝國際這家公司規模不算大，但在行業內非常有影響力，Google、Meta多位高管都是這家公司挖掘的，并伴隨著公司發展走向國際化。我認為，在中國企業走向全球化的過程中，也應該出現一家能夠伴隨中國企業走出去的高端獵頭公司。

2018年，我們成立了CGL Consulting德筑集團，從2018年至2021年期間，我擔任這家公司的COO（Chief Operating Officer，首席運營官）。創業過程中我去讀了EMBA，在班上我結識了貝殼的一位高管。他們做的是房產中介，我做的是人才中介，同樣是做中介，他們已經可以做到市值數百億美元，秘訣之一是用數字化改造了房產中介行業，我當時就想是否也能用數字化改造人才中介行業，為此，2021年我便開始籌備建立TTC。 2023年，AI的飛速發展讓我意識到聚焦于獵頭行業生產要素數字化的“人才中介”可能也并非是終局，只是數字化的其中一種路徑，而AI作為生產力，伴隨著AI技術的發展和后期應用本身會重塑生產關系。

第二次創業和第一次創業雖然都是做人才招聘服務，但這次最大的不同是，AI技術被深度融入到TTC整個業務流程，比如從崗位描述，簡歷篩選到面試安排，都借助AI實現了自動化和智能化。傳統的獵頭公司可能需要好幾天到數周才能完成一個崗位的招聘流程，而我們現在可以借助AI大數據庫，在一個小時內完成從崗位畫像到候選人推薦的全過程。高效的服務是提升客戶體驗的關鍵，也是我們最看重的核心競爭力。

AI人才供給不足

市場真正需要的大量AI人才是什么樣的？很多其他行業的人都好奇，在我們公司推薦的這些頂尖AI人才里面，薪酬最高的能達到什么級別？其實這些頂尖人才肯定有薪酬達到千萬級別的，盡管現階段，人才價格可能確實存在泡沫，但核心依然是人才供給不足。

到了2024年，可以明顯感覺到，國內企業家開始在意人才競爭，意識到AI的發展離不開頂尖人才。

幾個跡象，一方面從2024年下半年到2025年上半年，互聯網頭部企業開始不計成本的投入AI，他們特別希望把海外人才引回國內。比如，阿里巴巴開始引入頂級AI專家許主洪加盟阿里巴巴AI To C的業務，原Google DeepMind研究副總裁吳永輝加入字節，操刀大模型。這些人陸續選擇回國發展。此外，國內的大企業對AI大模型、具身智能領域的人才需求也在提高。當中國企業家開始關注并投入資源到這一領域時，意味著這個領域開始有了發展的機會，他們愿意為最優秀的人才支付高額薪酬。

但其實整體海外人才回流到國內遠沒有滿足需求。現在對AI人才需求的公司首先集中在互聯網頭部企業；第二梯隊是互聯網大廠以外，比如機器人公司、車企等科技公司這類能夠讓AI場景真正落地的大行業；第三梯隊是創業公司，因為2025年定義是AI應用元年，所以很多早期投資機構也在盯著創業公司的動態，他們也需要一批AI人才；第四梯隊包括跟AI相關的人才，比如傳統的消費電子企業等，他們也需要AI人才。最后還有AI for Science領域，這一領域里會有巨大的生產力釋放。

傳統制造業找這類人才其實非常困難，因為很難找到既懂產業又懂AI的復合型人才。我現在接觸的不少傳統行業企業家都很焦慮，他們對AI很好奇，同時也在思考"我們公司這些人到底有沒有在用好AI工具？"

前段時間，一家傳統國企要請我們找AI人才。我覺得這類公司可能適配的未必是大模型領域最頂尖的人才，他們其實更適配的是具備復合型思維的人才。比如，本科做材料化學，可能研究生讀計算機工程這類人才。其實這個思維也適配現在各行各業對于人才的需求，即無論背景履歷如何，你都必須掌握應用AI的能力。

創業公司雖然對AI人才的需求最旺盛，他們吸引的是想要創新的人才。但創業公司招聘AI人才的難點在于，這類人才在意的是公司是否真的有發展前途、待遇能否超過互聯網大廠給的待遇。創始人賣的不僅僅是一個機會，更是公司的使命愿景和這家公司未來的價值。

現在很多企業給我的需求是，能不能建立起校園人才網絡。比如，現在國內頂尖AI人才還集中在例如清北復交、浙大、中科大這類頂尖院校里面，這類人才決定了國內未來5-10年AI的發展。

現在AI行業技術迭代速度太快，早期隨著AI技術產生的新型崗位，現在看來也有可能會消失。我有一個大膽的預測，比如數據標注類工作可能后期不太會大量需要，對數據標注員的需求會有所下降。因為現在開始往推理模型發展，早期大模型預訓練的方法不再適用。比如，早期的AlphaGo通過學習海量棋譜數據進行訓練，而新一代的AI模型則依靠推理能力進行訓練，不需要依賴大量的現成數據，這種變化使得模型在很多場景中無需標注數據便能進行推理。 還有個人助理這個職業也可能會伴隨著AI Agent的發展而消失。

隨著AI發展的過程，會替代掉一些傳統職業，但同時也會帶來新的機遇，這是必定的過程，在這個時代下，職業需求也會是動態多變的。我認為我們獵頭行業未來也會由AI代替獵頭顧問，而我們的身份轉變為AI的管理者和監督人。現在很多高校開始開設人工智能+的通識課程，這是一個很好的趨勢，未來會培育出一批更多的AI復合型人才，他們的就業市場相對會更廣泛。