六万月薪与万亿成交

一个做后端的朋友上个月收到两份offer，一份来自传统金融IT部门，一份来自某家大模型公司的推理优化岗。后者的月薪开到了六万出头，比前者高出接近一倍。他犹豫了三天，最后还是选了前者，原因很简单：后者要求他在三个月内把某个训练框架的吞吐量提升一个量级，他没有把握。

脉脉公布的数据显示，今年1到7月新发AI岗位的平均月薪是63160元。这个数字本身不让人意外，真正值得琢磨的是它的覆盖面。

高薪岗位的窄门效应比薪酬数字更值得关注

六万三的月薪放在任何行业都算高位。但平均值这个东西，在岗位数量有限的情况下，参考价值要打折扣。AI岗位的招聘规模到底有多大，脉脉没有在同一份数据里给出。如果新发岗位只有几千个，那这个数字更像是一小撮公司在抢同一批人，而不是一个行业在普遍加薪。

这和个人观察是吻合的。大模型相关的岗位集中在北京、上海、深圳、杭州四个城市，岗位类型也集中在几个方向上：推理优化、数据清洗、对齐训练、以及少数做底层框架的。做应用层产品的AI岗位，薪酬水平其实和普通互联网产品岗没有拉开显著差距。朋友收到的那份offer，恰好落在供给最稀缺的那个格子里。

这个表格是我根据公开访谈和招聘信息粗略整理的，不是精确统计。但它指向一个判断：AI岗位的高薪是一种结构性现象，集中在少数技术节点上，并没有均匀扩散到整个就业市场。目前还看不清这种集中度会不会在未来两个季度缓解。

成交额放大的信号意义需要和资金结构放在一起看

同一天还有另一条数据：沪深两市成交额突破1万亿，较上一日此时放量近300亿。单看这个数字，容易得出情绪回暖的结论。但成交额是一个总量指标，它不区分增量资金和存量资金。如果放量的主要来源是量化策略在特定板块上的高频对倒，或者是个别题材股的短线博弈，那这个数字的解读方式就完全不同。

市场的流动性深度在过去两年发生了不少变化。程序化交易的占比上升之后，成交额的日内波动比以前更剧烈，日均值对单日数据的代表性在下滑。放量300亿在整个市场里不到3%的变化幅度，这个量级更像是正常波动，不足以支撑一个方向性的判断。

把这两条数据放在一起看，它们描述的是同一件事的两个侧面：新技术在制造局部的薪酬高点，而二级市场的资金流速在变得更加难以捉摸。两件事都不新鲜，但叠加在一起，指向的是一个分化程度更高的市场结构。

另外一条被很多人忽略的消息是美国《数字资产市场清晰法案》在参议院闯关失败，加密货币及相关概念股走低。这件事的直接影响限于加密资产，但它提供了一个观察监管节奏的切口——涉及新资产类别的立法，在最终落地之前反复拉锯是常态，单一法案的投票结果不宜被当作趋势信号来用。这一点存疑的地方在于，法案失败的具体原因目前披露的信息有限，究竟是党派分歧还是条款争议，需要更多细节才能判断。

回到朋友的选择。他去了传统金融机构，薪资少了将近一半，但工作内容他熟悉。过了一个月，他告诉我说，前同事里有两个跳去了那家开出六万月薪的公司，其中一个已经准备离职了。薪酬数据从来不骗人，但它呈现的只是某一个切面上的价格。那个切面之下，被筛掉的人、待不久的人、以及压根没进入筛选池的人，不会被计入平均值。