衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
好震惊，好意外，现在一份4–6个月的AI相关实习，月薪已经接近14万人民币了！
而且这个价格不是个例——
OpenAI、Anthropic、Meta、Google DeepMind等巨头，都为实习、Fellowship、Residency这类短期岗位，开出足以对标全职研究员的价格。
Business Insider最新披露的一组数据显示，目前AI相关实习和研究型短期项目的月薪，已经普遍来到7000–18000美元区间，折合人民币约4.9-12.6万元。
换算成年薪水平，是不是已经明显超出大多数行业对“实习生”这一角色的传统认知……
真·AI人才的生活，我的梦（没错已经开始白日做梦了）。
书归正传。
继大厂、巨头为成熟的AI人才大动干戈，甚至扎克伯格为了挖OpenAI的人亲自洗手作羹汤端到想挖的人嘴边过后，这场纷争终于开始波及那些还没有正式毕业、甚至刚刚进入研究路径不久的人。
在薪酬层面，实习生、学生研究员、驻留项目，已经可以和全职研究岗站在同一水平线上。
我们先展开来看看硅谷那边的具体情况。
OpenAI发起了一个周期为6个月的驻留计划。
参与者以全职员工身份加入研究团队，直接参与前沿模型和系统研究。
公开信息显示，该项目工作地点在旧金山，月薪约为18300美元（约合12.8万）。
最重要的是，项目结束后，计划参与者有可能转正。
不管是工作强度还是薪酬，都已经可以和OpenAI本身的正式岗位媲美，只不过有一个“6个月”的期限罢了。
Anthropic的AI Safety Fellow项目有异曲同工之妙。
这个为期4个月的全职研究型人才计划在伯克利或伦敦办公，核心目标是推动AI安全方向的公开研究产出。
Anthropic披露，往届的AI Safety Fellow项目中，有超过80%的成员产出了论文，有的成果还以其它形式公开。
参与者不仅可以获得每周3850美元（约合2.7万元）的津贴，还能按月使用约15000美元（约合10.5万）的算力支持。
从投入成本来看，这个补贴已经不能算是传统意义上的实习补贴了，其实就是专项经费的old school说法。
谷歌的Student Researcher项目则覆盖了更大范围的博士生群体。
这个项目采用年薪制，根据地区和经验不同，基础薪酬在11.3万到15万美元之间，也就是79万到105万左右。
谷歌方面表示，这个项目主要是为了给Google Research和Google DeepMind等团队补充新鲜血液，
发现了吧……
虽然项目形式上仍然被定义为“学生研究员”，但从工作内容和薪酬水平来看，这项目已经很难再与普通学生兼职或短期实习划等号了。
上述趋势同样体现在Meta的Research Scientist Intern项目中。
Research Scientist Intern是一个12周到24周的研究型实习，研究方向覆盖NLP、生成模型、CV等核心领域，月薪大概在7650美元到12000美元之间，据说还有更高的。
是所有AI实习生项目都提升了吗？我们不得而知。
但根据已经有的信息来看，顶尖实习生的薪酬已经又攀爬了（不只）一个台阶。
Anyway，对于有明确研究背景的候选人来说，不管从薪酬来看还是从倾斜的资源来看，以上这类项目都绝对足以等同于和一份AI领域的正式工作。
这种变化并非只存在于海外巨头之间。
虽然公开披露的数据相对有限，但国内市场上也显现出隐隐抬头的趋势。
就拿最近的一则新闻来说——
最近，字节给20位博士颁发了2025年字节跳动奖学金，这些人覆盖大模型、机器学习、多模态、AlInfra、机器人、Alfor Science、硬件等多个研究领域。
相比往届，这一次的获奖名额增加了，奖学金还比以前翻了一倍（为10万现金+10万专项学术资金补贴），又还给每位获奖同学的导师提供10万元奖励。
奖学金获得者清华计算机科学与技术系的张金涛在小红书称赞“字节大气”，还透露出一点额外的消息：
字节报销了他从伯克利Sky Lab往返北京的差旅费。
不光是字节这么大手笔，近几年，阿里云、腾讯、百度等在实习生和学生研究员层面的项目规模持续扩张，覆盖方向也从传统工程岗位，逐渐延伸到基础模型、系统架构、算法研究等更偏研究型的领域。
以腾讯为例。
今年4月，腾讯宣布启动史上最大规模的就业计划，三年内将新增 28000 个实习岗位，并同步提高实习转正比例。
仅在今年一年内，腾讯就计划接收10000名实习生，其中六成为技术类岗位。
（2025年就要过去了，也不知道腾讯的计划落实得怎么样了）
腾讯方面的解释很直接：一切都基于大模型加速落地这一背景。
变化不是只有亿点点。
阿里云给出的信号同样明确。
上半年2026届实习招聘启动后，公司明确表示这是近年来规模最大的一次AI人才校园招聘，其中AI相关岗位占比超过80%，覆盖大语言模型、多模态理解与生成、模型应用以及 AI Infra 等方向。
这种集中度本身已与传统“多业务平均分配”的实习模式拉开了距离。
百度这边，早在今年3月就向在校生开放了3000多个暑期实习岗位，其中87%与AI相关。
综合上述信息可以发现，虽然国内大厂付给实习生方的具体薪资水平并未披露，但在岗位占比、技术集中度以及长期转化预期上，国内市场也开始向同一个方向靠拢。
当短期项目的成本被不断推高，一个绕不开的问题是，这些公司究竟在寻找什么样的人？
从各类项目的申请要求和历史参与者背景来看，最核心的能力是可验证的研究产出能力。
这种能力通常体现在论文、方法论创新、或在复杂问题上的系统性推进经验上。
很多项目明确强调，希望候选人能够在项目周期内完成具有公开价值的研究成果。
同时，这些公司也在寻找能够独立推进长期、复杂问题的人。
无论是模型架构、安全性研究，还是系统层面的优化，这些问题更依赖研究者自身的判断和持续投入。
上述的短期项目们，不少被设计为全职强度——很大程度上，一大部分原因是为了观察候选人在这种环境下的表现。
更长远的考量，则在于潜力。
我们可以在许多项目在描述中看到，诸如“希望参与者未来能够成长为核心研究员或技术方向负责人”这种话术。
说白了，这类实习岗位虽然周期还是短，但它就不是传统意义上的实习，也就是补充人力或承担基础任务的那种。
公司对这些实习生的定位也和常规实习生不同。
背后真实目的是经过系统性筛选，考核这群人对问题的理解深度、研究品味以及长期投入某一方向的意愿，然后提前开始培养和绑定AI技术人才。
短期研究项目，正在成为企业提前下注人才的一种方式，同时也是一套隐形的精英筛选机制。
这种方式比直接高价挖成熟人才风险更低，也比单纯依赖简历和面试更加可靠。
在这样的逻辑下，实习生被当作“顶尖期货”来对待，也就不难理解了。
不过AI人才的培养和筛选路径明显前移这个趋势，对资源和资金没那么宽裕的初创公司就不那么友好了。
他们获取顶尖人才的难度开始上升——而且可能是只是刚刚开始。
大厂砸钱砸资源，岂是一般初创公司能够与之相抗衡的呢？
参考链接：
[1]https://www.businessinsider.com/top-paying-ai-internships-fellowships-residencies-openai-anthropic-meta-google-2025-12
[2]https://www.xiaohongshu.com/explore/6927412f000000001902688c?app_platform=ios&app_version=9.14.2&share_from_user_hidden=true&xsec_source=app_share&type=normal&xsec_token=CBoPjgHC6p1qNs6Sqx0OQ6V4QZkPpFIpH9gQdgKyh3f84=&author_share=1&xhsshare=WeixinSession&shareRedId=NzxHOEQ6OTw6Pjw3Sj81SD1HQUk5R0lK&apptime=1766715420&share_id=3af983a0c03a440a9c3e2f72094e59c5&wechatWid=9c1aa40191ada137b15ba1a8b9204956&wechatOrigin=menu