2022 年底的一天，猎头公司 TTC 创始人肖玛峰突然接到源码资本的合伙人打来的电话：" 我们刚开完会，要 all in AI，你赶紧看，建议你们也 All in！"

当时，OpenAI 刚刚发布 ChatGPT。短短几周内，它以肉眼可见的思考能力震动了全球科技圈。

肖玛峰和团队在一片懵懂中开始了对模型训练、机器学习、算法、分布式系统等岗位的学习。

一开年，一位极为知名创业者创办大模型公司，TTC 帮助对方在国内和美国两边找 AI 技术人才，算是中国最早涉足 AI 领域人才招聘的猎头公司之一。

2023 年春天，中国科技圈上演 " 百模大战 "，AI 人才身价暴增。肖玛峰决定，TTC 专注为 AI 公司寻找技术人才，这个重要决策使得公司迅速领先了竞争对手。

肖玛峰是湖南益阳人，2005 年毕业于南开大学化学系。同届本科毕业生中，最有名的是字节跳动创始人张一鸣。

肖玛峰最早在外企做国际贸易，后来转型做猎头，曾作为联合创始人创立高端猎头品牌 CGL（德筑），并把年营收做到 5 亿。

在中欧商学院读 EMBA 时，学校组织参访 " 贝壳找房 "，他突然想到：同为中介，能否像贝壳通过互联网改造房地产中介行业一样，用数字化革新人才中介行业？

2022 年，肖玛峰创办新型科技猎头公司 TTC，想做猎头服务行业的 " 贝壳 "：线下有顾问服务团队、线上有数字化系统。这个组合，让每个猎头顾问跟客户的沟通数据都 " 沉淀 " 在线上，多个猎头顾问可以通过线上工具在后台分工服务同一个客户——就像贝壳把房产交易拆成标准模块，多位链家经纪人可以同时参与，共分佣金。

2024 年，TTC 营收超过 8000 万，这家公司将 AI 的能力引入到业务流程中，构建起了一套以 "AI+ 人 " 服务上千家 AI 企业人才招聘的作业模式和系统，先后获得了源码资本、创新工场，九合创投等多家明星机构的投资。

AI 的世界一日千里，2025 年，大模型部署成本大幅下降，AI Agent 落地加速。TTC 推出了 AI Agent 招聘产品 " 小麦 " ——对企业，它是 AI 猎头顾问；对求职者，它是军师。

企业只需描述需求，" 小麦 " 背后的 AI 就能自动挖掘 " 水下信息 "，精准推荐符合画像的候选人；求职者说出诉求，AI 便会基于百万级人才池的过往经历，推荐匹配的岗位——有的岗位甚至是求职者从来没想过、但实际上能干。

2025 年 11 月，TTC 凭借 " 小麦 " 获得第三届百度 " 文心杯 " 创业大赛一等奖。

肖玛峰描绘了招聘行业由 AI 带来新机会：

1、招聘行业最值得关注的新机会？

AI 重构工作方式，从 " 搜索式匹配 " 转向 " 对话式服务 "。把猎头的专业能力 AI 化、产品化，降低服务成本，让更多企业用得起高端招聘服务。

2、TTC 与 Boss 直聘等平台的区别？

不只做流量平台和简单信息撮合，聚焦中高端科技人才的全链路服务。通过 Agent 挖掘简历之外的动机、价值观等 " 水下信息 "，匹配效率远超传统搜索模式。

3、AI 招聘的核心壁垒是什么？

人才池沉淀与模型理解能力。百万级 AI 人才池 + 懂行业的技术团队，能精准区分技术术语、判断人才适配度，避免无效推荐。

4、AI+ 招聘的爆发点？

等 " 与 AI 对话找工作 " 成为共识。就像移动互联网依赖智能手机普及，当用户习惯从 " 搜索 " 转向 " 对话 "，行业将迎来规模化爆发。

以下是肖玛峰口述。

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2005 年，我从南开本科毕业，和我同一届的还有张一鸣。他学软件工程，我学化学。他第一次创业我们就认识，算是彼此认识很多年的同学。

在 TTC 之前，我创业联合创办了高端猎头品牌 CGL（德筑），做得不错，第四年就有 5 个亿收入。可在我看来，猎头行业一年 1000+ 亿规模，我们做 5 亿还是太小了。而且那时候一鸣同学都做到 3000 亿收入了。

后来我去中欧（商学院）读 EMBA，参访贝壳，看他们怎么用科技改造房产中介行业。当时我就想：贝壳能用数字化重做房产中介行业，我能不能用科技重做人才中介？

TTC 就是从这个念头开始的。那还是 2022 年疫情最严重、投资人普遍悲观的时期，生成式 AI 还没出现。最初想的，只是用数字化把猎头行业线上化，先把行业里最基本的 " 链家式 " 能力搭起来——线下顾问服务团队 + 线上数字化系统。本质上还是产业互联网那一套。

我们最早的投资人是源码。合伙人常凯斯投过贝壳，给基金赚了很高的回报，对产业数字化非常熟，他一直坚信数字化重塑传统行业有很大的机会，

我的 CTO 是南开的师弟，技术和产品能力非常强。他原来在微软中国，后来去微软美国工作了八九年，错过了张一鸣和国内移动互联网那波行情。2019 年的时候回国加入字节跳动，成为飞书的核心高管。他是迄今为止进入招聘这个领域级别最高的互联网产研高管。我找他的时候，说：" 你上次错过张一鸣师兄了，不能再错过肖玛峰师兄了吧？" 他加入后，我们的产业背景和工程技术能力算是都到位了。

2022 年底 ，ChatGPT 刚出现，源码因为具有全球化视野，很快就获得了这个信息，合伙人就打电话告诉我：" 我们要 All in AI，你赶紧看！" 当时我对 AI 完全没概念，但他们说要干，我就立刻做调研，学习，准备。后来王慧文（美团联合创始人）准备做 AI（光年之外），我们给王慧文在国内和美国两边找人。我们非常早就介入了这一波 AI 招聘，比市面上所有公司都早至少半年以上。

这波 AI 刚开始的时候，找的人和上一波商汤、旷视完全不一样。很多猎头看起来懂 AI，其实根本分不清 transformer、RL 是什么，生成式、判别式的区别。他们推的人都是错的。我们 CTO 懂的非常深，他原来在微软做 AI，所以我们对这个行业理解更早更准。

2023 年 8 月，创新工场找过来，他们在 AI 领域投了十几年，投过上一代 AI（旷视等）的很多公司，GPT 出来后，他们很兴奋，几乎把每个行业都扫了一遍，觉得招聘行业一定会被重构，发现我们已经把 AI 应用到业务里，再看核心团队很强，马上就出手投了。

2024 年，我们营收超过 8000 万，公司也开始赚钱。我本来甚至想不再融资了，因为能挣钱。但那时九合创投的创始人王啸（我中欧的师兄）把我叫出来喝酒，骂了我一顿：" 现在不融资等什么时候？AI 的窗口期就这一会，你慢一步，别人就可能把你干掉。赶紧融资，投入产研，构建护城河 "

我觉得他说得很对，我们还是拿了他们和中关村资本的投资。后来我们参加百度 " 文心杯 " 创业大赛大赛拿了一等奖，这一轮也是百度和财务机构一起投的。

过去两三年，我们最先做的是工具赋能，但后来意识到：真正要改变行业，不是做工具，而是重建整套工作方式。

我们最终想做给每一个职场人配一个 AI 猎头。现在市面上的招聘产品，比如 Boss 直聘，都还是搜索逻辑：你得自己填简历、自己搜公司、自己盯岗位。

而我们想让找工作 " 说一声就行 "。比如你对着手机说：" 我想在北京海淀找一个工作，看看月薪 4 万以上的 AI 产品经理。"

AI 就会帮你搜索、筛选、推荐。但更重要的是：AI 可以像一个专业猎头那样理解你、和你对话、给你职业建议。

比如我问你：" 你从铅笔道离开，你觉得能做什么？" 你可能会说采访、写稿、运营活动 …… 但你未必知道这些能力意味着哪些可能的职业路径。

而 AI 的信息面更广，它可能告诉你：你能做公关、品牌、甚至能做一个 AI 创业公司创始人的助理。这些你可能在此之前完全不会想到。

很多人的职业觉醒是在 30 岁之后：原来我还可以做这些。

我们希望让这种觉醒提前，通过一个专业的 AI 顾问，让每个人都能早一点看见更广的选择。它会告诉你：像你这种背景、你的前辈都跳往哪些岗位，哪些方向发展更好。它能成为你跳槽时的一个顾问，让你不再迷茫。

企业招人也一样迷茫。过去一家 AI 企业的 HR 想招 " 杭州六小龙 " 出来的人，要手动在 Boss 上一个个搜，现在你只需要告诉手机：帮我找 " 六小龙 " 的 AI 技术。 它就能理解你的意图，自动执行，把符合画像的人全部找出来。

去年我想做这个 AI 智能体，但 CTO 拦住我——技术还不成熟。AI 时代的创业，对技术发展趋势的把握非常重要。幸好我们的 CTO 在这方面有非常强的认知，如果去年做了，和今年做相比，唯一的区别就是账上少 几千 万。

今年发生两个关键变化：1. DeepSeek 让模型成本骤降 2. 以 Manus 为代表的 Agent 爆发。

我们发现：Agent 方案突然变成 " 可行且高效 " 的路径。如果继续按原来的模式做，通过线上沉淀 + 顾问协作，那别人先做出招聘 Agent，我们可能瞬间被替代。

就像当年的易到用车，专注高端出行，融资很好、业务火爆，但滴滴一来，整条赛道就被改写了。我不想让 TTC 变成下一个 " 易到用车 "。

所以我 push 全团队：转向 Agent。7 月定战略，9 月上线第一版 Agent 产品 " 小麦 "。

我们已经有了一个百万级规模的 AI 人才池。我们会用 RPA 等方式从不同渠道把数据整合回来，再由顾问结合私域管理工具，把几千个候选人持续纳入管理体系。

AI 会自动阅读所有候选人的信息、过往推荐记录，并判断 " 这个人除了适合 A 岗位外，也适合另外四个岗位 "。也就是说，我们的匹配已经不再是人推，而是 AI 在指挥 ，AI 会实时给出建议。

未来三年，我对行业的判断很明确：

B 端每一家先进企业会有一个自己的 AI Agent，C 端每个优秀人才也会有一个 AI Agent。

企业的 Agent 会深度理解它真正需要什么样的人，会掌握候选人的 " 水下信息 "，包括动机、价值观、性格，而不是只有冰山一角的简历。现在所有的招聘匹配几乎都是 " 简历信息匹配 JD"，但那是不够的。

真正有效的匹配一定依赖水下信息，而 AI 的长对话能力恰好能把这些信息挖出来。

等到数据量达到数万级企业、数百万级人才，我们的匹配效率会比传统公司（Boss 直聘那种搜索式）高很多倍。

增长方面，一部分来自我们自身能力的建设：让所有找 AI 机会的人来到我们这里，我们有最全的 AI 机会，也最懂他们。

但另一半增长，要 " 等 "。要等大众把 " 跟 AI 说话 " 变成一种共识。就像移动互联网必须等智能手机普及到一个关键点一样。

现在大家找工作主要还是搜索式互动，而不是对话式。等到这件事变成习惯，我们的产品才会真正爆发。所以我们现在的策略就是：把能力做到位，然后 " 等风来 "。

从市场规模来看，这个行业会是个千亿级市场。Boss 年收入 80 亿、整个网聘市场 200 亿– 300 亿，而猎头因为服务到 " 结果 "，单价远高于信息费——一条 60 块钱的简历，在猎头服务里可能变成 6 万的收入。价值差距巨大。

未来如果我们把 AI 的服务成本打下来，让更多原来用不起猎头服务的公司可以使用，那就是一个更庞大的市场——我们把刀切进去，100 亿只是开始。

我也被问到是否会颠覆传统平台。我不太愿意这么讲。他们做的是信息，我们做的是服务，逻辑不同，侧重点也不同。我们更像 " 链家 + 贝壳 " 的模式，是把专业服务产品化、AI 化。

美国有一家公司 Mercor，现在已经一百多亿美元市值了。它不完全是猎头，但它做的是端到端交付——从企业给出招聘需求，到最终把人招进去，全链路交付，模式和我们很像。

Agent 出来以后，我觉得不着急冲量，反而是非常聚焦，只做科技创新领域的中高端人才。我们要把 " 真正能改变中国科技能力的 " 那几百万的核心人才池服务好，让他们在我们的系统里沉淀下来，这个价值巨大，也更符合我们能力的节奏。我们先把科技创新、AI 行业这一批人服务好，这已经很大了，而且是未来十年中国最重要的产业方向。

现在科技创新，一边是资本，一边是人才。如果搞不定人才，那你可能也搞不定后续的资本。

几个月前，我给一个投资机构的投后 CEO 会议做分享。你给投资人讲 PPT ，我负责把人才拉起来、把 Demo 做出来，然后你又能去拿下一轮融资。我们现在做的不只是招聘，还做孵化业务——大厂的人出来创业，我们一边帮他融钱，一边帮他组团队。很多项目上个月跟投资人见面还是一个人，下个月再去已经是四个人了：产品经理自己找到了，我们再帮他配算法、配硬件。投资人一看，这创始人团队搭建能力太强，第二轮就容易了。

通过帮创始人找人，发现 AI 行业几个趋势：

第一，现在是典型的供不应求，激烈到什么程度？别的行业都在降薪，但 AI 、具身智能、机器人这些方向，优秀人才几乎是被哄抢的，一个顶级人才去了哪家公司，这家公司就可能在竞争中形成压倒性优势。

第二，很多工具类创业公司选择一出生就出海。用户主要在海外，但公司的工程团队、研发团队基本都还在国内。国内产品出来速度极快，Demo 很快就能跑起来，然后又很快拿下一轮融资。

第三，川普政策变化后，有不少科研人才从美国回流中国。北京回流不算多，但南方特别多，如南科大、香港理工等都在吸引人才。华东、华南接受人才的能力更强，这是未来一个趋势。机器人、模型公司在北京很多，大规模应用场景在南方，出海团队最密集的还是杭州、深圳。深圳的 "AI + 硬件 " 尤其强。

我发现今年还有一个特别有意思的趋势：世界各地的大电商正在把研发中心放在中国。这些客户通过我们大量招人。

我们今年最大的客户，就是欧洲最大本土电商，把整个研发中心搬到中国；韩国最大电商 Coupang（酷澎）也是如此；拉美最大的电商美客多也把研发和供应链中心放在中国。

原因很简单：一是中国电商竞争太激烈，人才密度太高，淘宝、京东、拼多多内卷出来的工程师，被国外公司视为 " 顶级战力 "。二是 TEMU 打海外本土电商打得太狠，他们发现产品都来自中国，于是索性把供应链和产研全部搬来中国。

接下来可能还有一个更大的变数——汽车产业。全球汽车品牌的智能化水平已经远远落后于中国，所以未来他们会把智能化研发中心迁到中国。智能驾驶、汽车大模型、车载 OS，中国的人才已经形成明显优势。

在当下，我们专注于 AI 人才，让 " 找 AI 人才就找 TTC" 深入人心。这里主要是两类，一类是 AI 公司找人才找 TTC，还有一类是传统大型企业找 AI 人才，也可以找 TTC。

我们希望能够在中国科技创新的大环境下，为优秀企业快速解决人才供给问题贡献一份力量！