AI人才根据产业链分为三类：
1、算法策略类人才：侧重方法研究，主要面向技术层，包括算法、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法工程师、图像算法工程师、matlab建模工程师；
2、工程类人才：侧重项目实现，即应用层人才，包括搜索开发、Spider开发；
3、数据分析类：侧重对数据的理解，即基础层人才，包括数据仓库、数据分析。
国内BAT三巨头AI布局比较积极，不过有分析指出：目前我国71%的人工相关企业都在做技术落地应用，在算法技术方面，55%的企业在做计算机视觉，13%在做自然语言处理，只有9%的企业真正研究机器学习。能够很快把技术应用落地是我国的优势，但是对于基层的技术研究，我国的企业实力目前还无法和国外匹敌，这是劣势。
BAT三家给出的AI人才薪资均为万元级别，但阿里巴巴的AI人才薪资明显是相对比较高的，薪资涨幅也远高于百度和腾讯，这是由于阿里入局较晚的缘故。此外，腾讯、百度的平均薪资虽基本持平，但腾讯为高端人才提供的待遇要优于百度。百度作为目前AI人才储备的领头羊，其相对较低的薪资对应了更高的跳槽意向。
从工作资历来看，阿里巴巴和腾讯的AI人才行业资历更深；在职时长方面，算法、图像识别、语音识别、推荐系统这四个算法策略职能在职时长百度占优，自然语言处理、搜索开发方面阿里占优，机器学习、数据挖掘这两个算法策略职能及数据仓库、数据分析方面腾讯占优。
此外，百度高层晋升速度更快（这可能是因为百度高管跳槽问题也相对严重），阿里巴巴中层升职最快。
三家公司的AI人才中，硕士学历占绝大多数，其中，计算机是AI人才最常见的专业方向，其次是数学、信息与通信工程、管理类专业。因此北京大学、清华大学、北京邮电大学、华中科技大学、中国科学技能大学等20所高校成BAT AI人才摇篮。
吴恩达指出，公司对于技术人才的吸引力在于，他们能提供强大的运算能力和大数据的支持。两者在机器学习中发挥重要的作用；但坏处是，公司相比高校的研究机构，更容易受短期商业利益的影响，研究成果共享也会很难，某种程度上阻碍了技术进步。
除了BAT，AI人才还会流向华为、京东、新浪、搜狗、美团等科技公司。麦肯锡调研曾指出，人工智能的迅速发展可能更有利于科技板块；相比之下，传统企业不会用数据，大型互联网企业的数据无法互相分享，存在“数据黑洞”。
智东西认为，国内技术层和应用层的人才市场还比较乐观，有着比较稳定的人才培养单位和相对合理的平均薪资水平，尤其是“黄埔军校”百度出来，走向美团、滴滴等新科技公司的人才力量加上资本注入，催化AI应用落地是国内的一个优势。但基础层建设，BAT相对于谷歌、微软等国际巨头还有一些差距。
在阿里巴巴和腾讯则纷纷尝试了盈利多元化，其营收均冲高到1500亿元级别的情况下，百度遭遇了PC市场饱和导致的搜索量下降，加上去年经历的信誉风波，于是开始寄希望于基于AI的弯道超车。但缺乏多元化以及营收不乐观，人才平均薪资缺乏优势的前提下，吴恩达、王劲等高层纷纷离职，陆奇是否能扭转乾坤就很难说了，毕竟还要受到张潼带领的腾讯AI实验室和阿里“NASA”计划的冲击。
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