Phỏng vấn CEO tạm thời của Kairui International, Zeng Cheng: Không còn là "tất cả các vị trí AI đều nóng" Cuộc cạnh tranh nhân tài AI đang chuyển từ khả năng chung sang ứng dụng theo ngữ cảnh

Gần đây, UB Tech đã tuyển dụng trên phạm vi toàn cầu vị trí “Giám đốc khoa học trưởng về trí tuệ thể (embodied intelligence)” với mức lương năm từ 15 triệu đến 124 triệu NDT, một lần nữa đẩy việc tuyển dụng nhân tài AI lên làn sóng nóng.

Hiện trạng tuyển dụng nhân tài AI hiện nay như thế nào? Trong tương lai sẽ xuất hiện xu hướng gì? Những “điểm đau” trong hệ sinh thái tuyển dụng là gì? Về vấn đề này, Tại sao Ying Quốc tế (Kärbi International) kiêm CEO luân phiên từng Chương đã trả lời phỏng vấn độc quyền với phóng viên của Thời báo Chứng khoán (证券时报) gần đây, cho biết: tuyển dụng theo mức lương trên hàng chục triệu NDT không phải là thông lệ của ngành, thường chỉ xuất hiện ở một số công ty đầu tàu và chủ yếu là những trường hợp riêng lẻ tại các “cửa sổ thời gian” nhất định. Chính hành động này lại cho thấy, cạnh tranh nhân tài AI đang chuyển từ năng lực chung sang triển khai theo kịch bản thực tế: khi trí tuệ thể đi vào bước ngoặt then chốt, doanh nghiệp tranh giành không chỉ là bản thân nhân tài, mà là một số nhân tài “quyết định then chốt” có thể thúc đẩy công nghệ thực sự đi vào hiện thực và định hình cục diện tương lai.

Cô đồng thời dự đoán rằng, năm 2026, cấu trúc độ nóng của việc tuyển dụng trong chuỗi công nghiệp AI sẽ tiếp tục duy trì một cách mang tính cấu trúc; sẽ không còn là “tất cả các vị trí AI đều nóng”, mà là “vị trí đáng nóng thì nóng hơn, còn vị trí không đáng nóng sẽ tự hạ nhiệt”, bước vào giai đoạn mới của “sự thịnh vượng mang tính lý trí”.

Ba nhóm vị trí AI có mức lương mang giá trị cộng thêm rõ rệt

Phóng viên Thời báo Chứng khoán: Chúng tôi quan sát thấy tình hình tuyển dụng ở chuỗi công nghiệp AI hiện tại như thế nào?

Từng Chương: Theo dữ liệu giám sát thời gian thực của nền tảng dữ liệu trung tâm của Kärbi International, nhu cầu tuyển dụng trong chuỗi công nghiệp AI hiện nay thực sự đang duy trì trạng thái mạnh, đồng thời nhu cầu về nhân tài AI thể hiện ba thay đổi khá rõ rệt: Thứ nhất, doanh nghiệp tăng mạnh đầu tư vào tối ưu mô hình theo ngành dọc và nâng cấp năng lực đa phương thức (multimodal). Các vị trí như kỹ sư kỹ thuật mô hình thuật toán đại mô hình (AI), nhà nghiên cứu thuật toán, và các kỹ sư có thể triển khai mô hình và tối ưu hiệu năng—những vị trí này trong thời gian dài luôn ở mức cao, độ khó tuyển dụng cũng tương đối lớn.

Thứ hai, khi trí tuệ thể và robot hình người bước vào giai đoạn xác minh theo quy mô, các vị trí tiên phong liên quan nhanh chóng trở thành điểm nóng tuyển dụng. Ví dụ như hướng VLA/L4/hướng thế giới mô hình (world model), kỹ sư thuật toán trí tuệ thể, chuyên gia hợp nhất đa phương thức (multimodal fusion), cùng với nhân tài trong lĩnh vực điều khiển thông minh robot; trước đây nhu cầu của các vị trí này khá rải rác, nhưng hiện nay đã trở thành trọng điểm tranh giành của doanh nghiệp, mức chênh lương cộng thêm cũng rất rõ ràng.

Thứ ba, AI đang thâm nhập sâu hơn vào ngành sản xuất thực thể, đặc biệt là việc triển khai của tác nhân thông minh (AI Agent), từ đó thúc đẩy nhu cầu ở phía ứng dụng trong ngành. Doanh nghiệp tuyển người cũng thiên về các nhân tài kiểu “hiểu cả kỹ thuật lẫn hiểu cả nghiệp vụ”, ví dụ như kỹ sư phát triển AI Agent, kiến trúc sư giải pháp AI. Đồng thời, những người có thể chuyển đổi công nghệ thành giá trị thương mại, nắm bắt chính xác nhu cầu người dùng ở các kịch bản khác nhau—các quản lý sản phẩm AI và chuyên gia giải pháp sản phẩm—cũng trở thành các vị trí then chốt khan hiếm trên thị trường.

Ngoài ra, khi ứng dụng của AI trong các kịch bản kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp ngày càng đi sâu, mức độ coi trọng của doanh nghiệp đối với độ tin cậy của mô hình, chất lượng dữ liệu và an toàn nghiệp vụ cũng tăng rõ rệt. Điều này cũng kéo theo mức độ “nóng” liên tục tăng của các vị trí như quản trị dữ liệu, đánh giá an toàn AI và rà soát tuân thủ.

Phóng viên Thời báo Chứng khoán: Mức lương của tuyển dụng trong chuỗi công nghiệp AI có tăng rõ rệt không?

Từng Chương: Nhìn chung, mức lương trong chuỗi công nghiệp AI không phải là tăng trên diện rộng. Phần tăng đáng kể tập trung ở các mảng hiếm và các vị trí cốt lõi. Mức tăng lương khi nhảy việc của nhân tài xuất sắc nhìn chung tập trung vào khoảng 20%—30%. Còn doanh nghiệp lại thể hiện độ “co giãn” lương lớn hơn đối với các vị trí công nghệ then chốt và các vị trí lãnh đạo dẫn đầu.

Những vị trí có giá trị cộng thêm rõ rệt thực sự chủ yếu tập trung vào ba nhóm: Nhóm thứ nhất là hướng đa phương thức và trí tuệ thể, đặc biệt là nhân tài kiểu “tổng hợp” vừa có năng lực thuật toán, hệ thống, vừa có năng lực điều khiển. Mức lương của các vị trí cốt lõi liên quan có giá trị cộng thêm đáng kể; chuyên gia cấp cao thuật toán đại mô hình có lương năm nằm trong khoảng 1 triệu—2 triệu NDT; còn kỹ sư công nghệ cấp cao mảng AI Agent có lương năm khoảng 400 nghìn—700 nghìn NDT.

Nhóm thứ hai là hướng kỹ thuật hóa mô hình và triển khai theo quy mô. Nói đơn giản là những người có thể đưa mô hình trong phòng thí nghiệm thật sự triển khai vào nghiệp vụ thực tế, vận hành ổn định. Nhu cầu đối với nhóm nhân tài này đang rất mạnh, mức tăng lương cũng nổi bật.

Nhóm thứ ba là các vai trò tổng hợp “kỹ thuật + ngành + sản phẩm”, ví dụ như quản lý sản phẩm AI, kiến trúc sư giải pháp. Nhân tài của nhóm này vừa phải hiểu kỹ thuật, vừa phải hiểu nghiệp vụ của ngành, đồng thời có thể kết nối nhu cầu thương mại; mức lương cũng đang tăng liên tục. Ví dụ, lương của quản lý sản phẩm AI cấp cao có thể lên tới 800 nghìn—1 triệu NDT.

Nhiệt độ tuyển dụng trong mảng công nghiệp AI duy trì ở mức cao nhưng tốc độ tăng chậm lại

Phóng viên Thời báo Chứng khoán: Bà dự đoán mức độ “nóng” trong tuyển dụng của chuỗi công nghiệp AI năm 2026 sẽ tiếp tục duy trì, hay sẽ ổn định, hoặc sẽ giảm nhiệt? Cơ sở phán đoán là gì?

Từng Chương: Tôi cho rằng mức độ “nóng” của tuyển dụng trong chuỗi công nghiệp AI năm 2026 sẽ tiếp tục duy trì theo hướng mang tính cấu trúc; tổng thể vẫn ở mức cao nhưng tốc độ tăng có xu hướng chậm lại, và có cơ hội bước vào giai đoạn mới của “sự thịnh vượng mang tính lý trí”. Dù ở Trung Quốc hay ở các nền kinh tế lớn trên toàn cầu, AI đã được đặt vào vị trí năng lực cạnh tranh cốt lõi. Việc chính sách, vốn và nguồn lực của ngành tiếp tục được đầu tư sẽ quyết định rằng đây không phải là một “cơn sốt” chỉ trong ngắn hạn. Xét từ bản thân công nghệ, trí tuệ nhân tạo vẫn đang ở giai đoạn tiến hóa thế hệ ban đầu. Các hướng như đại mô hình đa phương thức, trí tuệ thể, AI for Science đã đạt được một số kết quả ban đầu, nhưng còn rất xa mới đến mức trưởng thành. Chỉ cần công nghệ vẫn tiếp tục phát triển nhanh chóng, nhu cầu đối với nhân tài chất lượng cao sẽ không dừng lại.

Đồng thời, AI đang tăng tốc thâm nhập vào mọi ngành nghề. Trước đây chủ yếu tập trung ở các lĩnh vực có mức độ số hóa cao như internet và tài chính, nhưng hiện nay đang tăng tốc thâm nhập vào các ngành công nghiệp thực thể như sản xuất, năng lượng, nông nghiệp, y tế. Mỗi lần một ngành truyền thống nâng cấp số hóa và thông minh hóa, phía sau đó đều sẽ hình thành nhu cầu nhân tài liên tục và ổn định.

Nhưng xét theo xu hướng, tương lai sẽ không còn là “tất cả các vị trí AI đều nóng”, mà là “vị trí đáng nóng thì nóng hơn, còn vị trí không đáng nóng sẽ tự hạ nhiệt”. Với doanh nghiệp và nhân tài, điều này thực ra đều là một điều tốt.

Phóng viên Thời báo Chứng khoán: Đối với doanh nghiệp và nhân tài thì đó là một điều tốt. Làm thế nào để hiểu? Bà đánh giá thế nào về hệ sinh thái tuyển dụng của chuỗi công nghiệp AI hiện nay?

Từng Chương: Tôi cho rằng hệ sinh thái tuyển dụng trong chuỗi công nghiệp AI hiện nay đang chuyển từ giai đoạn “nóng cao từ sớm” và “tâm lý cảm xúc mạnh” sang một giai đoạn thiên về lý trí hơn và mang tính cấu trúc hơn. Một mặt, nhu cầu nhân tài bắt đầu quay trở lại định hướng giá trị. Trong một thời gian qua, trên thị trường thật sự đã từng xuất hiện tình trạng “chỉ cần dính dáng đến AI là đi săn nhân sự”. Nhưng hiện nay doanh nghiệp ngày càng rõ ràng rằng thứ quyết định năng lực cạnh tranh thực sự không phải là số lượng vị trí, mà là liệu nhân tài có thể hỗ trợ triển khai nghiệp vụ hay không. Sự thay đổi này đang thúc đẩy tuyển dụng chuyển từ “đua tiếng tăm, chiêu trò” sang “đua năng lực”, và đó là một sự chỉnh đốn cần thiết đối với toàn ngành.

Cơ cấu nhân tài đang được nâng cấp, năng lực tổng hợp đang trở thành hướng chủ đạo. Doanh nghiệp hiện nay hầu như ít còn tuyển đơn lẻ chỉ những người “chỉ hiểu thuật toán” hoặc “chỉ hiểu nghiệp vụ”, mà thay vào đó cần nhân tài tổng hợp vừa hiểu nguyên lý kỹ thuật, vừa có thể kết nối bối cảnh ngành, đồng thời có ý thức sản phẩm. Theo một nghĩa nào đó, điều này cũng thúc đẩy nhân tài từ cấu trúc “T” truyền thống tiến hóa sang cấu trúc “Vô (兀)” đa chiều; điều này là lợi ích lâu dài giúp nâng cao chất lượng nhân tài của toàn ngành AI.

Hình thái lao động linh hoạt (agile workforce) đang chuyển từ “phương án bổ sung” thành “công cụ chiến lược”. Đây là điều chúng tôi quan sát rất rõ trong hai năm gần đây. Khi tốc độ lặp lại của công nghệ AI tăng nhanh, doanh nghiệp khó có thể dùng biên chế truyền thống để bao phủ toàn bộ nhu cầu năng lực cấp cao; vì vậy ngày càng nhiều công ty bắt đầu đưa vào các năng lực then chốt thông qua chuyên gia theo dự án, tư vấn độc lập v.v. Một mặt, mô hình này giảm chi phí nhân sự và rủi ro thử sai cho doanh nghiệp; mặt khác, nó cũng cung cấp cho nhân tài chuyên gia kỳ cựu những lộ trình nghề nghiệp linh hoạt và đa dạng hơn. Lấy ví dụ một công ty mà chúng tôi phục vụ đang bước sang chuỗi công nghiệp AI: dựa trên sự hiểu biết sâu sắc của chúng tôi về quỹ đạo mà người sáng lập tham gia—bao gồm hiểu biết sâu về chính ông ấy—thông qua chẩn đoán về nghiệp vụ và tổ chức, chúng tôi giúp người sáng lập sắp xếp hướng phát triển nghiệp vụ và nhu cầu nhân tài then chốt. Không phải là thu hút và săn tìm nhân tài đỉnh cao theo cách thông thường, vì điều đó xét theo thời gian và chi phí thì không phù hợp với thực trạng của ngành và của doanh nghiệp này; thay vào đó, giúp người sáng lập tách nhỏ các module then chốt như thiết kế sản phẩm, nghiên cứu phát triển, chuỗi cung ứng, marketing ra nước ngoài thành các nhiệm vụ theo dự án, hỗ trợ ông trong vòng 3 tháng có thể nhanh chóng thành lập một đội ngũ chuyên gia đa lĩnh vực, hình thành tổ chức linh hoạt theo mô hình “người sáng lập cốt lõi + mạng lưới chuyên gia bên ngoài”, rút ngắn mạnh chu kỳ phát triển sản phẩm. Hiện tại, sản phẩm sắp tiên phong ra mắt thị trường nước ngoài, đạt bước đột phá từ 0 lên 1.

Khuyến nghị “đi săn nhân tài” chuyển sang “nuôi dưỡng + sử dụng” song song

Phóng viên Thời báo Chứng khoán: Hệ sinh thái tuyển dụng AI thiên về lý trí hơn và mang tính cấu trúc hơn, liệu cũng có các rủi ro cần lưu ý không?

Từng Chương: Hệ sinh thái tuyển dụng hiện tại đúng là đang tiến tới trạng thái lý trí hơn, nhưng cũng tồn tại một số rủi ro cần cảnh giác. Thứ nhất là nhân tài cấp cao bị tập trung quá mức, khiến doanh nghiệp vừa và nhỏ “khó tìm được một người giỏi”. Các nhân tài AI hàng đầu bị các “đại xưởng” đầu tàu và các startup ngôi sao độc quyền; doanh nghiệp vừa và nhỏ gặp khó khăn hơn trong việc tiếp cận nhân tài, có thể làm suy yếu phần nào năng lực đổi mới tổng thể của ngành, thậm chí hình thành thế cục “do người dẫn đầu chủ đạo”.

Thứ hai là doanh nghiệp có xu hướng “cắm vào là dùng ngay” (plug-and-play), làm không gian phát triển của nhân tài cấp sơ cấp bị thu hẹp. Nhiều doanh nghiệp khi tuyển dụng rõ ràng ưu tiên nhân tài dày dạn với kinh nghiệm trên 8 năm, trong khi đầu tư cho nhân tài sơ cấp 1—3 năm lại không đủ. Đồng thời, một số doanh nghiệp thiếu hệ thống bồi dưỡng nhân tài hoàn chỉnh; sau khi tuyển về họ không thể cung cấp nền tảng phát triển phù hợp, khiến tỷ lệ rời bỏ nhân tài luôn ở mức cao. Nếu lâu dài thiếu cơ chế bồi dưỡng mang tính hệ thống, tương lai có thể xuất hiện vấn đề “đứt gãy” nhân tài.

Thứ ba là tâm lý kiếm lợi ngắn hạn tăng lên, tồn tại rủi ro phân bổ nguồn lực sai lệch. Một số doanh nghiệp và cá nhân quá tập trung vào lợi ích lương thưởng trong ngắn hạn, bỏ qua việc xây dựng năng lực dài hạn và tạo giá trị cho nghiệp vụ. Khi môi trường thị trường thay đổi, rất dễ rơi vào tình trạng “chi phí cao nhưng đầu ra thấp”.

Phóng viên Thời báo Chứng khoán: Trước tình huống này, bà có đề xuất gì?

Từng Chương: Đối với hệ sinh thái ngành, nên thiết lập cơ chế luân chuyển nhân tài cởi mở hơn, khuyến khích nhân tài từ các đại công ty chuyển sang doanh nghiệp vừa và nhỏ và các ngành truyền thống, thông qua các mô hình như chia sẻ nhân tài, cố vấn kỹ thuật, để năng lực AI được lan tỏa rộng hơn và góp phần gia tăng năng lực cho nền kinh tế thực thể. Đối với doanh nghiệp, khuyến nghị chuyển từ “đi săn nhân tài” sang “nuôi dưỡng + sử dụng” song song: một mặt, thông qua lao động linh hoạt, cố vấn độc lập… để nhanh chóng tiếp cận các năng lực khan hiếm; mặt khác, tăng đầu tư bồi dưỡng nội bộ, xây dựng hệ thống đào tạo nhân tài tổng hợp “AI + nghiệp vụ”. Đồng thời, cần kiểm chứng ngược lại bằng các vấn đề nghiệp vụ thực tế để định nghĩa vị trí công việc, duy trì tuyển dụng lý trí, hoàn thiện hệ thống bồi dưỡng và giữ chân nhân tài.

Doanh nghiệp tuyển dụng nhất định phải nghĩ rõ nhu cầu trước khi bắt đầu tuyển người. Rất nhiều doanh nghiệp gặp sai lầm lớn nhất là: “thấy người khác tuyển, mình cũng phải tuyển”, nhưng lại không nghĩ rõ vị trí đó thực sự nhằm giải quyết vấn đề gì. Vấn đề là do công nghệ bị kẹt? Sản phẩm cần đột phá? Hay đã đến giai đoạn then chốt để triển khai thương mại? Nếu chưa hình dung rõ vấn đề này, dù có tuyển người vào, cuối cùng cũng rất dễ biến thành tình trạng “nhân sự rất đắt nhưng không biết phải làm gì”.

Nhân tài cấp cao không nhất định ngay từ đầu phải “mua đứt” (commit/terminate permanently). Với những nhân tài cực kỳ khan hiếm và cấp bậc cao, thực ra hoàn toàn có thể hợp tác trước một khoảng thời gian theo mô hình dự án hoặc mô hình cố vấn. Như vậy vừa có thể kiểm chứng năng lực và mức độ phù hợp, vừa có thể giảm rủi ro doanh nghiệp phải đầu tư một lần. Khi doanh nghiệp đang cuồng nhiệt săn nhân tài trưởng thành, doanh nghiệp cũng cần xây dựng một cơ chế để nhận diện nhân tài tiềm năng cao. Có người chưa chắc hiện tại đã “đánh trận cứng” ngay, nhưng khả năng học tập tốt, tư duy hệ thống tốt, và có nhiệt tình với cả công nghệ lẫn nghiệp vụ; những người như vậy, nếu được đặt vào môi trường phù hợp, tốc độ trưởng thành thường sẽ vượt quá dự đoán.

Đối với nhân tài, cần xây dựng cấu trúc năng lực kiểu “Π” (Pi): nhất định phải có một trục dọc kỹ thuật đủ sâu, ví dụ như một hướng nào đó trong thuật toán, hệ thống hoặc kỹ thuật; đồng thời phải mở rộng theo chiều ngang để hiểu ngành, nghiệp vụ, và sản phẩm, biết kỹ thuật cuối cùng dùng để giải quyết vấn đề gì. Năng lực đơn lẻ rất dễ bị thay thế, nhưng năng lực kết nối sẽ ngày càng có giá trị. Đồng thời, duy trì sự cân bằng giữa làm tay và suy nghĩ: vừa phải cúi người tham gia viết code và chạy thử nghiệm, vừa phải bước ra ngoài khuôn khổ kỹ thuật để suy nghĩ về xu hướng ngành, giá trị người dùng và bản chất thương mại.