转：硅谷和华尔街顶尖公司工作的校友人数排名

硅谷民工Alex

我的天，转眼两三年过去，再看看之前的这些东西太有感慨。世界变化太快！GenAI已经改变了整个硅谷，华尔街，整个科技行业/投资行业，以及世界格局。

打工人的角度什么Databricks，Airbnb，LinkedIn都成昨日黄花。如今的新贵是OpenAI，Anthropic！！！

Andy8888

帖主难得现身，让旧帖重见天日…现身说法更新下硅谷、华尔街头部公司的最新情势呗。

硅谷民工Alex

Andy8888 发表于 2026-1-20 08:21
帖主难得现身，让旧帖重见天日…现身说法更新下硅谷、华尔街头部公司的最新情势呗。 ...

最新情势就是 AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 严格说是generative AI
整个行业已经被genAI革命，现在我们写代码都是用机器vibe coding，新毕业的new grad找不到工作；而做AI的都在捞钱。传统行业也被AI革命。2025年是AI agent元年，我觉得LLM大模型慢慢saturated，接下来整个业界会更加关心实际genAI app实际应用的落地。

硅谷民工Alex

Andy8888 发表于 2026-1-20 08:21
帖主难得现身，让旧帖重见天日…现身说法更新下硅谷、华尔街头部公司的最新情势呗。 ...

头部公司如今是最好的AI lab，也就是做模型的比如 OpenAI，Anthropic，Google Gemini，Grok等等
Amazon，微软都没有自己的大模型（虽然也开出天价工资在做，另外微软能靠OpenAI多久不知道），Apple完全没有布局彻底失策，Meta的open-source完全搞不过中国的QWEN，而且爆出问题，Lecun刚辞职，因为弄上来一个最弱智和SB的反华仔AlexWang。

至于做落地GenAI产品的，目前商业比较成功的还是vibe coding（比如Claud，Gihub Copilot）以及AI search/办公Productivity（比如Google Gemini / Microsoft Copilot / Glean / Perplexity什么的）。

总之做大模型的researcher都是(几)百万美金级别的年薪（包括搞不出自己大模型的Amazon，Apple，微软）；
做大模型infra相关的可以接近百万美金(比如70-80万)；而我们做GenAI产品的，撑死也就60万？我现在的目标是早日突破50万美金，40多万也okay（竞争太激烈了，我个人不算特别优秀）。真的很难想象一个IC做技术的打工仔可以拿到百万美金年薪。真是时代造英雄。接下来期待更多现象级的GenAI app落地，创造更多财富和机遇。

很辛苦很操劳，大家都是996。没办法，稍微有点理想有点抱负的硅谷人都希望能抓住未来，这是几十年难得遇到的最大的人类技术革命。

至于华尔街，当然都是疯了一样投资AI，无论一级市场还是二级市场。不知道啥时候bubble burst，还是说这些都不是bubble。

希望下次来留言的时候，我已经成功跳槽到了我的dream company。。。

胖妞

硅谷民工Alex 发表于 2026-1-20 14:49
头部公司如今是最好的AI lab，也就是做模型的比如 OpenAI，Anthropic，Google Gemini，Grok等等
Amazon， ...

你30-35岁吗

胖妞

美国税太高45%，香港17%，香港税前拿100万美元高薪大致相当于美国税前拿150万美元

乖乖牛

胖妞 发表于 2022-9-23 20:35
不管从哪个角度看，清北华五大都名列前茅
其他学校航济开西汉二等也不错 ...

目测华科高于南大

大网

这种数据不大可信的，因为一个学校每年毕业生就这么多，计算机一年毕业200个，十年才2000个，哪儿哪儿都是某些学校人最多，动不动就几百上千个谷歌的，几百上千个微软的，怎么可能呢。

Andy8888

硅谷民工Alex 发表于 2026-1-20 14:49
头部公司如今是最好的AI lab，也就是做模型的比如 OpenAI，Anthropic，Google Gemini，Grok等等
Amazon， ...

多谢分享。看来除了AI还是AI啊，浪潮并未褪去。也祝你多捞美金发大财，也早日自创一个伟大的AI公司。只是别光顾着闷声发财，多过来和大家分享分享业界最新的行业状况和技术发展，让大家也长点见识，跟上时代潮流。。。

大网

硅谷民工Alex 发表于 2026-1-20 14:49
头部公司如今是最好的AI lab，也就是做模型的比如 OpenAI，Anthropic，Google Gemini，Grok等等
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加油祝早日薪酬翻番

Andy8888

硅谷民工Alex 发表于 2026-1-20 14:49
头部公司如今是最好的AI lab，也就是做模型的比如 OpenAI，Anthropic，Google Gemini，Grok等等
Amazon， ...

Lecun辞职据说是不愿意汇报给年轻的Alex Wang。但这一轮META大把砸钱挖了不少大牛加盟，收购了Alex Wang的公司后，最近又收购了Manus; 而OpenAI 前一向失血严重，被挖走不少骨干，直到最近传来陈立杰加盟的消息。这一轮比拼META和Open AI到底谁占住了优势、前景看好？貌似苹果、微软等没有布局LLM的大公司错失良机、早早退出了竞争（虽说微软与Open AI有着特殊关系）。除了自主开发LLM的大公司，基于LLM专注于LLM应用的公司如Manus等前景如何？专注于AI硬件赛道的公司如英伟达等前景如何？未来是否有可能更风光？

zeians

iwasgone 发表于 2023-9-30 11:48
蛋蛋物理100人，科大物理370，（物理学院和少年班物理学）要是算地球物理，科大超过400。上海交大物理学院3 ...

怎么不说科大物理培养的院士是上交的几十倍

Andy8888

硅谷民工Alex 发表于 2026-1-20 14:49
头部公司如今是最好的AI lab，也就是做模型的比如 OpenAI，Anthropic，Google Gemini，Grok等等
Amazon， ...

刚好看到下面这篇深度分析推文，看来AI 群雄逐鹿不可避免：^_^
争夺AI制高点，谷歌和Anthropic必有一战
本文作者：苗正，
刚发布Cowork的Anthropic又要融资了。知情人士透露，这家公司正在敲定一轮250亿美元的巨额融资，距离上次融资仅仅过了两个多月。
为什么Anthropic如此迫切地需要资金？
原因很简单，2026年AI大厂之间的竞争，已经不再是模型参数和跑分了，开发者体验和Agent能力转而成为了新贵。
例如，智谱首席科学家唐杰此前表示，随着DeepSeek横空出世，Chat范式的探索已经基本结束，因此公司决定押注Coding。
谁能掌握住程序员，谁就能赢得胜利。
Anthropic固然很厉害，Y Combinator 2026的数据显示，Claude Code市场占有率高达52%，横扫所有对手。
而且他们只需要4个程序员，仅用10天的开发周期，就能拿出Cowork这种既成熟，还完整封装的产品，无疑是坐稳了宝座。
但谷歌不可能坐视不管，这家AI巨头即将和Anthropic在Vibe Coding领域短兵相接。
有意思的是，这次谷歌所扮演的角色，不再是霸主，而是一个挑战者。
01
谷歌实际上直到2025年年末，才发布了类似的Agent编程工具Antigravity。而Claude Code的发布时间是2025年年初。
这也是为什么说在AI编程这个领域，谷歌只是一个挑战者。
谷歌官方给Antigravity的定义是Agent-First IDE（Agent优先集成开发环境），强调Agent是核心设计理念，而非传统IDE的辅助功能。
内置的Mission Control面板允许开发者管理多个自主运行的Agent，这些Agent可以并行处理任务、浏览网页查找文档、甚至在终端中执行命令。
从功能上看，Antigravity试图在多任务并行上做出差异化，但核心逻辑仍然是让AI代理替开发者完成编程工作。
但是，Antigravity不止原生支持Google自家的Gemini 3 Pro、Deep Think和Flash模型，它同时也支持Anthropic的Claude Sonnet 4.5和Opus 4.5。
这个决定背后的逻辑很直白，哪怕开发者更喜欢Claude的模型，谷歌也要确保他们留在谷歌的IDE生态中。
话又说回来了，这种策略本身也是一种妥协。
作为AI大厂，谷歌在自己的开发工具里支持竞争对手的模型，这在以往是难以想象的。
但现实摆在面前，Claude模型更聪明，更会编排任务，更懂开发者。开发者对Claude模型拥有粘性，但对IDE还没有。
就像同样是下单麦当劳的外卖，美团和淘宝闪送在优惠力度、派单时间等方面就是不一样。IDE在开发过程中也和平台类似，即便模型相同，输入的需求相同，但是最后得到的结果也是不同的。
然而从市场反馈来看，Antigravity的表现并不如谷歌预期。
CB Insights的报告显示，在2025年末的AI编程工具市场份额统计中，Antigravity的采用率远低于Cursor和GitHub Copilot这些老牌工具。
开发者社区的讨论也印证了这一点，大多数人认为Antigravity的多Agent管理功能虽然新颖，但在实际使用中并不如单一强大的Agent来得高效。
不过，Antigravity也并非毫无亮点。Linux之父林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）此前启动AudioNoise项目，尝试使用Antigravity进行Vibe Coding，比如利用AI生成Python代码，以辅助音频处理工作。
林纳斯在项目的README文件中坦言，他对Python并不熟悉，过去通常是通过搜索和复制粘贴来完成Python编程，但现在他干脆跳过这个中间环节，直接让Antigravity来生成代码。
林纳斯的背书确实为Antigravity带来了一些关注度，但这个案例本身也暴露了Antigravity的定位问题。
AudioNoise只是一个业余项目，Torvalds用AI生成的也只是他不擅长的Python可视化工具部分，核心的C语言音频处理逻辑仍然是他手写的。
换句话说，即便是林纳斯这样的顶级程序员，也只是把Antigravity当作一个辅助工具，用来处理自己不熟悉的边缘任务。
这恰恰说明了谷歌面临的困境。
Claude Code已经可以为开发者处理复杂的编程任务，而Antigravity还停留在辅助工具的层面。
02
谷歌并非没有优势。
事实上，如果单从资源和技术积累来看，谷歌拥有Anthropic难以企及的全栈能力。从芯片到云服务，从模型训练到应用部署，谷歌可以在每个环节进行优化。
但问题在于，这种全栈优势在编程工具这个细分市场上，并没有转化为实际的竞争力。
前文提到的Cowork，就是一个很好的例子。
2026年1月，Anthropic推出了Cowork，这是一个桌面应用功能，让Claude可以直接访问用户电脑上的文件夹，执行复杂的多步骤任务。
Cowork的推出进一步扩展了Claude的应用场景，从纯粹的编程工具延伸到了更广泛的知识工作领域。
在开发过程中，Anthropic团队主要依靠Claude Code来生成Cowork的代码。换句话说就是，Anthropic已经实现了由AI构建AI，今天能推出Cowork，明天就有可能推出性能更强大的产品。
相比之下，谷歌在应用层的动作显得迟缓。
谷歌确实也有类似Cowork的产品，叫做Gemini CLI。这个工具在功能上与Cowork相似，可以访问本地文件并执行任务。
但问题在于，Gemini CLI并不是用Antigravity开发的，而且只能通过命令行操作，不能像Cowork那样提供图形界面让用户直观地进行交互。
从AI编程工具上看，Anthropic从一开始就把Claude Code定位为开发者的协作伙伴，强调长时间、复杂任务的处理能力。而谷歌的Antigravity更像是一个功能集合，通过堆砌特性来吸引用户。
OpenAI在这个领域的存在也不容忽视。虽然OpenAI的Codex和GitHub Copilot在市场份额上不如Claude Code，但它们有着别样的优势，那就是与微软的合作，深度绑定GitHub生态将AI编程能力直接嵌入到开发者最常用的平台中。
这种策略虽然不如Anthropic激进，但胜在稳健。
虽然说了那么谷歌的不好，然而谷歌也有自己的杀手锏，那就是硬件基础设施层的优势逐渐放大。这一点在谷歌与Anthropic的芯片合作上体现得尤为明显。
在应用层打得不可开交的同时，谷歌和Anthropic在基础设施层却保持着密切的合作关系。2025年末，Anthropic宣布，将直接采购近100万颗谷歌TPU v7芯片，代号Ironwood。
根据SemiAnalysis的分析，这笔交易价值420亿美元，预计将为Anthropic提供超过1GW的算力容量。
Anthropic选择TPU而非英伟达GPU，主要基于经济和技术考量。
与英伟达的GB200服务器相比，TPU v7集群的总拥有成本降低了约30%～44%。
在性能方面，TPU v7相比上一代TPU v5p，性能提升了近10倍。每颗TPU v7芯片可以提供4.6 petaFLOPS的FP8计算能力，这个数字与英伟达的B200基本持平，甚至略高一些。
而在能效比上，TPU v7更是表现出色，功耗约为600W，远低于英伟达GPU动辄1000W以上的功耗。
最关键的是生态兼容性。
Claude 4.5 Opus是Anthropic采用多元化算力策略所训练出来的模型，同时可以运行在亚马逊Trainium、英伟达GPU以及谷歌TPU上。
TPU在这里面负责算力补充和特定算法优化。
一切大模型的基石是Transformer架构，而TPU的脉动阵列（Systolic Array）架构专为Transformer层的大规模矩阵运算设计，相比GPU在同等功耗下矩阵计算效率提升30%～80%。
而在推理方面，Anthropic通过可以TPU的优化，实现推理时动态激活专家层，减少无效计算，降低延迟。而GPU每一次推理，都必须使用内存进行读写，会浪费大量的电力。
换句话说，Anthropic想要让自家的模型用起来更省钱，那他们就更需要TPU，而不是GPU。
从供应链角度看，这笔交易也有深层次的战略意义。
英伟达GPU产品供不应求的局面已经持续了两年，即便是OpenAI和Meta这样的大客户，也经常面临交付延迟的问题。通过与谷歌的合作，Anthropic打破了对英伟达生态的单边依赖，获得了谷歌的供应保障。
对于谷歌来说，这笔交易同样意义重大。谷歌的TPU业务长期以来主要服务于自家的AI训练需求，外部客户相对较少。
Anthropic的百万芯片订单不仅带来了可观的收入，更重要的是验证了TPU在商业市场上的竞争力。如果Anthropic能够成功利用TPU训练出更强大的Claude模型，那将是对TPU技术的最好背书。
对于谷歌来说，这是一种东边不亮西边亮的策略。
即使Gemini没有在应用层战胜Claude，谷歌也会因为Claude逐渐绑定TPU而从中获利。TPU芯片的销售、云服务的租赁、技术支持的费用，这些都是实实在在的收入。而且，随着Anthropic对TPU依赖度的提高，谷歌在这段关系中的话语权也会逐渐增强。
但这种策略也有风险。如果Anthropic利用谷歌的TPU训练出了远超Gemini的模型，那谷歌在应用层的竞争将变得更加困难。到那时，谷歌可能会面临一个尴尬的局面，自己的基础设施在支撑竞争对手的成功。
03
如果说技术和硬件是战争的武器，那么资本就是这场战争的燃料。
而在资本层面，Anthropic展现出了惊人的融资能力。
2026年初，Anthropic预计完成一笔规模超过250亿美元的融资，这将使其估值达到3500亿美元。
要知道，2024年3月，Anthropic的估值还只有615亿美元。到2025年11月，这个数字已经涨到1830亿美元。短短几个月后，估值再次翻倍，直逼OpenAI。
支撑这3500亿美元估值的，是实打实的收入增速。
Anthropic在其F轮融资公告明确记载，2025年年化收入约10亿美元，在2026年将会达到152亿美元。
这种15倍的增长速度是非常夸张的。更重要的是，这种增长不是靠烧钱补贴换来的，而是来自API和订阅的真实付费。
投资者看到的不再是一个需要持续输血的研究机构，而是一个有清晰商业模式、能够自我造血的科技公司。
Claude Code的成功正是这种转变的最好证明，通过Cowork，它证明了ClaudeCode不仅是一个技术产品，更是一个可以带来稳定收入的商业产品。
本轮融资由Coatue Management和新加坡主权财富基金GIC领投。
不过在这之中发生了一件很有意思的事情，红杉资本同时下注了OpenAI、xAI和Anthropic。这种买下整个赛道的打法，在风险投资历史上并不常见。
红杉的这一转变发生在其高层人事变动之后。红杉前任负责人鲁洛夫·博塔（Roelof Botha）对于向少数高估值初创公司集中投资持谨慎态度，他曾公开表示，向硅谷砸更多的钱并不能产生更多伟大的公司。
但在2025年11月鲁洛夫卸任后，新的领导层显然采取了不同的策略。
现在的红杉认为，Anthropic的这笔融资规模如此之大，它已经从风险投资转变为了一种股票投资。红杉持有大量OpenAI和xAI的股份，同时也看好Anthropic，因为这不是一场非此即彼的竞赛，这些公司各自都将拥有独特的能力。
在AGI时代，赢家可能不止一个。不同的AI公司会在不同的细分领域占据优势，而不是像传统互联网时代那样，一家独大通吃市场。
从这个角度看，红杉的全赛道押注是一种理性的风险对冲。
毫不夸张地说，在AI领域，资金本身就是一条护城河。没有百亿美元的入场券，已经无法留在牌桌上。
训练一个前沿大模型的成本已经达到数亿美元，而要维持持续的迭代和优化，每年需要投入的资金可能达到数十亿美元。这种资金门槛将大部分玩家排除在外，也只有那些能够持续获得大规模融资的公司才能继续玩下去。
微软和英伟达在这轮融资中承诺的投资约为150亿美元。
而Anthropic又表示，拿到融资后，很大一部分资金需要用于购买算力。如果Anthropic需从微软Azure采购算力，GPU使用的是英伟达的，这就又变成了左手倒右手的循环，使得云厂商和芯片巨头通过投资锁定了未来的收入。
实际上这种资本循环在AI行业已经是常态了。大型科技公司既是AI创业公司的投资者，又是它们的供应商。
这种双重身份带来的好处是显而易见的，投资可以获得股权回报，而供应商身份则可以获得稳定的收入。AI创业公司的很大一部分融资，最终会回流到这些大型科技公司手中。
Anthropic还透露，公司已聘请知名律所Wilson Sonsini筹备上市事宜，预计将在2026-2027年期间IPO。如果这个计划成真，Anthropic可能比OpenAI更早上市。这将是一个标志性事件，意味着AI行业开始进入成熟期，从纯粹的技术竞赛转向商业化和资本化。
相比之下，谷歌虽然也有钱，却没办法像Anthropic一样，在AI编程领域如此专一。
谷歌是一家市值超过4万亿美元的巨头，AI只是其众多业务之一。谷歌的主要收入来源是广告，因此谷歌对AI的态度是通过AI来强化以广告为主的现有业务。
这种多元化既是优势，也是劣势。优势在于谷歌有足够的资金和资源支撑长期投入，劣势在于注意力和资源必然会被分散。
Anthropic可以将所有资源集中在Claude的开发和优化上。这种专注度带来的效率提升是显而易见的。从Claude 3到Claude 4.5，Anthropic的迭代速度远超谷歌的Gemini系列。
而Claude Code从推出到占据市场主导地位，也只用了不到一年时间。
从长期来看，AI编程的结果可能不会是简单的赢家通吃。
谷歌凭借其全栈能力和基础设施优势，在企业市场和大规模部署场景中仍然有很强的竞争力。而Anthropic则可能在开发者工具和高端应用场景中保持领先。
两家公司的竞争，更像是在不同维度上的较量，而不是在同一条赛道上的直接对决。
但有一点是确定的，编程这块AI高地的争夺，已经成为决定AI行业格局的关键战场。
这不仅仅是因为开发者是AI工具的直接用户，更重要的是，开发者是整个数字世界的建设者。掌握了开发者，就掌握了未来软件的生产方式，这才是这场战争真正的意义所在。
本文作者：苗正

DFL

硅谷民工Alex 发表于 2026-1-20 14:49
头部公司如今是最好的AI lab，也就是做模型的比如 OpenAI，Anthropic，Google Gemini，Grok等等
Amazon， ...

悠着点，美国股市的泡沫已经难以为继，不可能永远不破，七大公司互相买来买去，就能每个估值几万亿美元，比2000年的互联网泡沫还疯狂，美国一心搞通用ai，定一个宏大的实现不了的目标，然后每隔一段时间就凭空捏造一个里程碑，小圈子商业互吹，极少真正在现实生活场景应用，归根结底还是炒股票，吹泡沫。前几年炒作元宇宙的小扎，公司名字都改了，最近整个部门都裁了吧

中国的ai，更接地气，与现实应用结合的更多，今年年初，美国新乡时报和英国经济学人都在报道宁波医院用ai筛查胰腺癌，救活很多人的案例，两家媒体虽然心有不甘，道心破碎，酸言酸语，但也不得不承认中国ai是真正结合现实的，跟美国的炒作不是一个路数

zouzhiguo

Andy8888 发表于 2022-9-24 08:31
上交毕业生出国深造名校和就业表现非常强悍，仅次于清华。

四弟四妹，哈哈

zouzhiguo

Andy8888 发表于 2023-9-25 10:31
这个详实数据很有参考价值，话说上交在硅谷大厂的校友就业真是强势啊。 ...

老毛病又犯了

kjybig

青山人 发表于 2022-9-23 20:45
帮他人作嫁衣裳，可惜。

先入职，等研究透了，回国创业，搞出更好的来，加速超车

kjybig

Andy8888 发表于 2026-1-20 23:36
刚好看到下面这篇深度分析推文，看来AI 群雄逐鹿不可避免：^_^
争夺AI制高点，谷歌和Anthropic必有一战
...

是的，非常感谢发一些有深度内容，涨知识了

kjybig

这类题材的内容还是非常不错的，没条件出国，多从其他渠道了解一些情况，也是比较有益的，感谢您的整理工作

Andy8888

kjybig 发表于 2026-1-21 20:57
是的，非常感谢发一些有深度内容，涨知识了

有你这样的网友感兴趣并肯定，也不枉复制转发分享这些信息了。可惜本坛绝大部分网友只热衷于无聊、毫无价值的口水帖，对这些时代技术发展热点毫无兴趣…^_^

kjybig

Andy8888 发表于 2026-1-21 21:15
有你这样的网友感兴趣并肯定，也不枉复制转发分享这些信息了。可惜本坛绝大部分网友只热衷于无聊、毫无价 ...

这是我研究的方向之一，是工作的一部分，感谢您的辛勤付出

Andy8888

kjybig 发表于 2026-1-21 22:24
这是我研究的方向之一，是工作的一部分，感谢您的辛勤付出

原来是专业人士啊。那以后一定要多给我们多分享、科普这方面的知识和最新动向。我只是顺手把看到的、自己感兴趣且认为有点价值的信息分享给大家。借花献佛、举手之劳而已。何足挂齿…^_^

Andy8888

智能体AI周报简要： 值得关注的信息  AI Agent能力正从代码开发向非技术任务（如文件管理、内容起草）和垂直领域（如医疗保健）快速扩展，降低使用门槛。 开源社区（如LangChain的OpenWork）正迅速提供商业产品的跨平台替代方案，这可能挑战商业公司的平台独占策略并加速生态发展。 巨头公司（Google、OpenAI）正通过推出更廉价或功能更强的服务层（ChatGPT Go）、以及将Agent能力深度集成到核心产品（Chrome浏览器）中，推动Agent技术的大众化普及。 行业领袖（如Airbnb CEO）开始呼吁硬件层（如AGI原生iPhone）的革新，认为未来设备应从设计之初就为自主运行的AI Agent服务，而非事后适配。 ⚡ 主要争议  主要讨论焦点在于商业公司的产品策略（如平台限制、功能独占）与开源/社区驱动的替代方案之间的对比。具体体现在对Anthropic仅限Mac的Claude Cowork功能与LangChain跨平台开源OpenWork项目的评论上，这反映了社区对开放性、可及性与商业控制之间的不同价值取向。

kjybig

Andy8888 发表于 2026-1-21 22:29
原来是专业人士啊。那以后一定要多给我们多分享、科普这方面的知识和最新动向。我只是顺手把看到的、自己 ...

您水平高，感谢分享