目录

• 从ChatGPT到AIGC
• AIGC人才画像
• AIGC招聘观察
• AIGC发展洞察

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前言

从ChatGPT到新近的GPT-4，GPT模型的发展表明，AI正在向着“类⼈化”⽅向迅速发展。

GPT-4具备深度阅读和识图能⼒，能够出⾊地通过专业考试并完成复杂指令，向⼈类引以为傲的“创造⼒”发起挑战，⼈⼯智能对⼈类⼯作的威胁前所未有。

现有的就业结构即将发⽣重⼤变化，社会⽣产⼒的快速提升将催⽣新的⾏业和岗位机会。如何与⼈⼯智能协同⼯作，利⽤AI辅助办公已经成为各⾏从业者的必修课。

脉脉创始⼈兼CEO林凡认为，从“⼈⼯智障”向“⼈⼯智能”的进化节点，是⼤模型的出现。这必将引发新的产业⾰命，也将带来超越互联⽹和移动互联⽹的产业机遇。⽩领⽐蓝领更容易失业，这是⼈⼯智能时代的意外，但也不意外。

另⼀⽅⾯，随着AIGC领域的跨越式发展，AIGC⼈才备受瞩⽬，⼈才薪资再攀⾼峰。互联⽹、电商、⼈⼯智能、企业数字化服务等⾏业巨头纷纷⾼薪抢⼈，知名猎企挂出10万⽉薪挖⼈，中⾼端AIGC⼈才已成“兵家必争”。在AIGC爆发同时，⼀场关系⾏业未来格局的⼈才争夺战已经打响。

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从ChatGPT到AIGC

ChatGPT现象级出圈，AIGC关注度爆发性增⻓

近⼀年脉脉热区热度指数显⽰，职场⼈在2022年5⽉、8⽉和2023年2⽉三个节点最关注AIGC。

2022年5⽉，Open AI推出AI画图产品DALL-E 2模型掀起AI作画潮流。8⽉，1秒出图、全球最快的开源模型Stable Diffusion出炉再度引发讨论。随着ChatGPT引爆⽹络，2023年2⽉AIGC成为国内舆论场的“流量密码”。

近⼀年AIGC相关内容热度指数变化（热度指数）

*数据范围：2022年2⽉-2023年2⽉ 数据来源：脉脉⾼聘⼈才智库

AI技术跃迁发展，AIGC领域成资本“新宠

ChatGPT是美国公司OpenAI于2022年11⽉末发布的⽣成式AI对话机器⼈，Chat代表其以对话形式呈现，GPT则代表其技术架构为“⽣成式预训练模型”（Generative Pre-trained Transformer），基于Transformer 架构训练出的模型有更强的语⾔理解和⽣成能⼒，可⽤于多类内容⽣产。以ChatGPT为代表的⽣成式AI技术从根本上加速了AIGC发展。

所谓AIGC，即AI Generated Content的缩写，指代⼈⼯智能⽣成内容。将带来新的内容⽣产⽅式，实现⼈⼯智能在⽂字、图像、⾳频、视频等多媒体领域的创作，在内容⽣产规模与⽣产效率⽅⾯达到指数级⻜跃，极⼤提⾼内容⽣产⼒。早期AIGC⼯具已初步应⽤于传媒、电商等⾏业，随着技术创新加深，⾼性能AIGC产品将掀起全球信息产业⽣产⼒变⾰。

今年以来，ChatGPT掀起全球AI领域“军备竞赛”。国外OpenAI、⾕歌争相迭代⾃家AI模型，⼤模型领域竞争⽩热化，微软将GPT-4整合进必应、Office探路商业化，进⼀步释放AI技术潜⼒。国内科技企业也⼒争迎头赶上，百度⾸发“⽂⼼⼀⾔”对标ChatGPT，京东打造产业版ChatGPT-ChatJD，阿⾥巴巴、华为等巨头也都在积极筹备具有中国智慧的通⽤⼤模型产品。

AIGC应用图谱

赋能传媒、影视、⼴告、游戏、电商、教育、医疗、交通、⾦融等多个⾏业

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AIGC⼈才画像

AIGC⼈才⾮AI⾏业专属，互联⽹⼈才储备量领先

AIGC领域⼈才分布于多个新经济⾏业，其中纯互联⽹⾏业AIGC⼈才储备量最多。⼈⼯智能⾏业的AIGC⼈才保有量仅为6.45%，其他AIGC⼈才⼤多分布在数据密集型产业。

*数据范围：2022年2⽉-2023年2⽉ 数据来源：脉脉⾼聘⼈才智库

北京独领⻛骚，AIGC⼈才数量超过上海深圳之和

AIGC⼈才多分布于⼀线、新⼀线城市，六成以上聚集在北京、上海、深圳三地。其中，北京独占三分之⼀，数量超过上海、深圳两城总和，⼈才吸引⼒遥遥领先。

数据范围：2022年2⽉-2023年2⽉ 数据来源：脉脉⾼聘⼈才智库

AIGC领域⼈才三成⼩于30岁，超1/3⼤于35岁

与互联⽹⾏业不同，AIGC领域近七成从业者年龄⼤于30岁。34.5%以上AIGC⼈才在35岁以上，⽐互联⽹⾏业⾼出6%。AIGC⾏业通常更注重技术和创新，⽽不是年龄和⼯作年限。

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AIGC招聘观察

AIGC领域招聘需求强劲，2023年AIGC⼈才招聘数量创历史新⾼

近两年，AIGC领域岗位数量井喷增⻓。2021年1⽉，Open AI开发的⽂本⽣成图像⼯具DALL·E⾯世，引发国内AI⼈才招聘需求暴涨。

2021年1-2⽉，AIGC领域岗位数量同⽐上涨281.88%

2022年1-2⽉，AIGC领域岗位数量同⽐增⻓76.74%

随后，Dall-E 2、Stable Diffusion模型相继推出，尤其是2023年1⽉ChatGPT横空出世，AIGC⼈才需求再度逆势上涨，岗位数量同⽐增⻓31.3%，创历史新⾼。

互联⽹⾏业AIGC⼈才存量最多、增量需求最强

互联⽹⾏业AIGC岗位发布量最多，占新发岗位总量的1/3，数量约为⼈⼯智能⾏业的3倍之多，且超过新⾦融科技和游戏⾏业之和。

AIGC⼈才供需结构失衡：算法⼈才需求旺，产品经理投递多

在需求端，AIGC领域热招岗位以技术岗位为主，算法⼯程师、⾃然语⾔处理、图像识别等研发⼈才需求旺盛。⽽在供给端，AIGC领域热投岗位则以AI产品经理类、运营类等⾮技术岗位居多，存在⼀定供需结构失衡现象。

图像识别岗位年薪百万，领跑AIGC⼈才薪资

AIGC领域热招岗位中，图像识别、算法研究员、深度学习岗位的薪资均已达到百万。此外，AIGC产品经理作为⾮技术岗，薪资⽔平也达到90万元，与其他领域相⽐占据较⼤优势，吸引⼤量产品⼈才投递。

AIGC领域⾼知⼈才扎堆，近半数从业者为硕⼠及以上学历

AIGC从业者以本科⽣居多，但本科、硕⼠数量差距不⼤，近半数AIGC⼈才具备硕⼠及以上学历。近⼋成AIGC⼈才⼯作经验在3年以上，其中，近半数从业者有5年以上⼯作经验。

AIGC⼈才画像：专业技术、学术成果、业务落地三项全能

AIGC领域急需复合型⼈才。相关岗位JD中，除专业要求外，NLP算法、深度学习、C++等词⾼频出现，算法和编程功底是就职的硬性要求。此外，多数岗位还提及“顶会Paper”、“商业化”等词汇，要求应聘者拥有学术成果和业务落地经验。

创新思维是⾮常重要的。AIGC技术发展⾮常迅速，公司需要具备不断探索和尝试新的技术和⽅法的能⼒，以保持技术领先地位。

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AIGC发展洞察

度⼩满CTO许冬亮：⼈才和创新机制是成功的关键

ChatGPT在信息整合、情感分析、⽂本⽣成、摘要提取等⽅⾯所展现出来的极致性能令⼈惊艳。它所依托的⼤模型基底是语⾔⽣成模型和语义理解模型，语义⽣成空间⾮常⼤。未来⼤模型将和云⼀样成为底层设施，⽽在基础设施上必然会有很多垂直应⽤⽣⻓出来。例如，⼤模型将改变在线对话交互的服务模式，颠覆现有的智能客服概念，现在App是⽤⼾使⽤产品的⼊⼝，未来互动交互则可能成为⼊⼝；根据意图⽣成⽂稿、图像、视频等也将⼤幅降低内容⽣产成本，提升营销效率。⽬前通⽤⼤模型在垂直场景的适配度仍然不⾜，以⾦融领域为例，需要在对话能⼒基础上，真正有效解决⽤⼾问题。度⼩满在⾦融场景下积累了⼤量对话和解决⽅案数据，我们将探索研究垂类⼤模型，并在应⽤层做好适配和优化，将⼤模型能⼒应⽤在⾦融⾏业，提升⽤⼾体验和⽣产效率。

有观点认为，⼤模型拼的是数据和算⼒，在我看来，⼈才是最核⼼的成功要素，创新机制是成功的关键驱动⼒。可以肯定的说，单靠数据量⼤、计算能⼒强、⼯程师多，是做不出ChatGPT的产品体验的。ChatGPT团队规模不⾜百⼈，近9成为技术⼈员；90后科研⼒量展现出强⼤的创新能⼒，有很强的技术信仰，不受过多羁绊。因此，在新⼀轮技术浪潮中希望能有所斩获的公司，需要在⼈才储备、创新机制，技术导向⽅⾯进⾏加强和布局，在公司内部以敏捷项⽬组模式，打破条条框框，给予技术⼈才充分的施展空间，激发活⼒和创造⼒。我相信未来中国本⼟会诞⽣更多的⼤模型应⽤，带给⼤家惊喜。

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