近日国外媒体分析了 OpenAI、Anthropic、xAI 和 Google DeepMind 四家头部AI实验室在2026年3月初的公开招聘数据,从中提炼出三个核心发现:
1. 销售岗位激增,研究岗位占比下降
Anthropic 和 OpenAI 的市场推广岗位占比在过去一年分别从17%→31%和18%→28%,已成为两家公司最大的招聘类别。研究岗位则仅占 Anthropic 的12%和 OpenAI 的7%。增长最快的子类别是帮助客户实际落地AI的技术岗(解决方案架构师、前线部署工程师等),说明企业客户在"买了AI但用不好"这件事上仍然困难重重。地理上,美国仍是绝对主市场(占比超50%),欧洲和亚太(日韩、印度、新加坡、澳大利亚)是国际重点,中国、中东、拉美和非洲完全缺席。政府业务(含国防和国安)也是两家共同发力的方向。
2. 招聘暴露了各家的新产品方向
OpenAI 有15个岗位指向一款便携式消费硬件设备(配摄像头、自研AI芯片、终端运行模型),另有7个机器人岗位(仿真训练、柔性部件、量产扩展),还在孵化社交产品和就业平台。DeepMind 在做XR眼镜(语音交互)和人形机器人(灵巧双手)。Anthropic 相对克制,主要围绕 Claude Code 等核心产品改进,同时在探索新消费产品类别。 3. 算力和数据获取策略明显分化
OpenAI 有21个自研芯片相关岗位,走自建路线;Anthropic 没有芯片计划,转而招聘数据中心设计、施工监理和合同谈判岗位,走深度外部合作路线。在训练数据方面,xAI 以27个内部人工标注岗位独树一帜,而其他三家倾向于外包或低调处理。RL训练环境是各家共同投入的方向,Anthropic 有专门的"Universes"团队构建超真实Agent训练场景。
头部AI实验室正从"研究驱动"快速转向"商业化驱动",同时在硬件、机器人等新品类上分头押注,算力和数据的获取策略也呈现明显分化。
以下为原文翻译:
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AI公司对自身战略严加保密,但它们的招聘页面却是公开的。
这些招聘启事包含大量线索:一家公司正在开发什么产品、希望卖给谁、以及它预见到了哪些瓶颈。一个"摄像头ISP软件工程师"岗位暗示着一款配备摄像头的硬件设备;一批"前线部署工程师"的需求则反映出AI在企业内部落地的挑战;而一组涉及机器人技术的岗位,说明该公司的野心远不止聊天机器人。
我们分析了主要基础模型实验室的在招岗位,包括OpenAI、Anthropic、xAI和Google DeepMind。以下是我们的发现:
- 首先,过去一年,Anthropic和OpenAI的销售及相关岗位招聘急剧增加。Anthropic的市场推广岗位占比从17%增长到31%,OpenAI则从18%增长到28%。增长尤其集中在帮助客户部署AI的技术岗位上。
- 其次,在招岗位可以为我们提供各实验室产品路线图的洞察。例如,OpenAI和DeepMind都在投资硬件产品,包括机器人和消费级设备。相比之下,Anthropic似乎更专注于改进其核心产品。
- 第三,招聘页面也能帮助我们了解头部AI公司如何通过不同策略来获取算力或数据等关键资源。例如,OpenAI有21个与自研芯片相关的在招岗位,而没有内部芯片研发计划的Anthropic在这方面的岗位数量为零。
在深入分析之前需要说明几点。招聘启事反映的是公司正在试图填补的岗位,而非其现有团队的构成。例如,一个团队有20个在招岗位,可能是一个正在扩张的大团队,也可能是一个尚未建立的全新团队。我们也无法判断每个岗位最终会招多少人:一个"研究工程师"的职位可能只招1人,也可能招10人,甚至最终不了了之。
市场推广已成为OpenAI和Anthropic最大的招聘类别
过去一年,Anthropic和OpenAI的销售及相关岗位招聘均大幅增长:Anthropic的市场推广岗位占总在招岗位的比例从17%跃升至31%,OpenAI则从18%增长至28%。对于两家营收快速增长、争夺一个尚未充分开发的市场的公司来说,销售相关岗位现已成为两家公司在招岗位中占比最大的类别,这并不令人意外。相比之下,研究岗位目前仅占Anthropic在招岗位的12%,OpenAI更是仅占7%。
有一个子类别增长得尤其迅速:帮助客户实际采纳AI的技术岗位。两家公司都在招聘"AI成功工程师"、"合作伙伴AI部署工程师"、"解决方案架构师"和"前线部署工程师"等岗位,职责是帮助客户发现AI应用机会并将其整合到业务中。过去一年,Anthropic的"采纳推动"岗位占比从5%增长到11%,OpenAI则从11%增长到17%。这表明客户在充分利用OpenAI和Anthropic产品方面仍然面临困难,而弥合这一差距的一个重要方面是教育客户了解AI的可能性。
销售岗位的地理分布也透露出这些公司如何看待自己的市场。两家公司超过一半的销售岗位设在美国——Anthropic为52%,OpenAI为55%。两家公司都未披露其收入的地区分布,但招聘集中度表明美国仍是两家公司的首要市场,且领先优势显著。
在国际市场方面,两家公司都在欧洲和亚太地区积极招聘。Anthropic更倾向欧洲,其29%的销售岗位设在该地区,而OpenAI为21%。OpenAI则更倾向亚太地区,占比24%,Anthropic为19%。在亚太区域内,增长主要集中在日本、韩国、印度、新加坡和澳大利亚。值得注意的是,中国、中东、拉丁美洲和非洲均缺席。这些实验室对全球市场销售的关注表明,它们并不预期会被欧洲和亚太市场的本土强者挤出。
政府销售似乎也是一个重要优先方向。OpenAI和Anthropic各有10个销售岗位覆盖联邦民用、国防以及州和地方政府领域。其中OpenAI有1个岗位专门面向国家安全领域,Anthropic有2个。xAI有2个面向国际政府的销售岗位,分别设在伦敦和迪拜,另有1个面向美国政府的岗位。这些岗位表明政府业务对于基础模型实验室来说是一个重要的未来收入来源。
与Anthropic、OpenAI和xAI不同,DeepMind的招聘启事几乎没有透露其销售动态,因为Google现有的销售组织负责Gemini的分发。 招聘启事揭示了OpenAI和DeepMind的新产品布局
在招岗位还为我们提供了一扇窗口,了解各实验室正在构建什么。Anthropic有5个旨在改进Claude Code的产品和工程岗位,而OpenAI有10个类似岗位用于改进Codex。OpenAI和Anthropic各有一个工程岗位专门为金融服务构建产品附加功能。OpenAI还有3个岗位面向ChatGPT Health和OpenAI for Healthcare的新功能开发。 不过,对于现有产品而言,招聘启事提供的视角是不完美的。很难判断一个岗位是在扩展现有功能还是在构建全新事物,而平台或基础设施岗位往往横跨多个产品。因此,招聘启事在揭示全新方向时信息量最大。
首先,OpenAI的招聘显示它正在大力投资一款消费级硬件设备,该项目有15个在招岗位。这些岗位透露了不少关于该设备的信息:一个"摄像头ISP软件工程师"岗位描述了为电池供电的便携设备构建成像系统;一个"研究工程师"岗位专注于在设备上直接运行Transformer模型;一个"操作系统工程师"岗位则提及了自研芯片。综合来看,这些岗位暗示的是一款配备摄像头、搭载自研AI芯片、设计用于在终端运行AI模型的便携设备。此外,新加坡的两个硬件和运营岗位则暗示着向制造环节的推进。DeepMind也在进行硬件布局,有两个在招岗位涉及XR眼镜的开发,其中一个暗示语音指令将是关键交互方式。
其次,OpenAI和DeepMind都在押注机器人。OpenAI有7个机器人岗位,表明正在进行大规模仿真训练和提升仿真真实度的工作。招聘信息还暗示某些机器人可能具有柔性部件或外壳,并且生产正在扩大规模。DeepMind则在招聘9个机器人相关岗位,暗示它们正在打造一款具有灵巧双手的人形机器人。
在硬件之外,OpenAI还有2个处于孵化阶段的社交产品岗位,以及1个就业平台岗位——旨在帮助人们培训、获得技能认证并匹配雇主。Anthropic有一个通用研究产品经理岗位,致力于创造全新的产品类别,另有一个岗位专注于开发新的消费产品。
招聘启事还揭示了各实验室如何获取算力和数据
各实验室的在招岗位也揭示了它们在核心输入——算力和数据——上的不同策略。最明显的分界线在于:自建算力基础设施 vs. 外部采购算力。
OpenAI有21个在招岗位(主要是工程岗)与其内部芯片研发相关,占当前在招岗位总数的3%。没有自研芯片计划的Anthropic走了一条不同的路:它有多个岗位专注于与外部合作伙伴协作进行数据中心的设计和建设,包括一个"数据中心机械工程师"(负责指导外部公司的冷却和机械系统设计),以及一个"数据中心设计执行负责人"(负责将Anthropic的技术需求与第三方交付伙伴对接)。Anthropic还有3个法务岗位专门负责谈判数据中心或托管合同。
另一个在招聘中突出体现的输入要素是强化学习训练环境。Anthropic有多个岗位专注于为模型训练构建新能力的环境,包括一个"环境扩展"团队(构建RL环境并管理供应商关系),以及一个"Universes"团队(为Agent训练构建超真实的长期场景)。OpenAI也在为一个"合成RL"团队招聘研究员,开发利用自我博弈、模拟器和合成反馈的RL训练方法。
与OpenAI、Anthropic和DeepMind不同——这三家没有专门的人工标注岗位——xAI的招聘显示出一种独特的数据策略。它有27个人工数据标注岗位,表明它倾向于将数据标注工作保留在内部。值得注意的是,xAI对公开发布这些岗位毫不避讳。其他实验室同样大量依赖人工标注,但通常选择外包或让这类招聘保持低调。
结论
招聘启事是一种不完美的信号,但它们是了解头部AI实验室如何演进的少数公开窗口之一。当前这些招聘信息描绘出的画面是:这些公司正在大力投资于销售和部署自身产品、向新的产品类别多元化扩展,并在算力和数据等关键资源上展开竞争。随着这些实验室持续成长、战略路径逐渐分化,它们的招聘页面仍将是最佳的观察窗口之一。
关于作者
- Jean-Stanislas Denain:加州大学伯克利分校研究生,主要研究神经网络的可解释性和鲁棒性。
- Campbell Hutcheson:旧金山产品经理。曾任Norm AI首席产品官和Datto首席合规官,拥有北京大学和牛津大学法学学位。
原文链接:https://epoch.ai/gradient-updates/ai-lab-job-postings