几乎所有大型科技公司都有人工智能项目，而且他们愿意向专家支付数百万美元的薪酬来做这项工作。
硅谷的初创企业总是比行业巨头拥有更大的招聘优势，比如这样的招聘广告：“抓住机会，我们会给你股权，如果公司成功的话，你就能赚到钱”。
如今，科技行业内有关人工智能的竞争可能会让这一优势变得毫无意义，至少对于那些少有的熟悉人工智能的员工来说是如此。
科技巨头们在人工智能领域押下了巨额赌注，从面部扫描智能手机、可交谈的咖啡桌，到计算机化的医疗保健和自动驾驶汽车等。在走向这一领域的过程中，这些巨头发放的薪水非常高，即便在科技这样一个不吝于为顶级人才提供高薪的行业，这些数字也是令人惊讶的。
我们调查了9位大型公司的员工（包括收到录用通知的人），得出以下结论：一般的人工智能专家，包括刚毕业的博士和学历稍低于博士、工作经验又仅有几年的人，他们的年薪从30万到50万美元不等，或者更高，也可能会持有公司股权。所有这些人都要求匿名，因为他们不想影响到自己的职业发展。
美国人工智能领域的大佬们获得了高薪和股权，在短短4到5年的时间里，公司股价就达到甚至超过了两位数。然后他们就像职业运动员一样，会选一个时间续签或更新合同。
最顶级的是管理人工智能项目的高管。在今年提交的一份法庭文件中，谷歌透露，其自动驾驶汽车部门的一位领导人Anthony Levandowski，他是一名长期雇员，2007年就加入了谷歌。去年，他通过收购一家初创公司，获得了超过1.2亿美元的奖金，并在去年收购了一家由他合作创办的初创公司，随后加入了Uber，后来导致谷歌和Uber卷入了一场关于知识产权的法庭大战。
工资增长如此之快，以至于有些人开玩笑说，科技行业需要国家橄榄球联盟那样的工资上限。Christopher Fernandez表示：“这会让事情变得容易操作多了。”
巨额薪酬的产生有一些推动因素。汽车行业正在与硅谷争夺人才，这些人可以帮助开发自动驾驶汽车。像Facebook和谷歌这样的大型科技公司资金充足，他们认为很多问题可以由人工智能来解决，例如为智能手机和家庭电子设备开发数字助手，以及发现攻击性内容等。
目前最重要的是人才短缺，大公司正试图尽可能多地寻找人才。解决棘手的人工智能问题并不像做一个手机App那么简单。蒙特利尔的独立实验室“元素AI”表示，在全世界范围内，只有不到1万人具备处理重大人工智能研究所需的技能。
卡内基梅隆大学计算机科学学院院长Andrew Moore曾在谷歌工作，他说：“我们所看到的不一定对社会有好处，但对于这些公司来说却是很合理的。”“他们迫切希望确保有一小群人能从事这项技术的研究。”
人工智能实验室DeepMind在2014年被谷歌以6.5亿美元的价格收购，当时它雇佣了大约50名员工。这也可以说明上述的问题。根据该公司最近在英国发布的年度财务报告，去年该实验室的“员工成本”为400人，总金额为1.38亿美元。每名员工的工资是34万5000美元。
Jessica Cataneo说：“你很难与之竞争，尤其对于小公司来说。”他是CyberCoders公司的技术部高级招聘官。“1988年，当我在大学里进行计算机科学的研究时，我的讲师建议我们选择人工智能领域。”
人工智能研究的前沿是基于一组被称为“深度神经网络”的技术。它们是一种数学算法，可以通过分析数据来自主学习任务。例如，通过在数百万张狗的照片中找寻共同的模式，神经网络可以学会识别狗这个生物。这个数学概念可以追溯到20世纪50年代，但直到大约五年前，它仍处于学术界和工业界的边缘地位。
到2013年，谷歌、Facebook和其他一些公司开始招募相对较少的研究人员，专门研究这些技术。现在，神经网络可以帮助识别在Facebook上发布的照片中的人脸，学会听像亚马逊Echo这样的客厅数字助手的指令，并在微软的Skype电话服务上即时翻译外语。
