前一类人在人工智能创业公司中占了绝大多数，通过抓取LinkedIn数据，在对格林深瞳、旷视科技、商汤科技、思必驰、云知声、第四范式6家不同细分领域AI创业公司的245名离职员工的分析后，PingWest品玩发现有110名员工回到学术研究机构、大学或无明显商业模式的校办企业。

而对那些真正希望自己的技术转化成一个成熟产品的人工智能科学家来说，并不满足在某个大公司中担任技术岗，他们更愿意在大公司中验证自己的模型和算法之后，去创立独立的公司。这些从大公司出走的人工智能创业者往往起点高，对自己的技术实力和市场的空白有充分的把握，坚信自己创办的公司一定能因为掌握某个关键的技术或环节，日后被大公司收购回去。

不过，任何一个人工智能的顶级人才，都不认为自己是泡沫里的裸泳选手，他们甚至对这个行业是否有泡沫并不关心。因为能够进入这个行业的人，真才实学是前提基础，即便是真的有泡沫，回归学术也是他们一条不错的退路。

这恐怕与大多数商业化的公司以及公司背后的资本意志，对他们的预期不太一样。

与人工智能人才各怀心思相同，招聘他们的公司也分为三类，每一类在给出“百万年薪”的同时有着完全不同的诉求：

第一类是互联网巨头，包括“超第一梯队”的跨国公司Google和微软亚洲研究院，以及第一梯队的巨头——大家熟悉的百度、阿里和腾讯；以及第二梯队的今日头条和滴滴等公司。

第二类是人工智能创业公司，以某种人工智能技术为主营业务的创业公司，典型的如自动驾驶领域的Momenta、地平线、驭势科技；视觉识别领域的格灵深瞳、商汤科技和旷视科技等。

第三类是将人工智能融入到自身业务中的其它创业公司，如学霸君、泼辣熊和智齿科技等。

戴维所在的公司就属于第三类，在这类公司，人工智能是用来升级现有的产品或业务的，所有的人工智能研究以产出为导向，实用性强，“泡沫不高”。

但与传统研发领域的许多大牛一样，这类应用驱动的人工智能团队，往往随着新项目的立项而引入，随着新项目的结项而离职。

这样的公司一般有良好但并不过分充裕的现金流，人才和公司都较为明确的知道自己想要什么。一旦人工智能领域上的投入产出比不够好，项目会被立即停掉，原本引入的技术人才也不会恋战。

在人工智能创业公司——第四范式的“范式大学系列课程”第3篇中，也引用了这样一个实例：一个企业招聘了两名机器学习方向的数据科学家，加起来年薪百万。但在合作了一年之后，科学家和企业相看两厌，最终分手。

公司决策层对人工智能的预期是“投入大”、“收益多”，期望聘请一位百万年薪的专家就能撬动整个公司的现有业务流，实现效率的提升，挖掘公司应得的隐形利润。

但立项后，由于将人工智能技术融入已存在行业需要重新建模、收集数据等工作，隐形利润的挖掘需要很长时间，但隐形成本却倍增——人工智能项目的成本不止百万年薪的人才成本，还有配套的数据采集、分析、深度学习云服务的成本。有创业公司因聘请到专家后，买不起深度学习服务器而最终放弃项目。

不过，当我们谈起“人工智能热”的时候，那些巨头公司的研究院，以及把无人驾驶、图像识别和语音识别等技术当成公司核心产品的公司，对人工智能科学家的“容忍度”前所未有地高。由于家底雄厚，它们也是推动人工智能人才高薪的主要原因。

但它们的人工智能产品无论多神奇，似乎永远只出现在新闻里而不是市场上。

谁为“高薪”买单

既然人工智能行业并不赚钱，那么人工智能从业人员的高薪是谁支付的？

与所有风口吹泡泡的故事一样，资本再次充当了那个“老好人”的角色，但资本自己并不如此认为。

从2016到2017年，国内投资过人工智能领域的机构多达145家，而无论是否投资过人工智能企业，几乎所有投资机构在公开场合都认为：人工智能的确是未来，只是在未来有多远，以及如何估值这个问题上存在一定疑问。

以学术水平论估值，是正在布局这个行业的一些VC的基本逻辑。

与投资App和消费升级不同，大多数人工智能创业公司都以To B为主要业务方向，同时有大量的研发支出。“短期内”现金流上巨亏似乎是不可避免的，在业务上也无法找到可以用于衡量的增长指标。