英伟达硕士年薪

作为中国科技企业，华为可谓是走在了最前沿。但也正是因此，华为遭到制裁，芯片被断供、光刻机受限、ARM取消构架、谷歌停止系统……就连孟晚舟也被扣押超过600天。孟晚舟无疑是华为不可多得的人才，任正非曾感叹：“他们抓晚舟可能抓错了，他以为抓了我们就会垮了。你看现在，抓了一年半，我们也没垮啊，我们还在前进呢。”华为之所以受到外界的广泛关注，主要在于华为的技术和企业文化。华为快速成长的根本原因之一就在于狼性文化与自主研发。据相关数据显示，阿里巴巴集团每年研发投入为170亿元，而华为在科技方面的投入则是阿里的5倍多。众所周知，华为真正的决策者只有两个人。一位是曾担任华为董事长的孙亚芳，另一位则是华为的创始人兼总裁任正非。但华为真正的核心还有一个人，这个人就是何庭波，入职华为24年的海思总裁。何庭波生于1969年，自小学习优秀，三好学生、优秀干部都是常事。18岁之际，何庭波以优异的成绩考入北京邮电大学，此后攻读通信和半导体物理硕士。1996年，何庭波正式加入华为。在何庭波加入之前，华为便致力于芯片研发。早在1991年，还没有人意识到芯片的重要性，任正非便成立了华为集团芯片研发中心。任正非无疑是有远见的，他知晓，谁掌握最先进的芯片研发与制造能力，便在未来信息科技上掌握了优先权与主动权。彼时的华为缺少有技术有能力的人，但在他们看来任正非给仅仅是一个普通工程师的何庭波开出4亿年薪简直就是天方夜谭。入职华为后，何庭波从工程师做到海思研发管理部部长，直至海思总裁。此间更是到美国硅谷等地不断进修学习。何庭波回国后，吸引了不少海外高端人才加入海思。2004年的华为，研发投资不到10亿美元，员工也只有3万人。任正非给何庭波下达了一个艰巨的任务：2万人，4亿美金，全砸在海思。在何庭波的努力下，华为逐渐站起来了。十年时间，她带领海思研发出备受欢迎的麒麟系列芯片，不到3年，其销售额过亿。海思占据着华为大部分的资源，何庭波的压力也是极大，但她总是不断给员工打气，告诉他们，做得慢没关系，做得不好也没关系，只要有时间还是总有出头的一天。芯片研发无疑是个困难且漫长的工作，好在何庭波是个不爱红装爱武装，有困难就迎难而上的人。十几年的研发耗资数百亿美金，此间艰辛不足为外人道也。12年的K3V3因严重发热被称为暖手宝，14年麒麟才追上高通。2019年，华为海思营收达120.11亿美元，已经超过英伟达，尽管和高通的145.18美元稍有差距，但也足以说明海思的强大。海思的成功离不开何庭波，甚至于华为的成功很大程度上都源于何庭波。总而言之，科技才是第一生产力，只有不断自研，才能使中国拥有“中国芯”。

最近身边一个哥们儿，月薪三千，省吃俭用剁手张英伟达TITAN Xp，不论他是想的开还是想不开。东西已经买了，退是不可能退的！吃土不重要，重要的是这价值近万的显卡在吃土的同时看个小电影，人生亦可如此浪漫！正好借此机缘良机，小编今天就来跟大家谈谈这张英伟达的卡皇显卡，到底有多牛！说起显卡，相信对于经常游走于电脑组装的游戏迷们而言，对英伟达TITAN Xp这款显卡一定不会陌生吧！其实不难看出，单从它的价格，就让你绝对的印象深刻呢！9999元可谓是在“吉利”不过的数字，里面到底有什么值得这个价格呢？下面小编就跟大家一起来分析，这款神一样的显卡，它到底怎么样？这款显卡在16年8月份就已经上市了，当时的定价还在8000元左右，过了两年如今的售价已经涨了将近2000元了，可见这样的显卡，并不会随着时间的流逝而贬值，相反的，还是有它收藏的意义哦！单看它的外形，相信就会给你一个很强悍的印象，尤其是它极富菱形感的外观，就够你着迷一阵子了！我们不谈它的性能如何？就看它实际操作上手的感觉如何吧！其实在很多贴吧里面有它相关的上手评测，绝大多数的玩家还是非常认可它的实际性能的，尤其是在运行一些4K高画质的游戏，在卡顿方面处理的还是很完美的！但是在买显卡的时候，还是比较推荐你进行比较下，尤其是在价格差不多的品牌之间的对比，这边我找了一款普通的显卡，之间的参数对比，看看这个贵，是否有它贵的道理呢？显卡之中显存的好坏，还是很关键的，毕竟在大型游戏的画面累计上，需要这种能够处理的性能！那么和大家普及下什么才是显存的位宽：显存位宽是显存在一个时钟周期内所能传送数据的位数，位数越大则瞬间所能传输的数据量越大，这是显存的重要参数之一。而英伟达的位宽是384Bit，而这款普通卡的位宽是352bit，这之间相差有30多BIT，可别小瞧了这么一点哦！在运行理论性能测试：3DMark FireStrike结果的分数可是差别很大哦！英伟达的能够跑到13729分，而普通卡的分数是10089分，这边相差了3000分，可以说，这边就是之间价格的差别了！不过总的来说，就我个人而言，在结合了组装电脑之中的其它配件之外，还是不要买这么贵的了，穷玩车富玩表，屌丝玩电脑！大家说对不对呢，还是放下电脑好好生活！

近年来，国内考研报名人数屡创新高，2017年研究生报考人数首破200万，到2020年，考研报名人数就突破了300万大关，达341万人，2021年报名人数更是达到了377万，越来越多的本科毕业生选择继续读研深造，在国内很多985、211名校，继续深造成为了多数毕业生的首选。2020年，上海交通大学本科毕业生深造比例达到了68.2%，复旦大学选择继续深造的本科毕业生比例也达到了66.2%。令人意外的是，上海有一所非211高校本科毕业生升学率达到了79.88%，超越了复旦大学、上海交通大学两所国内顶级名校，这就是上海科技大学。上海科技大学概况在名校林立的上海，上海科技大学可谓名不见经传，学校于2013年正式成立，办学底蕴和知名度相比复旦大学、上海交通大学这些国内百年名校差距明显，不过学校发展速度很快，2014年，学校开始招收本科生，2018年，学校就已经获批成为博士、硕士学位授予单位。学校以理工科为主，主要开设材料科学与工程、计算机科学与技术、物理学、生物学等学科领域，所谓大学者，非谓有大楼之谓也，有大师之谓也，师资水平一直都是评价高校办学水平的重要因素，截至2020年12月，学校已选聘500多位教授，其中包括多名诺贝尔奖获得者、中国科学院院士、中国工程院院士，整体师资水平在国内高校中位居前列，学校的发展目标是成为一所小规模、高水平、国际化的研究型、创新型大学。学校本科招生情况2020年，学校面向北京、上海、山东、江苏、浙江、江西、福建、河南、四川、贵州、云南、辽宁、天津、湖北、陕西、湖南、甘肃、重庆等国内18个省（市）招录了422名本科生，主要招收的专业是物理学、化学、材料科学与工程、生物科学、生物医学工程、电子信息工程、计算机科学与技术、数学与应用数学、管理科学等9个专业。截至2021年1月，学校共有在校生4300名，其中本科生1631名，硕士研究生1851名，博士研究生818名。具体来看，学校在上海本地招生人数最多，达到了124人，综合分数线为560分，在山东录取45人，综合分数线为650分，在江苏录取42人，综合分数线为407分，在河南录取35人，录取分数线为661分，此外学校在四川、浙江、湖南等地招生人数也相对较多，值得一提的是，学校不仅要求考生文化课成绩优异，还需要在科学创新、思维判断、人文素养、沟通协作及社会责任等综合素质方面有比较突出的表现。学校毕业生升学和就业情况学校共有2020届毕业生644人，其中本科毕业生328人、硕士毕业生175人、博士毕业生141人。截至2020年底， 学校本届毕业生总体就业率为97.20%，本科就业率（含升学）为95.73%，升学率高达79.88%。学校有113名本科毕业生前往境外高校攻读研究生，占比为34.45%，其中35人攻读博士学位，80人攻读硕士学位，其中进入宾夕法尼亚大学、卡耐基梅隆大学、杜克大学等高校人数相对较多。在学校本科毕业生中，有149人选择境内升学，占比为45.43%，同比继续提升，具体来看，学校境内升学的主要去向为本校深造，占比高达82%，此外进入中国科学院大学、复旦大学、上海交通大学、北京大学等名校深造人数也相对较多，整体升学质量很高。学校本科毕业生选择直接就业的比例并不高，仅有52人直接就业，占比为15.85%，其中选择进入互联网与信息技术领域就业人数比较多，就业单位包括微软、特斯拉、安永咨询、中国电信、交通银行等国内外知名企业，据统计，学校本科毕业生就业平均年薪为14.16万元，在国内高校中位居前列。学校多数硕士毕业生选择直接就业，就业单位包括华为、阿里巴巴、思科、英特尔、英伟达、普华永道等国内外知名企业，平均薪酬高达16.73万元/年。从以上的介绍可以看出，上海科技大学是一所十分“低调”的本科高校，学校虽然不是国内985、211高校，但学校师资力量雄厚，生源质量一流，学习氛围浓厚，多数本科毕业生选择继续深造。值得一提的是，学校虽然创办时间不长，但毕业生却备受名企青睐，每年都有大批优秀毕业生能够进入国内外知名企业就业，非常值得大家关注。

1.半导体成为AI崛起火车头;2.谷歌AI手机 难叫板iPhone;3.中国AI崛起：大量资金不断涌入 应用层面追平美国;4.南韩发展人工智能参谋以协助作战集微网推出集成电路微信公共号：“天天IC”，重大新闻即时发布，天天IC、天天集微网，积微成著！扫描文末二维码添加关注。1.半导体成为AI崛起火车头;集微网消息，随着科技大厂投入AI（人工智能）发展，影响所及不仅是制造或商业应用，更将扩散至人类生活，如谷歌月初发部会已明示产品将导入AI应用。 研究机构TrendForce预期，AI发展将带动半导体产业优先受惠。TrendForce指出，目前各界积极投入发展AI已对半导体产业带来正面挹注，目前包含销售以及生产方式升级等两项指针已逐步显现效益，包括OS（操作系统）、EDA（电子设计自动化）、IP（知识产权）、IC芯片等厂商， 都于今年陆续针对AI应用推出新一代架构与产品规画。预料AI所带来的产业影响性将于明年持续扩大，带动2018年至2022年半导体年复合成长率为3.1%，AI扮演半导体主要成长动能。2.谷歌AI手机 难叫板iPhone;钱童心当不少苹果手机用户还在为到底买iPhone8还是iPhoneX纠结的时候，上周谷歌召开新品发布会，发布了两款全新Pixel2人工智能手机，向苹果iPhone直接发起挑战。这两款Pixel2手机除了屏幕尺寸大小的区别，其他功能完全一样。就此，谷歌还调侃了苹果一番。谷歌副总裁兼产品经理MarioQueiroz说道：“我们不会只把最酷炫的功能留给大屏手机。所有Pixel2的用户，就会享受到同样的功能，这让用户的选择更加简单了，只需要选择屏幕的尺寸。”相比之下，苹果公司采取了更加复杂的营销策略。在上个月的新品发布会上，苹果推出三款智能手机，iPhone8/iPhone8Plus和iPhoneX。iPhone8/iPhone8Plus在外观上与iPhone7/iPhone7Plus几乎没有差别，上市之初即遇冷，全球都不再出现以往的排队现象。而苹果把最好的功能留给了iPhoneX，目前在预售阶段，iPhoneX就已经供不应求，分析师预计要到明年二季度左右供货才能逐步趋稳。尽管即便是在安卓手机市场中，谷歌手机的份额都不值一提，但谷歌仍然希望凭借Pixel手机和它最强劲的对手苹果一决高下。Pixel2智能手机搭载谷歌新发布的操作系统“奥利奥”，能够通过整合软件和硬件实现苹果等手机硬件厂商所达不到的独特的功能。而且电池寿命比Pixel1要高出10%。为了与iPhone竞争，谷歌花了大力气对全新的Pixel手机的智能功能以及操作系统的流畅性进行了细微调整，效果最为显著的是Pixel智能手机的摄像头。Pixel2手机使用了谷歌的“HDR+”计算机拍照技术，能够迅速捕捉多张照片，并从中产生效果最好的照片，而不是靠单次拍摄生成一张画面。而且，谷歌在静止的图片和视频方面都有很好的光学图像稳定性能。这是大多数智能手机厂商做不到的。而Pixel2真正的杀手级技术在于它的深度传感系统，能够在单个摄像头里面使用通用的双像素自动聚焦系统。这就避免了使用两个摄像头甚至于未来出现一排摄像头的尴尬。谷歌的深度传感系统也有人像模式和背景虚化等功能，这些功能都已经被iPhone等手机制造商普遍使用。和苹果高调宣布的智能手机中的增强现实AR功能一样，谷歌Pixel2的深度传感系统也支持AR。而且，谷歌的这个名为Lens的智能摄像功能更加聪明，成功地把谷歌的人工智能成果整合进摄像头里面，能够探测到如地标、书籍封面等等，体现出人工智能的强大。Pixel2之所以能够实现那么强大的功能，也是基于机器学习。谷歌副总裁兼产品经理BrianRakowski调侃道：“Pixel手机用户每年拍的照片数量是iPhone用户的两倍，约占到23G的空间，如果是苹果，早就需要用户购买额外的云服务计划，但是谷歌Pixel拍的照片可以享受无限额的存储空间计划。”谷歌和苹果都在越来越强调软硬结合。其中最重要的两方面技术，一个是手机硬件本身，另一个就是云服务。只有两方面相结合，才能不断给用户带来更加优化的体验。在云方面，谷歌拥有较强的实力，不过在手机硬件方面，谷歌要超过苹果甚至是三星等其他安卓手机制造商，还有一座巨大的山要爬。苹果用户的忠诚度是所有手机中最高的，不会轻易转向安卓平台，而且如果苹果用户要转，也会率先转向三星，而三星目前拥有三款安卓的旗舰机型，包括iPhone最强的竞争对手，刚发布不久的GalaxyNote8。而且，从智能手机的发展历史来看，那些和自己的渠道去竞争的公司总是注定要失败。所以考虑到安卓在谷歌广阔的业务中所占的战略性的地位，谷歌要去和安卓手机制造商竞争也不会有什么好下场。相比而言，尽管iPhone8目前来看似乎不受待见，而且还频发电池爆炸事故，但是长期来看，去掉那部分铁了心买iPhoneX的人，更多价格敏感型人群有望在观望或是体验试用过iPhoneX后回过头来选择iPhone8，这将有助于维持iPhone8长期销量的稳定。 第一财经日报3.中国AI崛起：大量资金不断涌入 应用层面追平美国;王玉凤 邱智丽人工智能（AI）的发展如火如荼，中国已成为该领域重要竞争者，并紧追美国这个领头羊。多个研究机构近期发布的报告显示，中国大量资金正流向AI，尤其是AI与其他行业的应用结合，中国企业在这一层面的融资额已逼近美国。与此同时，中国企业还在人才争夺方面投入重金“补足”，并在应用层面与美国不相上下后，开始向核心技术领域进发。2017年的政府工作报告首次提出，要加快人工智能等技术的研发和转化，这也意味着发展AI已经上升至国家战略高度。未来，中国建设“智慧型经济”和“智慧社会”的目标有望推动国内生产总值（GDP）的增长。“这一轮人工智能并不是一个新的革命，而是18世纪工业革命自动化的一个延续，技术一旦掌握到手里，可以迅速扩展到全世界做生意，这对于中国起到了一个弯道超车的作用。”香港科技大学计算机系主任、国际知名AI专家杨强教授表示。“先天”优势自2010年以来，中国在AI领域快速发展，逐渐步入爆发期。特别是在应用层面，中国具备“先天”优势。2017年8月底，腾讯研究院发布报告称，在AI领域，美国领先，中国次之。不过，中国在该领域的获投率（企业获得投资的比例）超过美国，呈后来居上之势。报告也称，2016年，中国人工智能的融资额与美国的差距缩短，但在2017年又被拉大，出现了马太效应。不过，互联网公司巨头及活跃的VC（风险投资）、PE（股权投资）正在加码对中国AI领域的资本布局。清科集团私募通数据显示，2010年到2017年5月，中国AI领域共发生2218起投资事件，涉及投资金额达668.42亿元人民币。上述报告主笔、腾讯研究院研究员俞点对第一财经记者分析：“因为美国知名的AI芯片企业Nvidia在2017年获得273多亿元人民币的巨额融资，导致差距瞬间拉大了。但在去掉这个数字后，中美之间的差距还是要大于2016年的。不过，这些差距主要集中在技术层面，比如说芯片之类。从应用层面来看，中国的融资额度正在逼近美国，中国企业在人工智能应用场景上做得非常好。”“全世界只有中美有如此大量的数据、大规模的计算和应用场景，在应用层面，中美基本处于同一起跑线。”地平线机器人技术创始人兼首席执行官余凯向第一财经记者表示。“最大的优势是人多，这种优势体现在三个层面：人多意味着市场大，有更强的驱动力去把事情做好；其次针对社会服务层面，需要很多数据；第三，人才基数比较大，未来冒出的顶尖人才相对多一些。”第四范式创始人、首席执行官戴文渊告诉第一财经记者。人才争夺与投资热潮形成鲜明对比的是人才的紧缺，尖端人才已经成为全球AI公司争相抢夺的对象。高盛最近发布的一份报告显示，深度学习的商业化导致AI人才稀缺，一些行业巨头正在全球范围内设立实验室，以吸引人才。比如，谷歌（Google）2016年在加拿大蒙特利尔设立了实验室，脸书（Facebook）也于2015年在巴黎建立了实验室。中国企业方面，百度早在2013年就在美国硅谷设立了AI实验室，腾讯在2016年也宣布成立AI实验室，并且积极招募在神经网络和机器学习方面的AI人才。中国AI企业在招揽人才上不惜重金。据高盛统计，在百度、亚马逊、谷歌、微软、苹果和脸书六家企业中，百度为机器学习方面的人才提供的年薪为12.6万美元，并不占优势，排在第5位。位居第一的脸书年薪高达16万美元。但是如果算上每年的分红和权益，百度则多达22万美元，跃居第三，仅次于脸书的27.3万美元和微软的24.4万美元。对于更多的中国AI企业来说，人才同样是个需要面临的问题。深圳柒壹思诺科技有限公司CEO周宇翔告诉第一财经记者：“我们人工智能研发团队有20人左右，其中硕士是14人，有从中国香港过来的，也有从澳大利亚回国的。之前我差不多花了一年半的时间才招全。”据第一财经记者了解，中国AI市场不缺资金，而是缺技术和人才。AI起源于美国，美国的高校开设AI专业时间较早，有些学校的AI课程多达20门，已经自成体系。而中国开设了人工智能课程的高校较少，教学体系才刚刚起步，人才供应数量和质量都跟不上需求。不过，随着开设AI课程或成立相关实验室的中国高校越来越多，人才难招的窘境将会缓解。深圳Robo医疗机器人研究所一位资深研究员相信，AI人才在数量上将不是什么大问题，但是市场将需要基于AI的新型人才。从应用走向核心技术中金最新发布的一份报告称，语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。“AI+医疗”是人工智能应用中具备强大市场潜力的新兴领域。此外，在其他垂直领域，以BAT为代表的巨头公司因为具备海量数据、算法和人才优势，已经做出了不少探索。但站在新一轮技术革命的风口，垂直应用之外，必须掌握核心技术，突破尖端技术难题，才能持续不断创新，掌握国际竞争的制胜权。在人才、数据、基础设施优势之上，中国也在补足。以芯片为例，作为信息产业发展的核心基石，中国芯片一直处于跟随状态。在新一轮AI竞赛中，全球IT巨头包括英伟达、英特尔、高通都在加紧AI芯片的布局，中国公司同样不甘落后。今年8月，中科院计算所孵化的“寒武纪科技有限公司”获得了国投、阿里、联想、国科控股、中科图灵等机构的近1亿美元融资，成为估值近10亿美元的智能芯片独角兽公司。目前，寒武纪终端处理器IP产品已衍生出1A、1H等多个型号，在未来数年，全世界有数亿终端设备可望通过集成寒武纪处理器，来获得强大的本地智能处理能力。和英伟达相比，它拥有超过100多件专利和自己的指令集系统，所谓指令集是存储在CPU内部，对CPU运算进行指导和优化的硬程序。寒武纪CEO陈天石认为：“从国家硬件实力发展角度来看，应当对业界进行引导和规范，把国产AI指令集树立为产业的标准，只有国产AI指令集立住了，中国主导世界AI产业的机会可能就到来了。” 第一财经日报4.南韩发展人工智能参谋以协助作战南韩军方透露，国防部将在2025年前开发出「人工智能（AI）指挥决断支持体系」，在野战部队试验后，将逐渐向一线部队推行普及。南韩「亚洲经济」指出，这项体系用于野战部队后，将以「AI参谋」的形式，战时协助指挥官。 按照南韩国防部的计划，人工智能计算机将最大程度记录北韩军方的兵力、装备数量、位置及优势与弱点，以及南韩陆、海、空军的联合火力等具体信息。报导说，战争爆发时，南韩军方可用的火力位置、数量以及武器的有效射程等，也都储存在人工智能计算机中。计算机中还有北韩部队所在地区的地形信息，以及过去5年的气象信息等作战必需的基础信息。这名消息人士表示，指挥官将以人工智能计算机中储存的信息为基础，战时将根据各方参谋的建议，及人工智能计算机计算出的最优「指挥决断」信息，灵活指挥作战，「人工智能计算机成为指挥官核心参谋的那一天，已经不再遥远」。 中央社集微网推出集成电路微信公共号： “天天IC” ，重大新闻即时发布，天天IC、天天集微网，积微成著！扫描文末二维码添加关注。

作者| 姚心璐 编辑| 罗丽娟“现在一定是国产芯片最好的时候，”孙超这样强调，“会有很多人跟你说，国产芯片产业有各种各样的问题，但我要告诉你，国产芯片被低估了。”从2002年进入中芯国际做品质管理至今，孙超历经中芯、外资芯片企业、电子产业投资，已是一名有17年从业经验的“芯片”老兵。在他从业的前半段时期，正值国产芯片的“低落期”，在他和许多芯片研发人员的回忆中，彼时，行业弥漫着一种对外资芯片的崇拜情绪，“觉得能用海外的、能用更好的，就用人家的，干嘛自己花精力搞芯片”。在这一时期，高端芯片被外资把控，国内企业只能在低端市场中厮杀，不仅工作更为繁忙，而且利润更低。但最近几年，孙超明显感到，中国的芯片行业在回暖。这是事实。自2014年千亿级的政府芯片产业扶持基金成立以来，各地对芯片的优惠政策层出不穷，芯片企业数量应声上涨。到2016年，芯片设计企业数量相较2014年翻番，达1300多家。尽管迄今为止，在芯片行业过去十多年的发展中留存下的人才短缺、利润率低、产业多环节缺口明显等问题仍然存在，但在孙超等多位芯片从业者看来，随着资金进入，市场对国产芯片认可度提高，这些问题都将有机会被解决。“如果有足够的资金，花力气去发展，我相信，国产芯片可以在未来十年达到国际一流水平。”他给出了这样的判断。“失落”10年，人才出走2000年，中国首家现代化芯片制造公司中芯国际成立。不久后，孙超从复旦大学毕业，成为其中的一名研发人员。当时正值芯片企业创立高峰期，如今在国产芯片中排名前列的中芯国际、华为海思、展讯通信、珠海炬力等十余家企业，均创立于2000年到2004年期间。十几年之后，当孙超再次回忆起这段过往时，他印象最深的是当时公司里同事们埋头苦干的场景，“公司整体环境有冲劲，觉得我们要赶超台积电，就算做不到全球最顶尖的芯片制造公司，也要成为国产芯片的支柱，有这样一种信念。”然而时运不济，2003年，台积电在美国加州起诉中芯国际侵犯专利权及窃取商业机密，起因是中芯国际创始人张汝京在创立公司时，从台积电挖走了大量工程师。由此，中芯国际与台积电开始了持续6年的芯片界人尽皆知的“对战”。这场对战最终以中芯国际的败诉逐渐落幕。6年内，中芯国际在美国2次败诉于台积电，甚至在北京高院反诉台积电后，仍然败诉，累计赔偿台积电3.75亿美元，以及10%的股份。败诉后的中芯国际也遭遇业绩危机，2009年公司净利润创成立以来最大年度亏损，净亏损达到9.6亿美元。“如果事情发生在今天，舆论应该会给予中芯支持，即使不是全面力挺，也不会使中芯失败得那样惨烈。”孙超感慨说，在当时的环境下，国产芯片并不被看好，中芯孤立无援。他称，在这场官司之前，中芯在芯片制程上大概比台积电落后1代左右，而且有望赶上他们，“此后至今，已经落后2、3代了。”不仅中芯国际元气大伤，这对于国产芯片行业也是当头一棒。随后，包括孙超在内的许多工程师逐渐离开了国产芯片行业，其中他们班上就有超过三分之二的人流入了外企。此后，国产芯片遭遇了“失落十年”；而与之相对的，移动互联网迎来了飞速发展的“黄金十年”。2008年，伴随着苹果推出App store，移动互联网行业迎来风口。中国互联网络信息中心统计，2008年-2018年的10年内，中国移动网民规模从1亿增长至近8亿。而CNNIC数据显示，在2014年至2018年期间，有超过70家移动互联网企业上市。伴随着移动互联网一同崛起的还有程序员职业。在8、9年前，腾讯、阿里等头部互联网企业开出的应届生月薪水平已过万，近几年，更是以年薪20万、30万起步居多。“同样是技术人员，做软件工资高、出路好；做硬件就不行，不仅辛苦，工资还低。”吴子豪这样感慨，他是一位芯片相关领域的重点高校教授。根据多位芯片从业人员介绍，应届生从事芯片研发，工资普遍仅为互联网行业的5到7成。“以最近一两年为例，硕士生进入一家不错的芯片公司，大概每月能拿1.2到1.5万元”。研发工程师林滨分析说，芯片研发工程师的成长速度比程序员慢，应届生开始工作后，平均要经历4、5个芯片项目周期，每个周期6个月到两年，才能“开始独当一面”，想要走到下一个技术层次，则又需数年时间，“成长速度慢，工资涨幅也就比较慢，和程序员没法比”。在吴子豪任职院系的实验室，发生过数起学生“叛逃”事件。一位资质不错的学生，进入实验室不久就和导师表态：“这行太辛苦了，我要转去学软件。”而另一位研究生边做实验边自学编程，毕业后直接应聘了程序员岗位。“研究生、博士生毕业从事本专业的占比不到20%，”吴子豪感慨，“大部分人去了互联网公司。”伴随芯片行业对人才吸引力走低，人才缺口逐渐浮现。据《中国集成电路产业人才白皮书（2017-2018）》预测，在2020年前后，我国集成电路行业人才需求规模约72万人，但现有人才存量约40万，人才缺口将达到32万。低端市场的红海厮杀“芯片技术人才的要求其实是很高，既需要物理、数学、化学等基础学科的沉淀，也需要很多行业经验积累。”蓝宝王是一家拥有7年经验的外资芯片企业工程师，他认为当下芯片人才素质与薪水的不匹配，是“受市场条件所限的不得已情况”。在电子制造业中，芯片属于上游产业，本身利润不算高。芯片行业顶尖水平的毛利率可以达到40%到60%，但在中低端水平的利润则进一步被压缩。在国产芯片偏离关注焦点中心的十年里，也迎来过一些“窗口期”。“芯片本质上是和电子产品绑在一起的。”蓝宝王记得，大约在2012、2013年，随着iPad带火了平板电脑市场，国内由此迎来一波“白牌”平板电脑热潮，鉴于这类产品对芯片性能要求不高，不少芯片设计厂商扎堆入局。第一个抓住这次“机遇”的，是珠海的全志科技。2011年下半年，看到机会的全志科技抢先推出了一款基于ARM架构的平板电脑处理器芯片A10，主频提升至1G。简单来说，这款芯片的出现，将低端平板电脑从之前的“MP4大号版”提升至一个基本可用的工具。凭借A10和随后推出的A13，全志科技成为芯片领域的一匹黑马，在低端市场出货量跃升至全国首位，占据国产芯片总量约三分之一，并在2012年实现营收增长超400%。彼时，全志科技的毛利率达到56%。创始和管理团队赚的盆满钵满。一位自称是全志科技员工的匿名用户在知乎上透露说，全志科技的早期员工多半分有股票，上市后又逢股市高点，许多人实现了财富自由。然而，全志科技也由此掀开了随后数年的国产处理器芯片价格战。在推出A13时，为了抢占更多市场份额，全志将这款芯片定位于市场总量最大、也最低端的7寸平板市场，并一次性将其定价为每片5美元，不足市场平均价格的一半。“2011年，一颗平板电脑芯片还可以卖十几美金，但是价格战一打，没过两年，芯片已经下滑到3、5美元了。”一位电子厂商总经理回忆说。多位芯片从业者介绍，尽管芯片听起来“高端”，事实上，在中低端芯片设计领域，技术、资金门槛不高，同级别芯片性能水平相近，无法形成绝对竞争壁垒。随着参与者逐渐增多，技术门槛较低的山寨机手机芯片、LED芯片等市场，最终走向了价格战。全志科技的价格战最终烧回了自己。随着A13的走红，凌阳，扬智，君正，安凯，瑞芯微等大量芯片厂商加入这一市场，竞争迅速进入白热化。根据全志科技2015年申请上市时披露的招股书显示，56%高毛利率的优势仅仅维持了一年，2013年，公司营收达到史上最高峰16.5亿元，但毛利率则下滑至41%。此后至今，全志的营收、毛利率再未回到过高点。此前，《投资者报》曾披露芯片行业的毛利率平均值为40%以上。而根据全志、晶辰半导体、瑞芯微等国产芯片财报，在2015到2018年，毛利率均略高于30%。作为对比，同一时期，博通、高通、英特尔的毛利率区间为40%-60%。“在美国，高通、英特尔的工程师工资不会低于谷歌、亚马逊，”吴子豪这样感慨，“但在国内，由于整体利润率比较低，概念也不火，芯片工程师比程序员的薪水真的低太多。”在国产手机刚刚崛起时，曾有观点认为，这是国产芯片进入高端市场的契机。但最终事实表明，这一领域仍是高通的天下，即使是中低端机，也多为联发科所占。“在平板电脑热潮退后，国产芯片逐渐向电视盒子、智能音箱、车载娱乐系统几个方向转换。”蓝宝王分析说，以上几类产品使用场景相对简单，但是因为市场迎来过风口，已成为国产芯片近年来的主要出货方向。产业回春，扎堆设计2014年，在关注边缘游荡数年的芯片产业，迎来了春天。这一年9月，中国成立千亿级芯片产业扶持基金，目标在10年内将芯片内需市场自制率提升至70%，在2030年时，从技术上赶超世界领先企业。作为对照，根据摩根士丹利估算，在1990年代后半期，政府对芯片产业的投入不足10亿美元。芯片行业重新热闹起来，芯片设计企业数量突飞猛进。在中国半导体行业协会集成电路设计分会的统计中，2015年，国内芯片设计企业尚为736家，仅仅一年后，即翻倍增加至1362家。不仅是数量上爆发，同一时期，芯片产业也迎来一批并购潮。紫光在2013年7月至2015年6月，完成展讯通信、锐迪科微电子两起并购，并收购了惠普旗下新华三集团的51%股权；同时，长电科技、国有企业建广资产管理公司也陆续发起了芯片相关收并购。不过芯片产业的快速增长，逐渐形成“偏科”现象。“很多资源都扎堆到一起了，”林滨感慨，“市场比较大、投入产出比高的领域，企业非常多，相反，一些冷门领域还是空白。”从完整产业链看，芯片从上游到下游，包括设备、原材料、研发设计、制造、封装测试五个环节。其中研发设计最“轻资产”，海外高通、联发科、博通，国内海思、展讯等企业，均为“无晶圆设计企业，” 即只负责设计环节，制造、封测则交由其他企业。2016年以来，翻倍增长的芯片企业，也多属于设计领域。芯片产业链示意图 全天候科技制图然而，自中芯国际与台积电纠纷之后，在芯片制造上，中国企业却迟迟难以推进。“建立一条先进制程的芯片产线需要大量资金投入，”一位芯片销售人员分析称，“维持产线运营，又要保证充足订单、又要领先制程、还需要大量研发经费，很多厂商根本都玩不起。”在当时的芯片热潮下，各地纷纷投入建设芯片工厂，可惜时隔不久，包括成都格芯、福建晋华等项目，却陆续传出“暂停”消息。2年之后，格芯宣布项目停摆。如今，中芯国际仍然是中国市场上规模最大、制程最先进的芯片制造厂商，不过，如果以中芯近期传出将于2019年下半年量产14nm工艺制程的消息看，这仍比台积电正在试产5nm制程的水平落后2代。换句话说，目前在智能手机中最常见的高通骁龙855、华为海思980两枚芯片所需的7nm制程，中芯国际尚无法生产。此外，在芯片产业链中的设备和原材料两个环节，国内企业更是严重缺失。以被称为“集成电路最关键领域”的光刻机为例，早在20年前，即不断传出中国自主研发光刻机的各类消息，但迄今为止，仍未能生产出拥有先进制程的光刻机。“这是最容易被‘卡脖子’的环节之一，”林滨这样分析，“没有制造设备，芯片制造就无从谈起。”对于光刻机的渴望，甚至引起过一起动静颇大的“乌龙事件”。在2018年12月，一篇《国产超分辨光刻设备通过验收，可加工22纳米芯片》文章引爆整个市场，在这篇文章中，这台机器最高可用于10nm制程，与顶尖水平仅差1、2代，一时间，不少媒体纷纷以“中国光刻机终于出现”、“芯片最关键领域终于突破”等主题撰稿报道。可惜的是，第二天该消息即被澄清：这台由中科院研制的光刻机并非用于制造芯片，仅适用于其他领域。如今，上海微电子装备研制生产的光刻机，是中国本土市场制程最先进的一款机器，该光刻机能够量产的最高水平为90nm。最好的时代？尽管存仍在着种种问题，在孙超、林滨等人眼中，当下，就是国产芯片“最好的时代”。“我就说芯片现在是火了，”坐在中国芯片产业聚集地上海张江的一家咖啡馆内，林滨笑道，“放在以前，很少有媒体来关注我们这个行业，”他称，最近一两年，接到的猎头电话都多了许多，“芯片人才更值钱了。”芯片产业的利好消息蜂拥而至，近两年来，北京、浙江、河南、广东、上海、深圳等地，均已出台促进集成电路发展的实施意见及规划。其中浙江省明确提出，到2020年，全省集成电路及相关产业业务将突破1000亿元。自2017年来，对于芯片产业的减税政策每年颁布一次。最近一次是在今年5月22日，财政部、税务总局发布了最新关于集成电路设计和软件产业企业所得税政策公告，其中写道：符合条件的集成电路设计企业和软件企业，自2018年12月31日前自获利年度起计算优惠期，第一年至第二年免征企业所得税，第三年至第五年按25%的法定税率减半征收企业所得税，享受至期满为止。除了外部环境的利好，根据多位芯片从业者的介绍，对于芯片这一科技产品本身，也正在迎来一轮新的生命周期。“在PC时代，英特尔占据了处理器芯片的主流位置；智能手机时代，高通成为主力，”林滨分析说，“每一个时代开始时，也是芯片公司重新洗牌的时候，现在行业正在迎来AI芯片时代，在这个产品上，还没有哪个公司占有绝对优势。”国产芯片发展的“偏科”，虽然造成了产业链多环节缺口，但另一方面，也使国产芯片在设计领域进步迅速。多为从业者认为，目前在手机Soc芯片上，华为海思已经与高通旗鼓相当；而在最新的AI芯片领域，海思、寒武纪等企业，也均具有高竞争力的设计水平。“英伟达在AI芯片上有先发优势，但还没有形成绝对的护城河，现在是个交替时期，对于国产芯片，这是个机会。”林滨说。AI芯片已经形成了新的风口，仅仅在2017年一年，就有包括云知声、寒武纪、地平线等数十家初创公司宣布进入AI芯片领域。有数据显示，2016年全球AI芯片规模为23.88亿元，到2020年则会增长至146.16亿元。“很多钱涌进来，的确会出现一些骗局，”林滨耸耸肩，“不过，这其中的确有些水平很不错的企业。”在调研机构Compass Intellingence给出的全球AI芯片公司排行榜上，中国公司占据了24个企业中的7个席位，其中华为位列12，居中国厂商之首。设计领域之外，在那些缺口较为明显的制造、设备等领域，以蓝宝王的看法，虽然目前有可能会出现被“卡脖子”的状态，但也并非毫无希望，“一旦真的出现极端状况，如果有大企业、大力量来做这个事情，也是有实力做的出来的”。在关于“你认为国产芯片能否有机会达到一流水平”的这个问题上，每位工程师的回答都是“可以的”；在他们给出的年限中，最短的认为是3年，最长则是10年。（文中孙超、林滨、吴子豪、蓝宝王均为化名，全天候科技作者杨凡对本文亦有贡献）文章来源：全天候科技

编者按：本文来自微信公众号“一财科技（id：ChinaChanceClub）”，作者：王玉凤 邱智丽；36氪经授权发布人工智能（AI）的发展如火如荼，中国已成为该领域重要竞争者，并紧追美国这个领头羊。多个研究机构近期发布的报告显示，中国大量资金正流向AI，尤其是AI与其他行业的应用结合，中国企业在这一层面的融资额已逼近美国。与此同时，中国企业还在人才争夺方面投入重金“补足”，并在应用层面与美国不相上下后，开始向核心技术领域进发。2017年的政府工作报告首次提出，要加快人工智能等技术的研发和转化，这也意味着发展AI已经上升至国家战略高度。未来，中国建设“智慧型经济”和“智慧社会”的目标有望推动国内生产总值（GDP）的增长。“这一轮人工智能并不是一个新的革命，而是18世纪工业革命自动化的一个延续，技术一旦掌握到手里，可以迅速扩展到全世界做生意，这对于中国起到了一个弯道超车的作用。”香港科技大学计算机系主任、国际知名AI专家杨强教授表示。“先天”优势自2010年以来，中国在AI领域快速发展，逐渐步入爆发期。特别是在应用层面，中国具备“先天”优势。2017年8月底，腾讯研究院发布报告称，在AI领域，美国领先，中国次之。不过，中国在该领域的获投率（企业获得投资的比例）超过美国，呈后来居上之势。报告也称，2016年，中国人工智能的融资额与美国的差距缩短，但在2017年又被拉大，出现了马太效应。不过，互联网公司巨头及活跃的VC（风险投资）、PE（股权投资）正在加码对中国AI领域的资本布局。清科集团私募通数据显示，2010年到2017年5月，中国AI领域共发生2218起投资事件，涉及投资金额达668.42亿元人民币。上述报告主笔、腾讯研究院研究员俞点对第一财经记者分析：“因为美国知名的AI芯片企业Nvidia在2017年获得273多亿元人民币的巨额融资，导致差距瞬间拉大了。但在去掉这个数字后，中美之间的差距还是要大于2016年的。不过，这些差距主要集中在技术层面，比如说芯片之类。从应用层面来看，中国的融资额度正在逼近美国，中国企业在人工智能应用场景上做得非常好。”“全世界只有中美两国有如此大量的数据、大规模的计算和应用场景，在应用层面，中美基本处于同一起跑线。”地平线机器人技术创始人兼首席执行官余凯向第一财经记者表示。余凯曾担任百度研究院副院长、深度学习实验室（IDL）主任，带领的团队将深度学习技术成功应用于广告、搜索、图像、语音等方面。在他看来，中国拥有世界上最大的互联网公司，且拥有搜索、社交、电商、互联网金融等很好的应用场景，“大规模的计算平台都需要大规模的应用场景，在小实验室是做不了的，年轻人在这样的工作环境中会得到持续的锻炼。”“最大的优势是人多，这种优势体现在三个层面：人多意味着市场大，有更强的驱动力去把事情做好；其次针对社会服务层面，需要很多数据；第三，人才基数比较大，未来冒出的顶尖人才相对多一些。”第四范式创始人、首席执行官戴文渊告诉第一财经记者。此外，中国不仅具备发展AI的基础，更大的驱动力源自产业需求。“中国的经济结构还有很多不合理、低效率的地方，通过人工智能浪潮，就形成了一种新的竞争。”杨强强调。人才争夺与投资热潮形成鲜明对比的是人才的紧缺，尖端人才已经成为全球AI公司争相抢夺的对象。高盛最近发布的一份报告显示，深度学习的商业化导致AI人才稀缺，一些行业巨头正在全球范围内设立实验室，以吸引人才。比如，谷歌（Google）2016年在加拿大蒙特利尔设立了实验室，脸书（Facebook）也于2015年在巴黎建立了实验室。中国企业方面，百度早在2013年就在美国硅谷设立了AI实验室，腾讯在2016年也宣布成立AI实验室，并且积极招募在神经网络和机器学习方面的AI人才。上述报告认为，AI领域人才紧缺的趋势将延续，直至行业成熟。中国AI企业在招揽人才上不惜重金。据高盛统计，在百度、亚马逊、谷歌、微软、苹果和脸书六家企业中，百度为机器学习方面的人才提供的年薪为12.6万美元，并不占优势，排在第5位。位居第一的脸书年薪高达16万美元。但是如果算上每年的分红和权益，百度则多达22万美元，跃居第三，仅次于脸书的27.3万美元和微软的24.4万美元。对于更多的中国AI企业来说，人才同样是个需要面临的问题。深圳柒壹思诺科技有限公司 CEO周宇翔告诉第一财经记者：“我们人工智能研发团队有20人左右，其中硕士是14人，有从中国香港过来的，也有从澳大利亚回国的。之前我差不多花了一年半的时间才招全。”他们公司的产品是一款名叫“智八哥”的智能客服，把人工智能的元素加入到传统客服里，是自动应答的升级版，代替人工客服去回答繁琐的问题。周宇翔说：“AI的技术门槛比较高，在外面的培训机构培训两三个月是不行的，必须接受过系统的教育，掌握数学和编程之类的专业知识。”据第一财经记者了解，中国AI市场不缺资金，而是缺技术和人才。AI起源于美国，美国的高校开设AI专业时间较早，有些学校的AI课程多达20门，已经自成体系。而中国开设了人工智能课程的高校较少，教学体系才刚刚起步，人才供应数量和质量都跟不上市场需求。目前，AI人才主要来自国外，或者通过国内的计算机、物理、电机工程等专业转型而来。周宇翔的公司从国内招聘的研究人员多是从计算机或者数学专业毕业的，但是整个行业仍然倾向于招聘有相关工作经验或专业背景的人才。不过，随着开设AI课程或成立相关实验室的中国高校越来越多，人才难招的窘境将会缓解。深圳Robo医疗机器人研究所一位资深研究员相信，AI人才在数量上将不是什么大问题，但是市场将需要基于AI的新型人才。从应用走向核心技术从投资热点来看，相比投资周期长、成本高、风险大的AI技术层面来看，智能投顾、医疗诊断、智能教育、智能翻译等人工智能应用层的垂直领域更容易吸引资本的目光。其中，AI在医疗行业的前景很美妙。中金最新发布的一份报告称，语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。 “AI+医疗”是人工智能应用中具备强大市场潜力的新兴领域。上述腾讯研究院的报告则称，医疗行业已经成为AI应用最火热的行业，中国592家AI企业中，业务涉及医疗的有近90家。此外，在其他垂直领域，以BAT为代表的巨头公司因为具备海量数据、算法和人才优势，已经做出了不少探索。例如，百度推出了前端的对话式人工智能系统DuerOS和自动驾驶Apollo开放平台，以及后端的百度大脑和智能云，能获得搜索、定位和交易信息，用于营销、提高搜索结果准确度、训练百度大脑、公共舆论监测等；阿里巴巴主要获得交易、物流、付费和社交网络的数据，用于营销、提高购物体验、信用评级和云服务；腾讯主要获得社交网络、付费和交易数据，用于营销、个性化订阅建议等。但站在新一轮技术革命的风口，垂直应用之外，必须掌握核心技术，突破尖端技术难题，才能持续不断创新，掌握国际竞争的制胜权。在人才、数据、基础设施优势之上，中国也在补足。以芯片为例，作为信息产业发展的核心基石，中国芯片一直处于跟随状态。在新一轮AI竞赛中，全球IT巨头包括英伟达、英特尔、高通都在加紧AI芯片的布局，中国公司同样不甘落后。今年8月，中科院计算所孵化的“寒武纪科技有限公司”获得了国投、阿里、联想、国科控股、中科图灵等机构的近1亿美元融资，成为估值近10亿美元的智能芯片独角兽公司。目前，寒武纪终端处理器IP产品已衍生出1A、1H等多个型号，在未来数年，全世界有数亿终端设备可望通过集成寒武纪处理器，来获得强大的本地智能处理能力。和英伟达相比，它拥有超过100多件专利和自己的指令集系统，所谓指令集是存储在CPU内部，对CPU运算进行指导和优化的硬程序。寒武纪CEO陈天石认为：“从国家硬件实力发展角度来看，应当对业界进行引导和规范，把国产AI指令集树立为产业的标准，只有国产AI指令集立住了，中国主导世界AI产业的机会可能就到来了。”

雷锋网 AI 科技评论按：「AI 的力量将改变世界」已经成为全社会的共识，紧接着「读一个 AI 相关的硕士、博士就可以轻松高薪」也成为了社会共识。但这种共识背后也有着种种隐忧，对于怎么招人、怎么培养人、怎么把 AI 技术融入企业业务，惯例的观念和做法有很多，但身在其中的人往往不知道自己到底哪里对了哪里错了。Fastcompany.com 的这篇文章是对 AI 领域里人才相关事项的重新审视和思考。学术界已经做出了很多努力，而企业们可以拿出真正积极的行动来。雷锋网 AI 科技评论编译如下，有改动。AI 的新招聘时代Greg Benson 教授已经在旧金山大学教了二十年计算机科学了。除了开学期间的日常授课之外，他每周还会有一两天时间在云集成公司 SnapLogic 的办公室里度过；在学校放假期间，他更是在这里全职工作。他每年带的机器学习研究生有 10 个左右，他会给他们机会到 SnapLogic 实习，动手参与一些 AI 科研项目。如果实习表现好的话，他们毕业之后就可以直接来 SnapLogic 工作。SnapLogic 的工程师里有三分之一都是以前做实习生然后留下来的。「这种模式对我们来说非常成功」，Benson 说。即便科技巨头们如今都为如何招到高水平人才而头疼，这种模式对小公司来说就不失为一种有效的招聘手段。这种模式还体现出了另一种创新：SnapLogic 和 Benson 教授之间的合作体现出了科技公司在借用高效教授力量的同时，也可以为学术界做出一些贡献，尤其是可以让这些教授继续留在学校，继续培养未来的 AI 研究人员。整个领域面对的状况很明显：大约 60% 的美国计算机科学博士生都毕业之后就去了企业工作；2000 到 2010 年之间的这个数字还只有 38%。（来自华尔街日报发表的美国自然科学基金会的统计数据）另一项来自伍斯特理工学院的研究表明，许多学校都面临了这样的状况：他们希望招聘许多 AI 以及相关领域的教职员工，但是却招不到多少人。可以说 AI 及相关领域已经显出了明显的矛盾：每年企业和学校招到的博士生，要比学校里毕业的博士生还要多 6%。如果再考虑到读一个计算机科学的博士生需要 3 到 5 年的时间的话，这个问题就更令人头大了。对于一直风头正劲的 AI 热潮，许多公司都想扬鞭上道：他们的第一反应就是，既然我们决定了要做 AI，那就去招一个斯坦福大学毕业的计算机科学博士来。但问题是，别说是斯坦福大学毕业的了，就算是别的学校毕业的计算机科学博士，现在也不知道还能不能找得到。蒙特利尔的初创公司 Element AI 发布了一个研究报告，根据他们统计，自 2015 年以来计算机科学界一共培养了大约 2 万 2 千名具有博士学位的 AI 研究人员。如果把 2015 年之前获得的博士学位也算上的话，这个数字大概是 9 万。但计算机科学是一个快速变化的领域，越新近毕业的学生就越可能掌握和主流应用最相关的知识技能。腾讯也发表过自己的估计，认为参与到 AI 研究中的人员数量大概是 20 万到 30 万人。面对如此少的人才和如此热烈的企业需求，对顶尖人才的招徕俨然发展成了一场全面的军备竞赛。除了足够吸引人的薪水，想招人的科技公司也要去学术会议混脸熟，还需要在摊位设置和企业介绍里展现自己的高逼格、高追求、以及成为下一个谷歌 Facebook 的可能性。CVPR 2018 的展台区就仿佛是一场大型校招招聘会；ACL、EMNLP 也类似。之前曾有过报道，即便是在 OpenAI 这样的非盈利组织，顶尖的 AI 研究人员都可以拿到百万美元年薪。另一方面，高水平的人才还有很严重的抱团现象。根据 KPMG 在 2016 年 12 月发表的报告，谷歌、微软、英伟达、IBM、英特尔和三星六家公司就瓜分了所有深度学习专家总数的一半。到了 2018 年，我们更是看到越是大公司、越是大规模的人工智能实验室，就越是吸引研究人员全职或者兼职加入。学生想入学，难；高校想招老师，也难Benson 教授说道，旧金山大学很想招足够的教授来教 AI 课程，但是也经常只见出力不见回报。因为大学坐落在湾区，不论高房价还是来自业界企业的强烈吸引，都是 AI 实践者们比较工作机会时难以忽略的因素。旧金山大学的机器学习硕士每年会收到 700 到 800 份申请，然后只能接受其中的 10%。旧金山大学其实有计划招更多学生，但是他们招不到足够多的教职员工。AI 领域的著名人物们有不少都持续输出着学术成果或者业界成果，又或者两者兼顾。Geoffrey Hinton 加入了谷歌大脑，同时也继续留在多伦多大学；Yann LeCun 同时参与 Facebook 人工智能研究院和纽约大学，而且还大力宣扬这种模式；吴恩达在斯坦福大学当教授的同时参与了百度的 AI 研发，后来还自己成立公司创业；卡耐基梅隆大学的 Andrew Moore 整个职业生涯都在业界和学术界之间来回转换，最近终于宣布离开 CMU，加入谷歌领导谷歌云；谷歌云这个职位的空缺则是因为此前担任谷歌云首席科学家的李飞飞结束了为期两年的学术休假，回到了斯坦福大学的全职工作。在离开 CMU 之前，Andrew Moore 也尝试对抗过来自业界的糖衣炮弹，他的点子是希望大学教授可以更轻松地在两者之间来回转换。在华尔街日报的一次采访中，Moore 表示他估计有 10% 到 20% 的大学教授都愿意离开高校加入工业界，甚至自己创办一个创业公司。但这种做法大概是没办法大规模推广的。顶级的研究人员如果想要持续做出顶级的成果，他们就需要有足够的资源协助、持续以快速充实的节奏工作，看护小孩、个人助理、会议规划等等都要围绕他们的时间来定 —— 但这样的待遇注定只有少数人可以享受。技术招聘平台 HackerRank 的数据科学副总裁 Sofus Macskassy 就表示想要取得平衡是不可能的。他曾经在南加州大学任教，同时参与了洛杉矶的一家初创公司，还帮 Facebook 招募 AI 人才。根据他的个人体会和行业见解，他觉得不可能在学术研究和企业工作之间取得平衡。「现实点说，你没有足够的时间来把两份工作都做好」，他说。在学校里培养 AI 人才的时候，仅仅「教书」是不够的，还要花很多时间精力给建议、帮助他们发表研究成果。这种工作就和大多数企业职位需要的「AI 应用技能」有很大不同。「很难两面都站得稳稳当当。」想要取得平衡，还意味着要处理好知识产权（IP）和专利之间的关系、要清楚什么东西到底是在哪里开发出来的。想要理清知识产权的法律关系通常很难，高校和企业这两个不同的法律实体都希望拿到知识产权，创新者自己就夹在其中两面为难。多数情况下，高校和企业的律师会出来谈判、解决问题，但是当那个企业是教授自己创立的企业的时候状况就会变得复杂了。Macskassy 解释道这很大程度上取决于高校的知识产权处理机构，如果他们经验不足，那就会变得很头疼。但不管怎么样，这都是一个需要不少步骤的流程。然而人才不足才是那个更大的难题。如果大家不做点什么，美国就需要担心可能在未来的创新和科研上逐渐被中国这样的后起国家超越。「长期来看的话，这些企业（急着从学校挖人的做法）可以说是在对着自己的双脚开枪」，Macskassy 说。另一种解决方案是尝试给高校更多的科研资金，支持高校自身的发展。不过现在还遇到了特朗普总统削减财政拨款的政策，指望政府提供资金支持可能最终只是一场梦。有一些科技巨头则开始尝试接过这份责任，直接资助高校中的学院、资助学生的教学活动。Facebook 人工智能研究院就与许多高校合作，让研究人员可以同时参与 Facebook 的研究和自己母校的研究。他们的计划最近也做了新的拓展，大概有二十多位研究人员都是这样的「双重联盟」；具体如何分配时间则由他们本人自己决定。IBM 也发起了一个名叫「认知地平线网络」的项目，他们和六所不同的高校合作，让教师和学生参与 IBM 的科研工作，同时他们也保留着自己在高校的职位。这个项目第一年就已经催生了 70 篇经过同行评议的 AI 论文。上个月，微软也披露了自己对于业界和学术界 AI 人才短缺的一些努力。英国剑桥微软研究院总监 Chris Bishop 教授在 ZDNet 的采访中表示他们发起的两个新的训练项目「将对博士奖学金、博士后、实习和顾问职位投资数百万英镑」。请瞄准正确的靶子当然了，所有这些对于博士毕业生和硕士毕业生的关注可能最终无论投入了多少努力都会失败。并不是所有的问题都需要一个新鲜华丽的算法，对某个行业、对某个商业机会的理解更需要的是经验，而不是文凭。非盈利机构 Fast.ai 就明确提出过这样的观点，他们的目标是让 AI 对更多的人都触手可及，甚至他们的口号都是令人哑然失笑的「再一次让神经网络变得不怎么酷」（「Making neural nets uncool again」）。在一项训练最快、最低成本的物体识别算法的竞赛中，Fast.ai 的一群学生击败了来自英特尔、谷歌等科技巨头的团队。「那些 AI 公司们都对着寥寥无几的同一批人虎视眈眈，但其实他们完全可以去更大的范围里看看。」Fast.ai 联合创始人之一的 Rachel Thomas 说，她自己就本来是学金融的，通过学习在线课程来到了机器学习领域。Thomas 还说，目前我们面临的人才短缺状况一定程度上是一个观念问题，是企业忽视了想要做 AI 的时候完全可以借助各种各样的在线课程培训现有的有行业经验的员工。这些现有的员工对整个公司的业务状况有深入的了解、知道公司有哪些数据，而且能很好地理解公司想要用 AI 解决的问题。这些问题大多数情况下都不需要最前沿的资源和 AI 技能，尤其是 AI 领域开放的风气让开源工具和 AI 软件遍地都是、唾手可得。在无数的实际问题中，高校研究人员们在论文中最为关注的准确率，对于 AI 产品的最终用户来说远不如功能流水线设计、用户体验、稳定性、异常输入的处理来得重要。想要把 ImageNet 首位准确率再提升 0.5%，你需要一个优秀的常春藤博士毕业生；但是知道布置在亚马逊热带雨林的动物识别系统的训练数据不需要包含企鹅和鲸鱼，还要能平衡硬件耐用性、识别准确率和功耗，你需要的就是行业经验丰富的工程师。「这些公司都觉得，『啊，我得招个斯坦福毕业的博士生』，但这其实并不能解决他们的问题」，Thomas 说。「自家员工里的人才被他们低估了。」Benson 也认为这些企业并没有尽自己所能正面应对他们的问题。招聘学历不那么闪亮的研究人员、提供持续的教育机会、培训自己内部的员工都是基于整个企业的解决方案，只不过这毕竟会花费一些资源，所以企业巴不得直接招一个很能打仗的人进来把一切摆平。但高校所能做的事情就这么多，企业自己不产生一些影响力的话尴尬的局面就只能这样持续下去。「学术界已经给出了回应了。但是工业界还不知道要如何是好。」Benson 说。via fastcompany.com，雷锋网 AI 科技评论编译

【新智元导读】近日，外媒报道了美国外国劳工认证局2020年的永久和临时外国员工数据，从每家公司的数百份签证申请中分析出英伟达、英特尔、AMD 和美光这四家主要的半导体巨头的薪资情况。 随着近年来云计算、人工智能等技术的兴起，半导体行业在过去十年中一直在快速增长。全球最大的芯片制造商英特尔、AMD 和 Nvidia 等竞争对手正在激烈厮杀，内存芯片巨头美光也受益于对内存处理器的强烈需求而迅速崛起。但这同时也导致了人才的激烈竞争，特别是在硬件和软件工程和人工智能领域。大型芯片公司一直在海外寻找通过H-1B签证计划来填补关键职位空缺的人才。根据H-1B签证计划，公司在雇佣外国工人时，必须披露诸如工资范围等信息，从而深入了解这些大公司愿意为人才提供什么。近期， businessinsider 分析了美国外国劳工认证办公室2020年对长期和临时外籍工人的披露数据，以了解四大半导体巨头 Nvidia、英特尔、AMD 和美光最近向新员工支付的工资情况。对于某些职位，公司只给出一个工资范围，而不是一个具体数字，同时揭露的数据可能无法完整地显示任何特定员工的薪酬方案，因为其中也可能包括现金或股票奖金。以下是根据 2020 年向美国外国劳工认证办公室提交的永久和临时工披露的数据得出的顶级芯片公司向新员工支付的工资情况。近年来，英特尔一直为生产延迟而挣扎，这些延误使得竞争对手 AMD 获得了部分市场份额，尤其是在数据中心芯片的市场中，但英特尔仍然是一个巨人，拥有巨大的影响力和庞大的知识产权库。以下是英特尔最近的招聘和根据 739 个批准的签证申请支付的工资范围：AMD 近年来在快速增长的数据中心芯片市场不断从英特尔中获得市场份额，在英特尔最近的生产失误之后，在制造技术方面也超过了其更大的竞争对手以下是 AMD 最近的一些员工以及根据 377 个批准的签证申请支付的工资范围：美光（Micron）是内存芯片市场的主要力量，随着云、人工智能和物联网对数据存储系统和内存的巨大需求，该市场最近变得更加关键。 以下是 Micron 最近的一些员工，以及根据 425 份批准的签证申请获得的报酬： 长期以来一直主导着图形芯片市场的 Nvidia，在过去几年中已成为芯片的主要参与者，人工智能的崛起引发了对其芯片更强大的计算能力的需求以处理海量数据。Nvidia 的产品用于游戏系统和好莱坞特效，其芯片甚至已经超过了竞争对手英特尔和 AMD 的芯片。 以下是 Nvidia 最近的一些员工，以及根据 267 份批准的签证申请获得的报酬： 以上披露的数据展示的薪资和职位样本量还不够充足，可能会有某些程度上的偏差，校招和社招的薪资也会有所区别。不过，随着芯片行业的马太效应不断显现，强者恒强的地位不断巩固，未来半导体行业的薪资预计会进一步的增长。参考链接：https://www.businessinsider.com/nvidia-intel-amd-micron-salaries-new-hires-h1b-2020-11

十三 鱼羊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI嗨，吃过午饭了吧？今日推送，可能下饭，也可能效果相反。就在科技巨头们纷纷向SEC提交报告之际，我们赶紧给大家梳理梳理，看看全美科技巨头的CEO们，到底在2019年这一年里挣了多少钱？在这里，年收入为基本工资(salary)、奖金(bonus)、股票奖励(stock awards)以及补偿(compesation)的总和。OK，闲言少叙，10大硅谷科技巨头CEO的年薪，了解一下^_^Alphabet CEO皮猜：年收入2.81亿美元在从谷歌创始人手中接过最高指挥权后，劈柴哥也顺理成章拿下了谷歌史上最高薪。根据谷歌母公司Alphabet提交的一份监管文件显示，首席执行官Sundar Pichai，2019年的总薪资高达2.81亿美元(19.9亿元人民币)，成为全球薪酬最高的高管之一。而在这份薪资构成中，绝大部分是股票奖励，其中的一些奖励，将根据Alphabet相对于标准普尔100指数中其他公司的股票回报率来发放。其中，劈柴哥在2019年的年薪为65万美元(460万元人民币)。Alphabet表示，这一数字在今年可能会增加至200万美元(1416万元人民币)。值得注意的是，劈柴哥的薪酬，是Alphabet员工总薪酬中位数的1085倍。差距还是挺大的。但要知道，1993年Pichai从印度到斯坦福求学，自述当时连个书包都买不起。如今的地位，全靠个人开挂般的实力赢得。从2004年进入谷歌以来，长期负责Chrome、谷歌工具栏等产品；2013年3月，担任谷歌Android总裁一职；2015年10月，正式成为谷歌公司新任CEO。在进入谷歌的27年后，也就是去年的12月，同时担任母公司Alphabet和谷歌的CEO，接掌了全世界最受尊敬的公司。苹果CEO库克：年收入1.25亿美元乔布斯的接班人，中国人民的老朋友，蒂姆·库克也有上亿美元的年收入。根据苹果今年向美国证券交易委员会提交的文件，苹果首席执行官Tim Cook，2019年的总收入为1.25亿美元(8.85亿元人民币)。同样，在这份薪资构成中，大部分的收入来源于苹果的股票奖励，其年薪为300万美元(2124万元人民币)。但与2018年1.36亿美元的总收入相比，有所下降。主要原因是苹果公司在2019年没有超出财务目标——在iPhone 11系列售价回归之前，奢侈品iPhone XS系列，一度上苹果陷入增长困境。所以作为掌舵者，库克的薪资，与去年同期相比，奖金则从1200万美元降至767万美元。此外，库克年薪和奖金为1160万美元，与苹果员工平均年收入57596美元相比，是他们的201倍。库克的履历也很明晰。分别于1982年和1988年，在奥本大学和杜克大学拿到本科和硕士学历。他毕业后先在IBM就职长达12年之久。1998年年初，被乔布斯挖角，库克进入苹果，任副总裁，主管苹果的电脑制造业务。2000年起，库克的职能开始涉及销售、技术后端服务，以及供应链管理。2005年晋升COO，地位仅次于乔布斯，并且由于其出色的供应链管理能力，让苹果在产品创新之余，开创了全球销售新局面，是苹果如今辉煌的肱股之臣。值得注意的是，2004年乔布斯患癌住院期间，就由库克代掌公司，并且成功赢得各方信任。2011年接替乔布斯担任苹果公司CEO。至今接管苹果9年之久，在乔布斯之后，开创了可穿戴业务Apple watch品类。如今，蒂姆·库克，就是苹果。微软CEO纳德拉：年收入4290万美元萨提亚·纳德拉，比尔盖茨和鲍尔默钦定之人。微软首席执行官Satya Nadella，在2019财年的总薪酬为4290万美元(3.03亿元人民币)，比上一财年增长66% 。其中，纳德拉的基本工资相比之前提高了100万美元，为233万美元(1650万元人民币)，绝大部分收入还是来自股票奖励。而2019年微软员工(除了 CEO)，年薪总额中位数为172512美元，Nadella是普通员工的249倍。纳德拉1998年毕业于印度马尼帕尔理工学院，获得电子和通信的工程学士学位，随后前往美国留学，在威斯康辛大学（University of Wisconsin-Milwaukee）攻读计算机硕士，后来还在芝加哥大学获MBA学位——利用周末时间飞行往返2年。毕业之后，先是在SUN工作，1992年加入微软，历任在线服务部门的高级副总裁、研发以及业务部门的副总裁、微软服务器和工具业务群担任总裁等等。是微软多项重要技术的开发者之一，比如数据库、Windows服务器和开发者工具等等，也曾负责Bing搜索业务，向陆奇汇报。2011年接手云计算业务，推出云计算版Office软件——即Office 365，并推动微软云服务Azure快速增长。2014年2月，接替史蒂夫·鲍尔默，成为微软CEO，当时微软股价为31.76美元，市值2413亿美元，备受错失移动互联网时代之困。而且那时候，华裔高管陆奇同样拥有超高威望和呼声，纳德拉面临内外压力。纳德拉上任之后，在微软进行大刀阔斧改革，发力云计算与企业级市场服务，逐步不再只聚焦Windows业务，推动微软“刷新”。而且因为在面向程序员和开发者事务中，表现出超高战略领导力，把GitHub等知名开源社区揽入麾下，又推出一系列福利和友好政策，赢得了广泛赞誉。到2019年12月31日，微软股价为157.7美元，市值近12000亿美元，是纳德拉上任时的5倍。他跟谷歌掌舵人劈柴哥，也成为硅谷印度裔的巅峰榜样。Salesforce CEO：年收入2839万美元企业服务市场巨头公司缔造者。Salesforce首席执行官Marc Benioff，在2019年的收入达到了2839万美元(2亿元人民币)，绝大部分收入依旧是来源于股票奖励。Benioff的基本工资是155万美元，奖金为310万美元，其他类型的补偿为124万美元，剩下的大部分收入，便是与股票相关。Salesforce普通员工的薪资约为15万美元，Benioff约为他们的180倍。Benioff在1986年毕业于南加州大学，获得工商管理理学士学位。在 Salesforce 成立之前，Benioff曾在甲骨文公司任职13年，在销售、市场营销和产品开发等各个领域担任高管职务。23岁时，他被提名为甲骨文公司的年度最佳新秀，三年后，他被提升为公司副总裁，成为公司最年轻的副总裁。1999年3月，Benioff在旧金山一套租来的公寓里创立了 Salesforce，并在一份营销声明中将其使命定义为“软件的终结” 长期以来，他一直宣传将软件作为一种服务来取代传统的企业软件。他是“平台即服务”(platform as a service)一词的创造者，并通过允许客户在该公司的体系结构或 Salesforce 云中构建自己的应用程序，扩大了 Salesforce 的影响范围。思科 CEO：年收入2582万美元他是思科青训中成长起来的领袖。思科首席执行官——罗卓克（Chuck Robbins），在2019年的收入达到了2582万美元(1.8亿元人民币)。其中，基本工资为132万美元，579万的奖金，1857万美元的股票奖励和13万美元的其他收入。罗卓克毕业于北卡罗莱纳大学教堂山分校，专业是数学。毕业的第一份工作，是北卡罗来纳州国家银行的“码农”。1997年，罗卓克加入思科。从一名客户经理做起，一路出任思科美洲区高级副总裁、负责美国企业、商业领域和加拿大地区业务高级副总裁等多个高级管理职务。期间，他领导了思科的全球销售和合作伙伴组织，一手建立了思科合作伙伴计划，据报道，这每年至少为思科增加了400亿美元收入。2005年、2006年，罗卓克连续两年被商业杂志评为年度“渠道百强高管”。2008年，他又被《计算机经销商新闻》杂志（CRN Magazine）评为年度“最佳渠道领导人”。2015年7月，这位程序员出身的大佬接棒John Chambers，成为思科首席执行官。以罗卓克2019年的收入来看，他与普通员工的“贫富差距”和Salesforce的情况差不多，为180倍左右。高通CEO：年收入2310万美元一个因成功领导了高通4G业务而上位的现任掌舵人。高通首席执行官Steven Mollenkopf，在2019年的年收入达到了2310万美元(1.64亿元人民币)，比2018年增长了15% 。其基本工资是120万美元，大部分的收入来自补偿和股票奖励，分别是1340万美元和1220万美元。Mollenkopf年薪约是普通员工(9万美元)的256倍。Mollenkopf同样是工程师出身，拥有弗吉尼亚理工大学电子工程学学士学位和密歇根大学电子工程理学硕士学位。他曾领导高通芯片组业务，监督4G技术的发布，是高通成为全球最大移动芯片组供应商和LTE技术全球领导者路途上的功臣。2014年，Mollenkopf接任高通首席执行官。值得一提的是，Mollenkopf还是38项专利的发明者，专利涉及多标准发射器和无线通信收发器等技术。英特尔CEO：年收入2850万美元鲍勃·斯旺，英特尔去年刚上任的CEO。Bob Swan的薪资构成，在上任之初，就有过披露。由三部分组成：基本工资：125万美元（880万元），以及340万美元（2400万元）的目标达成现金激励。股票：一个价值1550万美元的激励大包，折合人民币1亿多，当时约定的是80%与公司业绩挂钩。安保及交通：可以使用公司的私人飞机，安保费用每年最高200万美元。所以整体下来，按照最理想情况，英特尔CEO在2019年年薪可以达到2215万美元。不过按照外媒BI的推算，整体年收入可能还要在2850万美元以上——2亿人民币啊朋友们。相比于多数硅谷掌舵者，鲍勃·斯旺并不是技术出身。他本科毕业于纽约大学布法罗分校，跟百度创始人李彦宏还是校友，只不过鲍勃念的是工商管理。其后他还在Binghamton大学获得了MBA。1985年加入通用电气，其后15年里屡次升迁，并在1998年晋升通用照明的CFO。通用之外，鲍勃·斯旺也在多家公司证明过自己。惠普企业服务的CFO、eBay的CFO，以及泛大西洋投资的运营合伙人。直到2016年，被任命为英特尔的CFO及执行副总裁。这也打破了英特尔自1983年以来的传统，首次从外部聘用CFO。2018年，英特尔前任CEO Brian Krzanich因办公室恋情相关引咎辞职，鲍勃·斯旺被任命为临时CEO，并在销售、供应链和运营方面展示才能。于是2019年1月开始，鲍勃·斯旺，正式成为英特尔CEO。英伟达CEO老黄：年收入1364万美元作为一位知名的钞票收割机，英伟达首席执行官Jensen Huang(黄仁勋)，在2019年的年收入达到了1364万美元(9658万元人民币)，大部分来源于股票奖励。黄仁勋的基本工资是99万美元，去年拿到的奖金是102万美元。而英伟达员工工资中位数是155035美元，老板是千万级，员工是十万级，黄仁勋的工资是普通员工的88倍。说起来，1999年，英伟达推出世界上第一款GPU之际，老黄就被财富杂志评为全美40岁以下最富有的人之一。从斯坦福硕士毕业，到AMD芯片设计师，再到创立英伟达，以及早早All in 深度学习的战略，老黄着实在一路书写传奇。新冠病毒大流行之下，身位“AI顶级军火商”掌舵人的老黄也承诺：公司不会裁员，而且会提前给员工涨薪。虽然硅谷新贵如流，但英伟达始终是雇员最为满意的技术公司之一。而且由于英伟达出色的GPU产品，也得到全球开发者追捧，每年英伟达主办的GTC——GPU技术大会，全球多地轮番进行，宛如节日一样。Facebook CEO扎克伯格：1美元底薪，2340万美元安保费用小扎，不从自家公司领工资的创始人。Facebook首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）的在2019年的总收入为2340万美元(1.66亿元人民币)。小扎的年收入构成就比较奇特，他的基本工资只有1美元，而所谓的两千多万收入，绝大部分来自补偿(compesation)部分。而这份补偿，是Zuckerberg去年花费在安保和私人航空旅行上的费用……小扎也是年纪轻轻，财富自由的传奇人物。中学时代开始写码，上大学前微软就向他伸出了橄榄枝。进入哈佛后，扎克伯格为了专心做Facebook，果断从哈佛辍学……神奇之路，堪比比尔盖茨。2014年，年仅30岁的他就成为了历史上最年轻的世界前10大亿万富豪之一，可以说是世界上最富有的程序员之一了。不过，2018年开始，由于糟糕的隐私安全缺陷，Facebook内外交困，扎克伯克也多次痛下决心，公开表态认真整改。就在最近，Facebook就剑桥分析一事，认罚50亿美元。亚马逊CEO贝佐斯：基本工资8万美元最后，地球首富，亚马逊创始人兼首席执行官杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos），2019年不含股票奖励的总收入为168万美元(1189万元人民币)，基本工资只有8万美元。当然，财报中并没有透露贝佐斯在股票中的收入，但从亚马逊长期高位的股价来看，贝佐斯在股权激励方面的收入并不少……目前，贝佐斯身家高达1415亿美元，这还不包括其前妻离婚中分走的470多亿美元。而长远看，亚马逊除了稳固的电商业务，其在云计算、流媒体等领域的成功，以及贝佐斯个人押注的航天事业等，还会给贝佐斯带来更大财富。长此以往，薪资也好、身家也好，在贝佐斯面前只剩下不断增长的数字而已了。有钱人的生活，就是这样的简单、枯燥。以上，就是10位硅谷顶级CEO的2019年度薪酬。也还有一些备受关注的焦点企业家。比如特斯拉的马斯克、Zoom的创始人袁征。马斯克的2019年特斯拉年薪是多少？还不知道。只是2018年，马斯克从特斯拉的薪水、股票期权、股票升值和其他津贴中获得的收入超过22.8亿美元（约合163亿人民币）。当时特斯拉还专门公告说，马斯克实际在特斯拉的薪水是0，他的收入主要靠股票和期权，但基本都无法马上变现，所以这个薪资实际并不能按年薪来计。Zoom的袁征也差不多，目前Zoom市值已涨到443亿美元，而Eric Yuan持有20%的股份，也是百亿美元的身家。不过，赚得多，自然也是焦点，甚至有可能变成靶心。这不，高收入的CEO们，就被美国部分人士盯上了。随着疫情在全球的爆发，美国百亿富翁的人数下降了，但拥有的财富总数反而上升，超过了2019年水平。这就让美国左翼政策研究机构IPS，把枪口瞄准了科技大亨们。他们觉得这些科技巨头们趁机发了疫情国难财，试图想办法把他们的钱分出来一些……例如，虽然一开始受疫情、股市熔断等影响，贝佐斯资产严重缩水，但疫情需要亚马逊，亚马逊疯狂招人，在供应链上的地位更高。自1月1日到现在，贝佐斯的财富增长了250亿美元。从美国疫情开始的2月21日算起，其财富增长了120亿美元。马斯克的特斯拉，虽然开始股价跌了，财富缩水，但靠造呼吸机也赚回了不少钱。而袁征的Zoom，更是由于疫情中视频会议和远程办公需求的激增，股价一路逆势上涨。市场崩溃后，往往百亿富翁们的财富会反弹到更高水平，08年金融危机亦是如此。所以，华尔街和股市的反弹速度，会超过底部80%的人所依赖的其他经济。而IPS这样的机构，就要采取行动了——提升利润税、打击隐藏财富、给百亿富翁征税帮助大众、实行累进遗产税、实行财产税……所以天价薪水的CEO们也不容易，毕竟都是靠本事赚的钱。至于国内CEO的薪酬，我们下期再说，你知道哪家CEO的薪酬，或者最想知道哪位大佬的薪资，也欢迎留言区打个Call~~