中国大模型领域的竞争正从技术层面延伸至人才争夺战，月之暗面与DeepSeek近期在高校圈展开密集布局。据知情人士透露，月之暗面总裁张予彤近日现身北京大学光华管理学院，与院长田轩展开闭门对话，现场同步开启小范围人才面签。这场被视为行业风向标的校园活动，折射出头部企业对顶尖人才的迫切需求。
在北大光华的交流现场，月之暗面抛出"去标签化"的招聘理念，打破传统科技公司对学历背景的严苛筛选。张予彤特别强调两类人才特质：具有持续迭代能力的创新者，以及具备偏执精神的实验者。她透露公司内部已形成独特的人才评估体系，通过观察候选人关注的技术动态、问题拆解方式及项目迭代次数等维度，识别真正契合AI研究需求的核心成员。
行业观察发现，这两家估值合计超700亿美元的独角兽企业，在人才战略上呈现高度趋同性。DeepSeek近期被曝完成超500亿元融资的同时，月之暗面也宣布完成20亿美元新融资，估值翻倍至200亿美元。资金储备的同步扩张背后，是双方在模型研发节奏上的激烈角逐——Kimi新版本在DeepSeek V4发布前抢先上线，新一代K3模型已进入预训练阶段，预计7月面世。
技术路线的趋同更值得关注。两家公司均将Agent能力与代码生成作为核心突破口，这直接关联到商业化落地前景。据内部人士透露，Kimi团队正在重构人才结构，300人的团队中预训练工程师可参与后训练，算法专家能跨界数据标注，形成高度灵活的作战单元。这种"无边界"组织模式，与DeepSeek强调的工程效率形成呼应，共同指向AI原生企业的组织范式革新。
在北大光华的对话中，张予彤提出"模型父母"的新职业概念，描述了数据标注员通过持续喂养模型实现智能进化的工作场景。她更预言AI将催生大量"一人公司"，超级个体通过全栈能力独立完成复杂项目。这种生产方式变革正在倒逼商学院重构课程体系，田轩在交流中透露，光华管理学院正探索将AI工具深度融入教学，培养学生驾驭技术的能力而非简单应用。
企业端的转型更为迫切。针对管理者群体，张予彤建议实施"Token自由"策略，通过预算分配推动全员探索AI应用。她特别指出，当前AI代码生成虽已实现"10倍程序员"效率，但在架构设计、逻辑验证等环节仍需人类介入。这种人机协作的新常态，正在重塑企业内部的权力结构与激励机制。
值得关注的是，两家头部企业在融资节奏与人才策略上的同步性。当被问及传统企业转型AI原生组织的障碍时，张予彤直言组织惯性是最大挑战。她以月之暗面为例，解释如何通过扁平化架构和模糊化岗位边界，打破部门墙与能力茧房。这种组织创新与模型迭代形成共振，共同构建起竞争壁垒。
据行业报告显示，中国AI大模型领域核心人才缺口已超5万人，顶尖研究者年薪突破千万仍一将难求。在这场没有硝烟的战争中，月之暗面与DeepSeek通过差异化的人才定义与组织创新，正在重新书写行业规则。当被问及如何识别偏执型创新者时，张予彤的回答颇具启示："看他在连续失败999次后，是否仍在寻找第1000种可能。"
