为什么AI人才这么贵、需求这么迫切？因为用对他们真的能改变一个行业！

AI科技大本营一直在关注AI落地的情况，特别是一线科技公司内的AI技术部署情况。

对此，营长心中是有数字的：Google内部的软件项目，80%以上都是由深度学习驱动的；尽管微软一向是各公司挖人的重镇，但沈向洋说他们仍有一支人数超过8000的AI队伍。

至于国内科技公司的情况，营长最近也专门对其人才需求的变化做过一些分析：其中像BAT、华为这样的一线科技公司，技术人才需求中有30%-40%是AI相关的；而在那些以AI为核心的初创公司内，这一需求比例普遍会更高一些，个别公司甚至能超过70%。

而薪资方面，根据一份2018届互联网校招高薪清单，营长发现这些一线科技公司普遍能为AI相关的硕士、博士毕业生开出30-50万的年薪，其中财大气粗的Google竟为一名毕业生拿出56万的年薪。

当然，比起有经验的人才，这点薪水其实算不上什么。

我们知道，百度在AI人才方面一向出手阔绰，根据高盛的数据，它为机器学习相关人才提供的年薪是12.6万美元，如果再算上每年的奖金和期权，这一数字则涨到22万美元（约合146万元人民币）。不过，算上Google、Facebook、Amazon、苹果和微软等国际巨头的话，百度也只能排到第三，微软为了留住人才能开到24.4万美元，挖人不止的Facebook则能给出27.3万美元。

看到这么高的薪水，说实话，营长自己都有点心动……可是，等营长学出来，这些巨头还能给出这么好的待遇吗？学到手的机器学习/深度学习到底能用来做什么？这么高的工资水平到头来会不会只是一个泡沫？

自己花大力气去学，营长不是很担心，唯一的担心只是学成之后，这里的高薪到底能不能落到学AI后的你我头上？想必这也是很大一部分想要投入精力、财力去学AI的人群最大的忧虑。

AI行业究竟能提供多少这样的高薪职位？大多数人都会觉得这样的高薪水平是很难长期持续下去的，但营长却想起了一家传统纸媒借AI技术成功转型的故事，这一行业转型的所带来的效率和营收却足以供养一支全新的AI团队。

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我们知道，社交网络兴起后，报纸等传统媒体的处境大不如从前。特别是当我们这一代最杰出的头脑都在挖空心思诱使人们在Facebook、Twitter、YouTube等社交媒体上尽可能多地点击广告后，传统媒体的广告收入更是一泻千里。

因为收入不济，很多小报刊还没反应过来是怎么回事，便已纷纷倒闭。而像《华尔街日报》《纽约时报》《金融时报》等几家有底子的主流媒体，还能硬撑着竖起高高的付费墙。而拿过47座普利策奖、敢于曝光“水门事件”、能把美国总统拉下马的《华盛顿邮报》，则因前一年5370万美元的巨额亏损，已于2013年作价2.5亿美元卖给Amazon创始人贝佐斯。

尽管对报业一窍不通，互联网出身的贝佐斯坚信该报应当是一个自给自足的赚钱业务。一边试验一边创新，他开始大刀阔斧地改革这家百年老报：内容方面，贝佐斯让新闻团队扩充了140多个记者，铆足精神生产高质量的新闻，使得人们愿意为之付费。分发方面，原《时代》杂志和《赫芬顿邮报》的社交产品主管Jarrod Dicker也找上门来，希望用机器学习和人工智能来促进优质新闻的生产与传播，通过技术来对抗那些不断滋生假新闻的社交平台。

这便到了2015年，《华盛顿邮报》内部成立了一个由Jarrod Dicker领导的、专注于广告技术研发的RED实验室，直接向贝佐斯汇报，该部门承担起了华盛顿邮报向“软件公司”转型的重任。

他们开发的Bandito，是一个用于预测未出版稿件受欢迎程度的系统，可以让编辑可以为同一篇文章搭配5个不同的标题和题图，并配以不同的叙事风格，由算法来决定哪个版本的报道最能吸引受众。

编辑分析系统Loxodo则可通过算法来比较读者们对《华盛顿邮报》新闻质量和其他媒体新闻质量的评价，同时还能比较该报和其他媒体新闻发布速度、质量和向移动平台推送内容的数量差异。

而最重要的成果，却是内容管理系统Arc，它能够打破上百万的数据孤岛来为数据分析师抓取大规模的底层数据，并通过算法来管理个性化的内容，同时还具备超强的内容分享功能。Arc内部的人工智能Own，则能搭配个性化内容来生成相应的定制消息并一同推送给用户，从而大大提升推送内容的阅读效果。

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所有这些技术同优质内容结合起来，成功让《华盛顿邮报》在用户数量和网站流量方面完成对其他媒体的逆袭。它的Arc系统也纷纷被《洛杉矶时报》、加拿大《环球邮报》等大型媒体所采用，仅软件服务就能为《华盛顿邮报》带来近亿美元的收入，为该报在2016年扭亏为盈立下了汗马功劳。

不过，相比于2016年Google 794亿美元、Facebook 269亿美元的广告营收，《华盛顿邮报》这点收入实不过九牛之一毛。两大巨头上千亿美元的广告营收，撑起了当今最顶尖的两大AI研发阵营。

听起来固然是可悲，但全球最杰出AI人物的高收入源头，确实要归功于他们的研究成果在互联网广告推荐领域的大规模应用。所以，水涨船高，应届生在AI行业拿50万、上百万高薪的大有人在……

问题只是在于，这样的情况到底能否持续？你我现在才着手去学AI是否还有意义？至少，《华盛顿邮报》成功翻身的经历是说明，就连纸媒这种被科技所遗忘的行业，只要经过合适的技术创新和业务变革，都有机会创造出大量的收入来支付你的高薪。

所以，AI以外，AI+医疗、AI+交通、AI+安防、AI+教育……AI变革传统行业所能创造的新机会和新财富，是不是足够支付你将来的高薪呢？当然，这里的前提肯定是你已经掌握了AI领域的知识和技术。

这就是说，在有时间、有余力情况下，学成 AI/机器学习/深度学习 方面的技能，极有可能是在意想不到的地方为你带来高薪收入。

在这过程中，了解一些概念不难，难的是把相关的知识和技术系统地学下去，把该趟的坑都趟完、把该动手的实践都亲手做完。高薪之路必定不易啊。

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