## 823｜顶级AI公司都在扩招什么人？不是研发岗，而是销售和AI成功工程师

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今年AI的进展非常快，不过从2025年下半年开始，我几乎每周都能收到朋友或者用户的求助，说的是“刀哥，我们公司不是个技术公司，也没有程序员，不知道你能帮我们介绍个程序员，帮我们做AI落地吗？”

这时，我一般给的建议都是不要直接招程序员。原因不是程序员不重要，而是大多数人会把程序员当灯神，恨不得招俩人，就能解决所有AI落地问题。

而且，今天我想和你聊的话题就是：连AI公司最急着招的人，都不是AI工程师。

这不是我的个人判断，是Epoch AI把OpenAI、Anthropic、xAI、Google DeepMind这几家全球最顶级AI公司的招聘页面全扒了下来，逐一分析岗位分布之后，数据告诉我们的。

Epoch AI是一家专注于AI进展研究的机构，做的事情说白了就是追踪AI行业的真实动态，比如模型能力怎么变、算力怎么演进、各家公司在押注什么。他们不做产品，专门做研究和数据分析，在AI圈算是比较有公信力的独立机构。

这次他们在2026年3月统一收集了这几家公司的在招岗位，做了一份详细分析。我看完之后，觉得有几个发现非常值得聊聊，因为它们跟大多数人的直觉，正好是反的。

先说最让我意外的两个数字。Anthropic，也就是推出Claude的公司，他们的AI研究岗位占所有在招职位的比例只有12%。而在OpenAI，这个比例更低，只有7%。这两家公司可以说是全球技术实力最强的AI公司，大多数人可能以为它们的大部分职位都是在找顶尖的研究员和算法工程师，毕竟大模型军备竞赛打得这么凶，谁不想多招几个能写论文的人？

但现实是，增长最快的类别是销售，以及帮客户把AI落地的技术岗。Anthropic的市场销售岗位占比，一年内从17%增长到了31%，OpenAI的这一比例从18%增长到28%。两家公司的销售相关岗位，都已经超过研究岗，成了第一大招聘类别。

具体来说，在这个大类里，有一种岗位的增速尤其猛：专门负责帮企业客户把AI用起来的技术岗。职位名字各种各样，比如AI成功工程师（AI Success Engineer）、前线部署工程师（Forward Deployed Engineer）、解决方案架构师（Solutions Architect）、合作伙伴AI部署工程师（Partner AI Deployment Engineer）等等。

这些岗位的共同点是：不负责研究模型，不负责写代码框架，专门负责进到客户公司里，帮他们找到用AI的机会，然后把AI真正嵌进他们的业务流程。Anthropic这类岗位占比从5%涨到11%，OpenAI从11%涨到17%。

听到这些数字，你是不是也觉得有点意外？

但如果咱们仔细想想，其实也不难理解。在之前的广播站里，我曾和你多次聊过MIT的“冰山计划”这个研究项目，它用超级计算机给1.51亿美国工人建了数字孪生体，把923种职业里的每一项具体任务，用超过13000种AI工具的能力库逐一计算AI替代可能性。它的结论是，以2025年1月已有的AI工具来看，AI在技术上已经具备了替代11.7%美国劳动力的能力。但企业实际的AI采用率如何？还不到五分之一。

这意味着，AI的真正瓶颈不在技术端，在落地端。这就是为什么连OpenAI这种顶尖AI公司，都在拼命招“前线部署工程师”，因为他们发现，模型再强，卖出去了客户还是不会用。

那么技术已经就位，企业为什么还是难跟上？看Epoch AI分析的这批招聘信息，其实给出了一个很具体的答案。我翻了翻这些AI落地岗位的职位描述，发现它们要解决的问题惊人地一致：不是技术问题，而是“翻译”问题。

以Anthropic招的前线部署工程师为例，职位描述里直接写着：需要深入客户的业务环境，识别哪些流程适合用AI重构，然后把这个判断翻译成工程语言，再交给技术团队实现。Solutions Architect的相关岗位要求更直白：必须能和CFO谈ROI，也能和工程师谈API。OpenAI的AI成功工程师则强调，要在客户那边“找到AI真正能起作用的地方”，而不是拿着模型到处推销。

这些描述读下来，你会发现一件事：AI落地难，不是因为模型不够强，而是因为业务人员不知道AI能做什么，技术人员又不懂业务流程，两边之间缺了一个能互相翻译的人。

这也解释了为什么这类岗位的增速比纯销售还猛。卖出去只是第一步，客户买了用不起来，合同续不了，一切都白搭。OpenAI和Anthropic显然已经意识到这一点，所以他们在最近一年里，把“帮客户把AI真正用起来”这件事，从售后服务升级成了核心战略。

落地难，是Anthropic和OpenAI拼命招部署工程师的原因。但如果你再往深看一层，这份招聘数据还藏着另一层信息：这些公司接下来打算做什么。

招聘信息其实是一个很好的产品路线图。我看了一下分析报告，OpenAI有15个在招职位指向一款消费级硬件设备，从岗位描述可以拼出一个大致的产品形态：有专门负责摄像头的光学工程师、有专门让AI跑在设备本地的模型工程师、还有操作系统工程师。再加上OpenAI在新加坡招了制造相关的岗位，综合起来，大概是一款带摄像头、内置AI芯片、能在本地跑模型的便携设备。

Google DeepMind这边有2个岗位明确指向AR眼镜的开发，其中一个专门提到语音交互。当然，机器人也是两家公司都在押注的方向，OpenAI有7个机器人相关岗位，DeepMind有8个，后者的岗位描述里明确提到了在做仿人机器人和灵巧机械手。

最值得说的，是两家公司在芯片上的分歧。OpenAI有21个岗位与自研芯片相关，占所有在招职位的3%。Anthropic则一个都没有，它走的是另一条路，由多个岗位负责管理与外部数据中心合作伙伴的关系，甚至有法务岗专门负责谈数据中心租赁合同。你看，同样是顶级AI公司，在计算资源这个最核心的投入上，选择了完全不同的路径。

但有意思的是，就在AI公司为落地难发愁的同时，另一批公司却在用AI做完全相反的事。

最近国外AI领域有个词越来越流行，叫“AI Washing”，翻译过来叫“AI洗白”，逻辑和“漂绿”一样——用时髦叙事包装传统商业决策。具体来说，越来越多的公司把裁员归因于AI自动化，说自己是为了拥抱AI、提升效率。

最典型的案例是Block。这家公司说AI让每位工程师的生产力提升了40%以上，然后裁掉了40%的员工，超4000人。高管在财报会议与公开采访中为这一决策辩护，但没有提供任何“AI究竟替代了哪些具体工种”的证据。

你看，荒诞就荒诞在这里：一边是OpenAI、Anthropic这些真正做AI的公司，在拼命招“会帮人用AI的人”，因为他们清楚地知道落地有多难；另一边是大量普通企业，在用“AI”这个词当借口，掩盖各种借机裁员的动作。

AI成了最好用的裁员公关话术——对投资者说，我们在降本增效；对员工说，不是公司不行，是技术迭代；对媒体说，这是时代趋势，不是管理失误。这套话术，用起来几乎没有成本。AI还没真正替代多少人，但它已经成了最好用的叙事武器。

就像上周一个创业者给我发消息，“刀哥，现在AI这么厉害了，我是不是可以把我们某某部门的人砍掉一半？这样是不是降本增效了？”

我当时哭笑不得。我给他的回复是：“你为啥不想想如何在人数不变的情况下，把效益提高到过去的三倍、五倍呢？哪怕你想降本，是不是也要在你公司里AI已经用得很熟练的情况下，才动这种念头？”

所以，如果你现在问我，AI时代什么能力最值钱，我觉得答案不是“会训练模型”，也不是单纯“会写提示词”，而是一种复合能力：懂某个行业的业务流程、能和业务部门的人沟通、同时又能看懂AI工具能做什么、不能做什么，然后把两端连起来。OpenAI这些公司在招聘页面上已经告诉我们，他们愿意为这种能力的人，开出公司里最快增长的岗位编制。

Google DeepMind的CEO德米斯·哈萨比斯，在伦敦的一次大会演讲里，把AI时代最有价值的新工种归纳成了三类，我觉得和招聘数据印证得很准。

第一类叫“AI协作师”，不写代码，专门负责调度模型、设计任务、验收结果。听起来虚，但其实已经在各个行业悄悄生长了，比如AI内容团队、电商客服、财税行业都出现了这类角色。核心能力是懂AI的能力边界，知道什么事交给它能做好，什么事会出错。

第二类是“科学合作者”，和AI一起提假设、搜资料、设计验证方式。AlphaFold预测了超过2亿个蛋白质结构，把几十年才能解决的问题压缩到了18个月。但这背后，还是需要懂领域的人来提出问题、判断结果、决定下一步，AI不会凭空知道“哪个问题值得问”。

第三类是“AI伦理专员”，专门在模型上线前测试漏洞，为不同场景划定“AI能做什么、不能做什么”的边界。DeepMind内部有一支叫“红队”的团队，专门在发布前故意去捣乱测试。字节、阿里、百度也都在招类似的岗位。

这三类工种有一个共同点：都不是纯粹的技术岗，但都需要真正理解AI。

老实说，我觉得这个门槛比会写代码更难跨。毕竟写代码可以学，但“知道在哪个问题上信任AI、在哪里需要质疑它”，这是需要大量实践才能建立的判断力。

最后，哈萨比斯有句话我觉得说到点子上了。他说，AI不是原子弹，但也不是微波炉，它是一类新技术，不能套用旧模板。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 报告地址：
> https://epoch.ai/gradient-updates/ai-lab-job-postings

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