OpenAI
产品／设计在美国样本中的占比较高，技术职称以 MTS 为主。
公司边界
M1 / M2 为报告识别出的公司档案，未完整披露法律实体与合同工处理。不是 OpenAI Foundation 或全球运营实体的官方全员编制。
OpenAI、Anthropic、Google DeepMind：人才结构对比
从研究、工程到产品与商业岗位，比较三家前沿 AI 公司的人员构成，并追溯他们的经验、学历与薪资。
三家公司，三种人才结构
更新于
从公开职业档案研究看，OpenAI 的产品／设计占比更高，Anthropic 的商业与客户岗位更突出；Google DeepMind 则在技术职称中呈现出更清晰的研究分工。
Anthropic
同一美国样本中，商业与客户岗位（GTM／Customer）的占比更高。
公司边界
报告中的 Anthropic 档案样本不等于 Anthropic PBC 全球全员。官方 security-adjacent 披露另属历史交叉类别。
Google DeepMind
技术样本中，研究科学家与研究工程师的职称分工更清晰。
公司边界
G1 确认 Google DeepMind 是 DeepMind 与 Brain 合并后的团队；G2 明确英国 DeepMind Technologies Limited 的人员由其他 Alphabet 公司直接雇用。团队、法律实体与母公司不能互换。
01
职能构成：差异集中在产品与商业岗位
两家的工程标签均占四成以上。OpenAI 的产品／设计占比为 12.7%，Anthropic 为 6.8%；GTM／Customer 则分别为 12.7% 和 22.6%。点击职能可查看详情。
Metix M1 · 2026-07 发布 · 美国在职档案：OpenAI n=5,313，Anthropic n=2,612；此报告未覆盖 Google DeepMind。
统计口径
有限证据｜Metix M1，首次发布 2026-07-23、修订 2026-08-20；精确快照未披露。仅美国在职档案：OpenAI n=5,313，Anthropic n=2,612。GDM 未覆盖。表中百分比只代表原报告标签；MTS 归类规则未公开，人数未披露。
| 职能 | OpenAI | Anthropic | Google DeepMind |
|---|---|---|---|
| OpenAI 6.8% | Anthropic 4.4% | Google DeepMind 此报告未覆盖 | |
| OpenAI 44.7% | Anthropic 41.6% | Google DeepMind 此报告未覆盖 | |
| OpenAI 12.7% | Anthropic 6.8% | Google DeepMind 此报告未覆盖 | |
| OpenAI 原报告未拆分 | Anthropic 原报告未拆分 | Google DeepMind 此报告未覆盖 | |
| OpenAI 原报告未拆分 | Anthropic 原报告未拆分 | Google DeepMind 此报告未覆盖 | |
| OpenAI 原报告未拆分 | Anthropic 原报告未拆分 | Google DeepMind 此报告未覆盖 | |
| OpenAI 6.4% | Anthropic 7.1% | Google DeepMind 此报告未覆盖 | |
| OpenAI 原报告未拆分 | Anthropic 原报告未拆分 | Google DeepMind 此报告未覆盖 | |
| OpenAI 原报告未拆分 | Anthropic 原报告未拆分 | Google DeepMind 此报告未覆盖 | |
| OpenAI 12.7% | Anthropic 22.6% | Google DeepMind 此报告未覆盖 | |
| OpenAI 10.9% | Anthropic 12.7% | Google DeepMind 此报告未覆盖 |
职能详情与来源
研究／模型逐项证据
OpenAI
Research / Models（原标签）
6.8%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 6.8%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=5313，不是全球全员
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- MTS 如何归入此分类未披露；只可比较报告标签，不能解释为完整研究或工程团队。人数未公布，不反推。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-research-openai
Anthropic
Research / Models（原标签）
4.4%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 4.4%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=2612，不是全球全员
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- MTS 如何归入此分类未披露；只可比较报告标签，不能解释为完整研究或工程团队。人数未公布，不反推。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-research-anthropic
Google DeepMind
Research / Models（原标签）
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-research-deepmind
工程逐项证据
OpenAI
Engineering（原标签）
44.7%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 44.7%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=5313，不是全球全员
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- MTS 如何归入此分类未披露；只可比较报告标签，不能解释为完整研究或工程团队。人数未公布，不反推。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-engineering-openai
Anthropic
Engineering（原标签）
41.6%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 41.6%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=2612，不是全球全员
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- MTS 如何归入此分类未披露；只可比较报告标签，不能解释为完整研究或工程团队。人数未公布，不反推。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-engineering-anthropic
Google DeepMind
Engineering（原标签）
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-engineering-deepmind
产品／设计逐项证据
OpenAI
产品／设计
12.7%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 12.7%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=5313，不是全球全员
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- 样本分类占比；精确人数未披露，不能反推或乘全球人数。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-product-design-openai
Anthropic
产品／设计
6.8%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 6.8%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=2612，不是全球全员
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- 样本分类占比；精确人数未披露，不能反推或乘全球人数。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-product-design-anthropic
Google DeepMind
产品／设计
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-product-design-deepmind
销售／商业拓展逐项证据
OpenAI
销售／商业拓展
原报告未拆分
Metix AI · M1 / SignalFire · S1
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 原报告未拆分
- 分母
- M1 美国样本 n=5313；该子职能人数与比例未披露
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 美国样本
- 缺口与局限
- 只取得合并类别，见下方合并行。SignalFire 六家汇总不可拆给单家公司。
- 原文定位
- M1 第 02、06 节；S1 第 5 节与方法
- 记录编号
- function-sales-bd-openai
Anthropic
销售／商业拓展
原报告未拆分
Metix AI · M1 / SignalFire · S1
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 原报告未拆分
- 分母
- M1 美国样本 n=2612；该子职能人数与比例未披露
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 美国样本
- 缺口与局限
- 只取得合并类别，见下方合并行。SignalFire 六家汇总不可拆给单家公司。
- 原文定位
- M1 第 02、06 节；S1 第 5 节与方法
- 记录编号
- function-sales-bd-anthropic
Google DeepMind
销售／商业拓展
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-sales-bd-deepmind
客户成功逐项证据
OpenAI
客户成功
原报告未拆分
Metix AI · M1 / SignalFire · S1
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 原报告未拆分
- 分母
- M1 美国样本 n=5313；该子职能人数与比例未披露
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 美国样本
- 缺口与局限
- 只取得合并类别，见下方合并行。SignalFire 六家汇总不可拆给单家公司。
- 原文定位
- M1 第 02、06 节；S1 第 5 节与方法
- 记录编号
- function-customer-success-openai
Anthropic
客户成功
原报告未拆分
Metix AI · M1 / SignalFire · S1
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 原报告未拆分
- 分母
- M1 美国样本 n=2612；该子职能人数与比例未披露
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 美国样本
- 缺口与局限
- 只取得合并类别，见下方合并行。SignalFire 六家汇总不可拆给单家公司。
- 原文定位
- M1 第 02、06 节；S1 第 5 节与方法
- 记录编号
- function-customer-success-anthropic
Google DeepMind
客户成功
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-customer-success-deepmind
财务逐项证据
OpenAI
财务
原报告未拆分
Metix AI · M1 / SignalFire · S1
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 原报告未拆分
- 分母
- M1 美国样本 n=5313；该子职能人数与比例未披露
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 美国样本
- 缺口与局限
- 只取得合并类别，见下方合并行。SignalFire 六家汇总不可拆给单家公司。
- 原文定位
- M1 第 02、06 节；S1 第 5 节与方法
- 记录编号
- function-finance-openai
Anthropic
财务
原报告未拆分
Metix AI · M1 / SignalFire · S1
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 原报告未拆分
- 分母
- M1 美国样本 n=2612；该子职能人数与比例未披露
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 美国样本
- 缺口与局限
- 只取得合并类别，见下方合并行。SignalFire 六家汇总不可拆给单家公司。
- 原文定位
- M1 第 02、06 节；S1 第 5 节与方法
- 记录编号
- function-finance-anthropic
Google DeepMind
财务
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-finance-deepmind
人力／招聘逐项证据
OpenAI
人力／招聘
6.4%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 6.4%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=5313，不是全球全员
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- 样本分类占比；精确人数未披露，不能反推或乘全球人数。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-people-openai
Anthropic
人力／招聘
7.1%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 7.1%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=2612，不是全球全员
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- 样本分类占比；精确人数未披露，不能反推或乘全球人数。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-people-anthropic
Google DeepMind
人力／招聘
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-people-deepmind
法务／政策逐项证据
OpenAI
法务／政策
原报告未拆分
Metix AI · M1 / SignalFire · S1
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 原报告未拆分
- 分母
- M1 美国样本 n=5313；该子职能人数与比例未披露
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 美国样本
- 缺口与局限
- 只取得合并类别，见下方合并行。SignalFire 六家汇总不可拆给单家公司。
- 原文定位
- M1 第 02、06 节；S1 第 5 节与方法
- 记录编号
- function-legal-policy-openai
Anthropic
法务／政策
原报告未拆分
Metix AI · M1 / SignalFire · S1
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 原报告未拆分
- 分母
- M1 美国样本 n=2612；该子职能人数与比例未披露
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 美国样本
- 缺口与局限
- 只取得合并类别，见下方合并行。SignalFire 六家汇总不可拆给单家公司。
- 原文定位
- M1 第 02、06 节；S1 第 5 节与方法
- 记录编号
- function-legal-policy-anthropic
Google DeepMind
法务／政策
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-legal-policy-deepmind
运营／行政逐项证据
OpenAI
运营／行政
原报告未拆分
Metix AI · M1 / SignalFire · S1
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 原报告未拆分
- 分母
- M1 美国样本 n=5313；该子职能人数与比例未披露
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 美国样本
- 缺口与局限
- 只取得合并类别，见下方合并行。SignalFire 六家汇总不可拆给单家公司。
- 原文定位
- M1 第 02、06 节；S1 第 5 节与方法
- 记录编号
- function-operations-openai
Anthropic
运营／行政
原报告未拆分
Metix AI · M1 / SignalFire · S1
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 原报告未拆分
- 分母
- M1 美国样本 n=2612；该子职能人数与比例未披露
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 美国样本
- 缺口与局限
- 只取得合并类别，见下方合并行。SignalFire 六家汇总不可拆给单家公司。
- 原文定位
- M1 第 02、06 节；S1 第 5 节与方法
- 记录编号
- function-operations-anthropic
Google DeepMind
运营／行政
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-operations-deepmind
GTM／Customer（合并）逐项证据
OpenAI
GTM／Customer（合并）
12.7%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 12.7%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=5313，不是全球全员
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- 合并类别，未拆销售／BD 与客户成功，也可能含其他面向客户岗位；人数未公布。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-gtm-customer-openai
Anthropic
GTM／Customer（合并）
22.6%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 22.6%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=2612，不是全球全员
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- 合并类别，未拆销售／BD 与客户成功，也可能含其他面向客户岗位；人数未公布。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-gtm-customer-anthropic
Google DeepMind
GTM／Customer（合并）
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-gtm-customer-deepmind
Corporate Functions（合并）逐项证据
OpenAI
Corporate Functions（合并）
10.9%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 10.9%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=5313，不是全球全员
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- 原 Corporate Functions 标签；财务、法务／政策、运营／行政未单列，不分配总比例。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-corporate-openai
Anthropic
Corporate Functions（合并）
12.7%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 12.7%
- 分母
- 该公司美国在职档案 n=2612，不是全球全员
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国、多职能档案；限原分类
- 缺口与局限
- 原 Corporate Functions 标签；财务、法务／政策、运营／行政未单列，不分配总比例。
- 原文定位
- 第 02 节，各公司 Role mix
- 记录编号
- function-corporate-anthropic
Google DeepMind
Corporate Functions（合并）
此报告未覆盖
Metix AI · M1 / SignalFire · S1 / Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M1 未覆盖 Google DeepMind
- 缺口与局限
- M1 第三家是 xAI；S1 仅六家汇总。不能拿美英法技术样本或 Google 母公司数字补齐。
- 原文定位
- M1 第 06 节；S1 方法；G1；G2 第 3 页
- 记录编号
- function-corporate-deepmind
02
技术团队：三家使用不同的职称体系
Google DeepMind 的研究科学家和研究工程师职称更明确，OpenAI 与 Anthropic 则大量使用 MTS（技术人员）。下表保留这些原始类别，MTS 单独列出。
Metix M2 · 约 2026 上半年 · 美英法技术档案；三家样本量依次为 2,628／1,251／2,837，比例以各自技术样本为分母。
统计口径
有限证据｜Metix M2，约 2026 年上半年，美英法技术档案，n=2,628 / 1,251 / 2,837。人数来自原图；百分比为人数 ÷ 同源技术池。本表既不是全员比例，也不是完整研究／工程实力排名。
研究科学家 · Research ScientistOpenAI210 人 · 8.0%Anthropic68 人 · 5.4%Google DeepMind918 人 · 32.4%
OpenAI
研究科学家 · Research Scientist
210 人 · 8.0%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 210 人 · 8.0%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=2628；不是全体员工
- 样本量
- 2628
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-research-scientist-openai
Anthropic
研究科学家 · Research Scientist
68 人 · 5.4%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 68 人 · 5.4%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=1251；不是全体员工
- 样本量
- 1251
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-research-scientist-anthropic
Google DeepMind
研究科学家 · Research Scientist
918 人 · 32.4%
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 918 人 · 32.4%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=2837；不是全体员工
- 样本量
- 2837
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-research-scientist-deepmind
研究工程师 · Research EngineerOpenAI43 人 · 1.6%Anthropic12 人 · 1.0%Google DeepMind507 人 · 17.9%
OpenAI
研究工程师 · Research Engineer
43 人 · 1.6%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 43 人 · 1.6%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=2628；不是全体员工
- 样本量
- 2628
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-research-engineer-openai
Anthropic
研究工程师 · Research Engineer
12 人 · 1.0%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 12 人 · 1.0%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=1251；不是全体员工
- 样本量
- 1251
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-research-engineer-anthropic
Google DeepMind
研究工程师 · Research Engineer
507 人 · 17.9%
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 507 人 · 17.9%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=2837；不是全体员工
- 样本量
- 2837
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-research-engineer-deepmind
MTS · 无法可靠细分OpenAI1,702 人 · 64.8%Anthropic962 人 · 76.9%Google DeepMind3 人 · 0.1%
OpenAI
MTS · 无法可靠细分
1,702 人 · 64.8%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 1,702 人 · 64.8%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=2628；不是全体员工
- 样本量
- 2628
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-mts-openai
Anthropic
MTS · 无法可靠细分
962 人 · 76.9%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 962 人 · 76.9%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=1251；不是全体员工
- 样本量
- 1251
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-mts-anthropic
Google DeepMind
MTS · 无法可靠细分
3 人 · 0.1%
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 3 人 · 0.1%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=2837；不是全体员工
- 样本量
- 2837
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-mts-deepmind
Engineering · 宽口径工程OpenAI607 人 · 23.1%Anthropic164 人 · 13.1%Google DeepMind1,388 人 · 48.9%
OpenAI
Engineering · 宽口径工程
607 人 · 23.1%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 607 人 · 23.1%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=2628；不是全体员工
- 样本量
- 2628
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-engineering-broad-openai
Anthropic
Engineering · 宽口径工程
164 人 · 13.1%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 164 人 · 13.1%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=1251；不是全体员工
- 样本量
- 1251
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-engineering-broad-anthropic
Google DeepMind
Engineering · 宽口径工程
1,388 人 · 48.9%
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 1,388 人 · 48.9%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=2837；不是全体员工
- 样本量
- 2837
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-engineering-broad-deepmind
Safety & Alignment · 原分类OpenAI66 人 · 2.5%Anthropic45 人 · 3.6%Google DeepMind21 人 · 0.7%
OpenAI
Safety & Alignment · 原分类
66 人 · 2.5%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 66 人 · 2.5%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=2628；不是全体员工
- 样本量
- 2628
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-safety-alignment-openai
Anthropic
Safety & Alignment · 原分类
45 人 · 3.6%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 45 人 · 3.6%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=1251；不是全体员工
- 样本量
- 1251
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-safety-alignment-anthropic
Google DeepMind
Safety & Alignment · 原分类
21 人 · 0.7%
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 21 人 · 0.7%
- 分母
- 同报告该公司技术池 n=2837；不是全体员工
- 样本量
- 2837
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法技术档案；职称／简介分类
- 缺口与局限
- 人数转录原 SVG；比例为本页按同源技术分母计算。MTS 保留未细分；Safety 不重复并入研究／工程；Google 挂靠漏记可能影响 DeepMind。
- 原文定位
- 第 3.4 节 Function × lab matrix；9.1 方法
- 记录编号
- technical-safety-alignment-deepmind
软件工程（狭义）OpenAI原报告未单列Anthropic原报告未单列Google DeepMind原报告未单列
OpenAI
软件工程（狭义）
原报告未单列
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 原报告未单列
- 分母
- 机构未披露
- 样本量
- 2628
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M2 技术分类
- 缺口与局限
- Engineering 未拆出这一子类；不能将整个 Engineering 改名为软件工程或平台。
- 原文定位
- 第 3.4 节
- 记录编号
- technical-software-engineering-openai
Anthropic
软件工程（狭义）
原报告未单列
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 原报告未单列
- 分母
- 机构未披露
- 样本量
- 1251
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M2 技术分类
- 缺口与局限
- Engineering 未拆出这一子类；不能将整个 Engineering 改名为软件工程或平台。
- 原文定位
- 第 3.4 节
- 记录编号
- technical-software-engineering-anthropic
Google DeepMind
软件工程（狭义）
原报告未单列
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 原报告未单列
- 分母
- 机构未披露
- 样本量
- 2837
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M2 技术分类
- 缺口与局限
- Engineering 未拆出这一子类；不能将整个 Engineering 改名为软件工程或平台。
- 原文定位
- 第 3.4 节
- 记录编号
- technical-software-engineering-deepmind
基础设施／平台OpenAI原报告未单列Anthropic原报告未单列Google DeepMind原报告未单列
OpenAI
基础设施／平台
原报告未单列
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 原报告未单列
- 分母
- 机构未披露
- 样本量
- 2628
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M2 技术分类
- 缺口与局限
- Engineering 未拆出这一子类；不能将整个 Engineering 改名为软件工程或平台。
- 原文定位
- 第 3.4 节
- 记录编号
- technical-infrastructure-platform-openai
Anthropic
基础设施／平台
原报告未单列
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 原报告未单列
- 分母
- 机构未披露
- 样本量
- 1251
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M2 技术分类
- 缺口与局限
- Engineering 未拆出这一子类；不能将整个 Engineering 改名为软件工程或平台。
- 原文定位
- 第 3.4 节
- 记录编号
- technical-infrastructure-platform-anthropic
Google DeepMind
基础设施／平台
原报告未单列
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 原报告未单列
- 分母
- 机构未披露
- 样本量
- 2837
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- M2 技术分类
- 缺口与局限
- Engineering 未拆出这一子类；不能将整个 Engineering 改名为软件工程或平台。
- 原文定位
- 第 3.4 节
- 记录编号
- technical-infrastructure-platform-deepmind
历史补充：security-adjacent（交叉类别）OpenAI此披露未覆盖Anthropic约 8% 全员Google DeepMind此披露未覆盖Anthropic 官方 · 2024-05-20 · 当时全员的交叉类别
OpenAI
历史补充：security-adjacent（交叉类别）
此披露未覆盖
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 此披露未覆盖
- 分母
- 不适用：A1 仅披露 Anthropic
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2024-05-20
- 证据性质
- 此官方来源未覆盖该公司
- 统计范围
- A1 只涉及 Anthropic 的历史披露
- 缺口与局限
- 不能等同 AI safety、政策或法务，不与技术样本相加。仅 Anthropic 有此项官方披露。
- 原文定位
- Scaling up our security program 段
- 记录编号
- technical-security-adjacent-openai
Anthropic
历史补充：security-adjacent（交叉类别）
约 8% 全员
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 约 8% 全员
- 分母
- 当时 Anthropic 全体员工；总人数未披露
- 样本量
- 机构未披露该指标的有效样本量
- 统计时间
- 2024-05-20
- 证据性质
- 公司官方披露
- 统计范围
- 历史、security-adjacent 原定义
- 缺口与局限
- 不能等同 AI safety、政策或法务，不与技术样本相加。仅 Anthropic 有此项官方披露。
- 原文定位
- Scaling up our security program 段
- 记录编号
- technical-security-adjacent-anthropic
Google DeepMind
历史补充：security-adjacent（交叉类别）
此披露未覆盖
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此披露未覆盖
- 分母
- 不适用：A1 仅披露 Anthropic
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2024-05-20
- 证据性质
- 此官方来源未覆盖该公司
- 统计范围
- A1 只涉及 Anthropic 的历史披露
- 缺口与局限
- 不能等同 AI safety、政策或法务，不与技术样本相加。仅 Anthropic 有此项官方披露。
- 原文定位
- Scaling up our security program 段
- 记录编号
- technical-security-adjacent-deepmind
规模背景
Metix M2 · 约 2026 上半年 · 美英法可见在职档案。全球总人数的资料缺口另列于下方。
OpenAI
全球公司总人数
本次未取得
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 本次未取得
- 分母
- 本次未取得可用分母
- 样本量
- 本次未取得可用样本量
- 统计时间
- 2026-09-08
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 目标是全球组织；合格全员规模口径本次未取得
- 缺口与局限
- 可见职业档案、技术池、英国法律实体和母公司人数都不能代替全球团队总人数。
- 原文定位
- 见来源范围与排除清单
- 记录编号
- scale-global-headcount-openai
规模参照：美英法可见在职档案
5,495 人
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 5,495 人
- 分母
- 该报告的可见在职档案集合；这是计数，不是比例
- 样本量
- 5495
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美、英、法；多职能档案；非官方全员
- 缺口与局限
- 仅用于交代样本覆盖规模，不冒充公司人数，不与其他报告比例相乘。
- 原文定位
- 附录 9.1、9.2
- 记录编号
- scale-visible-profiles-openai
Anthropic
全球公司总人数
本次未取得
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 本次未取得
- 分母
- 本次未取得可用分母
- 样本量
- 本次未取得可用样本量
- 统计时间
- 2026-09-08
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 目标是全球组织；合格全员规模口径本次未取得
- 缺口与局限
- 可见职业档案、技术池、英国法律实体和母公司人数都不能代替全球团队总人数。
- 原文定位
- 见来源范围与排除清单
- 记录编号
- scale-global-headcount-anthropic
规模参照：美英法可见在职档案
2,740 人
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 2,740 人
- 分母
- 该报告的可见在职档案集合；这是计数，不是比例
- 样本量
- 2740
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美、英、法；多职能档案；非官方全员
- 缺口与局限
- 仅用于交代样本覆盖规模，不冒充公司人数，不与其他报告比例相乘。
- 原文定位
- 附录 9.1、9.2
- 记录编号
- scale-visible-profiles-anthropic
Google DeepMind
全球公司总人数
本次未取得
Google DeepMind · G1 / DeepMind Technologies Limited / Companies House · G2
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 本次未取得
- 分母
- 本次未取得可用分母
- 样本量
- 本次未取得可用样本量
- 统计时间
- 2026-09-08
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 目标是全球组织；合格全员规模口径本次未取得
- 缺口与局限
- 可见职业档案、技术池、英国法律实体和母公司人数都不能代替全球团队总人数。
- 原文定位
- 见来源范围与排除清单
- 记录编号
- scale-global-headcount-deepmind
规模参照：美英法可见在职档案
4,123 人
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 4,123 人
- 分母
- 该报告的可见在职档案集合；这是计数，不是比例
- 样本量
- 4123
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美、英、法；多职能档案；非官方全员
- 缺口与局限
- 仅用于交代样本覆盖规模，不冒充公司人数，不与其他报告比例相乘。
- 原文定位
- 附录 9.1、9.2
- 记录编号
- scale-visible-profiles-deepmind
03
这些人从哪里来
学历、工作经历和前雇主，为职能差异补上另一层解释。下面分别看加入公司前的上一站，以及整个职业生涯中的雇主关联。
学历：可见博士记录
Metix M2 · 约 2026 上半年 · 美英法技术档案，三家样本量依次为 2,628／1,251／2,837。
OpenAI
学历：可见博士记录
16%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 16%
- 分母
- 该报告OpenAI美英法技术池全部2628份画像；不是全员
- 样本量
- 2628
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法；研究+工程+未细分MTS+安全与对齐
- 缺口与局限
- 不能反推未记录者均无博士；学历完整度未披露；不以四舍五入比例反推博士人数；不同实验室技术分类、实体挂靠与履历覆盖可能影响比例
- 原文定位
- 附录9.2；技术池定义见9.1及摘要
- 记录编号
- background-phd-visible-openai
Anthropic
学历：可见博士记录
16%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 16%
- 分母
- 该报告Anthropic美英法技术池全部1251份画像；不是全员
- 样本量
- 1251
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法；研究+工程+未细分MTS+安全与对齐
- 缺口与局限
- 不能反推未记录者均无博士；学历完整度未披露；不以四舍五入比例反推博士人数；不同实验室技术分类、实体挂靠与履历覆盖可能影响比例
- 原文定位
- 附录9.2；技术池定义见9.1及摘要
- 记录编号
- background-phd-visible-anthropic
Google DeepMind
学历：可见博士记录
36.9%
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 36.9%
- 分母
- 该报告Google DeepMind美英法技术池全部2837份画像；不是全员
- 样本量
- 2837
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美英法；研究+工程+未细分MTS+安全与对齐
- 缺口与局限
- 不能反推未记录者均无博士；学历完整度未披露；不以四舍五入比例反推博士人数；不同实验室技术分类、实体挂靠与履历覆盖可能影响比例
- 原文定位
- 附录9.2；技术池定义见9.1及摘要
- 记录编号
- background-phd-visible-deepmind
工作年限：履历跨度中位数
Metix X1／X2 · 约 2026 上半年 · 技术档案中最早工作记录至统计时点的跨度。有效样本量未披露。
OpenAI
工作年限：履历跨度中位数
13 年
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 13 年
- 分母
- 技术画像总体；有可用职业时间线的有效中位数样本量未单独披露
- 样本量
- 机构未披露该指标的有效样本量
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 该单公司X-Ray技术样本；非全员；非加入当前公司前工作年限
- 缺口与局限
- 可能包括学术职务、实习及其他最早记录；不能称平均工作年限；不得与6月11日技术样本混分母；有效时间线样本量未披露。
- 原文定位
- 第 03 节 Seniority
- 记录编号
- background-career-duration-openai
Anthropic
工作年限：履历跨度中位数
13.1 年
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 13.1 年
- 分母
- 技术画像总体；有可用职业时间线的有效中位数样本量未单独披露
- 样本量
- 机构未披露该指标的有效样本量
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 该单公司X-Ray技术样本；非全员；非加入当前公司前工作年限
- 缺口与局限
- 可能包括学术职务、实习及其他最早记录；不能称平均工作年限；不得与6月11日技术样本混分母；有效时间线样本量未披露。
- 原文定位
- 第 03 节 Seniority
- 记录编号
- background-career-duration-anthropic
Google DeepMind
工作年限：履历跨度中位数
本次未取得同口径数据
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 本次未取得同口径数据
- 分母
- 本次未取得可用分母
- 样本量
- 本次未取得可用样本量
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 本次取得的来源未覆盖该公司／指标
- 缺口与局限
- 保留第三家或未列雇主缺口，不补零、不用 Google 母公司替代。
- 原文定位
- 第 03 节 Seniority
- 记录编号
- background-career-duration-deepmind
直接前雇主类别：Enterprise SaaS
Metix M1 · 2026-07 发布 · 美国在职档案：OpenAI n=5,313，Anthropic n=2,612；统计直接前雇主。
OpenAI
直接前雇主类别：Enterprise SaaS
27.4%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 27.4%
- 分母
- 美国在职画像5313份，含前雇主未知记录；前雇主覆盖率95.0%
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国在职画像；多职能样本
- 缺口与局限
- 仅展示部分来源类别，不作100%构成图；不是整个职业历史企业/学术经历占比；机构未披露更细的直接前雇主识别规则
- 原文定位
- 03 Prior-employer types
- 记录编号
- background-prior-sector-enterprise-saas-openai
Anthropic
直接前雇主类别：Enterprise SaaS
35.3%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 35.3%
- 分母
- 美国在职画像2612份，含前雇主未知记录；前雇主覆盖率98.0%
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国在职画像；多职能样本
- 缺口与局限
- 仅展示部分来源类别，不作100%构成图；不是整个职业历史企业/学术经历占比；机构未披露更细的直接前雇主识别规则
- 原文定位
- 03 Prior-employer types
- 记录编号
- background-prior-sector-enterprise-saas-anthropic
Google DeepMind
直接前雇主类别：Enterprise SaaS
此报告未覆盖
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 本次取得的来源未覆盖该公司／指标
- 缺口与局限
- 保留第三家或未列雇主缺口，不补零、不用 Google 母公司替代。
- 原文定位
- 03 Prior-employer types
- 记录编号
- background-prior-sector-enterprise-saas-deepmind
直接前雇主类别：Academia / Research
Metix M1 · 2026-07 发布 · 美国在职档案：OpenAI n=5,313，Anthropic n=2,612；统计直接前雇主。
OpenAI
直接前雇主类别：Academia / Research
4.1%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 4.1%
- 分母
- 美国在职画像5313份，含前雇主未知记录；前雇主覆盖率95.0%
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国在职画像；多职能样本
- 缺口与局限
- 仅展示部分来源类别，不作100%构成图；不是整个职业历史企业/学术经历占比；机构未披露更细的直接前雇主识别规则
- 原文定位
- 03 Prior-employer types
- 记录编号
- background-prior-sector-academia-research-openai
Anthropic
直接前雇主类别：Academia / Research
4.7%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 4.7%
- 分母
- 美国在职画像2612份，含前雇主未知记录；前雇主覆盖率98.0%
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国在职画像；多职能样本
- 缺口与局限
- 仅展示部分来源类别，不作100%构成图；不是整个职业历史企业/学术经历占比；机构未披露更细的直接前雇主识别规则
- 原文定位
- 03 Prior-employer types
- 记录编号
- background-prior-sector-academia-research-anthropic
Google DeepMind
直接前雇主类别：Academia / Research
此报告未覆盖
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 本次取得的来源未覆盖该公司／指标
- 缺口与局限
- 保留第三家或未列雇主缺口，不补零、不用 Google 母公司替代。
- 原文定位
- 03 Prior-employer types
- 记录编号
- background-prior-sector-academia-research-deepmind
直接前雇主：Google
Metix M1 · 2026-07 发布 · 美国在职档案：OpenAI n=5,313，Anthropic n=2,612；统计直接前雇主。
OpenAI
直接前雇主：Google
7.4%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 7.4%
- 分母
- 美国在职画像5313份，含前雇主未知记录
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国在职画像；多职能样本
- 缺口与局限
- 原文披露比例，未在此处披露人数，不反推整数；仅列Top来源，不作100%图
- 原文定位
- 03 Top prior employers
- 记录编号
- background-prior-employer-google-openai
Anthropic
直接前雇主：Google
6.4%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 6.4%
- 分母
- 美国在职画像2612份，含前雇主未知记录
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国在职画像；多职能样本
- 缺口与局限
- 原文披露比例，未在此处披露人数，不反推整数；仅列Top来源，不作100%图
- 原文定位
- 03 Top prior employers
- 记录编号
- background-prior-employer-google-anthropic
Google DeepMind
直接前雇主：Google
此报告未覆盖
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 本次取得的来源未覆盖该公司／指标
- 缺口与局限
- 保留第三家或未列雇主缺口，不补零、不用 Google 母公司替代。
- 原文定位
- 03 Top prior employers
- 记录编号
- background-prior-employer-google-deepmind
直接前雇主：Meta
Metix M1 · 2026-07 发布 · 美国在职档案：OpenAI n=5,313，Anthropic n=2,612；统计直接前雇主。
OpenAI
直接前雇主：Meta
5.8%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 5.8%
- 分母
- 美国在职画像5313份，含前雇主未知记录
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国在职画像；多职能样本
- 缺口与局限
- 原文披露比例，未在此处披露人数，不反推整数；仅列Top来源，不作100%图
- 原文定位
- 03 Top prior employers
- 记录编号
- background-prior-employer-meta-openai
Anthropic
直接前雇主：Meta
4.1%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 4.1%
- 分母
- 美国在职画像2612份，含前雇主未知记录
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国在职画像；多职能样本
- 缺口与局限
- 原文披露比例，未在此处披露人数，不反推整数；仅列Top来源，不作100%图
- 原文定位
- 03 Top prior employers
- 记录编号
- background-prior-employer-meta-anthropic
Google DeepMind
直接前雇主：Meta
此报告未覆盖
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 本次取得的来源未覆盖该公司／指标
- 缺口与局限
- 保留第三家或未列雇主缺口，不补零、不用 Google 母公司替代。
- 原文定位
- 03 Top prior employers
- 记录编号
- background-prior-employer-meta-deepmind
直接前雇主：Stripe
Metix M1 · 2026-07 发布 · 美国在职档案：OpenAI n=5,313，Anthropic n=2,612；统计直接前雇主。
OpenAI
直接前雇主：Stripe
2.5%
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 2.5%
- 分母
- 美国在职画像5313份，含前雇主未知记录
- 样本量
- 5313
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国在职画像；多职能样本
- 缺口与局限
- 原文披露比例，未在此处披露人数，不反推整数；仅列Top来源，不作100%图
- 原文定位
- 03 Top prior employers
- 记录编号
- background-prior-employer-stripe-openai
Anthropic
直接前雇主：Stripe
5.1%
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 5.1%
- 分母
- 美国在职画像2612份，含前雇主未知记录
- 样本量
- 2612
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 美国在职画像；多职能样本
- 缺口与局限
- 原文披露比例，未在此处披露人数，不反推整数；仅列Top来源，不作100%图
- 原文定位
- 03 Top prior employers
- 记录编号
- background-prior-employer-stripe-anthropic
Google DeepMind
直接前雇主：Stripe
此报告未覆盖
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2026-07-23 report; snapshot not disclosed / 快照未披露
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 本次取得的来源未覆盖该公司／指标
- 缺口与局限
- 保留第三家或未列雇主缺口，不补零、不用 Google 母公司替代。
- 原文定位
- 03 Top prior employers
- 记录编号
- background-prior-employer-stripe-deepmind
历史雇主关联：Google
Metix X1／X2 · 约 2026 上半年 · OpenAI 技术档案 n=3,041，Anthropic n=1,281；一人可关联多个历史雇主。
OpenAI
历史雇主关联：Google
702 人
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 702 人
- 分母
- 该X-Ray3041份技术画像；每人每公司计一次
- 样本量
- 3041
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 整个履历历史，可能一人关联多家
- 缺口与局限
- 不可解读为直接上一家公司；跨公司可重复，不是互斥构成；已知历史雇主不等于为当前公司的直接人才输送者
- 原文定位
- 05 Talent Sources
- 记录编号
- background-history-google-openai
Anthropic
历史雇主关联：Google
302 人
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 302 人
- 分母
- 该X-Ray1281份技术画像；每人每公司计一次
- 样本量
- 1281
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 整个履历历史，可能一人关联多家
- 缺口与局限
- 不可解读为直接上一家公司；跨公司可重复，不是互斥构成；已知历史雇主不等于为当前公司的直接人才输送者
- 原文定位
- 05 Talent Sources
- 记录编号
- background-history-google-anthropic
Google DeepMind
历史雇主关联：Google
本次未取得同口径数据
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 本次未取得同口径数据
- 分母
- 本次未取得可用分母
- 样本量
- 本次未取得可用样本量
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 本次取得的来源未覆盖该公司／指标
- 缺口与局限
- 保留第三家或未列雇主缺口，不补零、不用 Google 母公司替代。
- 原文定位
- 05 Talent Sources
- 记录编号
- background-history-google-deepmind
历史雇主关联：Meta
Metix X1／X2 · 约 2026 上半年 · OpenAI 技术档案 n=3,041，Anthropic n=1,281；一人可关联多个历史雇主。
OpenAI
历史雇主关联：Meta
573 人
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 573 人
- 分母
- 该X-Ray3041份技术画像；每人每公司计一次
- 样本量
- 3041
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 整个履历历史，可能一人关联多家
- 缺口与局限
- 不可解读为直接上一家公司；跨公司可重复，不是互斥构成；已知历史雇主不等于为当前公司的直接人才输送者
- 原文定位
- 05 Talent Sources
- 记录编号
- background-history-meta-openai
Anthropic
历史雇主关联：Meta
201 人
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 201 人
- 分母
- 该X-Ray1281份技术画像；每人每公司计一次
- 样本量
- 1281
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 整个履历历史，可能一人关联多家
- 缺口与局限
- 不可解读为直接上一家公司；跨公司可重复，不是互斥构成；已知历史雇主不等于为当前公司的直接人才输送者
- 原文定位
- 05 Talent Sources
- 记录编号
- background-history-meta-anthropic
Google DeepMind
历史雇主关联：Meta
本次未取得同口径数据
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 本次未取得同口径数据
- 分母
- 本次未取得可用分母
- 样本量
- 本次未取得可用样本量
- 统计时间
- Approx. H1 2026 / 约 2026 年上半年
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 本次取得的来源未覆盖该公司／指标
- 缺口与局限
- 保留第三家或未列雇主缺口，不补零、不用 Google 母公司替代。
- 原文定位
- 05 Talent Sources
- 记录编号
- background-history-meta-deepmind
04
薪资水平
BCG 的 2024 年 MTS 工资参考为：OpenAI 每年 35.3 万美元，Anthropic 为 32 万美元。两家的技术岗位都处于高薪区间。
BCG · 2025-07 发布 · 美国 2024 年 H-1B 相关 MTS 职位工资，不含奖金与股权；未覆盖 Google DeepMind。
2024 MTS 年工资参考（不含奖金／股权）
OpenAI
2024 MTS 年工资参考（不含奖金／股权）
US$353,000／年
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- US$353,000／年
- 分母
- 2024年相关H-1B职位申请记录；图注同时引入Levels.fyi；记录数未披露
- 样本量
- 机构未披露该指标的有效样本量
- 统计时间
- 2024 (published 2025-07-21)
- 证据性质
- BCG 机构整理；DOL 行政申报与薪资平台资料
- 统计范围
- 美国；Member of the technical staff；职级未披露
- 缺口与局限
- 不是员工平均收入或总包；不是招聘启事薪资区间；N=40是另一张招聘者调查的样本量，不能用作薪资N；具体法律实体及同title下级别结构未披露；不可据此判定2026年现行薪资
- 原文定位
- PDF第7页；第8页Exhibit5.2
- 记录编号
- compensation-mts-salary-2024-openai
Anthropic
2024 MTS 年工资参考（不含奖金／股权）
US$320,000／年
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- US$320,000／年
- 分母
- 2024年相关H-1B职位申请记录；图注同时引入Levels.fyi；记录数未披露
- 样本量
- 机构未披露该指标的有效样本量
- 统计时间
- 2024 (published 2025-07-21)
- 证据性质
- BCG 机构整理；DOL 行政申报与薪资平台资料
- 统计范围
- 美国；Member of the technical staff；职级未披露
- 缺口与局限
- 不是员工平均收入或总包；不是招聘启事薪资区间；N=40是另一张招聘者调查的样本量，不能用作薪资N；具体法律实体及同title下级别结构未披露；不可据此判定2026年现行薪资
- 原文定位
- PDF第7页；第8页Exhibit5.2
- 记录编号
- compensation-mts-salary-2024-anthropic
Google DeepMind
2024 MTS 年工资参考（不含奖金／股权）
此报告未覆盖
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 此报告未覆盖
- 分母
- 不适用：该报告未纳入 Google DeepMind
- 样本量
- 不适用：原报告未覆盖
- 统计时间
- 2024 (published 2025-07-21)
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 本次取得的来源未覆盖该公司／指标
- 缺口与局限
- 保留第三家或未列雇主缺口，不补零、不用 Google 母公司替代。
- 原文定位
- PDF第7页；第8页Exhibit5.2
- 记录编号
- compensation-mts-salary-2024-deepmind
当前全员总薪酬分布
OpenAI
当前全员总薪酬分布
本次未取得
查看口径与原文
- 公司实体
- OpenAI
- 人数／比例／金额
- 本次未取得
- 分母
- 本次未取得可用分母
- 样本量
- 本次未取得可用样本量
- 统计时间
- 2026-09-08
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 目标：同地、同岗、同级、同期；本次未取得
- 缺口与局限
- 已取得的 BCG 是历史工资参考，不能外推 2026 总包或全公司均薪。
- 原文定位
- 见来源
- 记录编号
- compensation-current-total-comp-openai
Anthropic
当前全员总薪酬分布
本次未取得
查看口径与原文
- 公司实体
- Anthropic
- 人数／比例／金额
- 本次未取得
- 分母
- 本次未取得可用分母
- 样本量
- 本次未取得可用样本量
- 统计时间
- 2026-09-08
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 目标：同地、同岗、同级、同期；本次未取得
- 缺口与局限
- 已取得的 BCG 是历史工资参考，不能外推 2026 总包或全公司均薪。
- 原文定位
- 见来源
- 记录编号
- compensation-current-total-comp-anthropic
Google DeepMind
当前全员总薪酬分布
本次未取得
查看口径与原文
- 公司实体
- Google DeepMind
- 人数／比例／金额
- 本次未取得
- 分母
- 本次未取得可用分母
- 样本量
- 本次未取得可用样本量
- 统计时间
- 2026-09-08
- 证据性质
- 机构样本统计，非官方编制；分类未独立验证
- 统计范围
- 目标：同地、同岗、同级、同期；本次未取得
- 缺口与局限
- 已取得的 BCG 是历史工资参考，不能外推 2026 总包或全公司均薪。
- 原文定位
- 见来源
- 记录编号
- compensation-current-total-comp-deepmind
05
方法与来源清单
每条记录保留实体、时间、数值、分母、样本量、证据性质、覆盖范围、局限与原文定位。导出数据保留中英文全文和全部元数据。
- 阅读结论分三层：可确认的是原报告数值和官方边界；样本标签差异属于有限证据；真实全员职能差异仍有缺口。Metix 为商业机构公开样本，没有公开独立质量验证，本篇不把它与公司审计编制等同。
- M1 的分母是美国多职能样本；M2 是美英法技术样本；X1/X2 又是另一套技术样本。严禁互换分母或拼接到一张全公司组成图。
- M1 标示首次发布 2026-07-23，M2 为 2026-06-11，网页 JSON-LD 都标修订 2026-08-20；本篇以 2026-09-08 当前原文为准。报告日不冒充精确统计日。
- 职能百分比为原文披露，格子人数未披露，不从四舍五入比例反推。技术类别人数有原 SVG 标签；相应比例仅以同源技术池计算。
- MTS 单列。Safety & Alignment 保留原分类；官方 security-adjacent 属不同时间与交叉定义。它们均不重复加进其他类别。
- 直接前雇主与整个职业历史雇主分别列示；历史可重复。前雇主行业类别不是互斥的终身企业／学术背景；未记录博士不等于没有博士。
- 不采用 SignalFire 六家汇总去填单家公司。不采用 Revelio 公开页中未解释的分母及算术矛盾，不采纳 Metix 留存排序叙事或报告间旧值转述。Zeki 完整报告本次未取得。
- 网页与离线 HTML、JSON、CSV、来源清单共用这一数据版本；每条记录保留原文位置及缺口。所有缺失数值为 null，不补零；没有全员 100% 图，没有薪资排名。
有可核验数据存在原文支持的观测值，仍须检查统计范围。
机构未披露已阅读的机构来源没有披露该指标。
本次未取得本次未取得或未读到可用数据；不能推断机构是否披露。
口径不可比保留原始记录，但定义、范围或统计期阻止直接比较。
原报告未覆盖已读完整相关来源，明确未纳入这家公司或指标。
M1 · Metix AI
OpenAI, Anthropic and xAI Talent Structure Benchmark
- 发表时间
- 2026-07-23
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 职能及前雇主：美国在职档案，OpenAI n=5,313，Anthropic n=2,612；未覆盖 Google DeepMind。
- 局限
- 商业人才数据库样本，可靠性有限：精确快照、分类优先级、MTS 归类规则、合同工边界及独立质量审计未披露。只转录原报告标签，不视为真实编制。
https://metix.ai/reports/mapping/openai-anthropic-xai-talent-structure
M2 · Metix AI
Frontier AI Labs Talent Landscape & Flow Map
- 发表时间
- 2026-06-11
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 约 2026 年上半年；美、英、法。三家技术池分别 n=2,628 / 1,251 / 2,837；技术池排除 solutions/product/GTM。
- 局限
- 按 title/headline 识别，未独立验证。Google 主体名下的 DeepMind 人员可能漏计；技术池层级示例与部分排除项存在边界张力。原文留存排序叙事与表值不一致，本页不采纳该叙事。
https://metix.ai/reports/mapping/frontier-ai-labs-talent-2026
B1 · BCG Henderson Institute
Where Will Tomorrow’s AI Geniuses Go?
- 发表时间
- 2025-07-21
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 2024 年 H-1B 相关职位工资；PDF 第 7 页说明、第 8 页 Exhibit 5.2。
- 局限
- 图注列 DOL、Levels.fyi、BCG 分析。未披露各公司记录数、均值／中位数、职级构成和法律实体；不含奖金与股权。招聘者调查 N=40 不是薪资样本量。
https://web-assets.bcg.com/4c/15/9ce4a0274a7cafc0d9a9b13ae32c/rapport-bcg-where-will-tomorrows-ai-geniuses-go-july2025.pdf
S1 · SignalFire
State of Talent Report 2026
- 发表时间
- 2026-06-22
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 第 5 节 Frontier AI Labs：OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、xAI、Mistral、Cohere 六家汇总。
- 局限
- 公开版本未给这项分析的逐公司职能表及样本量。六家合计不能拆给本篇三家。
https://www.signalfire.com/blog/signalfire-state-of-talent-report-2026
G1 · Google DeepMind
Announcing Google DeepMind
- 发表时间
- 2023-04-20
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 官方组织边界：DeepMind 与 Google Research 的 Brain 团队合并为 Google DeepMind。
- 局限
- 组织说明，不是职能人数披露；不能用 Google 或 Alphabet 全员替代。
https://deepmind.google/blog/announcing-google-deepmind/
G2 · DeepMind Technologies Limited / Companies House
Report and Financial Statements, year ended 31 December 2024
- 发表时间
- 2025-10-02 (filed)
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 英国法律实体 07386350；印刷第 3 页 Our people，PDF 第 4 页；第 20 页附注 7。
- 局限
- 明确人员由其他 Alphabet 集团公司直接雇用，且成本包含集团转收。本实体财报不能当作 Google DeepMind 全球员工名册或直接计算全员平均薪资。
https://find-and-update.company-information.service.gov.uk/company/07386350/filing-history/MzQ4Mjk4NjY3OWFkaXF6a2N4/document?format=pdf&download=0
A1 · Anthropic
Reflections on our Responsible Scaling Policy
- 发表时间
- 2024-05-20
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 官方披露当时约 8% 全员从事 security-adjacent areas。
- 局限
- 历史时点、交叉类别；没有人数及总分母人数。Security-adjacent 不等于 AI safety、法务或政策团队，不能与它们相加。
https://www.anthropic.com/news/reflections-on-our-responsible-scaling-policy
X1 · Metix AI
OpenAI Engineering Talent X-Ray
- 发表时间
- 2026-06-15
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 约 2026 年上半年，OpenAI 技术档案 n=3,041。
- 局限
- 与 M2 地域及分类口径不同。职业年限从最早记录起算；历史雇主可重复。当前页引用 Anthropic 的旧博士比例，本页不采纳该转述。
https://metix.ai/reports/mapping/openai-engineering-xray-2026
X2 · Metix AI
Anthropic Engineering Talent X-Ray
- 发表时间
- 2026-06-15
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 当前原文技术档案 n=1,281；约 2026 年上半年。
- 局限
- 旧索引样本与当前原文不同。年限有效样本数未单列；历史雇主每人每公司一次，多公司可重复；排除大学，不可推断学术背景缺失。
https://metix.ai/reports/mapping/anthropic-engineering-xray-2026
R1 · Revelio Labs
DeepMind employee count and department mix
- 发表时间
- 2026-08
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 已读取 2026 年 3 月公司页；实体写作 DeepMind Technologies Ltd.。
- 局限
- 未采纳：公开部门总计与总人数不一致，且同比增量与百分比不一致；全球团队实体边界未解明。不能用来补齐第三列。
https://www.reveliolabs.com/companies/deepmind/employees
Z1 · Zeki Data
Bellwethers of AI: OpenAI, Anthropic, Mistral AI
- 发表时间
- Not established / 未确认
- 取得时间
- 2026-09-08
- 覆盖范围
- 已读产品介绍；完整报告需要申请访问。
- 局限
- 本次未取得全文，不能写成机构未披露；其列出的第三家是 Mistral AI。
https://zekidata.com/report/bellwethers-of-ai-openai-anthropic-mistral-ai/
三家公司都在开发前沿模型，但公开的人才样本已经显露出不同的组织重心：OpenAI 的产品与设计更突出，Anthropic 的商业与客户团队更突出，Google DeepMind 的研究职称更显性。 本文把已发表机构报告中的职能、技术岗位和人员背景放在一起，观察这些差异如何连接到公司开展工作的方式。职能比较目前覆盖前两家的美国样本，技术比较覆盖三家的美、英、法样本；具体口径与证据放在交互图表和附录中。
最清楚的差异，出现在产品与客户两端。在 Metix 的同一美国样本中，OpenAI 的 Product / Design 占 12.7%，Anthropic 为 6.8%；GTM / Customer 则分别为 12.7% 与 22.6%。前一组关注产品如何被使用，后一组连接商业拓展与客户采用。这为理解两家的组织重心提供了一个角度：OpenAI 的样本中，产品体验的建设更醒目；Anthropic 的样本中，推动产品进入客户业务的人员配置更醒目。原报告第 02、06 节
人员来源让这幅图景更具体。直接前雇主的分类显示，Anthropic 的企业软件来源更突出，OpenAI 的大型科技平台来源更突出。它们与前面的职能差异相呼应：建设面向用户的产品、把模型接入企业工作，各自需要不同的经验组合。背景层因此分别列出直接前雇主、整个职业历史中的雇主关联，以及履历跨度，让读者沿着职能继续看“这些人带来了什么经验”。
进入技术团队内部，职称本身成为一个值得观察的差异。OpenAI 和 Anthropic 的样本大量使用 Member of Technical Staff（MTS），Google DeepMind 则更常明确区分 Research Scientist 与 Research Engineer。前两家的工作分工更多藏在共同职称之下，DeepMind 的研究序列更容易从职称中读出。因此，交互比较保留 MTS 独立一列，同时展示研究、工程与 Safety & Alignment；可见博士记录作为辅助背景，帮助理解技术团队的构成。原报告第 3.4、9.1 节
Google DeepMind 还有一层特殊的组织背景。它由 DeepMind 与 Google Research 的 Brain 团队在 2023 年合并而来，研究团队嵌在更大的 Google 与 Alphabet 体系之中。官方组织公告 英国 DeepMind Technologies Limited 的 2024 年财报也说明，其人员由其他 Alphabet 集团公司直接雇用。理解这家公司，需要同时看到研究团队与集团分工；本文据此保留 Google DeepMind 的团队边界，并将尚缺的完整职能结构标在第三列。正式财报，第 3、20 页
薪资为技术团队补上一层成本背景。BCG 给出的 2024 年 MTS 职位年工资参考，OpenAI 为 35.3 万美元，Anthropic 为 32.0 万美元。这组来自 H-1B 相关职位资料的历史参考不含股权与奖金，Google DeepMind 未被该图覆盖。把它放在岗位结构之后阅读，比单看公司薪资数字更有意义：同为技术人员，具体角色、职级与地点仍决定薪酬比较的对象。BCG，第 7–8 页，Exhibit 5.2
下一步最值得补齐的，是 Google DeepMind 的完整职能分布、商业与客户合并类别内部的分工，以及 MTS 实际承担的研究、软件工程和基础设施工作。它们会让现在已经可见的产品、商业和研究序列差异，进一步落到具体团队。
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