Max肖瑪峰（以下簡稱Max）被獵頭招聘行業(yè)內稱為“中國最會找AI人才的獵頭。”1983年出生的肖瑪峰現(xiàn)在是第二次創(chuàng)業(yè)。在互聯(lián)網(wǎng)浪潮中，肖瑪峰曾為最頂級的美元基金以及互聯(lián)網(wǎng)公司輸送了大量頂尖人才，也見證了創(chuàng)業(yè)環(huán)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(chuàng)立了TTC（True Talents For China），想要抓住這波AI浪潮，“為中國企業(yè)客戶找到真正的人才”。公司的第一單業(yè)務便是幫國內知名的AI科創(chuàng)企業(yè)去硅谷招聘AI人才。盡管這單生意以失敗告終，但商業(yè)嗅覺敏銳的他在尋找過程中洞察到中國科技企業(yè)對國外頂尖AI人才的渴望，為此他也開始在自己的創(chuàng)業(yè)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(chuàng)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(yè)務的第一單大客戶需求——去硅谷找某家知名大模型企業(yè)的華人回國。 這一需求來自國內的一家大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)，創(chuàng)始人在圈內非常有名，也是一名成功的創(chuàng)業(yè)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(lián)合創(chuàng)始人去了西雅圖、硅谷等地。

但多次交談會面之后，我們發(fā)現(xiàn)，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(chuàng)業(yè)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(lián)網(wǎng)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(yè)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(yè)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(tài)，這也是非常有價值的。所以，直到現(xiàn)在，我們的這項業(yè)務還在持續(xù)，而且逐漸形成了我們公司一項獨立業(yè)務線。

用AI去服務AI人才

我其實大學是學化學的，畢業(yè)之后的第一份工作是在日企做銷售。走上獵頭這條職業(yè)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(yè)務工作做了十年。第一次創(chuàng)業(yè)，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(guī)模不算大，但在行業(yè)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(fā)展走向國際化。我認為，在中國企業(yè)走向全球化的過程中，也應該出現(xiàn)一家能夠伴隨中國企業(yè)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(chuàng)業(yè)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(jīng)可以做到市值數(shù)百億美元，秘訣之一是用數(shù)字化改造了房產中介行業(yè)，我當時就想是否也能用數(shù)字化改造人才中介行業(yè)，為此，2021年我便開始籌備建立TTC。 2023年，AI的飛速發(fā)展讓我意識到聚焦于獵頭行業(yè)生產要素數(shù)字化的“人才中介”可能也并非是終局，只是數(shù)字化的其中一種路徑，而AI作為生產力，伴隨著AI技術的發(fā)展和后期應用本身會重塑生產關系。

第二次創(chuàng)業(yè)和第一次創(chuàng)業(yè)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(yè)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(xiàn)了自動化和智能化。傳統(tǒng)的獵頭公司可能需要好幾天到數(shù)周才能完成一個崗位的招聘流程，而我們現(xiàn)在可以借助AI大數(shù)據(jù)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(yè)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(xiàn)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(yè)家開始在意人才競爭，意識到AI的發(fā)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(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)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(yè)務，原Google DeepMind研究副總裁吳永輝加入字節(jié)，操刀大模型。這些人陸續(xù)選擇回國發(fā)展。此外，國內的大企業(yè)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(yè)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(fā)展的機會，他們愿意為最優(yōu)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(xiàn)在對AI人才需求的公司首先集中在互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)；第二梯隊是互聯(lián)網(wǎng)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(yè)；第三梯隊是創(chuàng)業(yè)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(chuàng)業(yè)公司的動態(tài)，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(tǒng)的消費電子企業(yè)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(tǒng)制造業(yè)找這類人才其實非常困難，因為很難找到既懂產業(yè)又懂AI的復合型人才。我現(xiàn)在接觸的不少傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)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(tǒng)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(xiàn)在各行各業(yè)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(chuàng)業(yè)公司雖然對AI人才的需求最旺盛，他們吸引的是想要創(chuàng)新的人才。但創(chuàng)業(yè)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(fā)展前途、待遇能否超過互聯(lián)網(wǎng)大廠給的待遇。創(chuàng)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(xiàn)在很多企業(yè)給我的需求是，能不能建立起校園人才網(wǎng)絡。比如，現(xiàn)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(fā)展。

現(xiàn)在AI行業(yè)技術迭代速度太快，早期隨著AI技術產生的新型崗位，現(xiàn)在看來也有可能會消失。我有一個大膽的預測，比如數(shù)據(jù)標注類工作可能后期不太會大量需要，對數(shù)據(jù)標注員的需求會有所下降。因為現(xiàn)在開始往推理模型發(fā)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(shù)據(jù)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(xiàn)成數(shù)據(jù)，這種變化使得模型在很多場景中無需標注數(shù)據(jù)便能進行推理。 還有個人助理這個職業(yè)也可能會伴隨著AI Agent的發(fā)展而消失。

隨著AI發(fā)展的過程，會替代掉一些傳統(tǒng)職業(yè)，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(yè)需求也會是動態(tài)多變的。我認為我們獵頭行業(yè)未來也會由AI代替獵頭顧問，而我們的身份轉變?yōu)锳I的管理者和監(jiān)督人。現(xiàn)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(yè)市場相對會更廣泛。