Ексклюзивне інтерв’ю з тимчасовим генеральним директором Core International Чжень Ченг: більше не «усі посади в сфері ШІ популярні» Конкуренція за таланти у сфері ШІ переходить від загальних навичок до впровадження у конкретних сценаріях

Торгувати акціями — дивіться аналітичні звіти аналітиків Golden Qilin: авторитетно, професійно, своєчасно, всебічно — допоможе вам виявити потенційні теми та можливості!

（Джерело: Securities Times）

Нещодавно компанія UBTech зі щорічним контрактом 15 млн — 124 млн юанів оголосила глобальний набір на посаду «головного науковця з тілесного інтелекту», знову вивівши найм AI-персоналу в центр гарячих обговорень.

Який нині стан найму AI-талантів? Які тенденції виявляться у майбутньому? У чому болючі точки наймового середовища? На це Коррі Інтернешнл, черговий CEO Чжень Чен Чен, нещодавно в інтерв’ю журналістам Securities Times, зазначив: найм із зарплатами понад десятки мільйонів не є галузевою нормою, він зазвичай трапляється лише у кількох топкомпаніях і здебільшого є поодинокими кейсами у певні «вікна». Такий крок якраз показує, що конкуренція AI-талантів переходить від загальних здібностей до впровадження в конкретних сценаріях: коли тілесний інтелект входить у ключову переламну точку, компанії змагаються вже не лише за самих талантів, а за тих небагатьох, хто здатен реально довести технології до практичного впровадження і визначити майбутній ландшафт.

Вона також прогнозує, що у 2026 році структура гарячості найму у ланцюгу AI-індустрії продовжить стабільно зберігатися, і це більше не буде «гарячими будуть усі AI-позиції», а буде «чим гарячіше — тим гарячіше, а те, що не потрібно — природно охолоне», переходячи до нового етапу «раціонального процвітання».

Премія в зарплаті для трьох типів AI-посад є очевидною

Журналіст Securities Times: Який нині вигляд має ситуація з наймом у ланцюгу AI-індустрії, яку ми спостерігаємо?

Чжень Чен: За даними реального часу з центра даних Cori International, попит на найм у ланцюгу AI-індустрії справді зберігає високу активність. А потреби в AI-талантах мають три доволі помітні зміни: по-перше, посилюється оптимізація моделей для вертикальних галузей і оновлення мульти-модальних можливостей. Компанії різко збільшили інвестиції в основні алгоритми та таланти з інженерного втілення моделей. Наприклад, попит на інженерів алгоритмів для великих моделей, дослідників алгоритмів, а також на інженерів, які можуть реалізовувати розгортання моделей і оптимізацію продуктивності, тривалий час залишається на високому рівні, а труднощі найму — відносно великі.

По-друге, із масштабованою верифікацією тілесного інтелекту та гуманоїдних роботів відповідні передові позиції швидко стали «гарячими» в наймі. Наприклад, напрямки VLA/L4/world model — інженери з алгоритмів тілесного інтелекту, експерти з мульти-модального ф’южну, а також таланти в напрямі інтелектуального керування роботом. Раніше такі вакансії були більш розрізненими, а тепер вони стали пріоритетом у боротьбі за таланти, і премія в зарплаті теж дуже очевидна.

По-третє, AI прискорює глибоке проникнення у «матеріальні» галузі, а саме — впровадження агентів стимулює зростання попиту на позиції з боку галузевих застосувань. Компанії більше цінують мультидисциплінарних фахівців, які і розуміють технології, і розуміють бізнес. Наприклад, інженери з розробки агентів, архітектори AI-рішень тощо. Водночас AI-продуктові менеджери та експерти з продуктових і рішень, які здатні перетворювати технології на комерційну цінність і точно розуміти потреби користувачів у різних сценаріях, також стали дефіцитними ключовими позиціями на ринку.

Крім того, у міру того як AI дедалі глибше застосовується в ключових бізнес-сценаріях підприємств, їхня увага до надійності моделей, якості даних і безпеки бізнесу також помітно зросла. Це, своєю чергою, підвищує «гарячість» позицій з управління даними, оцінювання безпеки AI та комплаєнс-аудитів.

Журналіст Securities Times: Чи спостерігалося помітне зростання рівня зарплат для найму в ланцюгу AI?

Чжень Чен: У цілому, рівень зарплат у ланцюгу AI-індустрії не підвищується повністю. Основне зростання зосереджене в дефіцитних сегментах і на ключових посадах. Під час переходу талановитих працівників між компаніями приріст зарплати зазвичай припадає на діапазон 20%—30%. А компанії демонструють більшу гнучкість у зарплатних пропозиціях щодо ключових технологій і ролей лідерського рівня.

Справді відчутна премія концентрується на трьох типах посад: перша — напрям мульти-модальності та тілесного інтелекту, особливо мультидисциплінарні таланти, що поєднують алгоритми, системи та контроль. Зарплатна премія для відповідних ключових ролей суттєва. Річна зарплата досвідчених експертів з алгоритмів великих моделей — у межах 1—2 млн юанів; річна зарплата AI Agent технічного старшого інженера — у межах 400 тис.—700 тис. юанів.

Друга — напрям модельної інженерії та масштабованого розгортання. Простіше кажучи, це ті інженери, які здатні вивести моделі з лабораторії та реально впровадити їх у практичний бізнес, забезпечуючи стабільну роботу. Попит на таких людей високий, а зростання зарплат особливо виражене.

Третя — мультидисциплінарні ролі «технології + галузь + продукт». Наприклад, AI-продуктовий менеджер, архітектор рішень. Такі фахівці мають розуміти і технології, і галузевий бізнес, і вміти узгоджувати комерційні потреби. Їхній рівень зарплат також безперервно зростає. Наприклад, зарплата старшого AI-продуктового менеджера може сягати 800 тис.—1 млн юанів.

Найм у сфері AI зберігає високу «температуру», але темпи зростання стабілізуються

Журналіст Securities Times: Ви прогнозуєте, що в 2026 році гарячість найму у ланцюгу AI-індустрії триватиме, чи вона стане більш рівною, або почне спадати? На чому ґрунтуються ваші висновки?

Чжень Чен: Я вважаю, що в 2026 році гарячість найму у ланцюгу AI-індустрії продовжить структурно зберігатися: загалом триматиметься на високому рівні, але темпи зростання — стабілізуються. Є шанс увійти в новий етап «раціонального процвітання». Незалежно від того, як у Китаї, так і в глобальних ключових економіках, AI уже поставили на позицію ядра конкурентоспроможності. Продовжувані вкладення з боку політики, капіталу та ресурсів індустрії означають, що це не буде короткостроковим гарячим трендом. З погляду самої технології: штучний інтелект і досі перебуває на ранній стадії еволюції поколінь. У напрямках мульти-модальних великих моделей, тілесного інтелекту, AI for Science — уже досягнуто певних початкових результатів, але до справжньої зрілості ще далеко. Поки технології швидко еволюціонують, попит на високоякісні таланти не зупиниться.

Одночасно AI прискорює проникнення в усі сфери. Раніше він здебільшого концентрувався на сферах із високим рівнем цифровізації — інтернеті, фінансах — але тепер стрімко заходить у матеріальні галузі, такі як виробництво, енергетика, сільське господарство, медицина. Кожне оновлення цифровізації та інтелектуалізації традиційної галузі за собою формуватиме тривалий і стабільний попит на таланти.

Але з погляду тенденцій майбутнє не буде таким, що «гарячими будуть усі AI-позиції», а буде таким, що «те, що має бути гарячим — гарячіше, а те, що не потрібно — природно знижуватиметься». Для компаній і талантів — це, по суті, добра новина.

Журналіст Securities Times: Це добра новина і для компаній, і для талантів — як це розуміти? Як ви оцінюєте нинішнє наймове середовище у ланцюгу AI-індустрії?

Чжень Чен: Я вважаю, що нинішнє середовище найму у ланцюгу AI-індустрії переходить від раннього етапу високої «гарячості» та сильних емоцій у бік більш раціональної та структурної фази. З одного боку, потреба в талантах повертається до ціннісної логіки. Протягом останнього періоду на ринку справді траплялося «беруть людей просто тому, що є щось пов’язане з AI». Але тепер компанії все чіткіше розуміють: що визначає конкурентоспроможність — це не кількість посад, а чи може талант підтримати впровадження бізнесу. Ця зміна рухає найм від «змагання за гучні прикмети» до «змагання за здібності», і це є необхідною корекцією для всієї індустрії.

Структура талантів підвищується: мультидисциплінарні здібності стають основним напрямом. Компанії вже дуже рідко наймають лише «точково» людей, які розуміють тільки алгоритми або тільки бізнес. Натомість їм потрібні фахівці, які розуміють і технологічні принципи, і здатні працювати з галузевими сценаріями, маючи водночас продуктовий підхід. У певному сенсі це також сприяє еволюції талантів від традиційної структури «T» до багатовимірної структури «у-типу», і це є довгостроковим позитивом для підвищення якості талантів у всій AI-індустрії.

Форма гнучкого найму стає не просто додатковим варіантом, а стратегічним інструментом. Це те, що ми особливо чітко спостерігаємо протягом останніх двох років. Коли AI-технології ітеруються швидше, компаніям складно перекрити всі потреби в висококласних компетенціях традиційним штатом, тому дедалі більше компаній починає залучати ключові можливості через проєктну співпрацю з експертами, незалежних консультантів тощо. З одного боку, ця модель знижує людські витрати та ризик проб і помилок; з іншого — дає досвідченим експертам більш гнучкі та різноманітні кар’єрні траєкторії. Наприклад, на прикладі однієї з наших компаній-клієнтів, яка міжгалузево зайшла в ланцюг AI-індустрії: ми, спираючись на глибоке розуміння того, в яку нішу входять засновник і він сам, а також на діагностику бізнесу та організації, допомогли засновнику структурувати напрям розвитку бізнесу та потреби в ключових талантах. Ми не просто «за звичним сценарієм» намагалися привабити та переманити індустріальних топекспертів — це з точки зору часових рамок і витрат не відповідало б реальним умовам цієї ніші та цієї компанії. Натомість ми попросили засновника розкласти ключові модулі — дизайн продукту, R&D, supply chain, закордонний маркетинг — на проєктні завдання, щоб підтримати за 3 місяці швидке формування кросдисциплінарної команди експертів, створивши «ядро з засновника + зовнішня мережа експертів». Це суттєво скоротило цикл розробки продукту. Наразі продукт уже незабаром першим вийде на закордонний ринок, реалізувавши прорив від 0 до 1.

Рекомендація: «перехоплення талантів» має перейти в поєднання «вирощування + використання»

Журналіст Securities Times: У більш раціональному та структурному середовищі найму AI — чи є також ризики, на які потрібно звернути увагу?

Чжень Чен: Нинішнє наймове середовище справді стає більш раціональним, але й є ризики, які слід остерігатися. По-перше, висококласні таланти надмірно концентруються, а для середніх і малих підприємств «дуже важко знайти одного генерала». Топові AI-таланти монополізують лідери ринку та зіркові стартапи, ускладнюючи для малих і середніх компаній доступ до талантів. Це може в певній мірі послабити загальну інноваційну активність індустрії і навіть сформувати структуру «панування лідерів».

По-друге, компанії віддають перевагу підходу «вставив і працює», а простір для росту молодших талантів стискається. Багато компаній під час найму явно тяжіють до досвідчених кандидатів із понад 8 роками, тоді як інвестиції у початкові таланти (1—3 роки) недостатні. Крім того, частина компаній не має належно розвиненої системи розвитку талантів: після того як вони «викопують» таланти, їм немає можливості забезпечити відповідну платформу для розвитку, що призводить до високих темпів відтоку талантів. Якщо в довгостроковій перспективі бракуватиме системного механізму вирощування, може виникнути проблема розриву поколінь талантів.

По-третє, зростає короткострокова орієнтація на швидку вигоду, що створює ризик неправильного розподілу ресурсів. Частина компаній і окремих людей надмірно фокусується на короткостроковій зарплатній винагороді та віддачі, і ігнорує довгостроковий розвиток здібностей та створення цінності для бізнесу. Коли змінюється ринкове середовище, легко утворюється ситуація «висока вартість — низька віддача».

Журналіст Securities Times: Щодо цієї ситуації, які у вас поради?

Чжень Чен: Для екосистеми індустрії, я б рекомендував створити більш відкритий механізм мобільності талантів: заохочувати таланти великих компаній переходити до малих і середніх підприємств та традиційних індустрій, даючи змогу AI-компетенціям ширше підживлювати реальну економіку через моделі спільного доступу до талантів, технічного консультування тощо. Для компаній я б радив переходити від «перехоплення талантів» до балансу «вирощування + використання»: з одного боку, швидко залучати дефіцитні компетенції через гнучкий найм, незалежних консультантів тощо; з іншого — збільшувати внутрішні інвестиції у розвиток, створюючи систему вирощування мультидисциплінарних талантів «AI + бізнес». При цьому потрібно також робити зворотну верифікацію: визначати позиції через реальні бізнес-проблеми, підтримувати раціональний найм і вдосконалювати систему розвитку та утримання талантів.

Компанії, які наймають, мають спочатку чітко продумати потреби, а вже потім починати найм. Одна з найпоширеніших помилок компаній — «бачиш, що інші наймають, тож і ти маєш наймати», але при цьому не розуміють, яку саме проблему має вирішувати ця посада. Це проблема, де «застряла» техніка? Чи продукт має прорватися? Або вже настав ключовий етап комерційного впровадження? Якщо це не прояснити, то навіть якщо людей наймуть, у підсумку дуже легко перетвориться на ситуацію «люди дуже дорогі, але незрозуміло, що саме їм робити».

Висококласні таланти не обов’язково потрібно відразу «викупляти» на повне працевлаштування. Для дуже дефіцитних і високорівневих кандидатів цілком можна спочатку співпрацювати певний час через проєктну або консультаційну модель. Це дозволяє перевірити компетенції й відповідність, а також зменшує ризики одноразових великих інвестицій для компанії. Поки компанії божевільно перехоплюють зрілих талантів, вони також повинні мати систему виявлення людей із високим потенціалом. Деякі люди можуть не бути прямо зараз «здатними вести жорсткі бої», але мають сильну здатність вчитися, добре мислять системно, і мають ентузіазм до технологій і бізнесу. Якщо їм надати відповідне середовище, темпи їхнього зростання часто перевищують очікування.

Для талантів варто побудувати структуру здібностей «Π»: обов’язково має бути достатньо глибока вертикальна технічна вісь, наприклад один із напрямів у алгоритмах, системах або інженерії; водночас потрібно по горизонталі розуміти галузь, бізнес і продукт — знати, для вирішення яких саме проблем технології застосовуються. Одиночні компетенції легко замінити, але зв’язувальні компетенції ставатимуть дедалі ціннішими. І водночас підтримувати баланс між «роботою руками» та «мисленням»: треба вміти занурюватися в задачу, писати код і проводити експерименти, але також уміти виходити за межі технології та думати про галузеві тренди, цінність для користувачів і комерційну сутність.

Потік великих обсягів новин і точне тлумачення — усе в додатку Sina Finance