Эксклюзивное интервью с временным генеральным директором Core International Чжэн Чэн: больше не все AI-работы популярны — конкуренция за AI-таланты переходит от общего уровня к практическому применению в сценариях

炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！

（来源：证券时报）

В последние дни компания UBTECH/优必选 за годовой оклад 15 млн—124 млн юаней объявила глобальный набор на должность «главного научного сотрудника по воплощённому интеллекту», снова выведя на повестку волну найма ИИ-талантов.

Каковы текущие реалии найма ИИ-талантов? Какая тенденция будет доминировать в будущем? В чём болезненные точки наймовой экосистемы? Об этом в интервью корреспонденту Securities Times (Скользящее/证券时报) недавно заявил ротационный CEO компании Ceree International Чэн Чэн (曾诚). Он отметил, что рекрутинг с компенсацией свыше десятков миллионов юаней не является отраслевой нормой — обычно подобное встречается лишь у отдельных ведущих компаний и, как правило, в пределах конкретных «окон». Этот шаг как раз показывает: конкуренция за ИИ-таланты смещается с «универсальных компетенций» на «приземление в конкретные сценарии». Когда воплощённый интеллект входит в ключевую переломную точку, компании конкурируют уже не только за самих специалистов, но и за тех самых немногочисленных, кто реально способен довести технологию до внедрения и определить будущую расстановку сил.

Она также спрогнозировала, что в 2026 году «жар» в структуре набора кадров по цепочке ИИ-сектора будет продолжать оставаться устойчивым в структурном плане: это уже не будет «жарко для всех ИИ-должностей», а станет «там, где должно быть жарко — будет ещё жарче, а там, где не должно — естественно остынет», переходя в новую фазу «рационального процветания».

Заработная плата по трём типам ИИ-должностей имеет выраженную премию

Корреспондент Securities Times: Какова, по вашим наблюдениям, текущая ситуация с наймом по цепочке ИИ в отрасли?

曾诚: Согласно данным дата-сканирования и мониторинга платформы Ceree International, в настоящее время спрос на подбор кадров по цепочке ИИ действительно сохраняет сильную динамику, и потребность в ИИ-талантах демонстрирует три довольно заметных изменения: во-первых, компании увеличивают вложения в оптимизацию моделей под вертикальные отрасли и обновление мультимодальных возможностей. Инвестиции резко растут в ключевые алгоритмические разработки и модельное инженерное производство. Например, востребованность таких позиций, как инженер по алгоритмам больших моделей, исследователь алгоритмов, а также инженер, который умеет реализовать развёртывание моделей и оптимизировать производительность, в течение длительного времени находится на высоком уровне, а сложность подбора относительно велика.

Во-вторых, по мере того как воплощённый интеллект и гуманоидные роботы переходят к масштабируемой верификации, соответствующие передовые должности быстро становятся «хитом» найма. Например, направление VLA/L4/World Model (мировых моделей): инженеры по алгоритмам воплощённого интеллекта, эксперты по мультимодальному слиянию, а также специалисты по интеллектуальному контролю роботов. Раньше спрос на подобные роли был довольно разрозненным, но теперь они уже стали приоритетом в борьбе за таланты, а премия по зарплате также заметна.

В-третьих, ИИ ускоренно проникает в материальные отрасли на глубину, и особенно внедрение интеллектуальных агентов (smart agents) увеличивает потребность в прикладных должностях со стороны отраслевого применения. Компании больше предпочитают специалистов «двойной компетенции», которые одновременно понимают и технологию, и бизнес, например инженер по разработке интеллектуальных агентов, AI solutions architect (архитектор решений ИИ) и т.п. При этом AI-продакт-менеджеры и эксперты по продуктовым решениям, которые умеют превращать технологию в коммерческую ценность и точно выявлять потребности пользователей в различных сценариях, также становятся редкими ключевыми позициями на рынке.

Кроме того, по мере того как применение ИИ в ключевых бизнес-сценариях компаний становится всё глубже, внимание компаний к надёжности моделей, качеству данных и бизнес-безопасности также заметно растёт. Это, в свою очередь, поддерживает устойчивый рост «жара» на позициях по управлению данными, оценке безопасности ИИ и комплаенс-аудиту.

Корреспондент Securities Times: Появился ли заметный рост уровня зарплат в найме по цепочке ИИ?

曾诚: В целом можно сказать, что уровень зарплат по цепочке ИИ не растёт «по всей линии». Основной прирост сосредоточен в дефицитных направлениях и по ключевым должностям. У переходящих к работодателю/уходящих талантов рост зарплаты обычно приходится на диапазон 20%—30%. При этом компании демонстрируют большую гибкость по окладам именно в отношении ключевых технологий и руководящих ролей.

Реальная выраженная премия сосредоточена в трёх типах должностей: первая — направления мультимодальности и воплощённого интеллекта, особенно для тех, кто сочетает алгоритмические, системные и контрольные компетенции. На релевантных ключевых позициях премия по зарплате особенно заметна: годовой оклад senior expert по алгоритмам больших моделей составляет 1—2 млн юаней; годовой оклад senior engineer по технологии AI Agent — 400—700 тыс. юаней.

Вторая — инженеризация моделей и масштабируемое развёртывание. Проще говоря: это специалисты, которые умеют довести модели из лаборатории до реального бизнеса, обеспечить стабильную работу. Спрос на таких людей высокий, а рост окладов — весьма заметный.

Третья — «технология + отрасль + продукт» как комплексная роль, например AI product manager и solutions architect. Эти таланты должны разбираться и в технологии, и в отраслевом бизнесе, а также уметь стыковать потребности бизнеса. Уровень зарплат у таких ролей тоже продолжает расти. Например, оклад AI product senior manager может достигать 800 тыс.—1 млн юаней.

Найм по ИИ сохраняет высокий уровень ажиотажа, но темпы роста стабилизируются

Корреспондент Securities Times: Как вы предполагаете, сохранится ли ажиотаж в найме по цепочке ИИ в 2026 году — или всё пойдёт к равновесию, либо спадёт? На чём основаны ваши выводы?

曾诚: Я считаю, что в 2026 году найм по цепочке ИИ продолжит структурно сохранять высокий «жар». В целом динамика будет оставаться на высоком уровне, но темпы роста — стабилизируются; есть шанс войти в новую стадию «рационального процветания». И в Китае, и в ведущих экономиках мира ИИ уже поставлен на позицию ключевой конкурентоспособности. Постоянные инвестиции со стороны политики, капитала и отраслевых ресурсов означают, что это не будет горячей точкой краткосрочного цикла. С точки зрения самой технологии: искусственный интеллект по-прежнему находится на раннем этапе эволюции поколений. Мультимодальные большие модели, воплощённый интеллект, AI for Science — по этим направлениям уже получены некоторые первоначальные результаты, но до настоящей зрелости ещё долгий путь. Пока технология будет быстро развиваться, спрос на высококачественные таланты не прекратится.

Одновременно ИИ ускоренно проникает во все сферы. Раньше он в основном концентрировался в цифровых отраслях, таких как интернет и финансы, но теперь он ускоренно распространяется на материальные отрасли — производство, энергетику, сельское хозяйство, медицину и т.д. Любое цифровое и интеллектуальное обновление в традиционной отрасли будет порождать устойчивый и продолжительный спрос на таланты.

Однако с точки зрения тенденций в будущем уже не будет «жарко для всех ИИ-должностей». Будет «там, где должно быть жарко — будет ещё жарче, а где не должно — естественно охладится». Для компаний и талантов это, по сути, хорошая новость.

Корреспондент Securities Times: Это хорошо и для компаний, и для талантов — как это понимать? Как вы оцениваете текущую наймовую экосистему по цепочке ИИ?

曾诚: Я полагаю, что текущая наймовая экосистема по цепочке ИИ переходит от раннего этапа с высокой температурой и сильными эмоциями к более рациональной, более структурированной фазе. С одной стороны, потребность в талантах начинает возвращаться к ценностной логике. В последние периоды на рынке действительно встречалась ситуация «если только связано с ИИ — всё равно переманиваем людей», но теперь компании всё яснее понимают: реальная конкурентоспособность определяется не количеством вакансий, а тем, способен ли талант поддержать внедрение в бизнес. Эти изменения ведут найм от «соревнования ради громких лозунгов» к «соревнованию ради компетенций», что является необходимой корректировкой курса для всей отрасли.

Структура талантов обновляется, а комплексные компетенции становятся мейнстримом. Компании всё реже занимаются точечным наймом людей, которые понимают только алгоритмы или только бизнес, и всё больше нуждаются в специалистах, которые одновременно понимают технические принципы, могут «стыковаться» с отраслевыми сценариями и обладают продуктовыми установками. В каком-то смысле это также продвигает эволюцию талантов от традиционной «T-образной» структуры к многомерной «兀-образной» структуре: это долгосрочно позитивно для повышения качества талантов всей AI-отрасли.

Форма гибкой занятости становится не просто альтернативным вариантом, а стратегическим инструментом. Это — очень очевидное наблюдение, которое мы делаем последние два года. По мере ускорения итераций AI-технологий компаниям сложно закрыть весь спектр потребностей в высоких компетенциях традиционным штатным расписанием, поэтому всё больше компаний начинают привлекать ключевые компетенции через проектные схемы с экспертами и независимых консультантов. С одной стороны, это снижает затраты на персонал и риски проб и ошибок; с другой — даёт опытным экспертам более гибкие и разнообразные карьерные пути. Например, возьмём компанию, которую мы обслуживаем и которая на стыке отраслей вошла в цепочку ИИ: опираясь на глубокое понимание того, на какую «нишу» вошёл основатель и на его собственный бэкграунд, мы через бизнес- и организационную диагностику помогли ему упорядочить направления развития бизнеса и ключевые потребности в талантах. Мы не стали действовать по принципу «как обычно — привлечь и переманить отраслевых топ-талантов»: для этой ниши и конкретных реалий компании это не подходит ни по срокам, ни по стоимости. Вместо этого мы разбили ключевые модули — продуктовый дизайн, разработку, supply chain (цепочку поставок), 해외 маркетинг — на проектные задачи и поддержали основателя в создании в течение 3 месяцев кросс-дисциплинарной команды экспертов, сформировав «основатель-ядро + внешняя сеть экспертов», что существенно сокращает цикл разработки продукта. Сейчас продукт уже готовится выйти первым на зарубежный рынок и реализовать прорыв от 0 к 1.

Рекомендация: «переманивание талантов» должно перейти к равному акценту «воспитание талантов + использование»

Корреспондент Securities Times: Экосистема найма ИИ, которая становится более рациональной и структурированной, также может иметь риски, о которых стоит помнить?

曾诚: На текущий момент наймовая экосистема действительно движется в сторону большей рациональности, но при этом есть и риски, которые нужно держать под контролем. Во-первых, происходит чрезмерная концентрация высококвалифицированных талантов, и для средних и малых компаний «трудно найти подходящего человека». Топовые AI-таланты монополизируются ведущими компаниями и «звёздными» стартапами; из-за этого сложность получения талантов для средних и малых компаний растёт. Это в определённой степени может ослабить общую инновационную энергию отрасли и даже сформировать структуру «лидеры доминируют».

Во-вторых, компании предпочитают принцип «вставил и поехало», что сжимает пространство роста для начинающих талантов. Многие компании при найме явно склоняются к опытным специалистам с более чем 8 годами опыта, но недоинвестируют в начинающих с 1—3 годами. Кроме того, у части компаний нет полноценной системы развития талантов: даже если нанять человека, не удаётся предоставить подходящую платформу для роста, что приводит к высокой текучести кадров. Если долго отсутствует механизм системного развития, в будущем может возникнуть проблема «прорехи» в талантах.

В-третьих, растёт краткосрочная склонность к извлечению выгоды, из-за чего возможны риски несоответствия ресурсов. Некоторые компании и отдельные лица чрезмерно сосредоточены на краткосрочном возмещении по зарплате и отдаче, игнорируя долгосрочное построение компетенций и создание ценности для бизнеса. Как только рыночная среда меняется, легко возникает ситуация «высокая стоимость — низкая отдача».

Корреспондент Securities Times: Что вы бы посоветовали в ответ на такую ситуацию?

曾诚: Для экосистемы отрасли я бы рекомендовал выстроить более открытую систему перемещения талантов: поощрять переход талантов из крупных компаний в средние/малые компании и в традиционные отрасли — с помощью моделей совместного использования талантов, технического консультирования и т.п., чтобы AI-компетенции могли шире поддерживать развитие реальной экономики. Для компаний: рекомендую перейти от «переманивания» к равному акценту на «воспитание + использование». С одной стороны, можно быстрее получить дефицитные компетенции через гибкую занятость и независимых консультантов; с другой — увеличить внутренние инвестиции в обучение и создать систему воспитания комплексных талантов «AI + бизнес». При этом нужно делать обратную проверку: задавать вакансии, исходя из реальных бизнес-проблем, сохранять рациональный найм и улучшать систему развития и удержания талантов.

Компании, которые нанимают, обязательно должны заранее продумать потребности, прежде чем начинать набор. Самая большая ошибка многих компаний — «видеть, что другие нанимают, и тоже нанимать», но не выяснить, какую именно проблему эта должность должна решать. За счёт технологий всё упёрлось? Нужно прорываться в продукте? Или вы уже дошли до ключевой стадии коммерческого внедрения? Если этот вопрос не прояснён, даже если людей нанять, в итоге это легко превратится в ситуацию «люди очень дорогие, но непонятно, что им делать».

Высококвалифицированные таланты не обязательно должны сразу «выкупаться на контракт». Для крайне редких и высокоуровневых людей вполне можно сначала сотрудничать через проектную или консультационную схему на определённый период. Так можно проверить компетентность и соответствие, а также снизить риск разового крупного вложения. Параллельно с безудержной охотой за уже зрелыми талантами компании также должны создать механизм выявления high-potential (талантов с высоким потенциалом). Некоторые люди, возможно, не смогут прямо сейчас «играть в решающих жёстких битвах», но у них сильная способность учиться, хорошее системное мышление и энтузиазм к технологиям и бизнесу. Как только им дать подходящую среду, скорость их развития часто оказывается выше ожиданий.

Для талантов следует формировать «П-образную» структуру компетенций: обязательно должна быть достаточно глубокая вертикальная ось технологий — например, в одном из направлений алгоритмов, систем или инженерии. Одновременно нужно в горизонтальном направлении понимать отрасль, бизнес и продукт, знать, для решения каких именно проблем технологии в конечном счёте предназначены. Точечные компетенции легко заменить, но связующие компетенции будут становиться всё более ценными. Кроме того, сохраняйте баланс между практикой и размышлениями: нужно уметь лично погружаться в задачу, писать код и запускать эксперименты, но также уметь выходить за пределы технологий и думать о трендах отрасли, ценности для пользователей и о коммерческой сути.

Море информации, точная интерпретация — всё в приложении Sina Finance (新浪财经APP)