在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）无疑是最耀眼的那颗星。2026 届校招的战场上，大厂们对 AI 人才的争夺已呈白热化态势。百度、字节跳动、阿里巴巴、腾讯等互联网大厂纷纷开启校招，且均大力增加了 AI 相关岗位的招聘数量。百度的 AI 岗位占比超 90%，字节跳动的 AI 岗位占比也达 90%，阿里巴巴的 AI 相关岗位占比高达 60 – 80%。巨头们挥舞着高薪的橄榄枝，顶尖人才成为 “香饽饽”，年薪 30 万元只是起步价。
与大厂的火热形成鲜明对比的是，广大中小微企业在 AI 人才招聘上却举步维艰。一边是高校大力布局 AI 专业，培养出大量相关专业的学生；另一边却是企业尤其是中小企业，难以招到合适的 AI 人才。这一矛盾背后，究竟隐藏着怎样的问题？
自 2018 年教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》后，AI 专业在国内高校迎来了井喷式发展。“双一流” 与工科强校纷纷加码，清华智能产业研究院（AIR）、北大智能学院等一系列相关科研与人才培养机构相继成立。《普通高等学校本科专业目录》也将多个与 AI 相关的专业纳入其中，各校还在传统专业中设置 AI 方向。短短几年间，开设 “人工智能” 本科专业的高校已达五百所量级，且规模仍在持续扩大。头部高校更是进一步扩招 “战略学科”，包括 AI、芯片、计算数学等，以满足新质生产力与产业升级的需求。不仅如此，高校还通过与企业联合实验室、实践项目等方式，强调 “真实数据 + 真实场景 + 工程落地”，力求培养出符合市场需求的 AI 人才。
按理说，如此大规模的专业设置与人才培养，应能充分满足市场需求。然而现实却是，企业在招聘 AI 人才时困难重重。
在 AI 人才市场上，呈现出明显的两极分化。顶尖人才被头部互联网与大模型公司哄抢，而中小企业却面临招不到人的困境，普通毕业生也在求职中四处碰壁。造成这种 “供” 与 “需” 不平衡的原因是多方面的。
从能力要求来看，高校课程侧重于理论与算法，而企业更看重 “算力 – 框架 – 数据 – 评估 – 上线” 的一体化工程能力以及跨学科场景理解能力。高校里学生完成的项目与企业实际的生产级项目存在较大差距，导致学生虽有理论知识，但在实际工作中难以迅速上手。例如，企业中的 AI 项目往往需要考虑到数据的大规模处理、模型在不同场景下的优化以及与现有业务系统的融合等复杂问题，而这些在高校课程中涉及较少。
算力与数据方面，中小企业缺乏公共算力、高质量语料与评测体系，难以完成 “训练 — 迭代 — 上线” 的完整链路。这使得它们在招聘时更倾向于有丰富经验、能够立即投入工作的少数人才，而大多数应届毕业生因缺乏相关经验而被拒之门外。
地域与平台因素也加剧了这种不平衡。一线和强二线城市以及头部平台，凭借更优质的算力、数据、场景与薪酬待遇，吸引了大量人才，导致人才进一步向少数平台集中。例如，北京、上海、深圳等地的企业，在吸引 AI 人才方面具有天然的优势，而一些二三线城市的企业则很难与之竞争。
此外，岗位认知偏差也是一个重要问题。不少求职者认为 “AI = 算法研究”，但实际上企业的增量需求大量来自 AI 工程、应用产品、数据与评估、安全 / 治理等 “灰度岗位”。这使得求职者的求职方向与企业的招聘需求不匹配，进一步加剧了就业的难度。而且，高水平科研、竞赛、实习资源集中在少数顶尖院系与城市，这使得不同学生之间的履历差距不断拉大，普通高校的毕业生在求职中处于劣势。
这种人才市场的不平衡，在短期内可能会导致 “马太效应” 加剧。优质岗位、资源进一步向少数平台和城市集中，头部公司在 “模型 – 平台 – 应用” 闭环上快速发展，而长尾企业只能从事 “二次包装 / 低代码使用”，高端技术红利难以外溢。高校持续扩招 AI 专业，但由于无法迅速补齐 “工程化 — 产业化” 环节，可能会出现 “招生热 — 就业难” 的结构性矛盾，地区间的人才流向失衡也会更加严重。
面对这一困局，各方需要共同努力来寻找解决之道。中小企业可以通过采用开源与平台降低试错成本，优先选用国产成熟生态进行初步尝试；对岗位进行重构，将复杂的模型工作拆分为可招聘的工程颗粒，引入 “技术 + 业务” 的 T 型人才；积极与高校联合实验室、地方算力中心对接，通过竞赛、项目合作等方式提前锁定潜力学生。
高校与院系则应补齐 “工程化最后一公里”。在课程设置上，强化数据工程、评估与对齐、服务化与 A/B、观测与安全等方面的内容，以企业真实数据与场景驱动课程教学；将毕业要求与实战挂钩，推动校内实践平台建设；适度推进 “AI + X” 交叉学位点建设，鼓励与产业联合培养高层次人才，并及时披露专业招生、就业等信息，避免盲目扩招。
求职者自身也需要转变观念，围绕 “全栈闭环” 提升技能，注重实践项目经验的积累，打造有竞争力的作品集；同时，要正确理解岗位谱系，拓宽求职方向，合理选择地域与平台，避免过度竞争。
AI 人才困局的解决并非一蹴而就，需要企业、高校和求职者三方协同合作，共同打破壁垒，才能让 AI 人才在市场中实现更合理的配置，推动 AI 产业健康、持续地发展。