AI 浪潮下，你的简历正被全球重新定价。从硅谷的百万年薪到欧洲的工业AI，从新加坡的治理沙盒到澳洲的行业特化，各国正用签证、生态和战略争夺顶尖人才。本文基于全球人才流动研究，为你拆解这份简历在不同国家的真实价值，助你思考职业的全球配置策略。

我的博士研究是关于全球人才流动，所以最近总有人问我各个地区的情况，我也不得不把各个地方的情况都啃一遍：

美国、加拿大、英国、欧洲、新加坡、澳大利亚，再叠加一整套中国的政策、人才数据、城市报告——签证怎么改、AI 岗位怎么涨、哪几座城市在用房子、户口、个税，把人硬生生“拉”过来。

回答朋友问题是一方面，万一自己有一天也有用呢。

看着看着，有一个感觉特别强：

同样一份简历，放在不同国家，真的是完全不同的“资产定价”。

同样是 5–8 年经验的 AI 工程师、数据科学家、算法同学：在旧金山，可能是 20–30 万美金一年、各国政府抢着要的“战略资源”；在某些国家，就是可被替代的普通白领；在中国，一头连着百万年薪、户口、税收优惠，另一头连着“史上最难就业季”。

这篇文章，我想做一件比较“落地”的事：

• 不跟你聊虚的“世界那么大”，
• 也不是鼓励大家赶紧“润”。

而是把我这段时间的研究和思考跟大家聊聊：

如果把你的职业，当成一只“可以全球配置的资产”，你这份简历，放在不同国家，会值多少钱？

一、国家也在“抢人”

AI 时代的职业，其实有一个“隐形老板”

我们以前想职业，更多是三个层级：

1. 公司：大厂还是小公司？
2. 岗位：研发还是产品？
3. 城市：去一线还是新一线？

但 2024–2025 这轮 AI 浪潮，有个变化挺关键：

你不只是给公司打工，你还在给一整个“国家战略”打工。

因为各国现在抢的，已经不是“泛泛的程序员”，而是那一小撮：能设计、部署、治理复杂 AI 系统的人。

在这个新游戏规则下，一个国家的竞争力，不再只是：

• 有没有资源
• 税低不低
• 基建漂不漂亮

而是三件事（很现实）：

1. 签证体系快不快、稳不稳 ——我想要你这种人，你能不能快速合法进得来？
2. 创新生态“好不好用” ——你来了，是能做事，还是天天被流程、审批和内耗磨光？
3. 人才供给和产业布局合不合拍 ——拉来一堆博士，是去做外包，还是直接接在“国家级项目”上？

所以你现在去看：

• 美国：移民依旧难，但顶级 AI 人才的薪资和上限，还是全球天花板；
• 加拿大：盯死美国签证痛点，干脆做一个“北美避风港 + 备用机”；
• 英国：不拼规模，主打“AI 安全 + 金融科技”，抢治理话语权；
• 德法荷：一边上强监管，一边围绕工业、开源和深科技做“主权 AI”；
• 新加坡：不卷大模型参数，死磕“应用场 + 治理沙盒”；
• 澳大利亚：从“矿坑和海滩”，转向“AI + 采矿 / 农业 / 气候科技”；
• 中国：在算力被卡的压力下，强行走出一条“主权算力 + 工业智能 + 极致人才密度”的路。

对你我这样普通职场人来说，这意味着什么？

很简单：

你的人力资本不只是在“公司层面”被定价，背后还有一整套“国家级定价公式”。

二、先用“大白话”算一笔账

同样是高级 AI / 数据 / 工程岗，全球大致什么价位？

我们先粗暴一点，假设你是这样一个人：

5–8 年经验，做 AI / 数据 / 后端 / 算法，真正写过线上的东西，不是只停留在课设。

你把这份简历，分别放到几块典型的土地上，大概是这样的画风（都是大致区间，不是精准报价哈）：

在美国（湾区 / 纽约 / 西雅图）

• 年总包：20–35 万美金这个量级
• 生活成本：接近纽约的 80–100%
• 特点：项目含金量 + 职业天花板，是全球顶端。 从基础大模型、AI+Bio，到华尔街量化，你在的就是“定义游戏规则”的那一线。

在加拿大（多伦多 / 温哥华 / 蒙特利尔）

• 年总包：10–15 万美金
• 生活成本：比美国科技城低一截
• 特点：身份确定性极强。签证快，拿 PR 的路径清晰，离美国也近。

在英国（主要是伦敦）

• 年总包：大约 9–14 万美金
• 生活成本：伦敦你懂的，贵
• 特点：工资比美国低，但你会在AI 安全、金融科技和全球治理上积累经验。

在德国 / 法国 / 荷兰

• 年总包：大概 7.5–12.5 万美金
• 生活成本：略低一点，福利厚
• 特点：工业、开源、芯片、深科技，你做的是“AI 嵌在实体工业里”的那种事。

在新加坡

• 年总包：12–18 万美金左右
• 税低得多
• 特点：是金融 + 东南亚数字经济的中枢，城市效率高，小而密。

在澳大利亚（悉尼 / 墨尔本 / 珀斯）

• 年总包：11–16 万美金
• 生活方式偏轻松
• 特点：AI + 采矿 / 农业 / 气候，喜欢机器人、喜欢户外，这里会挺对胃口。

中国这边，更撕裂一点：

• 一头是上百万年薪的大模型架构、芯片底层、具身智能岗位，外加户口、个税补贴、人才房；
• 一头是“史上最难就业季”，普通开发岗、通用算法岗卷到怀疑人生。

你不用记这些数字，记住一个感觉就行：

AI 人才已经进入“全球多边定价时代”。你值多少钱，不只是公司说了算，还取决于你站在哪块土地上。

三、美国

高压、高上限，像一座“职业赌场”

如果只看“职业上限”和“你身边都是谁”，美国现在还是那个最极端的地方。

在湾区，你同事可能是在 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 做基础大模型的人；在波士顿，是把 AI 和 mRNA、新药研发真正揉在一起的“AI+Bio”团队；在西雅图，是把 AI 嵌进云服务、企业级产品的大厂；在纽约，是把大模型塞进高频交易和合规系统的金融机构。

换句话说：

在美国，你不是在“用 AI 工具”，而是在参与定义下一代工具。

这带来的是一种非常直接的简历溢价——你写的那几行项目经历，在很多国家根本不存在对标物。

但代价也很清楚：移民体系“又旧又硬”。

• H-1B 还是要抽签，只是现在更严查“一人多抽”；
• OPT + STEM 延期，把你在美停留时间拉长一点，让你多几次机会；
• 更高级别的，是 O-1A（杰出人才）和 EB-2 NIW（国家利益豁免）——现在开始承认 GitHub 开源贡献、Arxiv 预印本、知名孵化器项目这些“新型成果”，对做 AI 的人其实是利好。

这一整套东西组合起来，就是一句话：

美国给你的是——筹码大，但过程难受。你要有真本事，也要能扛得住焦虑和不确定。

四、加拿大

给你“确定性”的北美备用机

加拿大的思路特别务实：

“美国那边你拿不到身份、被签证折磨？行，那我把‘快 + 稳’做到极致，你来我这边。”

所以你会看到：

• GTS（全球人才流）： 对在紧缺列表上的科技岗位，直接承诺工作许可审批在“两周左右”搞定；
• H-1B 持有人开放工签： 专门对着在美国拿 H-1B 的人开一个口，名额一开放就被秒抢光；
• Express Entry STEM 定向抽选： 把 STEM 职业单独拉出来，哪怕你综合分数不是特别炸裂，也有不错的获邀概率。

产业上，加拿大不是简单“帮美国做后援”。Mila、Vector、Amii 这些研究所，把蒙特利尔、多伦多、埃德蒙顿分别打造成：

• 深度学习基础研究中心（Mila）；
• AI 商业化中心（Vector）；
• 强化学习与能源 / 游戏 AI 应用中心（Amii）。

同时，微软、谷歌、亚马逊都在多伦多、温哥华建大规模工程中心；本土又长出 Cohere、Waabi 这样的独角兽。

从个人视角看，加拿大更像一只风险适中但长期回报不错的资产：工资没有美国夸张，但生活成本低一些，身份路径清晰，生态也不差。

五、英国 + 欧洲

“AI 安全 + 金融”和“工业 + 开源”的另一种人生

英国这几年，在重新给自己定位。

脱欧之后，没了欧盟内自由流动，它就索性把高端人才通道做得更“精英化”。

• 上面那一层是 Global Talent Visa： 不绑雇主，可以随便换工作、创业、做顾问。代价是门槛高，要拿到指定机构的背书，靠的是开源贡献、顶会论文、核心产品经历、推荐信等等。
• 大多数工程师走的是技术工人签证： 薪资门槛比以前高了很多，但对 STEM 博士、新入职者留了折扣空间，整体逻辑是——宁可给高价，也不想用移民渠道引入“廉价劳动力”。

产业上，英国有两个很鲜明的标签：

1. AI 安全研究所（AISI） 专门做最前沿模型的红队测试、灾难性风险评估、偏见审查，直接创造出“AI 安全研究员”“技术治理专家”这样的岗位；
2. 伦敦–牛津–剑桥 金三角 DeepMind 总部、顶级大学、金融城、风投机构全在这一片，对“AI+金融”“AI+治理”这种复合背景的人非常友好。

问题也挺现实：伦敦太贵，薪资比美国低一档。所以英国卖的是：

“治理话语权 + 金融科技 + 英语环境”，而不是“最高工资”。

再看欧洲大陆，它更像一个讲“数字主权”和“工业能力”的玩家。

• 欧盟统一放宽了 蓝卡 条件，让高技能人才更容易进来；
• 《欧盟 AI 法案》一上，企业合规成本上去了，但同时爆发了一个“AI 合规科技”市场，需要大量既懂技术又懂法规的人。

在这套框架里：

• 德国 用“机会卡”给非欧盟技术人才开一个“先来再说”的门，语言、年龄、经验打分；背后是整个制造业数字化、供应链“Manufacturing-X”的巨大 AI 需求；
• 法国 用 French Tech Visa 把大量 AI 初创装进一个“创业国度”的叙事，加上 Mistral AI、Hugging Face 这样的开源力量，吸引的是那群真心爱开源、不喜欢黑箱模型的人；
• 荷兰 用高技术移民制度和 30% 工资免税，叠加 ASML 把“AI + 芯片 + 光子芯片”做成一条高价值链。

如果你问：在欧洲工作是种什么体验？

大致是——

工资未必最亮眼，但你做的事，很可能和真实工业、能源、交通、政务系统紧密相连；再加上相对友好的福利和生活节奏，更适合想“把技术嵌进现实世界”的那拨人。

六、新加坡 & 澳大利亚

小而精的应用场，和“行业特化”的机会

新加坡这几年很坦诚：算力规模拼不过中美，就选了一条**“做全球最好的 AI 应用场和治理沙盒”**的路。

一方面，用国家 AI 战略 2.0 定了个硬指标——5 年内把 AI 从业人数翻倍到 1.5 万；另一方面，用三层签证把不同层级的 AI 人才“分门别类”拉进来：

• 顶层：ONE Pass 给全球高收入顶级人才，允许同时开公司、打工、家属也有工作权；
• 中层：Tech.Pass 看你过去带过什么公司、做过什么产品，而不是只看工资数字；
• 基座：COMPASS + 紧缺职业清单 AI 工程师、数据科学家这些职业在清单里，拿工作准证更容易。

产业上，新加坡抓的是自己最熟的两块：

• 金融：监管沙盒 Project Guardian 在试“AI + 资产代币化 + DeFi”；
• 医疗：通过 HEALIX、HealthX 之类的平台，做全国医疗数据的安全开放；
• 再加上大量中美科技公司把亚太总部放在新加坡，它也成了东南亚本地化、区域运营的前线。

如果你是那种：

• 想留在亚洲；
• 希望个人税负轻一点；
• 喜欢高效、秩序感强的城市；

新加坡给出的，就是一套“小但密度高”的职业场。

澳大利亚则是另外一种风格。

过去我们提澳洲，容易想到“矿、海滩、奶粉”。但 2025 年之后，它在认真用 AI 改造自己的老本行：

• 采矿：自动驾驶矿卡、远程控制中心、现场机器人；
• 农业：卫星遥感 + AI 做精细化农业；
• 气候科技：可再生能源、环境监测。

在签证上，澳洲把之前口径很宽的 GTI 收掉，改成更聚焦的 国家创新签证（NIV），只冲着那几条“国家重建基金”优先领域的人才：可再生能源、医疗科学、交通、国防、高端制造、资源科技。

简单说：

如果你的技能能让矿场更聪明、农场更精准、电网更高效，你就是澳洲要砸资源争取的那部分人。

喜欢机器人、现场系统、动手硬件，又受不了极度高强度内卷的人，这条路是可以认真评估的。

七、再看中国

在“缺芯”和全球博弈之下，你的简历被怎么定价？

讲完外面，我们必须把中国放进这张图里，才完整。

2025 年的 AI 世界，大致可以理解成一条“双轨制”：

• 一条轨在美国：靠 OpenAI、Google、Nvidia，那种“算力暴力美学”，继续冲 AGI；
• 另一条轨在中国：在高端 GPU 被卡脖子的背景下，强行走出一条 “主权算力 + 工业智能 + 极高人才密度” 的路。

你在国内求职、跳槽、涨薪时感受到的“怪异”，其实很多都来自这套结构性变化。

1. 人才：K 型分化，真的已经摆在台面上了

宏观上，中国 AI 人才的故事是这样的：

• 一边是总量过剩： 互联网缩招，CS 毕业生“史上最难就业季”，初级岗位卷到飞起；
• 一边是顶尖稀缺： 大模型架构、国产芯片底层、具身智能这些岗位，企业砸钱抢人，城市政府亲自下场抢人。

北京、上海、深圳在这件事上几乎是“以城为单位开价”：

• 北京：给 AI、集成电路、生物医药等领域的顶尖毕业生开“户口直通车”，不再让你在积分和等待中耗几年；
• 上海：把海外人才居住证做长、做稳，对世界前 50 名校毕业生，落户条件大幅放宽，基本是“从实验室到张江科学城”的一条直线；
• 深圳：通过大湾区个税补贴，把符合条件的海外高端人才实际税率压到 15% 左右，再叠加人才房，把年薪百万上面再抬一截。

薪酬层面则非常典型的 K 型结构：

• 上面那条： 能做大模型预训练、微调、推理优化的博士生，起薪就能到 100 万人民币往上。 某些岗位校招直接给 8–11 万月薪、14 薪，年包轻松 150 万＋； 做国产芯片底层（比如昇腾 CANN）的高级算法工程师，工资加股权一年 200 万＋不是个例。
• 下面那条： 做 CRUD、做通用推荐、只会调 API 的同学，在招聘市场上就非常吃亏。 很多名校背景的人，也会面临“薪资没有明显起色，甚至找工作都难”的局面。

所以你会看到一个很残酷但诚实的事实：

市场在用极高溢价，收买“解决难题的人”；用极度内卷，挤压“可以被 AI 替代的人”。

2. 算力：硬件被卡，整个生态被迫长成另一种形状

另一个决定中国定价逻辑的，是算力。

高端 Nvidia GPU 被卡之后，中国短期用 H20 这种“特供版”来止血——巨头们砸钱囤了一堆，给未来两三年的训练和推理留点余地。但大家心里都明白，这只是缓冲期，美国随时可以进一步收紧。

于是，几件事几乎是同步发生的：

• 华为昇腾（Ascend）被推到台前， 成为“全村的希望”：硬件算力指标越来越接近国际高端产品；
• 软件栈成了最大难题： 原来大家习惯在 CUDA 上写的东西，现在要在 CANN、MindSpore 上重走一遍；
• 地方政府上了一个很“中式”的机制：算力券。 给初创、实验室发“券”，让他们去用基于国产芯片的智算中心， 等于政府掏钱在需求端“保底”，帮国产芯片熬过生态冷启动期。

对一个工程师来说，这意味着：

• 你会很早接触到“算力有上限”的现实；
• 你不得不在架构、显存、部署上花更多精力；
• 你会越来越熟悉国产软件栈的各种坑和特点；
• 你也会因此，变成那批“在资源受限环境里，能把东西跑起来的人”。

这套能力，未来在全球范围内，未必是个“减分项”。

3. 软件和应用

从“堆算力”到“榨每一块显卡”，再到“重 B 端、重工业”

因为算力有限，中国这两年的软件层创新，其实是围绕一个目标展开的：

如何在有限的 GPU 上，跑更多的模型、服务更多的人。

于是你会看到：

• 各种显存管理、注意力优化、低比特量化被用到极致， 同样一块卡，推理吞吐能被抠出两三倍来；
• 模型侧，更多公司倾向用更聪明的结构（比如 MoE、稀疏激活）， 用“智商”弥补“力气”的不足；
• 一批创业公司（有人给它们起名叫“AI 六小虎”）崛起： 有的死磕代码生成和数理推理，以超低价格开放 API； 有的主打超长文本，把 20 万字的文档当日常输入； 有的靠学院背景和政企场景站稳脚跟； 有的玩情绪交互、角色扮演，粘住 C 端用户。

更重要的是，中国的生成式 AI，天生带着**“重 B 端、重工业”的基因**。

• C 端聊天机器人要面对非常严格的监管；
• B 端、工业端应用，则刚好跟中国的优势对上： 完整的工业体系、大量制造业、政府牵头的“工业大脑”、城市级项目。

于是你会看到：

• 华为做的盘古模型，直接嵌在矿山、气象、药物筛选等场景里；
• 阿里把通义塞进钉钉、电商、物流；
• 长三角在用各种“工业大脑”做质量检测、供应链预测；
• 深圳这边，手机厂、小家电厂，把小模型塞进终端设备，做端侧 AI。

再叠加区域差异：

• 北京：算法公司、基础模型、政策、顶尖高校，全都堆在这；
• 上海：高端制造 + 金融 AI，一边接全球，一边接实体；
• 深圳：华为、大疆、比亚迪，把“AI + 硬件 + 机器人”做到极致；
• 杭州：云 + 电商 + 新一代 AI 创业公司（比如 DeepSeek 这类），把应用生态和算力底座捏在一起。

用一句话概括：

中国这条路，不是“纯堆算力的硅谷复制版”，而更像一条“系统工程 + 工业落地 + 供应链安全”的路径。

对个人来说，它会塑造出一批很特别的人：在资源有限、工程复杂的环境里，把系统啃下来的人。

八、那普通人到底能用这篇文章干嘛？

说了这么多国家、政策、签证，回到你我最现实的问题：

“那我，到底该干嘛？”

我想，至少可以帮你换几个视角——从“我要不要出国”，升级到下面这些问题：

1. 先问自己

你现在这套能力，在全球是“普品”，还是“稀缺货”？

很直白的一个区分：

• 如果你的工作主要是： 写 CRUD、做简单报表、调第三方 API、写一点业务逻辑， 这一类岗位，在全球范围内现在都在被 AI 和外包挤压；
• 如果你做的是： 大模型相关（预训练、微调、推理优化）、 大规模系统工程（分布式、MLOps）、 芯片 + 软件栈、工业场景里的 AI（制造 / 能源 / 交通 / 医疗）， 这一类，在各国的政策文件里，基本都是明确点名的“紧缺资源”。

不论你打算不打算出国，这个区分，对你都是有用的。先让自己的能力，从“可被替代”往“可被国家战略点名”的那一边挪，这是第一步。

2. 然后再问

同样这套能力，放在不同土地上，“定价逻辑”是什么？

比如：

• 你是国内大厂的后端 / 算法中坚， 能把模型真落到业务里，懂一点工程、懂一点业务： 放在美国：可能工资最高，但要扛签证不确定； 放在加拿大：工资略低，但身份和生活确定性高； 放在英国 / 欧洲：可能工资再低一点，但会在工业、金融、治理上积累独特经验； 留在中国：如果你接上的是大模型、国产芯片、工业场景，那你是在这条“系统工程 + 工业智能”的主线上。
• 你是一个刚起步 / 转行的人： 在中国先把一套在全球都讲得通的技能打牢—— 做过完整的 AI 小产品、Agent 应用、为真实行业解决过问题； 当你有这几块作品，再去想：我要不要把这份简历拿去别的国家试试，是顺理成章的事。

3. 最后，可以慢慢培养一个“全球定价”的习惯

以后你再看到一个岗位，不管是在国内还是海外，可以试着多问一句：

“如果我把这套能力，搬到别的国家，大概会值多少钱？它在那里，是个普品，还是个稀缺品？”

不一定要真的去，但你具不具备“走得出去也说得通”的能力，本身就是一个很好的自检尺度。

写到这里，我不太想给出一个“统一答案”，因为每个人的家庭、性格、风险偏好都不一样。

我能做的，只是把我这段时间看全球人才流动、看各个国家怎么用政策、签证、税收、城市资源争抢 AI 人才的笔记，翻译成一个普通职场人也能用得上的视角：

-AI 在给岗位重新定价；

-国家在给人才重新定价；

-中国也在一个高压但很特别的轨道上给某一批人不断加码。

唯一不能再沿用旧逻辑的，是我们对自己职业的定价方式。

如果这篇文章有一点点用，大概就是——下次你再为“我这份工作在国内还能干几年”焦虑的时候，也可以顺手，再问自己一句：

“同样一份简历，如果放到世界地图上，它应该值多少钱？我有没有可能，让它在更多地方都说得通、拿得出手？”

这个问题，不需要今天就有答案。但只要你开始认真实际地去想，你做职业决定的方式，就已经跟过去不一样了。