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硅谷的创业公司比起业内的大公司，有着得天独厚的人才优势：若想放手一搏，便可获得公司股份，让公司成功，就是让自己发家致富。
在技术产业如今拉开的AI人才争夺战中，这种优势显露无疑—至少对于那些为数不多的、有潜力发展AI的雇主来说是这样。
技术产业的重量级公司已经对AI下了大赌注，其对AI的拓展包括智能手机人脸识别、对话式聊天工具，以及计算机化医疗保健和自动化工具等。
为了捕获这一未来，它们开出的天价薪酬，甚至让这一从不惜重金聘请尖端人才的产业都有些消受不 了。
采访在大型技术公司任职或曾经获得过职位的9位人士，我们发现，一位刚从大学毕业的博士研究生和没有同等学历却有多年工作经验的AI专家，通常每年可以拿到30万到50万美元及以上的工资加股份。
AI领域知名专家包括工资和公司股份在内一共拿到的钱，在四到五年间可以突破百万美元，甚至千万美元。有时候他们还会续约或重新协商报酬，就像专业运动员一样。
这其中最尖端的人才当属有经验的AI项目高管了。在今年的一次法庭诉讼中，Google披露，其无人驾驶部门的高管安东尼·莱万多夫斯基（Anthony Levandowski）去年通过收购一家自己联合成立的创业公司加入了Uber，引发了两家公司之间的知识产权纠纷。莱万多夫斯基是自2007年开始为Google工作，几年来共拿到了1.2亿美元的奖金。
收入水涨船高，有些人甚至开玩笑说，技术产业需要像NFL限制运动员一样，限制AI专家的薪酬。微软招聘经理克里斯托弗·费尔南德斯（Christopher Fernandez）表示：“这会让事情简单许多。”
有几项因素导致了天价薪酬。汽车产业在同硅谷争抢无人驾驶专家。而Facebook和Google这样的重量级公司也有足够底气豪掷千金，让AI来解决问题，比如为智能手机等发明电子助手来侦测可疑内容等。
最关键的问题在于人才短缺，大公司都在不遗余力地挖人。蒙特利尔的独立实验室Element AI表示，全球有足够能力开展严肃的人工智能研究的人还不到1万。
卡内基梅隆大学计算机科学系主任安德鲁·摩尔（Andrew Moore）曾在Google任职，他表示：“这种事情对社会来说不一定好，但这些公司这样做是有道理的，它们要确保自己有一小部分掌握了这门技术的人。”
DeepMind是一家2014年被Google以6.5亿美元收购的AI实验室，当时公司有50名员工。其运营成本对这一问题做了很好的诠释。其最近在英国发布的年度财报显示，实验室去年将员工的规模拓展到400人之后，“人员成本”共计达到了1.38亿美元，即平均每位员工的薪酬是34.5万美元。
>> 位于加州山景城的Google主园区。
有很多同事这样做，在学术界和产业界两边跑。产业里的工资要高很多，人们之所以还不放弃学术，是因为他们很在乎学者身份。” 泽特尔摩耶表示。
“如果你是一家小公司，就很难同这样的大财团抗衡了。”杰西卡·坎塔诺（Jessica Cantaneo）说。她是技术类招聘公司CyberCoders的高管招聘人员。
人工智能研究涉及的尖端技术是一套名为深度神经网络的数学算法，这些算法能通过数据分析来学习任务。
例如，通过分析千万张狗的照片，神经网络可以找到某些模式，学会识别狗。这一数学理念的诞生要追溯到1950年代，但直到5年前才从学术和产业界的边缘走到中心地带。
2013年，Google、Facebook和其他一些公司均开始适度招聘拥有这种技能的研究员。神经网络现在可以识别发布在Facebook的照片中的人脸，识别出Amazon Echo这种客厅电子助手收到的人类语音命令，并且在微软的Skype电话服务中实现即时翻译。
研究人员也在利用同样的数学算法，提高无人驾驶汽车的性能，研发能够用医学扫描诊断疾病的医疗服務，设计不仅能识别语言还能理解语言的电子助手，搭建自动化股票交易体系，以及让机器人不断获得意想不到的能力。
鉴于可任职的AI专家人数有限，有些大公司还聘请了最优秀的学界人士。在这一过程中，他们同样限制了可以教授AI技术的教授人数。
2015年，Uber就从卡内基梅隆大学颇具变革性的AI项目中挖走了40个人，来研发自己的无人驾驶项目。过去几年当中，学术界4位最有名的AI研究人员，要么从斯坦福大学辞职，要么长期离职。在华盛顿大学的20位人工智能教授中，有6位如今都已离职或请假，为外面的公司打工。
奥伦·埃齐奥尼（Oren Etzioni）曾经是华盛顿大学的教授，目前已经离职，在非盈利性的艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence）工作。他表示：“学术人士都跑到行业中就职，这引发了争议。”
有些教授在想办法弥补。华盛顿大学的卢克·泽特尔摩耶（Luke Zettlemoyer）就拒绝了Google运营的西雅图实验室的任职请求，该公司提出为其支付3倍薪酬（公共记录显示约为18万美元）。
在技术产业如今拉开的AI人才争夺战中，这种优势显露无疑—至少对于那些为数不多的、有潜力发展AI的雇主来说是这样。
技术产业的重量级公司已经对AI下了大赌注，其对AI的拓展包括智能手机人脸识别、对话式聊天工具，以及计算机化医疗保健和自动化工具等。
为了捕获这一未来，它们开出的天价薪酬，甚至让这一从不惜重金聘请尖端人才的产业都有些消受不 了。
采访在大型技术公司任职或曾经获得过职位的9位人士，我们发现，一位刚从大学毕业的博士研究生和没有同等学历却有多年工作经验的AI专家，通常每年可以拿到30万到50万美元及以上的工资加股份。
AI领域知名专家包括工资和公司股份在内一共拿到的钱，在四到五年间可以突破百万美元，甚至千万美元。有时候他们还会续约或重新协商报酬，就像专业运动员一样。
这其中最尖端的人才当属有经验的AI项目高管了。在今年的一次法庭诉讼中，Google披露，其无人驾驶部门的高管安东尼·莱万多夫斯基（Anthony Levandowski）去年通过收购一家自己联合成立的创业公司加入了Uber，引发了两家公司之间的知识产权纠纷。莱万多夫斯基是自2007年开始为Google工作，几年来共拿到了1.2亿美元的奖金。
收入水涨船高，有些人甚至开玩笑说，技术产业需要像NFL限制运动员一样，限制AI专家的薪酬。微软招聘经理克里斯托弗·费尔南德斯（Christopher Fernandez）表示：“这会让事情简单许多。”
有几项因素导致了天价薪酬。汽车产业在同硅谷争抢无人驾驶专家。而Facebook和Google这样的重量级公司也有足够底气豪掷千金，让AI来解决问题，比如为智能手机等发明电子助手来侦测可疑内容等。
最关键的问题在于人才短缺，大公司都在不遗余力地挖人。蒙特利尔的独立实验室Element AI表示，全球有足够能力开展严肃的人工智能研究的人还不到1万。
卡内基梅隆大学计算机科学系主任安德鲁·摩尔（Andrew Moore）曾在Google任职，他表示：“这种事情对社会来说不一定好，但这些公司这样做是有道理的，它们要确保自己有一小部分掌握了这门技术的人。”
DeepMind是一家2014年被Google以6.5亿美元收购的AI实验室，当时公司有50名员工。其运营成本对这一问题做了很好的诠释。其最近在英国发布的年度财报显示，实验室去年将员工的规模拓展到400人之后，“人员成本”共计达到了1.38亿美元，即平均每位员工的薪酬是34.5万美元。
有很多同事这样做，在学术界和产业界两边跑。产业里的工资要高很多，人们之所以还不放弃学术，是因为他们很在乎学者身份。” 泽特尔摩耶表示。
“如果你是一家小公司，就很难同这样的大财团抗衡了。”杰西卡·坎塔诺（Jessica Cantaneo）说。她是技术类招聘公司CyberCoders的高管招聘人员。
人工智能研究涉及的尖端技术是一套名为深度神经网络的数学算法，这些算法能通过数据分析来学习任务。
例如，通过分析千万张狗的照片，神经网络可以找到某些模式，学会识别狗。这一数学理念的诞生要追溯到1950年代，但直到5年前才从学术和产业界的边缘走到中心地带。
2013年，Google、Facebook和其他一些公司均开始适度招聘拥有这种技能的研究员。神经网络现在可以识别发布在Facebook的照片中的人脸，识别出Amazon Echo这种客厅电子助手收到的人类语音命令，并且在微软的Skype电话服务中实现即时翻译。
研究人员也在利用同样的数学算法，提高无人驾驶汽车的性能，研发能够用医学扫描诊断疾病的医疗服務，设计不仅能识别语言还能理解语言的电子助手，搭建自动化股票交易体系，以及让机器人不断获得意想不到的能力。
鉴于可任职的AI专家人数有限，有些大公司还聘请了最优秀的学界人士。在这一过程中，他们同样限制了可以教授AI技术的教授人数。
2015年，Uber就从卡内基梅隆大学颇具变革性的AI项目中挖走了40个人，来研发自己的无人驾驶项目。过去几年当中，学术界4位最有名的AI研究人员，要么从斯坦福大学辞职，要么长期离职。在华盛顿大学的20位人工智能教授中，有6位如今都已离职或请假，为外面的公司打工。
奥伦·埃齐奥尼（Oren Etzioni）曾经是华盛顿大学的教授，目前已经离职，在非盈利性的艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence）工作。他表示：“学术人士都跑到行业中就职，这引发了争议。”
有些教授在想办法弥补。华盛顿大学的卢克·泽特尔摩耶（Luke Zettlemoyer）就拒绝了Google运营的西雅图实验室的任职请求，该公司提出为其支付3倍薪酬（公共记录显示约为18万美元）。