一、AI行业与体育俱乐部的相似性：金主支持与明星高薪

红杉美国指出，如今的AI实验室和体育俱乐部愈发相似。二者背后都有超级“金主”支持，如微软支持OpenAI，谷歌和Meta有自己的实验室，埃隆·马斯克支持xAI。同时，“明星选手”都拥有天价薪酬包，AI领域的顶尖研究员可获得数千万甚至数十亿美元的薪酬，这与职业体育明星的天价合同类似。不同的是，AI领域的雇佣协议短期且流动性强，人才随时可能被“挖角”。  

二、行业发展逻辑转变：从算力竞争到人才竞争

过去一年，AI行业竞争的关键瓶颈从算力转变为人才。此前，行业叙事围绕“集群规模”和“预训练扩展”，构建基础模型成本高昂，市场经历快速整合淘汰。如今，新参与者如SSI、Thinking Machines和DeepSeek的核心竞争力不再是算力规模，而是顶尖人才和对算法的改进。OpenAI联合创始人苏茨克沃预测“预训练将会终结”，未来要在AI竞赛中实现飞跃，需在强化学习等领域取得突破，而这依赖于顶尖人才。当下阶段，天才成为最关键的瓶颈，其价值评估体系发生改变。  

三、顶尖人才的价值评估：非线性与零和博弈

在AI领域，顶尖人才与优秀人才的差距呈指数级。阿尔特曼指出，AI行业顶尖研究员效率是平均水平的10000倍，远高于传统软件行业最好工程师10倍的效率。极少数的“个人贡献者”对大语言模型发展贡献超乎寻常，决定着AI模型的成败。AI竞赛赢家通吃，如Meta因Llama 4表现不佳加大挖角力度，第二名可能意味着失败，这迫使企业不惜代价签下核心人才。天才不仅是员工，也是可交易和投资的资产，其价格由“进攻价值”和“防御价值”共同决定。  

四、天价薪酬现状与未来趋势：预支付与持续推高

目前，天价薪酬已成为AI人才军备竞赛的基础武器。顶尖OpenAI研究员年薪超1000万美元，Google DeepMind为顶级研究员开出每年2000万美元的薪酬包。公司为防御提供巨额留任奖金，高层亲自挖人，竞赛单位从个人扩展到团队。尽管薪酬包已令人瞠目，但这可能还不是顶尖AI人才价值的上限。当前薪酬反映的是对未来潜力的“预支付”，AI生态系统总收入与投入资金相比仍相形见绌，商业价值未完全释放。随着市场成熟，应用层爆发，回报可能更高。金融时报报道，顶尖AI人才薪酬包自2022年以来已上涨约50%，市场对其价值评估仍在快速上升通道中。而且，AI人才市场流动性强，公司需持续提供更具吸引力的薪酬和激励，这会不断推高市场价格。决定顶尖人才薪酬上限的是赢得竞赛的终极“奖赏”规模，在AI被视为数万亿美元平台级机会的预期下，为争夺顶尖人才的投入可能继续攀升。  

五、中小公司的应对策略：错位竞争与跨界寻宝

中小公司采用错位竞争手段避开与大公司直接对抗。一些公司全球化招聘，如欧洲可低成本雇佣多个人才；另一些强调非金钱激励，关注研究自由、论文发表和社会影响力；跨界“寻宝”也成有效手段，从相邻领域招募人才。就像《点球成金》中的小棒球队依靠数学知识与豪门抗衡，虽然后来豪门也采用类似做法，但中小公司仍可借此在竞争中寻找生存空间。