Эксклюзивное интервью с временным генеральным директором Core International Цзэн Чэн: больше не все AI-отрасли в моде — конкуренция за AI-таланты переходит от универсальных навыков к внедрению в конкретные сценарии

В последнее время компания UBTECH набирает по всему миру «главного научного сотрудника по воплощённому интеллекту» с годовой зарплатой от 15 млн до 124 млн юаней, снова выводя на пик волну найма AI-талантов.

Каков текущий статус найма AI-кадров? Какая тенденция будет прослеживаться в будущем? В чём болезненные точки рекрутинговой экосистемы? По этому поводу временно исполняющий обязанности CEO компании Korn Ferry (Кроу Сити) Цэн Чэн в недавнем интервью корреспонденту Securities Times сказал: зарплатный найм на уровне десятков миллионов юаней и выше не является отраслевой нормой; как правило, это встречается лишь у немногих топовых компаний и чаще всего представляет собой отдельные случаи в определённые окна. Этот шаг как раз показывает, что конкуренция за AI-таланты смещается с универсальных компетенций к внедрению в конкретные сценарии: когда воплощённый интеллект входит в ключевой поворотный момент, компании борются уже не только за самих людей, а за тех немногих, кто способен реально довести технологию до внедрения и определить будущее устройство рынка.

Она также спрогнозировала, что в 2026 году структура «горячести» в найме по цепочке AI-индустрии будет сохраняться устойчиво, и это уже не будет ситуация «горят все AI-вакансии», а будет «то, что должно быть горячим, будет ещё горячее, а то, что не должно — само пойдёт на спад», войдя в новую стадию «рационального процветания».

Заработная плата трёх типов AI-должностей имеет заметную премию

Корреспондент Securities Times: Какое у вас наблюдение по текущей ситуации с наймом в цепочке AI-индустрии?

**Цэн Чэн: **По данным live-мониторинга data-центра (data platform) Korn Ferry International, спрос на найм по цепочке AI-индустрии действительно сохраняет сильную динамику, и спрос на AI-таланты демонстрирует три наиболее заметных изменения: первое — компании существенно увеличивают инвестиции в ключевые алгоритмы и в инженерные кадры для построения «индустриализируемых» моделей, улучшая модели под вертикальные отрасли и наращивая мультимодальные возможности. Такие позиции, как инженер алгоритмов для больших моделей, исследователь алгоритмов, а также инженеры, которые умеют внедрять модели и оптимизировать производительность, долго удерживаются на высоком уровне, и сложность подбора для них также относительно выше.

Во-вторых, по мере того как воплощённый интеллект и человекоподобные роботы входят в стадию масштабируемой верификации, связанные передовые позиции быстро становятся «горячими» в найме. Например, направления VLA/L4/мировых моделей: инженер по алгоритмам воплощённого интеллекта, эксперт по мультимодальному слиянию, а также специалисты по интеллектуальному управлению роботами — раньше спрос на такие должности был более разрозненным, но сейчас они уже стали фокусом борьбы между компаниями, и ценовая премия по зарплате также весьма заметна.

В-третьих, AI ускоренно проникает в реальный сектор: особенно это видно в том, как внедрение интеллектуальных агентов (agent) повышает спрос на вакансии со стороны отраслевых применений. Компании больше предпочитают кандидатов смешанного профиля, которые одновременно понимают технологию и бизнес: например, инженеры-разработчики интеллектуальных агентов, AI-архитекторы решений и т. п. При этом AI-продукт-менеджеры и специалисты по продуктовым решениям, которые умеют превращать технологии в коммерческую ценность и точно выявлять потребности пользователей в разных сценариях, тоже стали дефицитными ключевыми позициями на рынке.

Кроме того, по мере углубления применения AI в ключевых бизнес-сценариях предприятий растёт и значимость для компаний вопросов надёжности моделей, качества данных и безопасности бизнеса — это поддерживает устойчивый рост «горячести» таких ролей, как управление данными, оценка безопасности AI и комплаенс-проверки.

**Корреспондент Securities Times: Повышается ли уровень зарплат при найме в цепочке AI? **

**Цэн Чэн: **В целом зарплаты в цепочке AI не растут повсеместно. Основной рост сосредоточен в дефицитных нишах и на ключевых должностях. Уход талантов между компаниями приводит к тому, что рост зарплат у сильных кандидатов обычно концентрируется в диапазоне 20%—30%. При этом компании проявляют гораздо большую «пружинистость» по оплате за критические технологии и руководящие роли.

Заметная премия по зарплате сосредоточена в основном в трёх типах должностей: первый тип — мультимодальные и направления воплощённого интеллекта, особенно для кандидатов смешанного профиля, которые совмещают способности в алгоритмах, системах и управлении. Премия по зарплате для ключевых ролей здесь выражена особенно явно: годовая зарплата старшего эксперта по алгоритмам больших моделей находится в диапазоне 1,0—2,0 млн юаней, а годовая зарплата старшего инженера по технологиям AI Agent — 0,4—0,7 млн юаней.

Второй тип — инженеризация моделей и направление массового развёртывания. Проще говоря, это инженеры, которые умеют превращать модели из лаборатории в реальные бизнес-процессы, обеспечивая стабильную работу: спрос на таких людей высок, а рост зарплат — особенно заметен.

Третий тип — смешанные роли «технологии + отрасль + продукт», например AI-продукт-менеджер или архитектор решений. Такие специалисты должны разбираться и в технологиях, и в отраслевых бизнес-процессах, и при этом уметь «подключать» коммерческие потребности. Их зарплаты также продолжают расти. Например, зарплата AI-продуктового старшего менеджера может достигать 0,8—1,0 млн юаней.

Найм в AI-индустрии сохраняет высокую «горячесть», но темпы роста стабилизируются

Корреспондент Securities Times: Как вы прогнозируете: в 2026 году «горячесть» найма в цепочке AI будет продолжаться, будет сохраняться на плато или будет спад? На чём основаны оценки?

**Цэн Чэн: **Я считаю, что «горячесть» найма по цепочке AI в 2026 году будет сохраняться структурно: в целом она останется высокой, но темпы роста стабилизируются, и есть шанс, что мы войдём в новую стадию «рационального процветания». Будь то в Китае или в основных мировых экономиках, AI уже размещён в позиции ключевого конкурентного преимущества. Постоянные вложения политики, капитала и отраслевых ресурсов означают, что это не будет краткосрочной вспышкой. С точки зрения самой технологии: искусственный интеллект всё ещё находится на ранней стадии эволюции поколений. Направления вроде мультимодальных больших моделей, воплощённого интеллекта и AI for Science уже дали первые предварительные результаты, но до настоящей зрелости всё ещё далеко — нужно пройти долгий путь. Пока технология продолжает быстро развиваться, спрос на высококачественные таланты не прекратится.

Параллельно AI ускоренно проникает во все отрасли. Раньше он концентрировался в основном в цифровизированных сферах — в интернете и финансах, но сейчас он ускоренно внедряется в материальные отрасли: производство, энергетику, сельское хозяйство, здравоохранение и т. д. Любая модернизация в традиционных отраслях через цифровизацию и интеллектуализацию создаёт за собой устойчивый и стабильный спрос на таланты.

Но с точки зрения тенденций в будущем уже не будет «гореть все AI-должности», а будет «то, что должно быть горячим — будет ещё горячее, а то, что не должно — естественно охладится». Для компаний и для талантов это, по сути, хорошая новость.

Корреспондент Securities Times: Для компаний и талантов — хорошая новость. Как это понимать? Как вы оцениваете текущую экосистему найма в цепочке AI?

Цэн Чэн: Я считаю, что текущая экосистема найма по цепочке AI переходит от ранней стадии с высокой температурой и сильными эмоциями к более рациональной и более структурной фазе. С одной стороны, спрос на таланты возвращается к ценностной логике. В течение некоторого времени на рынке действительно встречалась ситуация «лишь бы иметь отношение к AI — и переманивают людей», но теперь компании всё яснее понимают: настоящая конкурентоспособность определяется не количеством вакансий, а тем, поддержат ли таланты внедрение бизнес-сценариев. Эти изменения подталкивают найм от «соревнования за громкие вывески» к «соревнованию за способности», что необходимо как корректировка курса для всей отрасли.

Структура талантов развивается: компетенции смешанного профиля становятся основным направлением. Компании уже гораздо реже нанимают «в одну точку» — только алгоритмистов или только специалистов, понимающих бизнес; вместо этого им всё больше нужны кандидаты смешанного профиля, которые понимают технические принципы, умеют стыковаться со сценариями отрасли и имеют продуктовое мышление. В некотором смысле это также способствует эволюции структуры талантов: от традиционной «T-образной» к многомерной «П-образной/в форме углубления (兀-образной)» структуре. Это долгосрочно позитивно для повышения качества талантов во всей AI-индустрии.

Гибкие формы занятости становятся не просто дополнением, а стратегическим инструментом. Это один из наиболее заметных наших наблюдений за последние два года. Поскольку итерации AI-технологий ускоряются, компаниям сложно закрыть весь спектр потребностей в высококлассных компетенциях традиционным штатом, поэтому всё больше компаний начинают привлекать ключевые компетенции через экспертные проекты, независимых консультантов и т. п. С одной стороны, такая модель снижает затраты компании на персонал и риски проб и ошибок; с другой — она даёт опытным экспертам более гибкие и разнообразные карьерные пути. Например, возьмём компанию, с которой мы работаем и которая межотраслево заходит в цепочку AI-индустрии: мы строили помощь на глубоком понимании того, в какую именно нишу и при этом лично сам основатель входит. Через диагностику бизнеса и организации мы помогли основателю упорядочить направления развития бизнеса и ключевые потребности в талантах. При этом мы не просто «как обычно» пытались привлечь и переманить отраслевых топ-талантов — это по срокам и по стоимости не подходило бы реальным условиям этого направления и этой компании. Вместо этого мы разбили ключевые модули — продуктовый дизайн, разработку, цепочки поставок, зарубежный маркетинг — на проектные задания, чтобы поддержать основателя в течение 3 месяцев быстро сформировать междисциплинарную команду экспертов, создав «основатель-ядро + внешняя экспертная сеть» и внедрив гибкую организацию. Это существенно сокращает цикл разработки продукта: сейчас продукт уже готовится первым выйти на зарубежный рынок, реализуя прорыв от 0 к 1.

Рекомендация: перейти от «охоты за людьми» к равновесию «развитие + использование»

**Корреспондент Securities Times: Рациональная, более структурная экосистема найма AI для отрасли — есть ли также риски, на которые нужно обратить внимание? **

**Цэн Чэн: **Текущая экосистема найма действительно становится более рациональной, но и есть ряд рисков, которые стоит держать под контролем. Во-первых, чрезмерная концентрация высококлассных талантов: для малых и средних компаний «найти одного генерала — сложно». Топовые AI-таланты монополизируются крупными корпорациями и «звёздными» стартапами, а сложность для малых и средних компаний в доступе к талантам растёт. В определённой степени это может ослабить общую инновационную активность отрасли и даже привести к формированию структуры, в которой доминируют лидеры.

Во-вторых, предпочтение формата «подключил и сразу используешь», из-за чего сжимается пространство для роста начинающих талантов. Многие компании при найме явно склоняются к опытным специалистам с более чем 8 годами практики, при этом недостаточно инвестируют в начинающих с 1—3 годами. Кроме того, у части компаний отсутствует полноценная система подготовки кадров: после того как таланты наняты, им сложно предоставить подходящую среду для развития, что приводит к высокому уровню текучести. Если в долгосрочной перспективе не будет систематизированного механизма обучения и развития, возможно появление проблемы «разрыва поколений» в талантах.

В-третьих, усиливается краткосрочная погоня за прибылью — появляется риск несоответствия ресурсов. Некоторые компании и частные лица чрезмерно ориентируются на краткосрочную отдачу по зарплате, игнорируя построение долгосрочных компетенций и создание бизнес-ценности. Как только изменится рыночная среда, легко возникает ситуация «высокие затраты, низкая отдача».

**Корреспондент Securities Times: Что вы рекомендуете в отношении такой ситуации? **

**Цэн Чэн: **Для отраслевой экосистемы предлагается создать более открытую систему мобильности талантов: поощрять перемещение талантов из крупных компаний в малые и средние компании и в традиционные отрасли — через модели совместного использования талантов, технических консультантов и т. п., чтобы AI-компетенции могли шире поддерживать реальную экономику. Для компаний рекомендуется перейти от «охоты за людьми» к равновесию «развитие + использование»: с одной стороны — быстрее получать дефицитные компетенции через гибкие формы занятости и независимое консультирование, с другой — увеличивать внутренние инвестиции в подготовку и создавать систему выращивания композитных талантов «AI + бизнес». Также нужно проводить обратную верификацию: определять должности, исходя из реальных бизнес-проблем; сохранять рациональность в найме и дополнять систему обучения и удержания.

Компании, которые нанимают, должны сначала хорошо продумать свои потребности, а уже затем начинать набор. Самая большая ошибка многих компаний в том, что «если другие нанимают — значит и мне надо нанимать», но при этом они не понимают, какую именно проблему должен решить конкретный пост. Зафиксирована ли техническая блокировка? Нужно ли прорываться в продукте? Или вы уже подошли к ключевой стадии коммерческого внедрения? Если этот вопрос не продуман до конца, даже если люди будут наняты, в итоге всё равно очень легко превратиться в ситуацию «люди дорогие, но непонятно, что именно им делать».

Высококлассные таланты не обязательно сразу «покупать раз и навсегда». Для действительно редких специалистов высокого уровня вполне можно сначала сотрудничать некоторое время через проектный формат или консультирование. Так вы сможете проверить и способности, и степень соответствия, а также снизить риск одномоментных крупных инвестиций для компании. Параллельно с безумной «охотой за зрелыми талантами» компаниям также нужно создать механизм выявления high-potential (талантов с высоким потенциалом). Некоторые люди, возможно, сейчас не способны «тащить жёсткие сражения», но при этом у них сильная обучаемость, хорошее системное мышление и энтузиазм к технологиям и бизнесу. Если дать им подходящую среду, скорость роста зачастую оказывается выше ожиданий.

Для талантов следует выстроить «П-образную» структуру компетенций: обязательно должна быть достаточно глубокая вертикальная техноось — например, в одном из направлений в алгоритмах, системах или инженерии. При этом нужно горизонтально понимать отрасль, бизнес и продукт: знать, для решения какой именно проблемы предназначена технология. Одиночные компетенции легко заменить, но «соединяющие» компетенции будут становиться всё более ценными. Кроме того, сохраняйте баланс между руками и головой: уметь глубоко погружаться и писать код, запускать эксперименты, но также уметь выйти за рамки технологии, думать о трендах отрасли, ценности для пользователей и коммерческой сути.