【寰球观点】不盲目抢AI顶尖人才!三类城市人工智能人才集聚策略

摘要：词元经济时代，城市AI人才竞争逻辑已经改写。头部城市争抢规则制定人才，算力枢纽深耕运维实操人才，中游卡位城市发力词元流转人才。城市引才的胜负手，不在于人才总量，而在于人才结构与产业定位的匹配度。

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各地都在争抢人工智能人才，但不少城市陷入同一个引才误区：不惜成本高薪引进算法博士，本地却没有匹配的产业场景，人才来了难以施展，最终留不住、用不好。

在词元经济新赛道之下，城市的AI定位，决定了需要什么样的人才，而非反过来靠人才来定义产业。

当前国内城市人工智能产业竞争已经形成明显的差异化格局。清华大学《2025年中国城市人工智能指数报告》将城市划分为引领型、活力型等类别，提出引领型城市要做强源头创新与规则输出，活力型城市要推动“人工智能+”和本土产业深度融合。这一判断和“三类打法”的实践思路高度契合。

国内AI岗位高度向核心城市集中，北京、上海、杭州、深圳集聚了AI企业50强七成资源。但与此同时，入局AI赛道的城市从9个扩充至16个，证明中小城市完全可以依靠细分赛道实现单点突破。与其在头部已经垄断的赛道里做追随者，不如立足自身资源禀赋，在细分领域做到不可替代。

本文将国内布局AI产业的城市划分为头部引领型、资源禀赋型、同赛道卡位型三类，拆解每一类城市的人才画像、现实痛点以及可落地的人才集聚路径。

代表城市：北京、上海、深圳

【本节核心】头部城市比拼的不再是土地、厂房、普通劳动力，而是算力、语料、模型、标准、知识产权、早期资本六大新型产业要素，核心要引进能够定义规则的人才，而非单纯执行规则的人才。

| 北京：词元经济规则制定者

北京出台《加快词元经济发展的行动方案（2026—2028年）》，从供给、评测分发到产业生态，系统性布局词元经济产业体系。这里的人才需求突出工程化+标准化。

政策明确提出针对软件工程师开展模型调优、推理加速、平台运维、安全合规等技能培训，搭建词元工程化人才梯队。北京更需要可以把前沿大模型能力，转化为可计量、可流通、可结算的标准化词元产品的工程化人才，而非单纯的学术研究型人才。

| 上海：标准制定与合规治理高地

上海着力补齐“技术强、标准弱”的产业短板。当下人工智能领域普遍存在一个现实问题：高校毕业生技术功底扎实，但入职之后，需要很长时间才能够把企业实践沉淀为行业标准。

为此，上海9所试点高校在人工智能、集成电路等专业增设标准化核心课程模块。本地市场紧缺标准工程师、合规架构师、大模型评测专家。市场岗位要求从业者可以完整参与地方标准、团体标准的立项、研制、技术审查、报批复审全流程工作。

| 深圳：产业协同与快速交付

深圳依托近百家机器人企业，构建起完备的零部件制造供应链，大幅压缩人工智能技术从实验室落地生产线的周期。城市急需具身智能系统集成师、供应链协同工程师这类复合型人才，把AI能力快速嵌入硬件产品，完成技术产业化落地。

| 头部城市人才建设建议

第一，开辟“标准人才”专项培养通道。借鉴上海的实践，在高校AI相关专业培养方案中嵌入标准制定相关课程，不能把标准能力当作入职之后才补学的附加技能。

第二，推行词元工程师再技能化培训计划。北京依托产教融合、OPC（One Person Company，超级个体/一人公司）产业实训，支持园区、词元工厂开展存量软件工程师转型培训。对存量工程师开展再培训，相比从零培养新人，速度更快、成本更低，该模式值得其他引领型城市复制。

第三，面向全球引进规则型顶尖人才。依托国家级人才计划与科研院所载体，重点引进深耕AI国际标准组织、开源社区治理、跨境数据合规领域、拥有行业话语权的人才，推动城市从参与规则走向定义规则。

代表城市：乌兰察布、青岛

【本节核心】这类城市的核心优势不是算法创新，而是绿电、算力、海缆、数据产权登记等底层产业资源。人才需求聚焦实操落地，重点培养保障算力稳定运行的技能型人才。

| 乌兰察布：绿色算力运维基地

乌兰察布年均气温仅4.3℃，天然适合数据中心散热，现已落地89个数据中心项目，总算力规模达14.5万P，智能算力占比超90%。

当地招聘并不以算法工程师为主，DeepSeek在此招募数据中心高级运维工程师、高级交付经理，负责万亿参数大模型GPU集群监控、故障处置、IDC项目全周期运维，岗位月薪最高可达3万元。当地企业成立中联数据学院，打造“培训—考证—就业”的闭环培养模式。

算力中心电力、制冷运维岗位缺口巨大，一线技能人才供不应求。对于资源禀赋型城市，人才竞争本质上是本地劳动力的技能转化竞争。

| 青岛：跨境数据的通道守门人

青岛是国家三大国际海缆登陆点之一，拥有我国北方唯一国际海缆登陆枢纽，获批设立国际通信业务出入口局，是“来数加工”、Token（词元，大模型产业流通基础单元）出海的关键硬件节点。

城市重点紧缺跨境数据合规师、国际通信运营人才、数据产权登记确权专员，聚焦数据跨境流动的规则执行与安全保障。

| 资源禀赋型城市人才建设建议

第一，落地“定向培养+定岗就业”产教融合闭环。参考乌兰察布中联数据学院模式，不必盲目追逐高端算法人才，围绕IDC运维、电力调度、暖通制冷等实操岗位，联动头部AI企业开展定向培养，打通培训就业链路。

第二，把传统技工转型纳入算力产业人才规划。算力中心电工、暖通技工岗位占到招聘总量近三分之一。推出短期认证培训项目，推动本地传统技工向算力设施运维技工转型，让本地劳动力共享算力产业红利。

第三，立足自身禀赋打造窄而深的人才生态。青岛要聚焦海缆、跨境数据通道优势，深耕跨境数据合规、国际通信运营人才培育，不片面追求AI人才总体数量。

代表城市：苏州、杭州、无锡、合肥

【本节核心】既没有头部城市规则制定优势，也缺少独特自然资源禀赋，这类城市瞄准词元经济中游赛道，聚焦Token分发、模型调度、算电融合、算力计量环节，培育词元流转相关应用型、跨界型人才。

| 苏州：双Token中心，做实算力、计量、合规、结算、跨境

移动云长三角Token中心、中国电信江苏Token运营中心相继落地苏州，国内少有的同时拥有两大运营商Token中心的城市。打造一站式词元服务平台，企业一次接入即可完成模型调用、应用搭建、合规审核、运营监测。

核心人才包括Token运营专员、算力计量结算工程师、安全合规审核员、跨境结算专员，覆盖“算力、计量、合规、结算、跨境”五大业务环节。

| 杭州：Token Hub与开源生态枢纽

杭州上城区打造“两基地一平台”，即高端数据标注基地、大模型词元人才实训基地、Token智算中枢平台，打通数据采集标注、模型训练、应用落地、价值转化全链条。

由政府、高校、企业三方共建实训基地，面向高端数据标注、大模型训练、提示词工程师开展人才培养。当地政协还提出探索开源贡献者积分制度，打通开源人才从学习到创业的转化路径。

| 无锡：算电融合的Token工厂

全国首个东数西算算电融合特大型Token工厂落地无锡，释放多类高薪技术岗位以及上万一线技工岗位。

算电协同架构师：稀缺跨界岗位，统筹算力调度与电力供给优化，压降词元生产能耗；

智算中心运维工程师：参考年薪80万元；

AI解决方案架构师：年薪60‑150万元；

国产芯片适配工程师：完成昇腾等国产GPU算子优化？，摆脱对CUDA生态依赖。

| 合肥：先导区与OPC创业生态

合肥高新区重点发展AI+OPC（超级个体/一人公司）新业态。面向青年人才提供最高30万元就业补贴、最长6个月免费人才驿站、每年最高3.6万元租房补贴。

极具特色的是“算力券、语料券、模型券”三重补贴。优质AI项目最高可以申领1000万元算力券、100万元语料券、200万元模型券；高层次人才创办OPC企业，最高可拿到1000万元创业启动资金，降低个体AI创业门槛。

| 同赛道卡位型城市人才建设建议

第一，将Token运营设立独立职业方向开展系统培育。现有人才政策大多偏向算法工程师、数据标注员两端，Token计量、调度、结算、合规等中游岗位存在培养空白。建议杭州、苏州率先推动Token运营相关岗位纳入职业技能认证，联合运营商、云厂商出台岗位能力标准。

第二，以“券”为杠杆引导人才流向紧缺岗位。合肥算力券、语料券、模型券，不仅减轻创业者成本，更引导人才流向语料标注、模型训练等紧缺环节。其他城市可以借鉴，把人才补贴和具体岗位挂钩，实现精准施策。

第三，算电融合城市重点发展跨界接口人才。算力产业效率瓶颈逐步从芯片转向电力，懂算力又懂电力的算电协同人才缺口巨大。无锡这类城市可以联动电力类院校、算力企业，开设算电协同微专业与专项培训班。

第四，依托超级个体政策吸引轻量化创业人才。OPC模式证明词元经济时代创业门槛大幅降低，一名掌握模型调优能力的个体，依托城市算力资源就可以落地垂直AI项目。对中游城市，引进优质个体人才，有时比招引大型企业投入产出比更高。

城市需要什么样的AI人才，由自身产业定位反向决定。

头部引领型城市，需要定义规则的人；资源禀赋型城市，需要让算力跑起来的人；同赛道卡位城市，需要让词元高效流转的人。三类人才没有简单的高低优劣之分，是产业链分工协作的关系。

我们为政策实践者整理三层人才政策框架：

第一层：精准匹配层，绘制城市专属人才需求图谱

切忌简单照搬头部城市引才政策。资源禀赋型城市不要把引进顶尖算法博士作为考核KPI，可以将算力运维人才本地化率作为核心指标；同赛道卡位城市重点推进Token运营、算电协同等中游岗位职业认证。

第二层：产教融合层，按需选择培养模式，拒绝复制粘贴

不同城市已经跑出成熟样板：乌兰察布“培训‑考证‑就业”闭环适配技能型人才；杭州校政企共建实训基地适配应用型人才；上海高校嵌入标准化课程适配规则标准类人才。各地立足自身定位选用适配模式即可。

第三层：流动协同层，打破本地培养、本地使用的封闭思维

词元经济产业链天然跨地域：乌兰察布输出算力、无锡完成Token生产、苏州负责计量结算、上海输出行业标准。人才政策也应当顺应跨城协作，探索异地培养、跨城执业。例如算力运维人才技能证书实现跨地域互认，一套人才可以服务全国算力网络。

不必人人自建大模型平台，但每个城市都要找准自己的人才定位。

AI城市竞争，比拼的不是人才数量，而是人才结构与产业定位的匹配程度。一名乌兰察布高级算力运维工程师，对当地产业创造的价值，可能远高于一位高薪引进却无用武之地的算法博士。人才政策的精度，决定产业卡位的深度。

词元经济正在重塑AI人才流动格局，城市引才早已告别“唯博士、唯总量”的时代。

你的城市处在AI产业链哪一环，应当重点布局哪一类人才？欢迎留言交流。