量化交易公司與AI實驗室爭搶數學人才，入職薪酬突破百萬美元

量化交易公司和AI實驗室現在每年支付頂尖數學畢業生超過100萬美元，以確保他們的人才。

量化交易公司與人工智慧企業之間對頂尖數學和電腦科學畢業生的競爭，已將入職薪酬推升至超過100萬美元，而僅僅幾年前，這個數字還在35萬至50萬美元之間。

「分水嶺就在OpenAI之前與之後——正是在那之後你才看到競爭真正升溫，」招聘公司Stabile Search的創辦人Matt Stabile表示。

根據高階獵頭公司Karbon Agency創辦人Kevin Cassata的說法，頂級量化公司的標準入職方案介於35萬至50萬美元之間，但頂尖暑期實習生的留任報價已達到70萬美元，而罕見的入職合約甚至觸及150萬美元。在Optiver等公司，暑期實習的月薪通常超過3萬美元。隨著OpenAI和Anthropic等AI實驗室也加入競爭，爭奪同一批具備機器學習與大型語言模型專業知識的畢業生，人才的競價戰進一步加劇。

這場人才戰爭可能使學術界流失未來的研究人員。牛津大學數學研究所的教授兼牛津曼研究所主任Alvaro Cartea指出，大多數博士生入學時原本目標是投身學術，但量化公司的暑期實習往往會改變這些計畫。他的學生進入量化領域後，年薪在30萬至100萬美元之間，而擅長大型語言建模的學生收到的報價則落在高端區間。

AI熱潮如何重塑華爾街招聘

訓練大型語言模型所需的技能長期以來一直與量化金融有所重疊，但隨著交易公司轉向機器學習和AI來驅動交易，這種連結變得更加深厚。一名明星員工的演算法可以創造數億美元的利潤——這也是幫助Jane Street等公司創造超額利潤的因素之一。2026年第一季，Jane Street創下103億美元的獲利紀錄，幾乎是高盛和摩根士丹利獲利總和的兩倍，而員工人數僅為其零頭。

這種賺錢能力讓頂尖公司得以與科技巨頭匹敵。Andrew Lai在麻省理工學院取得電腦科學博士學位，專攻機器學習，曾在微軟和Nvidia實習，後來嘗試加入Optiver。他選擇量化領域，因為能更快看到研究結果，而且薪水比科技業更高。他說，他的博士實驗室同學約有三分之一進入量化領域，另有約相同比例的人進入科技業。

公司提前鎖定人才

為了防止明星實習生流入公開市場，交易公司正在擴大暑期實習計畫，在學生畢業前一年或更早時就鎖定他們。Optiver目前有70%的新進員工來自實習管道，並計劃最終所有初階職位都透過這種方式招募。該公司贊助西洋棋特級大師，並舉辦年度錦標賽；競爭對手Qube Research & Technologies則舉辦公司內的魔術方塊比賽——這些都是為了融入迎合這群超智慧人群的宅文化。

麻省理工學院的數學與電腦科學學生Laura Zhang最初是在一場由某量化公司贊助的高中數學競賽中認識了這些公司。如今她看著同樣的公司在爭相聘請她的同學——用飛機接送學生參加早期職涯計畫，並定期訪問校園。

從AI實驗室回到量化領域

2021年，Daniel Wu從史丹佛大學取得電腦科學學位畢業時，他在AI實驗室面試後，最終選擇加入一家量化公司擔任研究員。「薪酬是一個重大因素，」他說。「當時，量化公司在財務上提供了最有競爭力的報價。」現在，他表示，他的多數同儕選擇接受Anthropic或OpenAI的邀約，因為有機會塑造最熱門的新技術。

這種動態形成了雙向壓力。量化公司必須不斷提高薪資，以留住AI實驗室覬覦的人才；而AI實驗室則必須與華爾街的利潤率競爭。對投資人而言，人才成本代表一項結構性支出，可能對兩類公司的利潤率造成壓力。OpenAI和Anthropic還面臨另一個挑戰——它們要競爭的對手，其單一演算法就能創造數億美元的利潤，使得百萬美元年薪相比之下只是小數字。

本文僅供參考，不構成投資建議。