文 | Tech星球，作者 | 林京

最近，一張截圖在各大獵頭群聊中瘋傳：某具身智能公司招聘AI算法專家，年薪總包高達1050萬元，獵頭費26%，即273萬元。

近300萬元的單筆佣金，再次將獵頭行業推至聚光燈下。

AI崗位的爆發，讓沉寂已久的獵頭行業再度熱鬧起來。科銳國際在今年9月對外披露，圍繞人工智能的崗位需求佔公司獵頭業務收入50%以上。

當大模型、具身智能企業開出百萬、千萬年薪招人，資本湧入不斷湧入AI賽道，作為人力資源中間商的獵頭自然也分得一杯羹。甚至不少應屆生也受高薪吸引，轉身投入獵頭行業。有獵頭坦言，這一行如今也開始卷學歷了。

但硬幣的另一面同樣殘酷：交付周期動輒半年到一年，企業剛組建的團隊不久便解散，最終淪為「飛單」、無法如期收到佣金的情況也屢見不鮮。

「每天開會催KPI」，數百個獵頭圍獵一個崗位

對於網傳的近300萬獵頭費，一位獵頭向Tech星球透露，這筆訂單來源於銳仕方達，團隊內部還要按比例分配，兌付周期估計需要一年以上，因為獵頭通常要在候選人入職半年甚至一年之後，才能拿到佣金。

上述獵頭介紹，獵頭通常有兩種佣金計算模式：一種按總包計算，包含期權、股票等一系列附加權益；另一種按純現金計算，一般是「候選人每月固定薪資×12×費率」。

過去一年，社交平台上聚焦基礎模型、機器人等細分賽道的獵頭越來越多。對一部分曾服務互聯網大廠的獵頭而言，在經歷企業業務聚焦與收縮之後，終於迎來了AI人才需求的爆發。

相比以往賽道，AI崗位的顯著特徵是高薪。脈脈發布的報告顯示，AI崗位平均月薪達60738元，比新經濟行業整體平均月薪48189元高出約26%。科銳國際數據顯示，AI首席科學家中位年薪達350萬，大模型算法負責人中位年薪225萬。

更有企業為定義技術路線圖的核心領軍人物開出頂配待遇，優必選在2026年4月招聘的「具身智能首席科學家」，年薪1500萬元起步，最高達1.24億元。

對獵頭而言，這意味着更高的收入、更卷的競爭。聚焦機器人賽道的獵頭John-俊傑告訴Tech星球，具身智能賽道正處於類似互聯網時期的跑馬圈地階段，比拼的是技術迭代速度，誰更快佔住生態位，誰就能佔據先機。他對接的候選人，經常在深夜兩三點還在加班。

速度快的另一表現是，一些產業鏈相關的上市企業需要在短時間內組建一支具身智能團隊。他接手的一個案例是，某上市公司佈局的具身業務，團隊從零快速擴張到規模化 ，獵頭需快速協助批量招聘中高端研發人員。

入局者也在暴增。他遇到過，一家企業組建的獵頭群裏，有上百個獵頭在裏面。

另一方面，過往經驗難以複製。John-俊傑是某上海獵頭公司合夥人，過去公司一直追風口，先後經歷了「互聯網—半導體—新能源車—具身智能」四個階段。但具身智能不一樣，俊傑說，這是一條沒有成熟先例的賽道，技術路徑尚未統一，無法照搬過往經驗，也幾乎沒有現成的人才池可用，獵頭過往的經驗很難直接遷移。

據John-俊傑介紹，2025年年中，公司開始定位具身智能領域，背後契機包括2025年春晚宇樹機器人出圈，以及投孖展視角轉移、大批資金涌入。團隊一般會根據資本投資的風向，感知最新趨勢。

同樣站上這波風口的，還有以應屆生身份入局的曉雨，目前主要服務於互聯網大廠的大模型相關招聘需求。

在某頭部獵頭企業，曉雨每天的重要工作之一是泡在GitHub社區、海外各類社交平台上，為企業尋找目標候選人。如今，獵頭企業的工作節奏堪比互聯網大廠，每周一半時間都要到9點半才能下班。曉雨說，她所在的小組甚至要每天都要開會，項目組長負責催促KPI進度。

隨着AI人才需求暴增，頭部獵頭都在擴招團隊，其中大量是性價比更高的實習生，曉雨便是其一。她進入獵頭行業的契機，是去年秋招時對方發offer極快，薪酬也優於市面上其他崗位。彼時她所了解的AI獵頭行業，薪酬想象空間巨大，每個季度只要交付能力達標，就有漲薪的可能。

只不過，對曉雨這樣的實習生而言，目前做的都是最枯燥的基礎尋訪工作，日常負責最基礎的人才搜索與溝通，行業裏的財富流動，主要流向手握項目和合同的項目組長。據曉雨介紹，項目組長今年收入肉眼可見地增加，資深獵頭佣金比例不低，一單15萬的年包，根據簽署合同的不同，組長可以分到15%～35%。如果在二三線城市，這是一筆非常可觀的收入。

互聯網大廠的需求變化更快了

具身智能賽道入局者衆多，但真正稀缺的，是那些能穿越技術周期的人才。至於該押注誰，不同賽道、不同階段的公司，答案截然不同。

據獵頭John-俊傑觀察，學院派具身智能公司在招聘時底層邏輯非常明確：候選人必須足夠聰明。這類公司通常由知名大學教授帶領博士團隊，研發機器人本體或機器人大腦。在他們看來，高考作為公認最強的做題能力篩選機制，本質上篩選的就是「最強大腦」。

這套邏輯延伸到招聘中，論文就成了核心評價維度，而非加分項。學院派公司非常看重候選人的論文質量，因為論文背後反映的，正是候選人對底層運行機制的理解深度。John-俊傑曾接觸過一位在頭部具身智能本體廠商項目經驗豐富、方向高度對口的候選人，但因底層邏輯欠缺，仍可能被淘汰。學院派需要的不僅是「能跑通項目的人」，更是能理解底層運行機制、跟得上最前沿技術落地邏輯的人。

相比之下，具身本體廠商或具身大腦廠商更看重落地經驗。

具身智能的薪酬邏輯，本質是生態位決定的，俊傑說，上市集團拆分的公司資金雄厚、急着搶人，願意給現金溢價甚至簽字費。宇樹、智元這類頭部企業品牌吸引力強，反而在薪資談判中壓價最多，溢價空間最小。初創公司現金拼不過，只能靠期權吸引人，但期權行權條件苛刻、兌現周期長，對候選人來說更像一個上限和下限都很高的「盲盒」。

到了大模型領域，人才爭奪戰則是另一套邏輯。大模型領域「搶人」比具身智能更依賴押注個人。相比於具身智能的落地場景和工程路徑還有相對明確的進廠或進家庭服務目標，而大模型領域的方向本身就在持續被重新定義，判斷力的價值權重更高。

某種意義上，在大模型公司的資源分配裏，算力、數據、團隊規模都是在為某個人的判斷「買單」。

這種「為個人判斷買單」的邏輯，在量化領域早有先例。一個被多位獵頭聯繫過的求職者表示， Deepseek的HR都是從母公司幻方量化的HR體系轉過來的，後者也曾是業內公認的獵頭最多的企業之一。通俗點說，大模型公司看好一個人，就願意給他配置更多算力資源。量化公司看好一個人，就敢給他實盤資金去驗證判斷。

上述求職者介紹，在大模型或量化公司，表面上看員工和資金規模都很龐大，但真正能決定方向的，往往就是那麼小几十號人。而且每次押注一個方向，都得砸下真金白銀去驗證，某個人到底有沒有真正的水平和嗅覺。換句話說，大模型公司本質上是在用資源押注某個人的Taste。

不過，並非所有獵頭生意都圍繞極少數的頂尖人才展開。曉雨所在的企業，主要做中腰部人才的獵頭生意，靠量、靠速度、靠KPI。

她感受最明顯的是，互聯網大廠的需求崗位一直在變，新業務不斷冒出來。剛進公司時，釋放最多的是infra類（訓練/推理基礎設施）崗位，到了下半年，Agent相關崗位明顯增多，最近七八月份AIGC技能崗位尤其多。

在曉雨看來，如果只盯一個大廠、一個領域，風險很大。比如，受技術路線不同等因素影響，一些互聯網大廠出來的員工，短時間內會被其他大廠拒收。

獵頭行業重回「躺賺時代」？

獵頭行業曾經有過一段時間的沉寂和低谷期。2022 年之前，互聯網大廠是獵頭最大的「金主」之一，彼時，一家獵頭企業只需聚焦一兩家互聯網大廠，便可以實現年入千萬。

一位獵頭回憶，往年 3、4 月是互聯網招聘的絕對高峯，獵頭們靠大廠跳槽季就能賺得盆滿鉢滿。但AI浪潮之前，互聯網企業的集體動作是降本增效，削減營銷費用、縮減人力成本，落實到員工側就是裁員、縮招。屬於獵頭們的互聯網黃金賽道，一度接近尾聲。

數據印證了這場退潮。數據顯示，2022—2023 年，獵頭行業總規模蒸發了 180 億，市場萎縮 30%。獵頭費率也隨之下降，單均收入只剩過去的四分之一。

一單近300萬的佣金，讓獵頭行業似乎又回到過去「躺贏」的階段。

這個數字本身就說明，頂尖AI人才的爭奪已經激烈到企業願意為找到優秀人才這件事支付天價費用。當一個人值1050萬的時候，誰能把目標員工送到企業面前，誰就站在了風口上。

所不同的是，過去大廠跳槽季一來，獵頭們靠批量交付就能賺得盆滿鉢滿，那是一個找對人就能賺錢的時代。而現在，當一個人才價值數百萬甚至上千萬時，企業需要的獵頭，不再只是「遞簡歷的人」，而是能理解技術、能跟頂尖候選人對話、能在極窄賽道里精準判斷匹配度的人。

這種變化，對獵頭的能力提出了更高要求。據獵頭曉雨介紹，AI行業技術迭代太快，即便是資深獵頭，過去的經驗也很難直接複用。無論新人還是老手，都得保持平和心態和持續學習的能力。

還有漫長的回款周期考驗。通常需候選人在職3—6個月甚至1年，才能收到佣金。這期間任何一個環節出問題，比如若候選人收到offer但最終未入職、談薪未談攏、入職兩個月便離職，都會導致「飛單」，數月努力付諸東流。更極端的情況是，企業從0到1搭建的團隊突然決定裁撤，同樣會讓獵頭白忙一場。

但獵頭依舊是一個足夠摺疊的行業。頭部獵頭站在風口上，賺得盆滿鉢滿，而像曉雨這樣的年輕實習生，不過是底層流水線上的一員，高薪故事聽上去很近，但眼前的KPI越來越重。她最終選擇了離開——壓力太大，節奏太快，太累了。

（備註：文中曉雨為化名。）