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机器之心报道
机器之心编辑部
又到一年毕业季 。 这个 6 月 ， 相信很多同学都已经收到了心仪的实习 offer ， 或者在准备秋招投递 。
【腾讯打出「AI岗位薪酬不限」的底气来自哪？】对于 AI 相关专业毕业生来说 ， 就业市场选择很多 ， 各个大厂、小厂、初创都在积极招揽 AI 人才 。
但目前行业变化很快 ， 今天还是 SOTA 的模型明天可能就被挤到第二名 ， 下个月可能就有同等实力的开源模型出来 ， 把大家拉到同一起跑线 。 产品也是如此 ， 只要一个产品 demo 足够出圈 ， 接下来两个月同类产品就会相继涌现 ， 连创始人出镜讲述的风格都高度相似 。 这导致就业市场也变化很快 ， 今天还是重点投入 ， 明天可能就有变动 。
同学们在择业时 ， 会不会也有疑虑？或许我们可以从行业走势、公司基因、过往人才培养案例等方面跟同学们一起探讨一下 。
AI 下半场 ， 拼的是什么？
很多关注 AI 领域发展趋势的同学可能都看过 OpenAI 研究员姚顺雨写的一篇博客 ——《The Second Half》 。 这篇文章当时被大量转发 ， 其中的洞见也得到了很多从业者的赞同 。
文章主要是说 ， AI 领域的竞争重心正在发生转移 —— 上半场比拼模型参数与训练技巧（如刷榜 ImageNet） ， 而下半场需聚焦「如何定义有价值的问题」和「构建适配真实场景的评估体系」 。
其实 ， 姚顺雨说的一些现象我们也能观察到 。 在过去的十几年 ， 整个 AI 社区似乎在重复一件事情：开发新颖的训练方法或模型 ， 以提升基准测试的成绩；等基准饱和之后 ， 再创建更困难的基准 ， 并继续刷分 。 但问题是 ， 走到当前这个历史节点 ， 这种做法的收益似乎在递减 。 一个很明显的表现是 ， 基准饱和的速度越来越快 ， 但 AI 在解决现实世界问题的速度上并没有那么大起色 。
所以 ， 姚顺雨指出 ， 下一步的重点不单单是创建更难的基准 ， 还要定义出我们到底想让 AI 做什么 ， 怎么更有效地衡量它做得好不好 。 要回答这些问题 ， 就要把 AI 放到人的环境中 ， 让 AI 在整个任务过程中持续与人类互动 。 就像客服 ， 你不会给客服发一条超长消息 ， 然后等 10 分钟期待得到一个完美解决所有问题的回复 ， 而是需要多轮对话、实时澄清、动态调整 。
这其实就是我们常说的将 AI 嵌入「场景」 。 在这个「场景为王」的下半场 ， AI 研究者会经历一场身份转变 —— 不仅要懂研发 ， 还要有「产品经理」的思维和解决实际问题的能力 ， 而这种能力只能在丰富的应用场景中培养 。 如果一家公司没办法帮你培养这种思维和能力 ， 你可能会陷入「为了技术而技术」的循环中 ， 你的成长天花板也会过早触顶 。
既然场景为王 ， 谁是「场景之王」？
当技术壁垒不再明显 ， 技术的实现就变得尤为重要 ， 如何识别可以 “用好” 技术的公司就成了毕业生选厂的第一课 。 如何寻找拥有「场景优势」的公司？什么样的「场景」才称得上 “王炸”？不妨这样拆解：
首先 ， 绝不仅是 “做 AI” ， 更要看是否能够 “持续做 AI” 。 具体来说 ， 我们可以问几个问题：公司产品是用户体量足够大 ， 还是自嗨型 Demo？用户交互是高频刚需 ， 还是用完即弃？商业结构是否过于单一 ， 容易被行业撼动？是否具备从技术研发到场景应用再到商业变现的完整闭环？以上这些决定了你工作的最终价值能否被放大和认可 。
接下来 ， 我们可以看技术 - 业务耦合强度 。 我们需要知道：AI 在该公司是「锦上添花」还是「核心驱动力」？新技术能不能及时得到部署？这决定了你的技术成果能否形成「快速反馈循环」 。
最后 ， 我们可以看公司的商业化验证能力 ， 这对于择业选择尤为重要 。 不妨观察这家公司的动作：公司是否有 AI 驱动的营收案例？客户是否愿意为 AI 功能付费？ 这是检验 AI 技术「真金含量」的试金石 。
只有源源不断的商业回报 ， 才能反哺长期高风险的前沿探索 ， 才能烧得起昂贵的算力 ， 才能为人才提供有竞争力的薪酬和不怕 “断粮” 的稳定环境 ， 支撑技术持续探索、突破上限 。 如果缺乏商业化支撑 ， 在当前的融资环境下 ， 企业连生存都面临挑战 ， 更遑论为技术为技术人提供成长环境了 。
现有成熟业务的厂商中 ， 找到符合条件的并不难 ， 但要找到 “全都有” 的也不多 ， 腾讯可能算是其中比较典型的代表 。
从场景的深度和广度上来看 ， 腾讯覆盖的领域足够大 ， 数据足够震撼：微信 14.02 亿月活 ， QQ 5.34 亿月活 ， 这种体量的高频社交场景在全球都极为稀缺 。 更关键的是 ， 腾讯的业务矩阵足够宽广 —— 从社交、游戏、广告、内容生产 ， 从 TOC 到 TOB 服务 ， 每个领域都有足够的用户基数和数据积累为 AI 提供「养料」 。
从技术 - 业务耦合强度来看 。 无论是混元模型还是元宝 ， 腾讯的 AI 技术、产品都不是孤立的存在 。 从 “元宝” 联系人入驻微信到《和平精英》推出 AI 助手和 AI 队友 ， 再到 AI 驱动的广告投放系统 ， 我们可以清晰地看到 ， 腾讯正在将 AI 能力嵌入王牌业务的底层逻辑中 ， 并且这种融合只会越来越深入 。 未来要做的工作还有很多 。
从商业化验证能力来看 ， 腾讯有清晰的 AI 变现案例 。 在 2025 年 Q1 财报中 ， 腾讯董事会主席兼 CEO 马化腾明确了 AI 对业务的实质性贡献 ， 这一季财报 ， 腾讯营销服务收入同比增长 20% 至 319 亿元 ， 其中很大程度归功于 AI 驱动的广告平台 AI 技术升级 。 此外 ， 腾讯一季度游戏板块收入 595 亿元 ， 同比增长 24% ， 这离不开 AI 在提升产品活跃度、增强长青产品黏性方面的驱动力 。 在这样的正向商业反馈激励下 ， 腾讯不断提升 AI 研发在战略布局中的优先级 。
腾讯的「基因」和 AI 下半场人才所需要的成长环境都有很高的契合度。 而从最近发布的消息来看 ， 腾讯也在拼全力招募 AI 人才 ， 对于想在该领域长期发展的人来说 ， 确实是个好选择 。
想去腾讯 ， 有什么途径？
你最近可能会在高校的公交站牌 ， 或者在小红书上 ， 见过腾讯青云计划的广告 ， 文案很走心 ， 同学们说「感觉这个计划找的不是螺丝钉 ， 是能一起『上青云』的技术先锋」 。
对于「青云计划」相信同学们并不陌生 ， 跟华为天才少年、字节 TOP SEED 等同属于第一梯队的技术人才项目 ， 在腾讯有很高的优先级 ， 据说「薪酬上不封顶」 。 加入青云的人才 ， 可以说是集全公司之力培养一拨人 。
一位去年加入该项目的同学告诉机器之心 ， 他目前已经主导大模型在腾讯游戏、腾讯广告等场景的技术创新和落地应用 ， 而且作为第一作者在顶会上发表了多篇论文 ， 每天都有亿万用户在使用他的技术 。 还有位加入才六个月的应届同学 ， 已经在负责独立的项目领域 - 腾讯广告妙思的 AI 海报生成 。
据同学们说 ， 「青云计划」有自由的探索环境和独特的培养模式 ， 管理文化和职场氛围友好 ， 不是传统的 KPI 导向 ， 也没有强烈的上下级压强关系 ， 公司的场景和机会又足够多 ， 可以自己选择、自己创造研究课题 ， 感受到公司对人才的尊重 。
此外 ， 还有很多线下集中学习的机会和个人专属的培养计划 ， 并不是无情的工作机器 ， 导师也是各个领域的顶级科学家 ， 不仅传授项目经验和技术方法 ， 还帮忙梳理业务场景、明确研究定位 ， 让他们少走弯路 。
加入青云计划的 “前人” 也确实发展得很好 ， 比如有 28 岁就晋升了 T12 技术专家 ， 也有 3 年内便成为了海外数据科学的负责人 。
据悉为了更集中资源培养 ， 今年青云计划对筛选标准进行了升级 ， 制度更严格 ， 名额更稀缺 ， 感兴趣的同学赶紧冲！
另外 ， 如果你想更多地实际接触腾讯 ， 今年腾讯也提供大量的线下接触的机会 ， 全新升级的校企课题合作模式 ， 同学们在校期间提前感受研究与落地的技术碰撞 ， 以及国内外学术顶尖会议以及举办多城市丰富的青云线下活动 ， 为大家提供见面交流的机会 ， 大家也可以继续关注官号发布 。
如正在进行的 CVPR 2025 是个不错的机会 ， 6 月 11 日至 6 月 15 日在美国田纳西州纳什维尔音乐城中心参与会议举行 ， 腾讯也设有展台 。
今年腾讯的中稿量达 40+ ， 去现场的团队也较多 ， 有腾讯混元大模型团队、优图实验室、AI Lab、ARC Lab、微信、腾讯游戏、腾讯视频、腾讯广告 AI 算法等 ， 会议期间腾讯也会举办代表性的青云群星未来之夜晚宴提供与团队的近距离交流 ， 据说还有少量名额 ， 大家可以去官号看看 。
最后嘱咐一句：快上车 ， 慢了就赶不上了！
投递网站：https://join.qq.com/qingyun.html?activity=1129472763707015168
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