Executive Summary
01 在册 1,687 人，建造者只有 518（三成）。其余是创作者社区与销售。对标团队规模，先把这三层分开——消费端产品尤其要警惕"社区"虚高。
Metix AI 全球人才库，数据截至 2026 年年中。统计七家公司的在册成员，筛出在职的"工程 + 研究 + 创意设计"核心（下称建造者）。均为聚合数字，不含个人信息。
518 / 1,687
建造者 / 在册成员
工程 60% · 研究 21% · 创意 13% · 创始 7%
13.7%
建造者博士占比
≈ OpenAI 14.4% / Anthropic 13.7%
5
人才地理
美实验室 / 以 / 哈 / 英欧 / 美加
①在册人数 ≠ 研发规模
在册 1,687 人，建造者只有 518（三成）。其余是创作者社区与销售。对标团队规模，先把这三层分开——消费端产品尤其要警惕"社区"虚高。
②结构各异：研究公司 vs 产品公司
整体工程 60%、研究 21%、创意 13%。但 Luma 研究占 55%、Higgsfield 工程占 80%——"自研模型"与"应用层产品"对应完全不同的招聘画像。
③大厂为主，影视特效极少
最大来源是 Google / Meta / Amazon。影视特效背景不到 1%，"好莱坞转入"是个例。真正的视频人才来自机器学习、大厂工程，以及自动驾驶、军工情报、搜索引擎。
④五个人才地理，都在扩张
美实验室、以色列、哈萨克斯坦、英欧、美加——五套互不相通的市场。70% 近两年入职、应届仅 6.8%：纯横向流动。
口径。仅统计七家纯视频 / 生成媒体公司；OpenAI Sora、Google Veo 嵌在母公司内、无法单独识别，仅作人才来源与背景，不计入。数字均经独立复核。同款透视可按需为任意目标公司生成。
Team Composition
02研发核心有多大、由谁组成
在册人数不等于研发人数。建造者只占约三成——下图是各家建造者绝对数与在册总数的对照。
柱长 = 建造者绝对数（Synthesia 150 为 100%）。"在册"= 可见在职成员数。数据来源 Metix AI
差额分两类：消费端是创作者社区，企业端是销售。都是真实业务，但都不是研发。
| 公司 | 在册 | 建造者 | 创作者社区 | 销售 / 市场 | 建造者占比 |
|---|
| Pika | 68 | 17 | 27 | 6 | 25% |
| Higgsfield | 188 | 50 | 60 | 35 | 27% |
| Runway | 275 | 87 | 60 | 36 | 32% |
| HeyGen | 242 | 93 | 39 | 45 | 38% |
| Luma AI | 200 | 83 | 34 | 42 | 42% |
| Decart | 91 | 38 | 8 | 19 | 42% |
| Synthesia | 623 | 150 | 27 | 265 | 24% |
| 合计 | 1,687 | 518 | 255 | 448 | 31% |
"创作者社区"是谁？消费端产品的 Creative Partner / Ambassador 项目成员。他们常把多家产品同时列为"当前身份"（我们见过单人挂十余家），是生态推广者、不是员工——Pika、Higgsfield 的在册数里这一类占三到四成。对标团队时应单列。
建造者由谁组成
按职能拆开，一眼看出研究驱动还是产品驱动：Luma 研究过半，Higgsfield 工程八成。创意 / 设计各家都有（全行业 13%），但几乎不来自影视特效。
工程
研究
创意 / 设计
创始 / 管理
各家建造者按职能占比（合计 100%）。数据来源 Metix AI
Where The Talent Comes From
03人才从哪来：大厂为主，影视特效极少
建造者的前雇主去重排序，前 11 大来源——大厂占主导。
柱长 = 曾任职该公司的建造者数（去重 / 人，Google 39 为 100%）。数据来源 Metix AI
只看"视频相关"来源：自动驾驶 3D 视觉、军工情报、搜索引擎排在前面，影视特效几乎为零。
"自动驾驶"= Waymo / Cruise / Zoox 等；"VFX"= Pixar / ILM / Weta / DNEG 等合计。数据来源 Metix AI
VFX 转行？用最宽的口径筛，518 名建造者里影视特效背景不到 1%，且只零星出现在 Runway / Luma。研发核心由机器学习与大厂工程构成，创意 / 设计也多来自产品设计，而非影视流水线。
注意。"以色列军工情报 ≈24"几乎全在 Decart 一家（38 人里 24 人）——这是"Decart 是以色列背景公司"，而非赛道普遍现象；Yandex 同理集中在 Higgsfield。详见下一节。
Five Talent Geographies
04一个赛道，五个互不相通的市场
按所在地拆开，七家根本不在同一个市场招人。下图是各家的地理分布，卡片给出人才底色与招聘建议。
美国
英国 / 欧洲
以色列
哈萨克斯坦
加拿大
其他
各家建造者所在地占比（合计 100%）。数据来源 Metix AI
① 美国实验室 · Luma / Runway
美国 · 电影级生成
83 / 87建造者
26.5% · 12.6%博士率
71% · 62%在美国
模型核心。来源是 Meta / Google / NVIDIA，加一条暗管——自动驾驶 3D 视觉（Luma 7 人出自 Waymo / Cruise / NVIDIA）。Luma 研究岗 55%、博士 26.5%，最偏研究。
② 以色列 · Decart
特拉维夫 · 实时生成
最精瘦的团队：在册 91 人仅 8 个社区名头。38 名建造者 24 人有 Unit 8200 / IDF 背景，叠加 Technion。典型以色列深科技画像。
③ 哈萨克斯坦 · Higgsfield
阿拉木图 · 增长型产品
团队在哈萨克斯坦、不在硅谷。来源是 Yandex + 本地孵化器（nFactorial、Aviata）。工程驱动、最年轻（任职中位 11 个月），搜索 / 增长底色。
④ 美国 / 加拿大 · HeyGen
旧金山 + 多伦多 · 数字人
93建造者
67% + 20%在美 / 在加
字节 6 · 华为 4中国管道
工程核心在美加、不在中国。但有清晰的中国大厂管道：前 Snap 9 + 字节 6 + 华为 4。产品工程形态，博士率 3.2%。
⑤ 英国 / 欧洲 · Synthesia
伦敦 · 企业级数字人
资历最深、最像 B2B SaaS。来源是 Google / Amazon / Microsoft + UCL，92% 在英欧。在册数大是因为 265 人的销售团队，不是社区。
极小精英团队（17 人，占比仅供参考）。创意 / 设计占比七家最高，来源含 Google 与字节，创始有斯坦福 / Meta AI 背景。
Credentials & Hiring Pace
05学历与招聘节奏
学历结构印证研究 vs 产品的分野：Luma 博士最多，Higgsfield 以学士为主。（"未填写"= 公开资料无学历信息，不代表无学位。）
博士
硕士
学士
其他学位
未填写
各家建造者学历占比（合计 100%；Pika 样本小未列）。数据来源 Metix AI
招聘节奏：70% 近两年入职，应届仅 6.8%、职业中位 7–14 年——横向流动为主。下图为各家近 12 个月入职率。
近 12 个月入职的建造者占比（Higgsfield 51% 为 100%）。数据来源 Metix AI
外部锚点。建造者博士率（有学位者）13.7%，与 OpenAI（14.4%）、Anthropic（13.7%）同一量级。拉低整体在册博士率的是社区与销售，不是低水平工程。
中国管道在来源、不在所在地。只看雇主：字节跳动 15 + 华为 10 + 腾讯，主要流向 HeyGen 与 Luma。
How To Use This
06给 HR / 猎头 / VC 的用法
HR：按研发口径对标
对标团队规模，先剥掉创作者社区与销售——竞品"百人团队"的真实研发可能只有三成。画像分型：电影级生成挖大厂 + 自动驾驶 CV，企业数字人挖 B2B SaaS。
猎头：跟着来源走
几乎不招应届，70% 近两年入职——大量人才正处可挖窗口。最大来源是大厂；被低估的是自动驾驶 3D 视觉，以及区域性的以色列 8200、Yandex。
VC：用人才结构做尽调
职能比例、博士率、来源，直接读出"自研模型"还是"应用层"。"在册人数"要拆三层——掺了多少社区与销售，决定真实研发承载力。
常见问题
本报告回答的问题
- 七家 AI 视频公司里真正的建造者有多少？
- 七家 AI 视频公司，1,687 名在册成员，真正做研发的只有 518 人——来自大厂与自动驾驶，影视特效不到 1%。
- 「建造者」和在册成员怎么区分？
- Metix AI 全球人才库，数据截至 2026 年年中。统计七家公司的在册成员，筛出在职的"工程 + 研究 + 创意设计"核心（下称 建造者 ）。均为聚合数字，不含个人信息。
- 如何引用本报告？
- Metix AI Talent Intelligence，2026-06-22。AI 视频生成人才地图 2026 | Metix AI。https://metix.ai/reports/zh/mapping/ai-video-generation-talent-2026
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