對此，營長心中是有數字的：Google內部的軟件項目，80%以上都是由深度學習驅動的；盡管微軟一向是各公司挖人的重鎮，但沈向洋說他們仍有一支人數超過8000的AI隊伍。

至于國內科技公司的情況，營長最近也專門對其人才需求的變化做過一些分析：其中像BAT、華為這樣的一線科技公司，技術人才需求中有30%-40%是AI相關的；而在那些以AI為核心的初創公司內，這一需求比例普遍會更高一些，個別公司甚至能超過70%。

而薪資方面，根據一份2018屆互聯網校招高薪清單，營長發現這些一線科技公司普遍能為AI相關的碩士、博士畢業生開出30-50萬的年薪，其中財大氣粗的Google竟為一名畢業生拿出56萬的年薪。

當然，比起有經驗的人才，這點薪水其實算不上什么。

我們知道，百度在AI人才方面一向出手闊綽，根據高盛的數據，它為機器學習相關人才提供的年薪是12.6萬美元，如果再算上每年的獎金和期權，這一數字則漲到22萬美元（約合146萬元人民幣）。不過，算上Google、Facebook、Amazon、蘋果和微軟等國際巨頭的話，百度也只能排到第三，微軟為了留住人才能開到24.4萬美元，挖人不止的Facebook則能給出27.3萬美元。

看到這么高的薪水，說實話，營長自己都有點心動……可是，等營長學出來，這些巨頭還能給出這么好的待遇嗎？學到手的機器學習/深度學習到底能用來做什么？這么高的工資水平到頭來會不會只是一個泡沫？

自己花大力氣去學，營長不是很擔心，唯一的擔心只是學成之后，這里的高薪到底能不能落到學AI后的你我頭上？想必這也是很大一部分想要投入精力、財力去學AI的人群最大的憂慮。

AI行業究竟能提供多少這樣的高薪職位？大多數人都會覺得這樣的高薪水平是很難長期持續下去的，但營長卻想起了一家傳統紙媒借AI技術成功轉型的故事，這一行業轉型的所帶來的效率和營收卻足以供養一支全新的AI團隊。

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我們知道，社交網絡興起后，報紙等傳統媒體的處境大不如從前。特別是當我們這一代最杰出的頭腦都在挖空心思誘使人們在Facebook、Twitter、YouTube等社交媒體上盡可能多地點擊廣告后，傳統媒體的廣告收入更是一瀉千里。

因為收入不濟，很多小報刊還沒反應過來是怎么回事，便已紛紛倒閉。而像《華爾街日報》《紐約時報》《金融時報》等幾家有底子的主流媒體，還能硬撐著豎起高高的付費墻。而拿過47座普利策獎、敢于曝光“水門事件”、能把美國總統拉下馬的《***》，則因前一年5370萬美元的巨額虧損，已于2013年作價2.5億美元賣給Amazon創始人貝佐斯。

盡管對報業一竅不通，互聯網出身的貝佐斯堅信該報應當是一個自給自足的賺錢業務。一邊試驗一邊創新，他開始大刀闊斧地改革這家百年老報：內容方面，貝佐斯讓新聞團隊擴充了140多個記者，鉚足精神生產高質量的新聞，使得人們愿意為之付費。分發方面，原《時代》雜志和《赫芬頓郵報》的社交產品主管Jarrod Dicker也找上門來，希望用機器學習和人工智能來促進優質新聞的生產與傳播，通過技術來對抗那些不斷滋生假新聞的社交平臺。

這便到了2015年，《***》內部成立了一個由Jarrod Dicker領導的、專注于廣告技術研發的RED實驗室，直接向貝佐斯匯報，該部門承擔起了***向“軟件公司”轉型的重任。

他們開發的Bandito，是一個用于預測未出版稿件受歡迎程度的系統，可以讓編輯可以為同一篇文章搭配5個不同的標題和題圖，并配以不同的敘事風格，由算法來決定哪個版本的報道最能吸引受眾。

編輯分析系統Loxodo則可通過算法來比較讀者們對《***》新聞質量和其他媒體新聞質量的評價，同時還能比較該報和其他媒體新聞發布速度、質量和向移動平臺推送內容的數量差異。

而最重要的成果，卻是內容管理系統Arc，它能夠打破上百萬的數據孤島來為數據分析師抓取大規模的底層數據，并通過算法來管理個性化的內容，同時還具備超強的內容分享功能。Arc內部的人工智能Own，則能搭配個性化內容來生成相應的定制消息并一同推送給用戶，從而***提升推送內容的閱讀效果。

所有這些技術同優質內容結合起來，成功讓《***》在用戶數量和網站流量方面完成對其他媒體的逆襲。它的Arc系統也紛紛被《洛杉磯時報》、加拿大《環球郵報》等大型媒體所采用，僅軟件服務就能為《***》帶來近億美元的收入，為該報在2016年扭虧為盈立下了汗馬功勞。

不過，相比于2016年Google 794億美元、Facebook 269億美元的廣告營收，《***》這點收入實不過九牛之一毛。兩大巨頭上千億美元的廣告營收，撐起了當今最頂尖的兩大AI研發陣營。

聽起來固然是可悲，但全球最杰出AI人物的高收入源頭，確實要歸功于他們的研究成果在互聯網廣告推薦領域的大規模應用。所以，水漲船高，應屆生在AI行業拿50萬、上百萬高薪的大有人在……

問題只是在于，這樣的情況到底能否持續？你我現在才著手去學AI是否還有意義？至少，《***》成功翻身的經歷是說明，就連紙媒這種被科技所遺忘的行業，只要經過合適的技術創新和業務變革，都有機會創造出大量的收入來支付你的高薪。

所以，AI以外，AI+醫療、AI+交通、AI+安防、AI+教育……AI變革傳統行業所能創造的新機會和新財富，是不是足夠支付你將來的高薪呢？當然，這里的前提肯定是你已經掌握了AI領域的知識和技術。

這就是說，在有時間、有余力情況下，學成 AI/機器學習/深度學習 方面的技能，極有可能是在意想不到的地方為你帶來高薪收入。

在這過程中，了解一些概念不難，難的是把相關的知識和技術系統地學下去，把該趟的坑都趟完、把該動手的實踐都親手做完。高薪之路必定不易啊。