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MiniMax、字节跳动重金发期权

1 月 15, 2026 通过 XM 0 评论 #AI, #MiniMax, #人才大战, #字节跳动, #期权激励

从即时激励到长期绑定，从研发岗位到市场和职能岗位，AI 企业的“高薪抢人”策略正在全面铺开。

AI行业人才大战正在加速升温。

《科创板日报》记者从MiniMax方面了解到，MiniMax已启动期权增发事宜，激励在几十万美金到几百万美金不等，涵盖算法、工程等全序列核心贡献员工。据了解，本次期权发放来自于全员会口头通知，不仅模型算法，产品、市场、增长、职能等岗位都在其中；后续还会继续对突出贡献者进行即时期权激励。

就在上周，字节跳动明确将在近期为Seed部门实施期权增发计划，覆盖主要为大模型方向的技术员工。据了解，本次股权增发，将按照综合绩效、职级不同进行，员工每月可获得9/11/13万元人民币字节期权，按月归属，预计首批发放18个月，累计期权总量可达百万元人民币。这种“短周期、快归属”的方式，凸显企业对人才留存的高度重视。

从即时激励到长期绑定，从研发岗位到市场和职能岗位，AI 企业的“高薪抢人”策略正在全面铺开。

据记者了解，MiniMax这一期权奖励机制将作为公司的人才制度长期存在，鼓励每一位员工大胆突破。这种覆盖面极广的激励安排，意味着 MiniMax 试图通过股权，把所有核心员工的利益与公司长期发展绑定在一起。

在 AI 行业竞争加速的当下，这样的制度不仅是稳住团队的手段，更是提高组织战斗力的方式。字节跳动 Seed 部门的期权激励方案，则以“高频次归属”凸显差异。与传统互联网公司动辄三到四年的期权解锁周期不同，Seed 部门选择按月归属，每月发放价值数万元的期权。这种安排一方面提升了员工的即时感和激励强度，另一方面也降低了因解锁周期过长导致的人才流失风险。

人才紧缺是这一轮“抢人大战”的核心背景。根据脉脉 2025 年 7 月的报告，AI 岗位月薪均值已达 4.7 万元以上，实习生日薪也高达 4000 元起步。在部分头部大模型企业中，博士和资深算法工程师的年薪甚至超过百万人民币。

类似的“抢人大战”并不仅限于中国市场。海外科技巨头也在以更高的薪资和期权留人。

OpenAI 去年启动新一轮期权池扩容，单人激励额度高达数百万美元，并且明确允许核心科研人员在未来公司上市或股权回购时兑现。谷歌母公司 Alphabet 也在大规模调整薪酬结构，DeepMind 研究团队的博士起薪已突破 25 万美元，并配套长期股权激励。

微软在与 OpenAI 深度绑定的同时，也为部分 AI 科学家提供百万美元签字费；Meta 则通过年度现金 + 股票组合的方式留住 Reality Labs 与大模型团队的资深工程师。硅谷招聘圈流传的说法是，“AI 科学家正成为新的顶级球星”，跳槽溢价往往在 30% 以上。

全球范围内的这场薪酬军备竞赛，正在推高整个 AI 行业的人才成本，也让创业公司在留人方面面临更大压力。期权、签字费、即时奖金等成为留人和吸引人的重要手段。可以看到，企业与人才之间的关系正从“雇佣”转向“合伙”，通过股权和期权将个人利益与公司长期发展捆绑。

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9 月 14, 2025 通过 XM 0 评论 #AI, #经济, #行业分析, #资本市场, #金融

上半年，经济表现稳定，国债利率低位震荡，美元指数表现较弱使得人民币汇率有所升值。国内政策频吹暖风，市场开始出现一些反转预期，但短期数据仍比较平稳。海外市场因美国关税政策影响波动较大，而中国在对美贸易谈判中体现出了务实的态度，有效降低了其对国内经济的剧烈冲击；美债利率下半年有望开始回落，对冲部分海外需求的不确定性，也为国内货币政策留出了空间。长期来看，如果我们观察到居民部门的收入预期能够稳定、企业家信心能够恢复、新的长效央地事权财权分配机制能够重塑，经济就有强劲复苏的希望。对于资本市场的后续表现，我们并不悲观，保持耐心。

截至本报告期末，上证指数上涨2.76%，深证成指上涨0.48%，沪深300指数上涨0.03%，创业板指和科创50指分别上涨0.53%、1.46%。上半年，有色、银行等行业表现较好，高股息板块如石油石化、建筑、公用事业等表现稍弱。医药行业表现较好，板块内创新药出海方向涨幅尤为明显。TMT行业先抑后扬，期初受关税影响较大，随着谈判进展预期逐渐缓和，后期有所修复。房地产、煤炭、建材、食品饮料等跟宏观经济关联度较高的行业表现较差。

科技领域前沿的人工智能技术仍在不断迭代，且显现出中美之间你追我赶的态势。从去年三季报开始我们就指出，GPT-o1模型的出现，标志着Scaling Law（规模定律）从预训练阶段逐渐扩散到强化训练和推理阶段，将在代码生成、多模态、Agent、教育、法律、金融等多个领域逐渐产生大量可商业化的应用场景，且向着AGI（通用人工智能）的终极目标又显著迈进了一步。DeepSeek的出现进一步加快了这个进度，我们并不担心所谓的“算力通缩”，因为应用所需要消耗的算力相较于训练是至少要多好几个数量级的，而且AI降本带来的经济性和普及效应又会进一步刺激更多硬件需求。在借鉴了MoE（混合专家模型）架构后，海外云厂商仍然用实际行动证明了更大算力和更多数据的技术方向仍然是提升大模型基础能力、消除幻觉的最优路径，因为模型能力哪怕只提升一点点，在应用端所体现出来的效果也会因为推理步数的快速增加带来的指数级放大效应而产生显著的差距。生成式AI远不止于ToC（面向消费者）的聊天机器人，ToB（面向企业）领域关乎生产力效率，企业付费意愿强、对错误率的容忍度低，将会成为全球领先大模型的主战场。海外AI已经由供给驱动转为需求拉动，形成了明确的商业闭环，Coding就是第一个大的应用领域。近期海外云厂商指数级增长的Token数据，就印证了我们去年三季度以来的预判和坚守；未来多模态、Agent以及各个行业应用都会层出不穷，我们相信，生成式AI对各个行业所进行的这场生产力革命刚刚开始。AI算力已经成为海外大型云厂商的核心竞争要素，同时很多国家也纷纷开始建设自己的大规模主权AI集群；在这一阶段，受益于海外AI基建的相关公司同时具备极高增长和极低估值，是组合配置的首选。