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AI Infra工程师年薪冲800万：DeepSeek R1后，大模型厂商抢人翻倍涨薪

资讯 雷峰网 全文 4897 字 · 约 13 分钟读完 配图 3 张 分类DeepSeekInfra深度求索大模型Deepseek

具体是哪几个细分岗位，吃到了这波溢价？

所属频道 模型发布开源生态
大模型「土木系」终翻身：AI Infra 年薪冲到 800 万？
“过去在 AI 圈里，干 Infra、做工程的人被叫作‘计算机里的土木系’，活最脏最累，钱拿得最少。谁料到现在他们这么吃香？”大模型独角兽高管刘立这样感慨。
他给出一组行情对比：AI Infra 工程岗过去在大厂，年包很难摸到 300 万；如今干得好的 Infra 人，能开到七八百万。和算法岗（500~1400 万）比仍有距离，但这场翻身仗已经打得够漂亮。
科锐国际华南区 AI 业务资深专家卢炳宁，也看着这波涨势一路冲上去：“2024 年在深圳碰到一个做 Infra 的候选人，年薪 30 万；2025 年到了 50 万；今年一跳槽，直接 100 万。”
这样的情况并不少见。
他接着说，Infra 人才从独角兽跳去互联网大厂，薪资翻倍的大有人在；从大厂跳去独角兽创业公司，薪酬包能涨到 3 倍左右，不过期权占了大头。3 倍是个例，2 倍更普遍。
这轮涨薪的引信，是 DeepSeek R1 的发布。
卢炳宁表示，2025 年初 R1 火起来之后，大家意识到 Infra 提升带来的价值，AI Infra 人才立刻成了各家模型厂商争抢的对象，这种局面延续至今。
不过翻倍从来不是人人有份。真金白银砸向这群人时，到底是什么在给他们定价？哪一类 Infra 人，分到了这轮红利里最厚的那块？

01

“土木系”，凭什么拿高薪？

AI Infra 人才究竟指什么？
说白了，他们干的活就是让昂贵的 GPU 算卡跑出尽可能高的利用率，替公司实打实地省钱。
卢炳宁提到，2022 到 2024 这三年，Infra 岗差不多是个“配角工种”。
ChatGPT 问世后，国内很快进入“百模大战”和应用尝鲜期。资本和团队关心的是两件事：模型效果追平 ChatGPT，尽快跑出 Killer App。无论是关注度还是高薪，都先给了算法岗和产品岗。
在“先上车再买票”的焦虑里，工程效率排不上号，算力浪费和调度效率的问题被暂时盖住了。
某大模型实验室算力调度专家张桐坦言，那时候只要集群不崩、账单不炸就算交差，Infra 工程这类支撑团队的价值被直接等同于运维，没人拿它当回事。
转折出现在 DeepSeek R1 问世之后。
卢炳宁回忆，R1 发布后，整个行业都在琢磨：DeepSeek 人手那么少，产品却做得那么好、赚得那么多，他们究竟靠什么做到的？
后来答案的一部分，指向了 Infra 降本。
大家发现，大模型推理烧的全是真金白银，账单还经常被烧穿。此时做 Infra 降本，省下来的每一分都是实打实的利润。
于是各家纷纷盯上 DeepSeek 挖人，薪酬基本是敞开了谈。

把 Infra 降本做好，算力开支能省上千万

卢炳宁说，Infra 现在的角色就是帮厂商省钱，而省钱本身也是在赚钱。
能省多少？按他的估算，Infra 降本做到位，算力开支至少能省下几千万。
具体到方向上，算子负责把单张卡榨到极致，推理则把各类资源调度结合起来，做成本优化、提高有效利用率。其中 PD 分离、专家并行、VLLM、SGlang 这几类优化，降本效果最猛。
大模型公司最大的一笔开销，基本都砸在这些卡上。
圈内传过一套预算分配的说法：一家 AI 模型公司往训练上投 100 块，算力要占 40 块，人才 30 块，广告 20 块，数据只剩 10 块。
跑一次大模型训练、熬一晚推理，GPU 集群买卡、租卡再加电费，通常就是 AI 业务成本里最沉的那块，有些公司这项占比超过 6 成。
问题是，钱掏了，卡却经常闲着。
张桐告诉雷峰网，全行业 GPU 利用率长期都不高，均值也就 25% 到 27%，等于买回来的算力有大半没真正跑起来。
这正好是 Infra 人才显身手的地方。他提到，“同样是这批卡，好的Infra团队能把利用率拉到 40%，这十几个百分点的差距，就是壁垒。”
拿笔账来算：B 卡 8 卡一台机器，国内现货交割 1300 万，3 个月后的期货约 1100 万，“但凡省 8 张卡，一千多万就省出来了”。
省钱只是最表面的一层。往下看，大模型的技术比拼，早就从算法创新转到拼底层系统工程了。

AI行业阶段变了，Infra的价值权重也变了

算法红利见顶之后，底层系统工程的杠杆比更高。“你在 Infra 上抠出一点优化，带来的效率飞跃，远比死卷算法划算得多。”某大模型独角兽资深 AI Infra 工程师周岳坦言。
算法之所以越来越难卷，是因为大模型技术侧已经变天。
如今的大模型训练差不多是开卷答题。开源模型铺开之后，Transformer 这类基础架构日趋成熟收敛，大家较劲的地方，也从基础预训练挪到了工程化落地、推理优化上。
周岳还补充说，眼下大模型训练中真正“非你不可”的创造性活儿已经不多，大头都是数据清洗、数据配比实验、工程调优之类。这些活算不上高科技，带来的却是实打实的钱。
他另外举了个“七级老钳工”的例子：
Infra 工程师把服务器拆开，理一理光纤和线，扎带放松些别勒太紧，一台机器就能快 10% 到 20%。“这玩意儿你真的讲不通道理在哪里，必须要真的干过才能摸透。”
“Infra 这个岗位，确实已经不是以前那个 Infra 了。”卢炳宁告诉雷峰网，早前 Infra 产出不高，是因为 2023、2024 年大家盯的是评测，涨几个点对公司就是好事，还能靠这个融到钱。
可眼下算法和产品大体成熟，公司转而盯每张卡能产出多少价值。这时候 Infra 的收益一算就清楚，身价自然跟着往上走。
但价值被重估，不代表谁都涨薪。市场把高薪砸向 Infra 的时候，真正吃到最肥那层溢价的，只是极少数人。

02

仅 5% 的人吃到了这轮溢价？

“薪资翻倍”这四个字，看着已经成了 AI Infra 招聘市场的口头禅。但 StartLux 联合创始人兼 CTO 郭权玮觉得，这更像是拿少数离群值当成了普遍情况。
他这么判断，是有数据撑着的。
脉脉上的岗位薪资显示，中国大陆 AI Infra 人才月薪大致 7.3 万元，已经比做大模型算法的人略高一点。可平均数把内部差距盖住了。真正把薪资曲线拽上去的，是那批能把算卡利用率提起来的人；至于大量干“普通 Infra”的，离翻倍还差得远。
举个例子，把 VLLM、SGLang 这类推理框架落到产品上的 Infra 岗位，月薪大多卡在 4 万到 5 万，和“翻倍”没关系。
说得再具体些，到底谁的薪资在翻倍？
推理优化和模型量化，是几位受访者不约而同提到的两个方向。干这些活的人，做的就是把每张 GPU 的算力榨到极限。
郭权玮说得很直白：“如果你帮公司省下 30% 的训练时间，或者多出 30% 的 Token 吞吐，成本就能直接降下一截，就意味着研发产出提高了。”
在他看来，算子优化做得扎实、推理引擎量化做得漂亮、吞吐量真能跑出来，这样的人薪资翻倍不算过分。
可现实是，这样的人并不多。
郭权玮的判断是，他们多半是在 Infra 领域摸爬滚打了 5 到 10 年的老手。早年在大厂搞分布式系统、高性能计算、搜索推荐、数据库，起薪本来就高，经验也很难被顶替。
郭权玮的看法是，能真正吃下这波高溢价的，放到整个 AI Infra 群体中看，也就 5%~10% 左右。“今天 AI Infra 这个盘子，得靠你手上这 5 到 10 年经验才接得稳；换成一个刚出校门、或者只干了一两年的新人，张口就翻倍要价，这说不过去。”
涨薪上的分化，卢炳宁的看法差不多。
他把 Infra 拆成三块：推理优化加速、训练框架、算子开发。“这三块涨幅都高，但受重视程度有所差别。”
他打了个比方：
做算子开发的，好比磨厨具，刀怎么磨最利、锅怎么受热最匀；
做训练框架的，是搭后厨体系，谁切菜、谁掌勺、出错谁顶上；
做推理的，琢磨的是怎么出餐最快。一份食谱怎么同时端出 10 道菜、喂饱几千个客人，这是做变现的环节。
业内通常认为算子和推理更吃重，冷热也就这么分出来了。
招聘市场上，训练框架人才的热度相对一般。一个原因是这活太烧钱，只有头部互联网和云厂商养得起专职团队，一些独角兽干脆把训练组整个砍掉，只留推理和算子团队。

03

谁在重金买单：五类买家，五本账

岗位冷热分化的背后，是不同雇主各自心里的算盘和焦虑。放到整个行业看，肯为 Infra 掏溢价的“买家”大致有五类，需求各有不同。
大模型独角兽高管刘立此前也表示：“字节的业务规模摆在那儿，他们缺的是能把训练和推理调度扛稳的人。Seedance 也好，豆包也好，推理工程师哪怕只提 10% 的速度，一年算力开销省下来的钱都很可观，这笔账的投入产出比高得惊人。”
腾讯的路子不一样：早几年基模偏弱，这两年明显在补基模和完整 Infra，引入姚顺雨、单独成立 AI Infra 部门，靠从外部捞成熟团队来补齐。
阿里和百度这类云厂商又是另一种节奏。上一波云计算和大数据红利期，他们就攒下大批搞分布式、做底座的 Infra 工程师，AI 浪潮一来，不少人可以直接转岗补缺。
再加上两家都有自研芯片，重心更多放在异构上，招人成了日常动作，细水长流，很少出现把薪资拉爆的狂热。
对 Infra 人才需求真正暴涨的，是字节、腾讯，还有 DeepSeek、Kimi、MiniMax 这些想把每张卡的效益都榨到极致的独角兽。
巨头的打法通常是正规军兵团作战，一个 Infra 部门至少五六十人起步，算子、训练、推理、网络分得像外科手术室一样细。
独角兽们走的则是“精简特种兵”路线。
它们的 Infra 团队一般二十来号人，偏爱既懂算子底层、又能操盘推理引擎的多面手。架构也扁平，一个“全能”技术老大挑大梁，底下带两三个细分方向的顶尖高手，再领着二十来个资深打手，靠极强的单兵作战能力跟大厂肉搏。
还有一类玩家，是那些押注国产芯片的厂商。
有说法称，不少国产芯片公司已经推进到IPO阶段，期权看上去有兑现的可能，一些Infra人才因此动了跳槽的心思，想过去搏一次财富自由。
芯片厂给出的现金涨幅，普遍在45%左右，像大厂那样直接翻倍的情况很少见。但那张未来可能兑现的股票，本身就有足够吸引力。
把视角放到底层技术栈，英伟达NV卡和国产卡两条路线，人才溢价差距同样清楚。
熟悉英伟达CUDA生态的人，依旧被视作硬通货，跳槽涨幅保底在80%以上。国产卡更看重软硬件协同和复杂的生态适配，涨幅一般落在50%左右，没有NV方向的人那么猛。
问题是，外部限售政策卡着，NV这条线上的人才本来就少。另一边，政策又在推着各家采购国产芯片，国产卡这条路的人，前景反而更有想象空间。
北美市场同样缺AI Infra的人。OpenAI最近放出的岗位，几乎都集中在推理引擎、GPU底层算子和性能加速上，Anthropic也有十几个对应职位在招。

04

结语

AI Infra这轮涨薪还能撑多久，是很多人关心的事。
卢炳宁的判断是，至少还能再撑两三年。他的理由是，现在依旧供不应求，各家厂商基本都在招人，薪酬挂得很高。
还会继续涨，原因在于Infra衍生出了不少新业务场景。
通用对话基模这块，国内很多厂商已经布局得差不多了。复杂垂直场景的落地，才刚起步。
像狂吃算力的AI Coding，以及对吞吐和延迟要求极高的高清视频生成赛道，全链路的商业化闭环，很多都还没走完。
这些新赛道正在激烈交火，厂商们抢人的战事远未到终局。
只要大模型的商业化还在被昂贵的算力账单持续刺痛，那些能在算卡上挤出利润的Infra人才，薪酬溢价就会继续往上走。
大模型「土木系」终翻身：AI Infra 年薪冲到 800 万？


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