文 | 镜相工作室云浮海绵胶厂，作者丨黄依婷，编辑丨胡苗

2026 年的 AI 创投圈，对"人"的痴迷，似乎到了走火入魔的程度。

位大厂的 AI 负责人，可能早就在猎头和投资人的"菜单"里，时不时有人来问：要不要出来看看？

有时候，这个"猎物"只是开始出席些外部论坛，又或许只是和几位熟悉的朋友聊了聊，敏锐的投资人就会蠢蠢欲动。托关系也好，发"英雄帖"也罢，只想和人见上面。

在创投圈，位大厂 AI 负责人的离职消息，往往比公司内部邮件传得快。等人正式离职、外界真正看到新闻时，团队已经组建好，轮融资也都基本敲定。

这种狂的表现随处可见。

4 月，FA 从业者李钧告诉我们，国内 TOP 校计机业的博士应届生，年薪总包从 300 万元喊到 500 万元；个月后，特别优秀的人才已经涨到了 700 万元。

大厂里的 AI 技术大牛出来创业，项目尚在概念阶段，估值就能喊到 30 亿元。就在昨日（5 月 13 日），The Information 报道，两位知情人士透露，阿里通义千问模型原席研究员林俊旸，其离职成立的 AI 实验室正在融资，预计本轮融资完成后，这 AI 实验室的估值约 20 亿美元。

连 AI 创企的实习生也是稀缺的，他们不在人才市场上流通，只在投资人、创始人的微信聊天框里流转，没毕业就被预定，实习工资可以开到个月 3 万元 -8 万元。

这种对"人"的集体追捧，背后是个常识的失。过去四年，基座大模型、多模态、Agent、具身智能轮番成为风口，市场那套看市盈率、市销率的旧工具逐渐失灵。没人说得清个 AI 项目未来值多少钱——它可能文不值，也可能长出下个字节跳动。

当可量化的财务数据再也法解释估值，人就成了梦想的载体。不看收入、不看利润、不看产品，看人。投资圈管这叫"市梦率"——梦到多少，估值就是多少。毕竟，"梦想多的估值都不为过"。

只是，当所有人都在追逐、押注接近未来的人时，没有人确切地知道，半年后行业会变成什么样。

争夺接近 AGI 的人

2024 年 8 月，投资机构的伙人找到在某投行工作的张敬，问他要不要接手摩尔线程 Pre-A 轮融资的老股，他婉拒了。那时摩尔线程还未上市，年亏损达十几亿元，但公司估值约 200 亿元。从过往经验看，这不是个好的投资标的。

年后，摩尔线程在科创板上市，尚未盈利且存在累计未弥补亏损的情况下，市值路飙升到 3000 亿元。

张敬看到那个投资人在朋友圈发布的喜报，"这个事情本身很离谱。"张敬说。当个行业很火热，尤其处于中早期的时候，估值没有太多逻辑可言。就像拍，投资人把老股拿出去拍，谁的出价，终企业的估值也会定在相应的价格。

如今的 AI 行业，便处在这样个阶段。当可量化的财务数据难以解释估值，投资人把目光投向创始人和创始团队。想投谁、能投谁，成了下个问题。而市场先达成的共识是，看技术标签。

懂技术的人先被盯上。亮判断，很长段时间里云浮海绵胶厂，包括基座模型在内的 AI 基础设施建设域，都是 AI 人才的核心聚集地。

亮是万创投行执行董事。万创投行成立十年，是注科技产业化的财务顾问机构，累计服务 800 余个项目、交易规模 1300 亿元。

亮说，AI 时代对人才的需求，和互联网时代截然不同；上个时代重产品、重市场，但 AI 让切返璞归真——技术本身成了"硬通货"。

来自校实验室、海外回流和大厂的 AI 人才，成为了热门的投资"标的"。

投资人们会研读顶会期刊，紧盯校 AI 实验室的研究进展，把学术论文翻来覆去地看，翻到后页的名录，顺藤摸瓜找到写作者；也有人会参加些大学生创业项目路演，试图在晦涩的代码、清澈的眼之间，找到快通往 AGI 的钥匙。给出的筹码也很可观：国内 TOP 校计机业的博士应届生，年薪总包从 300 万元喊到 500 万元。个月后，李钧新了消息，特别优秀的人才已经涨到了 700 万元。

在智谱、Minimax、月之暗面等 AI 创企工作过的校实习生，也变得昂贵。李钧除了协助 AI 行业客户寻找投资人，频的需求是帮助这些客户招募技术实习生，"好的实习生是不流通的。"

这是 AI 时代和过去互联网时代的个显著差异—— AI 公司里几乎不存在真正意义上的"基层"。个来自顶校 AI 实验室的博士生，哪怕身份还是实习生，也可能已经承担着核心的法工作，所谓"实习"，很多时候只是因为对还没毕业、法缴纳全职社保，仅此而已。

如今，个 C9 校（顶大学联盟）计机业背景博士生的实习工资，已经能达到每月 3 万元 -8 万元，而重要的是，这些实习生往往还没毕业，就已经被预定。

有人在 Minimax 实习过，下段实习就会被别的创业公司走；有人刚在某大模型公司崭露头角，就被投资人、FA、创始人层层听。很多人的简历从不会出现在招聘网站上，它们只存在于投资人、创始人的微信聊天框里，通过校友、实验室、自媒体社群，层层流转。甚至些早期创业公司，会在这些实习生毕业之前，直接给出联创始人别的位置。

毋庸置疑的是，在人才投资排序中，大厂 AI 项目负责人的优先是的。亮记得，去年 AI 硬件爆火时，很多投资人到圳各个硬件大厂挖人；同样的细分赛道、同样的技术，如果创业者来自大疆、云鲸，公司估值 5 亿元，投资人很愿意聊聊，但如果创业者没有这些大厂背景，投资人会直接把估值预期下调，或者找新的投资标的。

将时间线拉长，这种对大厂 AI 人才的青睐是以贯之的。市场希望找到那些接近未来、同时又已经被验证过的人。论是公司之间互相挖角，还是投资机构动技术大牛出走创业，大厂背景都像种"信用背书"。尤其是在 AI 这样个商业化路径尚不清晰、技术迭代速度远行业预期的赛道里，投资人相信，个真正做过大模型、带过核心项目的人，有可能穿越周期。

字节跳动成了" AI 人才大战"中突出的样本，被称之为 AI 行业的"黄埔军校"。其互联网时代积累了大量法人才，豆包、即梦（Seedance）、剪映等产品在 AI 时代迅速奏，这些项目的负责人们几乎是每个投资人、猎头、企业眼里的香饽饽。

据 Z Finance 报道，截至今年 4 月，过去年，约有 60-70 名 Seed 成员流向各大模型公司；过去 20 个月里，30 余 AI 新贵的创始团队成员来自字节，包括 Liblib 创始人陈冕、诗科技创始人长虎、沐言智语创始人张月光等。

在李钧看来，字节系这个标签在投资人原本的 FOMO（错失恐惧）情绪上添了把柴。投资人会认为，相较于其他互联网大厂，字节系创始人会有创业直觉和能力，些投资人甚至会"脑跟投"——论字节系创始人想做什么，几乎总能拿到钱。

而大厂本身也在着人才往外走。决策周期漫长，庞杂架构下，顶人才很难按自己的想法做事，做出的产品多服务于集团商业化需求，很难和这些负责人们保持长期致。多媒体报道，阿里巴巴通义千问大模型负责人林俊旸的出走，与集团层面的规划存在直接关联。

"人才从大厂离开是个然，"亮说，现在或许也是人才从大厂出走、创业的好时期，"在，人才可能会阶段的稀缺，但不会长期稀缺。"

资本年轻人

技术标签是套快速定价的工具，但它能捕捉的，只是个人的履历云浮海绵胶厂，不是个人的上限。许多投资人开始尝试另种押注逻辑——不看履历，看冲劲，不看过去做成了什么，看未来可能做出什么。这个逻辑的赌注，押在了年轻人身上。

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李钧告诉我们，当前市场的风潮就是去追捧 00 后、95 后年轻人，"如果看到创始人是 85 前生的，不好意思，是个巨大的减分项"。

在当前的语境下，创投行业普遍认为年轻人懂 AI，有创造力，二十几岁、三十几岁的创始人成了未来感的象征。尤其在被称为" AI 应用爆发元年"的 2025 年，底层大模型已在过去两年搭好，有基础做些新鲜、灵活的产品。

统计数据也证明了这种倾向。风投机构 Antler 曾对全球 1629 角兽公司和 3512 位创始人进行分析，结论之是，AI 角兽创始人在公司成立当年的平均年龄已从 2020 年的 40 岁降至 2024 年的 29 岁，同期非 AI 域的角兽创始人平均年龄反而从 30 岁升至 33 岁。

机构投资决策的速度也在变快。过去，机构真正投资个项目，有相对较长的考察周期，短则两三个月，长则半年、年。如今，张敬见过的端案例是，投资人当天跟创始人沟通路演，二天就决定要投资，开始洽谈增资协议。这乎了他积累的操盘常识。但这往往会被些机构包装成故事，尤其在些后来的明星项目上。

但到人之后呢？

顶着"华为天才少年"" B 站百大 UP 主"名头的彭志辉，在 2023 年联创立智元机器人，担任 CTO，后任 X-Lab 负责人、灵犀事业部总裁。据职场 Bonus 报道，位与其共事过的智元员工说："志辉本人很好，创新很足，也很努力。但他没有完整产品落地的经验，现在作为公司的决策层，会让下面的人有点难受。"

另位智元员工也和我表达过类似的观点。他熟悉的位技术同事，因为不适应原事业部的管理风格，内部转岗到彭志辉直接管理的灵犀事业部，发展很好。但他们会担心"稚晖君没啥商业经验，不清楚后面（产品）做出来能不能得动"。

月之暗面创始人兼 CEO 杨植麟，2024 年底，与金沙江创投主管伙人朱啸虎，围绕月之暗面股权发生了场仲裁风波，pvc管道管件胶定程度上暴露了年轻创业者在公司理上的稚嫩；宇树科技创始人兼 CEO 兴兴，有着强的产品与工程能力，但管理风格度个人化，对率的要求，不太遵循传统公司的组织管理逻辑，多次在公开论坛上批评行业、字字珠玑；Manus 创始人肖弘，在估值的裹挟下急于动出售，被卷入远自身经验范围的复杂博弈……

年轻创始人们在公司经营上存在问题，是普遍现象。当融资进行到三轮、四轮，公司规模扩张，他们需要完成从"技术天才"向"公司管理层"的角转变，但很少有做得特别成功的。不少成规模的 AI 创企早期投资人、创始团队成员跟李钧抱怨，CEO 根本不懂公司经营，甚至没有完成社会化，连 50 的进度都没有达成，"现实和人会狠狠拍他稚嫩的脸庞"。

矛盾就此出现。 对错过好项目的焦虑，让市场不得不争年轻创业者，而为了让到手的项目顺利运转下去，机构们又不得不回头给这些年轻人当"保姆"。

于是，VC、PE、FA 等机构的投后服务都卷了起来，定程度上也成了机构项目的筹码。

有的投后会给创始人设计适其个的管理式和组织架构，如果创始人格直率，他们会建议这位创始人不要安排多汇报层，让所有员工向其本人汇报。有的投后会直接帮 AI 创企搭建团队，些小而美的公司，创建之初没有 HR，他们甚至要兼任段时间 HR 的工作，直到有适的 HR 入职。

某些创始人容易被外界噪音影响，投后还得兼任心理咨询师，讲些管理学"鸡汤"给人安慰。当然，讲"鸡汤"的人并不认为这是安慰。位机构投后人员坦言："很多我服务过的创始人都比我聪明，但有时候他们陷在当下的情绪出不来，需要有个人，从相对客观的视角告诉他们这件事其实是什么样的。"

但这是沉没成本很的事。对资本而言，切附加服务终究要落回到交易本身产生的收益来核。而当人变成这个行业昂贵的资产，另件事开始发生——钱的向反了。

创始人开始"面试"投资人

在大多数行业中云浮海绵胶厂，创业者需要拼命向投资人证明自己。但在些热门 AI 项目里，常见的情况是，投资人排队等待创始人见面。

张敬记得，曾有个 AI 明星项目的路演，线上线下共有 2000 多名投资人参加；还有比较激进的投资人，会直接带着投资意向书去参加项目路演，路演结束后想直接跟企业签订协议，但被企业拒，理由是只能跟投大机构。

亮形容，创投圈本质上是个度互联的"经网络"，被写入人才名单的潜在创业者们，有风吹草动，行业里往往很快就能察觉。"大牛出来创业之前，其实都会有些迹象。"他说，比如开始频繁参加外部演讲、论坛，比如密集见投资人和 FA，了解行业融资环境，再比如行业里开始传出些内部产品路线或研究向的分歧消息。这些蛛丝马迹足以让机构进入围猎状态。

但 AI 创业者们并不定愿意见那么多投资人，尤其是技术大牛。对他们来说，创业初期重要的事情仍然是技术和产品，而不是融资。旦消息泄露，大量机构蜂拥而至，会消耗掉创始人大量精力。于是，部分人开始主动借助 FA，或者只与少数熟悉的投资人沟通，让中间多道"筛选"。

李钧发现，经历了 2022 年到 2023 年的共识建立期后，融资逻辑在 2024 年之后明显变了。之前行业共识未定，谁愿意为不确定买单，创业者就优先接受谁的钱。但到了现在，赛道逐渐清晰，行业共识逐渐形成，创始人开始反过来挑投资人。

AI 创业者对机构的正在下降。相比这机构有多大，他们在意这个投资人懂不懂我的"产品哲学"。"大已经从融资本身，上升到有点像搞对象。"李钧说。

这样反向挑选带来的直接后果是，钱跟着人走，而不是人跟着钱走——有的创始人原本通过某头部机构认识了位投资人，后来这位投资人跳槽去了另机构，创始人也跟着把融资进到新机构。

这类创始人往往是技术出身，能搭模型、懂训练、能演技术路线，却未擅长向外界表达；些人甚至法把自己真正想做的东西，用投资人听得懂的话讲出来。

于是，些 FA 从业者开始扮演种新的角：翻译。每次和技术大牛交流时，李均都会先听对讲完整套逻辑，再尝试用自己的语言举例复述。如果对觉得不准确，就继续修正。反复几轮后，复杂的技术会被翻译成普通人也能理解的话。

DeepSeek 爆火之后，李钧曾引不少 AI 创业者做出接地气的表达。比如在路演当中向非科班出身的投资人解释模型和通用模型的区别，"模型像很多个科老师，你今天问数学，就把数学老师叫出来，明天问语文，就换语文老师。通用模型则像个全科老师，你什么问题都问它，它都从自己的知识库里提取。"

但即便如此，站在技术前沿的人，依然是难被说服的。

李钧把 AI 行业的人大致分成两类：类是"降临派"，相信 AGI 会快速到来，容易被宏大叙事动；另类则是"谨慎派"，通常是核心的法研究员。后者往往难挖——他们太懂技术，很难被行业情绪裹挟。

李钧曾和些法大牛讨论具身智能。这是近两年火热的赛道之，许多创业公司都在狂寻找各类法人才，希望用强的模型提升机器人的能力。

但对的态度异常冷静。他们经历了大模型的浪潮，也认可法的重要，但对于具身智能，他们并不乐观。"我很清楚模型能力对具身智能的提升，还没到颠覆的程度。"关键的是，即便技术上成立，商业上是否成立仍然是另回事。巨大的力消耗、昂的团队成本，是否值得只换来 99 到 99.1 的提升？这未划。

"你跟这种法大牛讲很多感的东西，讲可能颠覆未来生活，他们不为所动。"李钧说，"他们会自己演那些感的故事，如果发现这件事不行，你再怎么‘挖’，他们可能也不会出来创业或者加入创业公司。"

没人真的知道未来

从追崇技术标签到期待年轻创造力，从围猎大厂到创始人反向筛选，这场人才争夺路升。所有人都知道，AI 还会继续往前走，但没人知道，它究竟会以多快的速度往前走。

2025 年之前，不少投资人仍然认为，具身智能距离真正商业化还有很长距离，很多机构也没有预料到，大模型能力会在短短年里出现如此剧烈的跃迁。可几个月之后，行业情绪迅速翻转，越来越多人开始意识到，AI 的发展速度远此前预期。

"现在我们甚至很难判断半年之后会发生什么。"亮说。

过去市场习惯做三年、五年的判断，但 AI 行业变化太快，很多曾经有的经验，都在迅速失。回头看，他甚至会懊恼："如果去年就能预判到今天的发展速度，也许还能抓住多机会。"

这种不确定，几乎贯穿了整个 AI 创投市场。边是资本害怕错过下代平台公司的焦虑，另边则是行业内部越来越多的人开始意识到，AI 并不像外界想象中那样秘。

李钧把那些对 AI 抱有盲目崇拜的人称为" AI 舔狗"。他们相信，只要个东西贴上 AI 标签，就意味着、颠覆和未来感，但真正进入行业后会发现，AI 本身并没有那么多秘光环。很多技术工作重复、枯燥、漫长，需要大量力、人力和时间堆积，不是句" AGI 即将到来"就能解决的。

"你今年错过个 Agent，感觉像错过了全世界，但年之后回头看，你可能什么都没错过。"李钧说。

这种魅，也让些人开始清醒。李钧逐渐减少了参加 AI 社交活动的频率，很多场聚集的是"社交混子"，年轻却已经熟练掌握行业里的人脉游戏，他们看上去很懂 AI，但真正落实到技术上时，却往往外强中干。"我终还是需要能真正帮被投公司干活的人。"

李钧会在自己服务的项目创始人钱挖人时反问对："你真的想卷进和大厂限加价人的战争吗？你能得起吗？"——如果个人因为报价加入团队，那么未来也很可能因为报价离开。

现实的问题是，即便花重金把人挖来，也未意味着成功。创业和在大厂工作终究不同。在大厂，人与人之间的矛盾，很多时候会被组织结构稀释，但创业意味着共同承担风险，旦价值观、格或决策式不致，问题会被迅速放大，创企层间格不，比能力问题棘手。

于是，李钧会在初步接触潜在创业者时问几个问题：如果你创业，身边会有几个人愿意跟你起出来？你准备怎么设计股权架构？你用什么样的式去吸引这些能力跟你差不多的人加入你的团队？你怎么评价自己的管理能力？如果创业失败，你能接受坏的结果是什么？"这些问题的核心在于，他们作为个风口行业里的创始人，是否对创业这件事保持足够的敬畏心。"

亮也给出了自己的框架：个真正值得下注的 AI 创业者，要具备三种能力——从 0 到 1 搭建模型的硬技术能力，管理复杂团队的力，和"愿景"。三种能力比较"软"，"因为谁都不知道现在谁能跑得出来，这个过程肯定竞争非常激烈。创始人究竟有没有决心和愿景，这个是比较重要的。"

AI 行业依然处于种近乎原始森林般的竞争状态。有人调讲故事，有人埋头做研究，有人被时代着向前，也有人在狂热里保持冷静。资本边害怕错过未来，边又不得不在越来越昂的人才成本、越来越模糊的商业化路径里寻找确定。

这场围绕"人"的争夺，或许才刚刚开始。但经历了追捧、围猎、关系倒置和魅之后，些人已经开始学会，在这场争夺里，重要的不是到谁，而是先想清楚自己要什么。

（文中受访者李钧、张敬为化名。）

参考资料：

Z Finance：《度丨字节跳动， AI 行业的黄埔军校》

elsewhere 别处发生：《AI 角兽制造机》

Antler：《The Anatomy of Greatness》

晚点 Latepost：《林俊旸离职风波始末：AI 技术负责人与大公司的成长与分歧》

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