日薪千元的AI實習生，在焦慮什麼？

AIX財經2026.09.12 18:53 · 來自北京全文6557字00:00 / 20:19AI搶人大戰燒到了實習生。文 | AIX財經（AIXcaijing），作者 | 王璐 雷晶 陳丹 金璵璠 李夢冉，編輯 | 王璐一名00後研究生還沒走出校園，就以實習生身份領著5000元的日薪，這個數字，比不少普通白領的月薪還高。如果畢業轉正，年薪甚至可以給到300萬。這是AI搶人大戰下的真實現狀。據多家媒體披露，字節、騰訊、阿里等大廠的AI核心業務，博士生實習日薪5000–6000元，即便是普通AI實習，日薪也在500–1000元，並附帶房補。更值得關注的是漲幅。

有報道稱，去年一個普通算法研究員能接受的基準線還是100萬+，今年已經變成了200萬+；智聯招聘數據也顯示，2026年上半年，人工智能行業招聘企業數同比增長26.3%，招聘職位數同比增長10.6%。需求和薪資同步攀升，企業願意為一個尚未畢業的實習生開出千元日薪，也就不難理解了。拿到這份高薪的，都是些什麼人？

我們找到了五位日薪千元的AI方向實習生：有人雖然學的專業與AI並不直接相關，但憑實力入職了核心算法崗；有人拿著大廠人才計劃超過1500元的日薪，研究怎麼教大模型完成長程任務；有人輾轉多家大廠基模團隊，見過日薪2000元的實習生，也看清了普通人與天才的差距；有人從非科班起步，用四段實習完成了從數據、算法到產品的轉身；還有人去年實習日薪只有四五百元，今年卻已拿到1200元。有人享受著不打卡、無KPI的寬鬆，有人享受著站在AI最前沿的位置，但他們中的大多數，都在懷疑同一件事：這場“造富”運動裡，自己到底還能站多久？01.

不打卡不開會，但我依然很焦慮張明明 | 清華大學工科專業碩士我是清華碩士在讀，學的是和AI沒有直接關聯的工科專業。目前在一家金融科技公司做算法實習，日薪1000多元。入職半年，沒開過一次會，沒寫過一份週報，也沒有人告訴我明確的KPI。求職的過程有些波折，我最初投的是算法方向，但進來之後被調整到了開發，和領導交流之後又轉回了算法崗。當時我手裡還有一家互聯網大廠的offer，但綜合對比下來，現在這家的崗位和待遇對我更有吸引力。入職前，我以為會拿到一份明確的任務書。實際情況是，半年下來，我的工作內容全靠自己摸索，主要的彙報，就是定期和mentor對齊一次進度。

我的工作內容是，訓練一些參數量不大的模型，用來解決公司內部業務遇到的問題。這個方向目前還處於早期探索階段，公司將這一模型劃分為嘗試型業務，懂的人不多，能不能真正走通，公司、mentor和我都沒有十足把握，怎樣考核也成了難題。我做的不是通用模型，公開榜單參考價值有限，能借助的客觀指標不多，基本只能看困惑度這種偏底層的指標，再加內部構造的測試集。但這些指標和實際業務效果之間隔著一層，因此真正判斷模型好不好，更多還是靠主觀感受，比如回答流不流暢、格式是否規範，一眼能感覺到，卻很難具體打分。

有次我為了得到更好的模型結果，將參數量從不到1B嘗試到2B，效果確實有提升，但繼續增大是否可落地，沒有明確結論，領導也沒有說行還是不行。同時，我也踩過很多坑，比如早期對預訓練語料質量重視不足，導致模型效果不太理想。但無論成功還是失敗，基本都靠自己摸索，公司不會干涉。我現在的工作比起互聯網大廠肯定不算卷，每天早上十點半到公司，中午午休一個半小時，下午五點多吃晚飯散散步，再忙到八點左右下班。公司管飯，打車報銷，也不打卡。至於薪資，按天計算、按月發放，入職時是1000元，中間漲過一次。這個價格不是我談出來的，公司對所有實習生一視同仁，算法崗、開發崗一個標準。

常有人問，AI高薪實習生是不是被大廠爭搶抬高了身價？我的感受可能不太一樣。每家公司對於能力是否配得上價格，都有自己的判斷。我也嘗試投過頭部大模型公司，簡歷階段就沒有通過，他們更看重對口論文，這方面我確實沒有。這恰恰說明，高薪不是大廠搶出來的，而是看你能否匹配上某家公司的標準。不過，即便能匹配上標準，我的焦慮也一點沒少，AI的發展實在是太快了。我去年實習，還需要一行行手寫代碼，今年已經不太需要自己寫了。這種發展速度讓我不清楚AI的上限在哪裡，也會擔心有一天它可能連“研究AI”這件事都能自己完成。02.

日薪1500+、沒KPI，但門檻一年比一年高林川｜北京大學 AI方向博士生我在北京大學讀博士，專業是智能科學技術，主要研究Agentic RL（智能體強化學習），已經發了幾篇頂會論文。最開始，我沒打算這麼早出來實習。後來，一位騰訊的HR聯繫我，問我要不要試試青雲計劃，我才開始關注各家公司的人才計劃，也陸續投了幾家。京東的流程很快，兩輪面試就發了Offer，我就決定先來做一段時間。投遞之前，我看過網上對各家人才計劃待遇的討論，所以對京東的薪資預期並沒有那麼高。後來HR給出的薪資比我預想高了不少，這邊實行一人一薪，我的日薪超過1500元，具體數字不方便透露。

除了工資，公司還提供免費人才公寓，兩名人才計劃實習生可以合住一套大約100平方米的房子。餐補按公司的正常標準，每人每餐20元，晚餐免費。進來之後，我先和直屬負責人討論部門有哪些研究方向，再從中選擇自己感興趣的。我對Agent比較感興趣，就選擇了這個方向。在這裡，實習生更多是在做探索性項目，和具體業務的關聯沒有那麼緊密。我主要做的是怎麼通過強化學習，讓模型完成長程任務。我現在每天大概9點或10點到公司，日常工作主要是訓練模型、做調研、看實驗結果，再根據結果改進方案。具體怎麼推進，需要自己拆解。比如一開始沒有跑代碼、訓練模型的環境，就得先搭出來。

發現算法效果不夠好，就調整算法，再訓練模型，再觀察實驗結果。這些階段性的進展，也是每次彙報的內容。我每週和直屬負責人彙報一次，每個月再和更高一級負責人彙報一次。公司沒有給我設明確的KPI，安排比較自由，也不會要求我們加班。不過讀博還有論文和畢業要求，我會主動為這些目標投入更多時間。外界看AI實習生，最容易產生的誤解是把極少數人的最高薪資，當成大家都能拿到的待遇。但實際上，普通AI實習生和人才計劃實習生，薪資差距很大。就算同樣是做模型、做算法，具體薪資也要根據學校、論文成果、研究方向，以及是不是公司當下最需要的人來定。但兩者做的事情未必有很大差別。

以京東為例，理論上大家可以做類似的任務，區別更多體現在完成速度和效果上，人才計劃的實習生通常完成得更快、效果也更好。現在人才計劃的招聘門檻一年比一年高。以我瞭解到的情況來看，今年有些實習崗位的名額比去年少，人才計劃轉正的比例也比去年低。名額變少，工資沒有降，甚至可能更高，因為公司對頭部AI人才仍然有需求，也願意繼續出高價，但會減少對中部人才的招聘。這樣一來，高薪會集中在更少的人身上，拿到這些機會的門檻也會更高。我自己倒沒有太擔心被後來者替代，或者能力跟不上，因為我覺得自己還在持續進步。對AI發展的前景，我也比較有信心，未來我希望去一個做基礎模型的地方，繼續研究AGI。03.

見過“AI天才”後，我開始懷疑要不要繼續卷程遠｜北京某高校計算機專業博士生我是北京一所高校的博士生。過去幾年，我在幾家大廠的基礎模型團隊做過算法實習，也入選過大廠的人才計劃。基模團隊大致分數據、算法和架構。我做過後訓練，也參與模型能力提升。任務來了，比如提升某項能力，就準備數據、訓練、跑實驗，再按結果調整。偏Research的組最後可能產出一篇論文，業務重的組則把數據和訓練結果合進下一版模型。實習生通常沒有明確KPI。模型剛發完、不忙時，還可以自己寫論文、做探索。很多時候，它就是科研和工程的混合體。我對這一輪AI熱潮最直接的感受，其實來自工資。

最開始字節TopSeed給實習生開到一天2000元、上不封頂時，大家都覺得誇張。那時，普通算法實習生一天可能只有三四百。現在再看到1000元，已經覺得稀鬆平常。但真正能拿到2000元以上的，依然只是極少數。我也確實見過那種“就該拿這個錢”的人。我實習過的組裡，有一個清華本博，能力很強，而且他是真的熱愛這件事。我們白天把事情做好，晚上就想打打遊戲。他是除了睡覺，其他時間都在工作，理想就是把“把智能水平提升上去”。基模團隊學歷普遍很卷。我所在的學校也是985，但進了這樣的組，依然會覺得不夠看。有些團隊，博士甚至比碩士還多。即便大家都已經經過層層篩選，你仍然能很清楚地看到普通人與天才的差距。

尤其是做架構和核心算法的人。真正有天賦的人，看一眼結構就知道問題在哪，改出來的東西符合直覺、符合數學，還真的有效。一個上百人的基模團隊，真正決定方向的，可能就是十幾個人。外面看起來，所有人都在“造AGI”；進去以後你會發現，大多數人仍然只是普通打工人。所以我覺得，過去一年市場確實存在一些恐慌性出價。頂尖的人在任何時候都值這個錢，但上漲的不只是他們。我認識一個人，沒有論文，只有兩段實習，能力也很普通，最後拿到了接近100萬元的年包。現在市場已經開始冷靜。今年不少團隊HC明顯減少，有的甚至從100個砍到50個。招聘要求看起來沒怎麼變，實際門檻卻提高了。

去年一篇論文、一段實習也許就夠，今年還要求論文、實習和崗位方向高度匹配。我倒不太擔心2028年畢業找不到工作。真正讓我焦慮的是，要不要繼續跟“神”一起卷。做技術當然有成就感。模型因為你的工作變好，論文發出來，去國際會議交流，那種價值感很真實。但這種成就感也有代價，高強度工作、週末也難以關機。而且如果進不了最核心的組，我也會擔心35歲以後怎麼辦？另一條路是國企、研究所或者高校。生活可以細水長流，但在更安逸的環境裡，過去幾年積累的東西可能會慢慢失去價值。我見過最聰明、最拼的那群人。離他們越近，我反而越清楚，這場遊戲裡，真正不可替代的人從來沒有那麼多。問題是，我到底要不要成為他們。04.

不是計算機科班，我拿到了日薪過千的AI實習陳宇｜清華大學 電子相關專業碩士我本科讀機械自動化，現在在清華讀電子相關專業碩士，都不是最對口的計算機或人工智能專業。過去一年半，我在美團、百度、華為和一家明星AI創業公司做了四段實習。現在這份工作是AI產品，日薪超過1000元。我進入AI行業有些偶然。投第一份實習前，簡歷上沒有相關經歷。為了補上這一塊，我花了一週自學，照著開源代碼跑通了一個醫療大模型項目。面試時，對方問了不少項目細節，後來我進入美團的基礎大模型團隊做數據優化。說白了，這份工作就是讓模型批量生成數學題和答案，再篩選出質量更高的數據，用來訓練模型。

聽起來很技術，大部分任務卻能借助內部工具完成。我寫代碼的機會不多，只寫過解析數據包的Python腳本。第二段實習，我去了百度的搜索產品團隊，優化一款情感陪伴Agent。除了調整Prompt，我們還要制定對話改寫規則，整理模型微調需要的語料。做這類產品，回答正確只是第一步，還要看模型能不能理解用戶的情緒，會不會給出不恰當的回應。第三段是在華為的數據存儲產品線做AI算法。那段時間，我閱讀醫療大模型、Agent和RAG方向的論文，照著論文裡的方法做實驗，也參與算法優化。後來，我把RAG和GraphRAG用到醫療場景中，提出一套模型方案，並據此寫成了一篇小論文。

三段實習做下來，我發現自己能做算法研究，卻不太想一直讀論文、調參數、看模型指標。第四次找實習時，我進了一家明星AI創業公司，參與AI教育產品。我的工作包括搭建智能體、設計Agent工作流、畫產品原型，再和設計、研發一起推進開發和測試。我也會接觸學校等客戶，瞭解他們怎麼使用產品，有時還要代表團隊做介紹。以前在大廠，我大部分時間坐在工位上看材料、寫文檔、處理數據，負責的是一個具體環節。現在，一項功能從提出想法、畫成原型，到開發測試、拿給客戶使用，我都可能跟下來。有時團隊覺得產品已經講得很清楚，到了客戶那裡，才發現對方的理解完全不一樣。

模型能運行，只解決了一部分問題，怎麼讓客戶看得懂、用得上，同樣需要反覆調整。我現在的實習薪資，在AI公司的人才計劃裡，不算最高，但對一個非計算機科班的實習生來說，已經超過我的預期。外界提到高薪AI實習生，往往先想到發過頂會論文的算法博士。但我做的是產品崗，公司看中的是我能聽懂技術，也能推動產品開發、接觸客戶，把一件事從想法跟到使用。一年半前，我找實習最先看公司名氣，覺得進入大廠就能接觸最前沿的工作。現在再做選擇，我關注的會更具體。平臺和收入固然重要，但已經不是我選擇下一份工作的主要標準。05.

現在日薪1200，但我不敢按這個價規劃未來周愷｜C9高校 計算機專業碩士我現在研二，是一所C9學校的計算機碩士，在一家頭部互聯網公司做大模型後訓練相關的實習，日薪1200元左右。如果只看簡歷，我其實不是大家想象中那種典型的“高薪AI實習生”。我沒有頂會論文，也不是同一屆裡最強的那批人。本科和碩士都是計算機相關專業，之前做過兩段算法實習，也跟著實驗室做過大模型相關項目，但沒有特別拿得出手的科研成果。去年第一次找AI實習的時候，我拿到的Offer一天只有四五百元。到了今年，同樣是算法崗，我能拿到的價格已經翻了一倍多。這份實習前後面了三輪。

第一輪主要問基礎，包括Transformer、Attention、強化學習這些；後面兩輪會更偏實際，比如給一個模型效果變差的情況，讓我分析可能是什麼原因，也會追著之前做過的項目問。我感覺現在面試官已經不太滿足於“你知道某個算法”，而是會問你真正跑過多少實驗、踩過什麼坑。最後HR給我報1200元左右一天時，我也挺意外。我沒有專門去談價。後來和其他實習生聊，發現大家工資並不一樣。同一個團隊裡，有人比我低，也有人比我高。真正做核心算法、論文比較強的博士，一天兩三千元也不是完全沒有。入職之前，我對“做大模型”這件事想得挺酷的，以為每天都在研究新的算法，或者直接參與訓練一個特別大的模型。

真正進來以後發現，大部分工作沒有那麼神秘。我主要做後訓練和評測。簡單來說，就是模型已經有一定能力了，我們再想辦法讓它在某些任務上表現得更好。比如模型某類推理題做得不好，我們會先把Bad Case撈出來，看它到底錯在哪裡。是理解錯題目了，是推理過程出了問題，還是最後答案格式不符合要求。然後再去調整數據、訓練策略或者Prompt，重新跑一輪實驗。很多時間其實花在非常瑣碎的事情上。所以我有時候也覺得挺矛盾的：我是因為AI拿到了過去很難想象的實習工資，但也是AI讓我越來越懷疑，今天這些技能以後到底還值多少錢。我們的管理相對寬鬆，沒有要求實習生每天寫日報，也不太看坐班時間。

一般每週會有一次組會，我需要彙報這周做了哪些實驗、結果怎麼樣、下一步準備怎麼改。沒有一個特別明確的KPI告訴我必須把某個指標做到多少，因為研究本身有很大的不確定性。拿到日薪1200元以後，我身邊也有人問我要不要趁現在多實習幾個月。因為這個數字對學生來說確實很多。但我不會覺得自己已經“值”這個價格了。這兩年AI公司的出價漲得很快，很大程度上是因為大家都在搶同一批有相關經驗的人。一個人在這個時間點上正好做過大模型、跑過訓練、知道整個流程怎麼回事，他就會比普通算法實習生更稀缺。這種稀缺能持續多久，我不知道。網上說“AI實習生月薪兩三萬”，這個事情是真的，但很容易讓人產生誤解。

不是學AI就值這個錢，而是現在這個時間點，少數恰好擁有某種能力的人值這個錢。我自己反而不敢按照1200元一天去規劃未來。今天市場缺這種人，公司願意給這個價格；明年如果大模型把很多基礎開發和實驗工作自動化了，或者一下子湧進來更多人，這個價格還能不能維持，誰也不知道。應受訪者要求，文中均為化名。