DeepSeek一口气扩招150人却零AI研究岗：AI公司人才战略转向工程落地

据凤凰网科技9月8日报道，国内AI公司DeepSeek近期启动了一轮大规模扩招，计划招聘150人。但引人注目的是，这150个招聘岗位中没有一个是AI研究岗，全部是工程、产品、运营等落地类岗位。这一招聘策略的变化，折射出AI行业人才战略的深刻转变——从追求前沿研究转向注重工程落地，从”造模型”转向”用模型”。在大模型技术日趋成熟的背景下，AI公司的竞争焦点正在从技术研发转向产品化和商业化。

150人扩招零研究岗的信号

DeepSeek此次扩招150人却零AI研究岗的招聘策略，在AI行业引发了广泛讨论。作为国内领先的AI公司，DeepSeek一直以其强大的技术研发能力著称，其发布的DeepSeek系列大模型在国内外市场都获得了广泛认可。然而，此次大规模扩招却完全没有AI研究岗位，这一变化传递出明确的信号：DeepSeek的战略重心正在从技术研发转向产品落地和商业化。

这一转变与DeepSeek的发展阶段密切相关。经过几年的快速发展，DeepSeek已经在大模型技术领域建立了较强的技术优势，模型能力达到了世界先进水平。在技术能力已经具备的前提下，接下来的关键是如何将技术转化为产品和服务，创造商业价值。因此，DeepSeek需要大量的工程、产品、运营人才来推动技术的产品化和商业化，而不是继续大规模招聘研究人员。

同时，这一转变也反映了AI行业整体发展阶段的变化。在大模型发展的初期，行业的焦点是技术突破，各家公司竞相招聘顶尖AI研究人员，追求模型参数和能力的提升。而随着大模型技术的日趋成熟，模型能力的边际提升正在递减，单纯的技术研究已经难以形成差异化竞争优势。相比之下，产品化和商业化能力变得更加重要，能够将技术转化为有价值的产品和服务的公司，才能在竞争中脱颖而出。

AI人才市场的结构性变化

DeepSeek的招聘策略变化，是AI人才市场结构性变化的一个缩影。近年来，AI人才市场正在经历深刻的结构性调整，从”研究岗热”转向”落地岗热”。

在大模型发展的初期，AI研究人才是市场上最抢手的资源。各大科技公司和AI创业公司竞相高薪招聘顶尖AI研究人员，AI研究岗的薪资水平水涨船高。然而，随着大模型技术的成熟和行业竞争格局的逐渐清晰，市场对AI研究人才的需求正在趋于饱和。一方面，大模型技术的突破难度越来越大，需要的研究人员数量在减少；另一方面，已经建立技术优势的公司不需要继续大规模招聘研究人员，而是更加注重现有技术的产品化和商业化。

与此同时，市场对AI工程、产品、运营等落地类人才的需求正在快速增长。大模型技术的应用需要大量的工程人才来进行模型优化、系统搭建、应用开发等工作；需要产品人才来设计用户友好的AI产品；需要运营人才来推广AI产品，获取用户，实现商业价值。这些落地类岗位的需求增长，正在改变AI人才市场的结构。

这一结构性变化也对AI人才的培养提出了新的要求。在过去，AI人才培养主要关注算法和模型研究，培养了大量的AI研究人员。而现在，市场更加需要既懂AI技术又懂行业应用的复合型人才，需要能够将AI技术落地到具体场景中的工程和产品人才。高校和培训机构需要调整AI人才培养方案，更加注重实践能力和应用能力的培养，以适应市场需求的变化。

从造模型到用模型的行业转型

DeepSeek招聘策略的变化，也反映了AI行业从”造模型”到”用模型”的整体转型。在大模型发展的前几年，行业的主旋律是”造模型”，各家公司竞相发布更大、更强的大模型，参数规模和能力榜单成为竞争的焦点。然而，随着大模型技术的成熟，单纯的”造模型”已经难以创造足够的商业价值，行业的主旋律正在转向”用模型”，即如何将大模型技术应用到具体的行业和场景中，创造真正的商业价值。

这一转型在国内AI行业表现得尤为明显。截至2026年6月，豆包大模型日均Token调用量突破180万亿，过去一年增长超10倍；火山引擎以49.5%的份额连续两年位居中国公有云MaaS市场第一，服务的”万亿Tokens俱乐部”成员超200家。这些数据表明，国内AI企业正在更加注重技术的实际应用和商业价值，大模型的调用量和商业化收入正在快速增长。

从”造模型”到”用模型”的转型，也意味着AI行业的竞争逻辑发生了变化。在”造模型”阶段，竞争的关键是技术能力和研发投入，谁能造出更强的模型，谁就能在竞争中占据优势。而在”用模型”阶段，竞争的关键是产品能力和商业化能力，谁能将模型技术转化为有价值的产品和服务，谁就能在竞争中获胜。这一变化将促使AI企业更加注重用户需求和市场反馈，更加注重产品体验和商业价值，推动AI行业更加健康和可持续地发展。

工程能力成为AI公司的核心竞争力

在从”造模型”到”用模型”的转型过程中，工程能力正在成为AI公司的核心竞争力。大模型技术的落地应用，面临着诸多工程挑战，如模型推理效率优化、大规模并发处理、系统稳定性保障、多模态数据处理等。只有具备强大工程能力的公司，才能将大模型技术高效、稳定地应用到产品中，为用户提供良好的体验。

DeepSeek此次大规模扩招工程类岗位，正是为了增强公司的工程能力，推动大模型技术的产品化和商业化。在大模型技术已经具备的前提下，工程能力的强弱将直接决定产品的性能和用户体验，进而影响公司的市场竞争力。因此，招聘大量优秀的工程人才，是DeepSeek在新阶段的必然选择。

同时，工程能力的提升也将帮助AI公司降低成本，提高盈利能力。大模型的推理成本是AI公司的主要成本之一，通过工程优化，可以大幅提高模型推理效率，降低单位调用成本，从而提高产品的毛利率和公司的盈利能力。在AI行业从烧钱阶段进入盈利阶段的背景下，工程能力的重要性将更加凸显。

影响分析

DeepSeek一口气扩招150人却零AI研究岗的招聘策略，是AI行业发展到新阶段的一个标志性事件。它折射出AI公司人才战略的深刻转变，也反映了AI行业从”造模型”到”用模型”的整体转型。

对于AI行业而言，这一转变标志着行业正在走向成熟和理性。在经历了前几年的技术狂热和参数竞赛之后，AI企业开始更加注重技术的实际应用和商业价值，更加注重产品能力和盈利能力的建设。这将推动AI行业从烧钱扩张的粗放发展阶段，进入精细化运营和价值创造的成熟发展阶段。

对于AI人才而言，这一转变意味着职业发展方向的调整。AI研究岗位的需求增长正在放缓，而工程、产品、运营等落地类岗位的需求正在快速增长。AI从业者需要根据市场需求的变化，调整自己的职业规划和技能结构，增强自己在产品化和商业化方面的能力，以适应行业发展的需要。

对于整个社会而言，AI行业从”造模型”到”用模型”的转型，将推动AI技术更加深入地融入经济社会的各个领域，创造更多的实际价值。随着AI产品和服务的不断丰富和完善，AI技术将为人们的工作和生活带来更多的便利和效率，推动数字经济的高质量发展。

当然，我们也应该看到，AI研究仍然是AI行业发展的基础和动力。虽然当前行业的重心正在转向工程落地，但前沿技术研究仍然不可或缺，只有持续的技术突破，才能为AI行业的长期发展提供动力。AI企业应该在注重工程落地的同时，保持对前沿技术研究的投入，实现技术研究和工程落地的平衡发展。只有这样，AI行业才能保持长期的创新活力和竞争力，为人类社会创造更大的价值。