中国科技大厂争抢AI人才的烈度不断升级。最近蚂蚁也加入其间，而且一开始就放了大招，直接把国际顶会现场变成了校招宣讲会。
4月24日，为期4天的ICLR 2025（国际学习表征会议）在新加坡开幕。作为全球AI和机器学习领域的*会议，ICLR每年举办一次，是全球AI尖端人才交流碰撞的主舞台之一。
参会者有AI顶 级学者、企业技术高管，也有论文作者，其中不乏就读于普林斯顿、加州伯克利、清华大学、中国科技大学等海内外名校的硕士、博士研究生。
这些学术能力突出的年轻人，正是蚂蚁集团“Plan A”AI人才专项的青睐对象。“Plan A”是蚂蚁最新启动的AI人才专项，面向全球高校招募*AI硕博应届毕业生。
宣讲现场体现出蚂蚁满满的诚意：公司CTO何征宇率蚂蚁AGI攻坚部门核心技术骨干悉数到场，轮番介绍蚂蚁的发展历程、AI技术战略及愿景，并留了三十分钟与现场观众交流与互动。
宣讲现场全程座无虚席，气氛热烈。何征宇表示，“AI终于有望变得通用，意味着长尾需求将几乎没有边际成本，让普惠成为可能。我们将坚定投入AGI技术，跟行业一起解决AI普惠的问题。世界级的难题需要世界级的人才，对于*人才我们只有plan A，没有plan B。”
这是眼下这波大厂AI人才军备竞赛的缩影，也是这波生成式AI发展至今，行业集体接近技术无人区，在充满不确定性的未来面前，*能确定的是——麾下得有能破题的精兵良将。
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*开出天价招募“天才少年”的华为，正是在九年前，就发现自己来到了“无人区”的跟前——无人领航、无既定规则、无人跟随。为此，华为创始人任正非开出百万年薪招募“天才少年”，就是希望让出类拔萃的年轻人冲在创新*线，带动整个公司捅破天花板。
互联网公司在面对新的技术十字路口时，同样希望通过招募年轻人，在充满不确定性的未来中捕捉新的发展机遇。
阿里2011年启动“阿里星”校招项目，早期主要招募云计算领域的尖端人才。彼时国内云计算行业方兴未艾，这批优秀年轻人的加入，为阿里云的快速发展打下基础。随后十余年间，“阿里星”的招募范围逐渐扩大，近年来主要聚焦于AI，而这也是整个阿里的重点投入方向之一。
2025年春节期，DeepSeek火爆出圈，不仅迫使国内科技大厂主动伸出橄榄枝，就连OpenAI也不得不承认自己站在了“错误的一边”。DeepSeek在强化学习、模型训练、模型架构优化等方面取得多项突破，并以较低算力实现了*梯队的模型性能，而这些令人瞩目的成绩是由一群刚刚走出校园的年轻人才所取得的。
对于大公司而言，DeepSeek的成功是一场人才观的巨震：年轻人缺乏工作经验和社会阅历，并不是大问题；深入技术前沿、学术能力突出、成果斐然的年轻人，反而能够更轻盈、更自由地在AI时代浪潮中乘风破浪。
在DeepSeek冲击波下，互联网大厂一边加紧学习其技术和产品，一边将招募*学术背景的年轻人作为重中之重。AI大模型的人才之争前所未有地白热化。
一方面，大厂尝试给予*人才更宽广的发展空间。腾讯“青云计划”、字节“Top Seed”、蚂蚁“Plan A”等都在具体工作内容上提供更大自由度，甚至不在招聘海报上列明岗位名称，而是鼓励候选人发挥想象力和创造力，引领而非追随技术潮流，挑战AI的上限。
这些TOP校招人才计划均为顶配人才开出顶配条件：百万年薪是“起步价”，研究自由、算力自由是标配。
为这些年纪轻轻、甚至有些稚气未脱的“天才少年”提供天价待遇，是否值得？时间已经给出了答案。
张志强，2016年“阿里星”（备注：当时“蚂蚁星”尚未从“阿里星”中独立出来），北京邮电大学毕业，目前在蚂蚁集团基础智能部担任技术总监，负责蚂蚁集团多个智能系统建设，包括“百灵”大语言模型、超大规模图学习系统AGL、工业知识图谱平台“知蛛”等。相关技术成果在NeurIPS、VLDB、SIGKDD、ACL等CCF A/B类国际会议期刊发表论文80余篇，授权发明专利40余项，获吴文俊人工智能科技进步一等奖（2020）和电子学会科学技术奖-科技进步一等奖（2022）。
黄青虬，2020年华为“天才少年”， 他先后就读于清华大学和香港中文大学，获得博士学位并发表十多篇顶会论文后，加入彼时刚刚成立的智能汽车解决方案BU。他带领50多人的团队，用了一年多的时间改进激光感知算法，在行业内首次将激光雷达安装在量产乘用车上。如今，华为智驾方案已成为行业主流方案之一。
过去几年，华为持续遭遇严峻外部挑战，但依然保持了较快发展速度和行业领军地位。黄青虬、彭志辉、李屹等“天才少年”们带领团队取得一系列技术突破，助力华为突围功不可没。
在这波生成式AI浪潮中，蚂蚁其实并不是站在浪潮之巅的存在，但在储备人才上，其果断和坚定不输一线大厂。在ICLR现场校招宣讲会上，公司CTO何征宇向现场同学介绍了其刚成立不久、由他直接带团队的蚂蚁AGI攻坚部门的核心技术骨干。我们查了一下他们的背景，发现几乎清一色的海内外名校青年才俊，包括前 Open AI研究员吴翼，前谷歌图像内容理解（ICA）团队创始成员蔡伟，前谷歌GoogleAdMob技术负责人骆骥等。
在蚂蚁，吴翼主导研发强化学习开源框架AReal-Boba，训练出的7B推理模型达到SOTA水准，并以200美元的低成本，高效复现接近QwQ-32B模型的效果。
在历次技术革新中，“得人才者得天下”的规律都没有改变。那些拥有大批*人才的公司，从中受益匪浅，并获得穿越周期的生长力。如今，相似的一幕正在AI大模型领域上演，科技大厂围绕“天才少年”的争夺愈发激烈。
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眼下这场日趋白日化的人才军备竞赛，在战术上有几个亮点和新变化值得关注。
首先，大厂此前抢人，往往锁定高P，也就是高级管理人才。在行业竞争最激烈的时候，甚至出现了不少“破坏性招聘”，挖角对手管理层以干扰对手经营。
在一些行业，上述打法或许有一定效果。但在AI大模型领域，尖端技术人才的重要性远远高于一般人才和高P。
诚意是永不过时的利器。据晚点LatePost报道，2023年，张一鸣曾亲自一对一拜访重要AI论文的作者，其中包括未毕业的博士生。
据蚂蚁技术官微的文章，2024年，蚂蚁把数十位有意向，但未正式确认offer的“蚂蚁星”候选人请来杭州，蚂蚁技术研究院院长陪同参观与晚餐会座谈，蚂蚁董事长井贤栋与同学们面对面交流了一下午。
其次，大厂在“源头”上招聘人才，折射出AI时代的新变化：候选人积累的职业履历和技术经验，不再是最关键的考量因素；年轻人的独到技术见解、适应性、想象力和雄心壮志，才是企业更关注的素养。
其三，大厂使出浑身解数吸纳AI“天才少年”，正在吸引*人才回流国内。
以DeepSeek为例，其团队主要来自清华北大等国内名校，但也不乏“海归”。今年早些时候，英伟达高级研究科学家禹之鼎透露，DeepSeek一位名叫潘梓正的年轻工程师曾在英伟达实习，并拿到转正offer，却依然决定回国加入DeepSeek。
禹之鼎称，当潘梓正回国加入DeepSeek时，这家初创公司的多模态团队只有3人。潘梓正随后在多个重要项目中发挥“关键作用”，包括DeepSeek V3和R1。
全球AI竞争，归根结底拼的是人才。DeepSeek凭借其业内口碑，正在吸引潘梓正这样的“天才少年”回归。但只有一个DeepSeek远远不够；资金资源更雄厚的科技大厂，才是吸引全球AI人才回国发展的关键。
2025年4月初，阿里国际启动面向全球头部AI科技人才的Bravo 102培养计划，打破传统的校招体系，面试通过后可反选项目和团队。蚂蚁“Plan A”把首场招募宣讲会开在海外，同样意在网罗全球AI精英。
随着人才质量和厚度的不断提高，中国科技公司正在推动扩展AI技术边界上发挥越来越重要的作用，阿里、蚂蚁、字节、腾讯、百度等互联网大厂频频成为“孵化器”。
顶会论文是AI大模型的技术先声，能够在很大程度上体现整个行业的研究趋势。过去四五年，来自中国作者的AI顶会论文逐年增加，被评为优秀论文的比重也越来越高。
其中，互联网公司背景的论文占比不低。以蚂蚁为例，在ICLR 2025上，蚂蚁被收录17篇论文，其中一篇还被收录为Spotlight（聚光灯论文）。而在2024年，蚂蚁在国际顶会上发表论文超300篇，其中被收录为Oral（口头报告）的论文为35篇。
这些顶会论文背后，不乏蚂蚁近年招至麾下的杰出学术青年的身影。
例如，2022年的“蚂蚁星”郑可成曾就读于中科大和浙大，是蚂蚁博士后工作站招募的五位博士后之一，现任蚂蚁技术研究院副研究员，主要研究方向为多模态理解和生成。入职蚂蚁后，郑可成发表在多个AI顶会上发表近30篇论文，包括CVPR、NeurIPS、ECCV、ICLR、ICCV、ICML等。
2024年的“蚂蚁星”关键博士毕业于清华大学计算机系CoAI课题组，研究方向为开放端文本生成与评价技术。他曾在自然语言处理领域*会议和期刊上发表二十余篇论文，目前谷歌学术引用1300余次，H-index为12。
越来越多的成绩表明，互联网大厂在全球前沿科技论文中的贡献越来越大，影响力不断攀升。坐拥大批尖端AI人才且仍在大力招人的中国科技公司，除了是商业主体，亦已成为全球AI大模型的技术探索中心。
目前，国内AI大模型行业距离美国仍然存在不小差距。除了算力、资金等因素外，人才也是一大瓶颈。尽管国内AI大模型发展迅猛，但整体来看，美国仍是全球AI人才*的工作目的地。
美国智库MacroPolo去年3月发布报告称，2022年，在最*人工智能研究人员（前2%）就职的主要国家中，美国占比高达57%，其次为中国，占比12%。三年过去，这一格局并未发生根本变化。
在此情况下，大厂全方位竞逐AI“天才少年”，竞争越激烈，出类拔萃的年轻人被发掘的机会就越多，可以尽早在行业内一展才华抱负。
在AI大模型的时代浪潮中，国与国、厂与厂之间的竞争，归根结底拼的是人才。围绕“天才少年”的良性竞争，既可以让人才价值变现，也能吸引人才回流国内，驱动行业发展。卷到海外“截流”人才的AI大厂们，步伐不妨再快一点。
