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 "。
