2025年生成式人工智能薪酬报告

前言 锐仕方达人才科技集团（简称“锐仕方达”）于 2008 年在北京创立，是数据驱动的一站式人力资源解决方案供应商，也是 AAAAA 级人力资源服务机构。目前公司在全球 70 多座城市设有 200+ 直营分支，全职团队近 4000 人，长期为数千家芯片、半导体、高端装备、生物制药、新能源等战略新兴企业提供快速、精准猎聘服务；助力数百家新能源、制造业、电商客户出海欧洲、中东、东南亚。 公司拥有自主研发的“RNSS 系统”（Risfond Network Search System），每年为上万家高速增长中的企业提供优秀人才寻猎服务，截至目前：已有超过 50000 家国内外知名企业选择锐仕方达招募精英，每年为企业推荐优秀人才近百万次，截至目前，公司累计成功猎聘案例已超 11 万个。 薪酬管理作为人力资源管理的重要组成部分，决定着人力资源的合理配置。薪酬一方面代表着劳动者可以提供的不同劳动能力的数量与质量，反映着劳动力供给方面的基本特征；另一方面代表着用人单位对人力资源需要的种类、数量和程度，反映着劳动力需求方面的特征。 2025 年，锐仕方达整合海量数据资源，通过薪酬报告这一人力资源中的重要参考，助力人力资源市场向合理的方向运动，为各行业企业带来以下价值： 第一，了解市场薪酬水平，为企业新老员工薪酬制定带来参考价值。行业薪酬白皮书能够让企业管理者及HR 了解到各职位的薪酬水平、各地区薪酬差异等最新信息，从而及时更新企业老员工薪酬策略，并作为制定新员工入职薪酬的参考。 第二，企业薪酬绩效管理体系再设计，制定完善的员工激励制度。企业提高或降低员工激励水平，势必要调整薪酬绩效与工作考核之间的关系，这就会使员工的薪酬水平产生变化，而这种变化是否 合理，则需要以行业薪酬为参考标准，这样才能更好地制定和调整企业薪酬管理体系，平衡薪酬绩 效与员工激励之间的关系。 第三，推动企业经营战略和人力资源战略协同发展。企业依据行业薪酬标准对薪酬绩效体系做出研究与调整，提高薪酬管理体系的适应性，全面发挥薪酬管理体系的作用，最终将会推动企业经营战略和人力资源战略的协同发展。 未来，锐仕方达将继续积极构建全方位的引才聚智企业服务体系，依托人力资源产业市场化运作模式，做好产业与人才的精准定位与对接，迎接时代的考验，坚持科技引领人才，专业成就未来，赋能各行业客户，在推动企业搭建人才高地、促进人才就业创业、助力国家招才引智工作方面贡献力量。 目录CONTENTS 报告说明P05 P09生成式人工智能产业概况 生成式人工智能定义产业发展概况政策扶持概况 P16生成式人工智能人才趋势洞察 人工智能产业发展蓬勃产业人才供需失衡迹象明显 基础层 1000-5000 人规模企业中，总监级年收入瞩目一线城市仍是人才需求及薪酬水平“黄金区域”高端人才争夺指向应届生 算法和模型层 不同规模企业中，总监及主管薪酬差异更为明显北京或成算法和模型层产业“领头羊”各地应届生起薪增长持续、地区差异明显 应用层 千人以下规模企业，薪酬表现更具吸引力北、深两地招聘需求更为活跃应届生起薪水平略低于上、中游 P31生成式人工智能典型企业及人才分析 浪潮信息东方国信阿里巴巴 关于锐仕方达 P41 报告说明 数据来源统计术语职级名称及描述 数据来源 本次报告涉及的已有统计数据及薪酬数据主要来源于国家统计局、企业年报以及公开媒体数据等。报告旨在通过行业走向与薪酬数据两方面数据综合了解行业人才发展趋势与薪酬水平，以便为生成式人工智能赛道企业战略决策以及个人求职发展等提供参考。 生成式人工智能产业概况 2025 年伊始，中国一家名为 DeepSeek 的初创型人工智能公司发布一款新模型，直接导致美国以科技企业为主的纳斯达克股指 3% 的跌幅，这其中包括以制造图形芯片为主的英伟达下跌更是将近 17%，创下自 2020 年3 月以来的最大跌幅，使其股价跌回至 2024 年 10 月份水平。 之所以产生如此大的震动，主要源于 DeepSeek 所发布的 AI 大模型以其高性能、低成本、双语处理能力强且快速开发的模式，已达到 OpenAI 的水平。这令市场分析人士不禁产生质疑：是否真的需要通过高成本的模式进行开发？如果说 DeepSeek 的这套模式果真能被反复应用，那么美国市场上所有跟人工智能相关的企业都将面临被重新估值。 以 DeepSeek 为典型代表之一，国内 AI 技术与水平的高速发展既彰显了国家实力，同时更意味着国内各行业企业基于 AI 为底层能力的应用与推广将迎来全新时代。 作为备受瞩目的新兴产业，生成式人工智能的高速发展对于企业经营或普通员工而言，意味着效率提升、协同提质、员工体验改善以及职能边界的消除，等等。而另一方面，该领域也成为生产方式改革、生产职能重塑以及就业的重要区域。基于此，本报告结合生成式人工智能产业发展以及产业人才相关动态等方面做洞察，以期望为国内人工智能相关企业以及相关专业人才就业提供借鉴。 生成式 人工智能定义 根据阿里巴巴 & 达摩院《生成式人工智能治理与实践白皮书》指出，生成式人工智能 (Generative ArtificialIntelligence) 是人类设计的一种基于深度学习的技术，能模拟人类思维，生成具有一定连贯性和逻辑性的文本、图像、视频、语音、代码等内容。生成式人工智能能够自己创造出新的内容，而不是只能根据输入数据进行处理。 随着技术的发展，生成式人工智能技术被广泛应用于各行各业，例如智能办公、智慧医疗、智慧工程等等，成为产业实现降本增效提质、释放人力、构建新质生产力、改善员工体验等目标的重要支撑力量。 产业发展概况 2022 年 11，OpenAI 发布了对话式通 用人 工智能服 务 ChatGPT，仅推出 5 天，用户数就 超 过 100 万；成为生成式人工智能技术与应用历程中具有重要意义的里程碑之一。同样，2024 年 1 月，国内生成式大模型DeepSeek 发布，也令全球各国看到中国人工智能产业的飞速发展。根据公开信息显示，目前我国人工智能产业发展呈现技术持续突破与创新、产业应用深化以及政策支持和生态建设 3 大典型趋势，并涌现出一批典型代表企业： 技术突破与创新：以大模型、多模态 AI、AI 芯片为主要技术突破点推进产业持续发展。以大模型为例，目前国内诸多大厂持续深入研究，典型代表大模型产品有如百度文心一言、阿里通义千问、华为盘古大模型等； 产业应用深化：AI 赋能产业广泛，比如智能制造、智慧城市、智慧医疗等。典型代表企业有海尔集团推出的具有中国自主知识产权的工业互联网平台，成为智能制造的重要代表，再如滴滴，是 AI 应用于交通管理和安全出行的重要代表等； 政策支持与生态建设：以北、上、深、杭为重要区域，目前已经形成 AI 产业集聚区；此外如上海临港、武汉超算中心为代表，多地已建立智算中心，用于支持各地区 AI 研发与应用。 纵观人工智能产业链整体分布情况，国内从事人工智能研究与应用的企业分布在上下游不同环节，主要包括： 上游：即基础层，包括数据、算力、计算平台、模型开发训练平台等； 中游：算法和模型层，涉及机器学习、计算机视觉、自然语言处理（大型语言模型）、优化算法等多个方面； 下游：主要指应用层，AIGC 可产生包括文本、图片、音频、视频等在内的多种模态的内容，并应用于传媒、电商、影视、娱乐、教育等领域。 据工信部数据显示，截至 2024 年 9 月底，我国人工智能核心产业规模接近 6000 亿元，相关企业超过 4500 家。对比全球，2024 年全球人工智能市场规模预计达到 1.6 万亿元，同比增长 37.9%，其中中国生成式人工智能应用率高达 83%，居全球首位 5。 赛迪顾问指出，2025 年中国人工智能产业将迎来爆发式增长，增速领跑全球。中国人工智能产业在未来 10 年将呈现出显著的增长趋势，并在全球市场中占据重要地位。从 2025 年到 2035 年，中国人工智能产业规模预计将从 3985 亿元增长至 17295 亿元，复合年增长率为 15.6%。其中，2030 年，中国人工智能产业规模预计突破 1 万亿元。 与此同时，公开信息也指出，智能驾驶、智能制造以及算力基础设施将是接下来的核心发展领域，为此还需要加强产学研用协作，推动算力资源共享，支持中小企业参与 AI 市场： 智能驾驶与具身智能：处于 AI 应用的第一梯队，对 AI 技术有紧密需求和强伴生性。 智能制造：人工智能正从研发设计、营销服务等环节向生产制造环节深入渗透，推动工业绿色低碳发展和高端装备升级。 算力基础设施：智算中心作为 AI 技术的核心底座，未来 3 年拟建规模将达到 2023 年底投产规模的 5 倍，带动人工智能核心产业增长 2.9 至 3.4 倍。 中国人工智能产业规模及增速预测 政策扶持概况 当前，人工智能领域发展迅速，一方面得益于技术本身高歌猛进、持续深耕，同时也与国家及地方政府层面政策加持息息相关。从目前各层级政府发布的政策法规来看，部分中西部省份政策侧重产业扶持，东部地区更强调技术创新，除此之外政策整体共性支持方向主要集中在 4 方面，即： 资金补贴：多地提供 AI 企业研发补贴（如上海最高 3000 万元）、算力租赁优惠（如深圳补贴 50% 费用）； 场景开放：政府主导开放医疗、交通、政务等公共数据，鼓励 AI 企业参与场景应用（如北京开放自动驾驶测试道路）； 人才引进：提供落户、住房补贴（如杭州对 AI 顶尖团队最高 1 亿元资助）； 算力基建：多地建设智算中心（如上海临港、武汉超算中心），降低企业算力成本。 多重支持下，政府以及各地企业在大力发展人工智能产业时，也许清醒注意到发展难点，例如数据开放程度、隐私保护以及商业化平衡等，此外各地争抢 AI 头部企业，还可能导致重复建设等。以下为各级政府人工智能相关政策。 生成式人工智能人才趋势洞察 基础层算法和模型层应用层 人工智能产业发展蓬勃 诚如前文所述，在政策与技术的交叠加持下，我国人工智能产业发展呈现稳步增长和创新活跃的态势，例如以生成式人工智能为代表的数字技术与制造业深度融合，成为近两年重要的数字技术突破之一。 根据天眼查数据显示，目前我国有人工智能相关企业超 190 万家，85.43% 的相关企业成立于 5 年内。从企业注册数量趋势来看，近年来，人工智能相关企业注册数量呈快速增长趋势，2023 年新增注册企业超 53 万家，相比 2022 年增长 40.4%，其中 2024 年以来已新增相关企业超 50 万家。也有报告指出我国人工智能企业数量已经超过 4000 家。虽然两组数据存在较大差距，猜测可能是由于统计口径、时间节点等不同所导致，但无论哪种数据，都可以反映出我国人工智能产业所呈现的蓬勃态势。 本次报告累计调研企业样本 536 家，均为上市公司，覆盖产业链上中下游，即：基础层、算法和模型层、应用层。报告关注到： 活跃于上游产业链中的样本企业主要以 100-500 人规模、1000-5000 人规模分布最广，分别占比 28.03%、39.39%； 从事算法模型研究的样本企业主要以 1000-5000 人规模分布最广，占比为 43.5%； 应用层产业链中的样本企业同样以 1000-5000 人规模最多，占比 40.4%，此外该环节万人以上规模企业相比于其他上中游占比最多，达到 13.9%，侧面反映国内 AI 产业在各行业细分场景中融合创新持续深入、持续创新。 产业人才供需失衡迹象明显 值得深度关注的是，尽管国内人工智能领域发展势头良好且迅速，人才需求也表现旺盛，但也有诸多信号指出高端人才供给不足的情况已有所显露，算法类人才、复合型人才需求尤为紧俏。 根据 2021 年数据显示，中国人工智能高端人才数量仅为美国的 20%。麦肯锡等权威机构数据也显示，到2030 年，中国对 AI 专业人才的需求预计将达到惊人的 600 万，而目前的供给能力仅