الشركات الكبرى تضيق نطاق التوظيف، لكن المنافسة على المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي لم تتوقف.
جميع الشركات الكبيرة حاليًا تتخذ سياسة تقليص عدد فرص التوظيف، ويتم اختيار المواهب من بين الأفضل.
قالت ميا، مديرة التوظيف، لمنصة لي فنغ (حساب العام: لي فنغ网) إن الوضع الحقيقي الآخر هو أن الشركات لا تزال تعاني من نقص في العمالة وصراع على توظيفها، وعندما تواجه شخصًا حقيقيًا يرغب في العمل، عادةً لا تواجه مشكلة في الميزانية.
"من يأتي من المنافسين الذين لديهم ثيران (مثل OpenAI)، يجب أن يخلق فورًا فرصة جديدة."
هذا المنطق في الاستيلاء على الأشخاص يثير نوعًا آخر من الخلافات الداخلية في الشركة.
قال أحد العاملين في مجال الإنترنت: “حاليًا، حتى الموظفون الذين يعملون على النماذج الأساسية داخل الشركة، حتى لو لم يكونوا من الأكبر سناً، يتمتعون برواتب أعلى من زملائهم الأكبر سنًا”. كما ذكر أن الشركة قد أعلنت مؤخرًا عن احتمال إلغاء التصنيفات الوظيفية.
على الرغم من أن هذا الادعاء لم يُثبت بعد، إلا أن كلما زاد الفارق بين الراتب ومستوى الوظيفة، ظهرت الإحراج في نظام التعويضات.
هذا أيضًا يضع الشركات في مأزق صعب: إما عدم تقديم رواتب باهظة، وبالتالي عدم جذب المواهب؛ أو تقديم رواتب عالية، مما يخلط بالنظام المالي الحالي.
في الواقع، قبل عشر سنوات، ظهرت علامات على تباين الأجور.
01 العاملون القدامى يتذكرون الأيام الخوالي، دموع العسر تتدفق
تذكر مهندس عمل لسنوات طويلة في شركة كبيرة أنه حوالي عام 2017، “عندما غادرت، لم تكن راتبي كافيًا مقارنة براتب الموظفين الجدد الذين يتم توظيفهم حديثًا.” قال.
أوضح أن خلال العام السابق، كان هناك زيادة في الرواتب بنسبة تزيد عن 20٪، ولكن بعد التغييرات التي قام بها القائد الأساسي، انخفضت إلى 5٪، مما أدى إلى ظهور مشكلة خطيرة في عدم توازن الرواتب داخل الشركة.
في ذلك الوقت، كان هناك شخص يشغل مكان عمل بجانبه، وهو طالب جديد يعود من الخارج بعد عام واحد من التوظيف، وكان رتبته أقل بنقطة واحدة منه، لكن راتبه الشهري أعلى بعشرة آلاف. خلال تلك السنتين، فقدت الفريق الذي يتألف من أكثر من ثلاثين شخصًا في فريقه "10% منهم كل شهر، وكانوا يغادرون معًا".
قال: تذكر. وفقًا لشخص متمرس في توظيف المواهب، فقد كان علي وتيكينج يتسابقان في استقطاب المواهب منذ عشر سنوات، وحتى أن تيكينج كان يرسل عروض توظيف مباشرة للطلاب الذين لديهم خبرات تدريبية في بايدو.
في ذلك الوقت، كانت راتب سنوي يقدّره بيدو للمواهب التي يتم اختيارها من المدارس الرائدة يتراوح بين 200,000 و250,000 يوان، وهو بالفعل ليس راتبًا رخيصًا؛ وفي نفس الفترة، كان أقصى راتب سنوي لمنصب "أري ستار" 600,000 يوان، وكان ذلك هو الحد الأعلى في ذلك الوقت.
قالت موظفة التوظيف ميا لشبكة لي فنغ إن رواتب الخريجين الذين يعملون في الأنشطة الأساسية هذا العام تبدأ من “2 مليون يوان”， ويمكن أن تصل إلى 4 ملايين إلى 5 ملايين يوان في قنوات مثل شياو هونغ شو وبيجي سيذن. أما بالنسبة لبايدو، فقد كانت رواتب المواهب في الأنشطة الأساسية العام الماضي بين 2 مليون يوان و3 ملايين يوان، وهذا العام “لا تزيد ولا تقل” (للحصول على معلومات أكثر حول تدفق المواهب الذكية في الشركات الكبرى، يمكنك التواصل عبر ويشو Whho123start).
من 250 ألف إلى 2 مليون، عبر فترة عشر سنوات، ارتفعت قيمة كلمة “المواهب البارزة” بعشرة أضعاف.
هذا القول حظي أيضًا بتأكيد من مختبرين كبار في مجال الإنترنت. في ذلك الوقت، كانت بيبا تُعتبر "السلف" الكبير في عالم الإنترنت، وكانت طريقة توظيفها هي اختيار أفضل الطلاب، كما كانت مستعدة لدفع مبالغ كبيرة، وبما أنها تقع في بكين، فإن تكلفة التوظيف كانت أقل بنسبة الثلث مقارنة بوادي السيليكون. بعد ذلك، تأثرت بيبا بالأزمة المالية لعام 2008، مما جعل عددًا كبيرًا من المواهب البارزة يبقون في الصين، وبالتالي استطاعت بيبا توظيف مجموعة من الطلاب المتميزين، مثل داي وينيوان وزانغ بو.
جانب آخر من الحرص على الأجور العالية، أدى أيضًا إلى استياء الموظفين الجدد والقدامى.
أفاد موقع لي فنغ سابقًا أن أحد المشاركين في برنامج "شاب العبقرية" التابع لشركة هواوي ذكر أنه بعد الإعلان عن رواتب الشباب العباقرة على الشبكة الداخلية، شعر العديد من الموظفين القدامى بأن إنجازاتهم الأكاديمية ومساهماتهم قد لا تكون أقل، "لماذا يكون راتبهم أقل منهم"، وحتى أن بعضهم قام بعرقلة عمل هؤلاء الشباب العباقرة في أدائهم للواجبات.
في ذلك الوقت، كان لدى هواوي موظفون يشاركون مشاركاتهم بأسمائهم الحقيقية في الشبكة الداخلية، وكانوا يشككون في سجلات “الشاب العبقري” واحدًا تلو الآخر، وقالوا إنهم جميعًا “أشخاص عديمو القيمة”.
لكن بعد عشر سنوات، في مواجهة مشكلة تضاد الأجور، أصبح العديد من الموظفين القدامى في الشركات الكبيرة هادئين للغاية.
"شخص جديد يجلس بجانبي يحصل على راتب أعلى مني، لا بأس." قال مهندس خوارزميات متمرس في إحدى الشركات الكبرى.
في رأيه، هذا هو آلية التعويض السوقي الطبيعية: الموظفون القدامى يشعرون بأن الرواتب لم تتحسن، ولا تمُّ توفير الموارد الكافية، وعندما يحين الوقت المناسب، سيتقاعدون بشكل طبيعي، "وهذا يتوافق أيضًا مع الوضع السوقي الحالي".
أخبرت ميا موقع لي فنغ عن قصة ممتعة، حيث تحدثت مع أحد موظفي قسم الذكاء الاصطناعي لنظام التوصيات في ميتا (وهذا القسم هو منظم متوازي مع مختبر ميتا للذكاء الاصطناعي الفائق).
المكافأة المالية للقسم منخفضة، على الرغم من أنهم يقومون بنفس التدريب على الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومكافآتهم منخفضة، وتتغير رتبة العمل تقريبًا دون تغيير بعد خمس أو ست سنوات من العمل، وهؤلاء الأشخاص هم أعضاء متمرسون شاركوا في تطوير النماذج الأساسية لميتا في المراحل المبكرة.
كما تغيرت الأسعار السوقية للمواهب الذكية العادية بشكل متزامن مع التغيرات في المفهوم النفسي.
02 الشركات الكبيرة لا تتخلى عن إنفاق الأموال، لكن يجب أيضًا النظر إلى ما يمكن للطرف الآخر أن يفعله.
أخبر العديد من مديري التوظيف شبكة ليي فنغ بأن معايير الشركات الكبرى على الإنترنت في استقطاب الموظفين متسقة بشكل مدهش: أولاً، يجب أن يكون الشخص قد عمل في الشركات الرائدة؛ ثانياً، يجب أن يمتلك خبرة في شركات ريادية معروفة.
تفسيرهم هو: النموذج الذي يحتوي على مئات وعشرات المليارات من المعلمات، والنموذج الذي يحتوي على مئات المليارات أو حتى تريليونات المليارات من المعلمات “ليس من نفس الدرجة” – النموذج الأخير يستهلك الكثير من الأموال، ويحتاج إلى شخص ذو خبرة لتجنب الأخطاء. إذا كان الأمر يتعلق بسيرة شركة صغيرة، فإنها تقريبًا لا تُحتسب ضمن هذه المعايير.
تفسيرهم هو: النموذج الذي يحتوي على مئات وعشرات المليارات من المعلمات، والنموذج الذي يحتوي على مئات المليارات أو حتى تريليونات المليارات من المعلمات “ليس من نفس الدرجة” – النموذج الأخير يستهلك الكثير من الأموال، ويحتاج إلى شخص ذو خبرة لتجنب الأخطاء. إذا كان الأمر يتعلق بسيرة شركة صغيرة، فإنها تقريبًا لا تُحتسب ضمن هذه المعايير.
هذا يؤدي إلى أن وضع الموظفين العاديين الذين يبحثون عن عمل بالذكاء الاصطناعي ليس متفائلاً كما يبدو. أولاً، هناك الكثير من المواهب.
لم يحدث مرة واحدة فقط أن أشار خبراء التوظيف إلى أن عمليات التوظيف في معظم الشركات الكبرى متجمدة حاليًا، باستثناء شركتي DeepSeek وQianwen حيث يتم توظيف المزيد من الأشخاص.
لكن التجمد ليس متساوياً. وأفاد أحد المسؤولين عن فرق النموذج الأساسي أن فرق النموذج الأساسي في جميع الشركات، طالما كان العنصر البشري جيداً، يتم قبولهم جميعاً؛ ما يختصر حقاً هو جانب التطبيق، حيث تقل الوظائف بالفعل.
حللت ميا منطق علاقة العرض والطلب: الأشخاص الموهوبون يتأثرون بالعرض والطلب في السوق مثل البضائع.
خلال السنتين الماضيتين، كان هناك نقص في المواهب الذكية، وكان المتقدمون يمتلكون حق التفاوض، ومن خلال التوظيف الجامعي والزيادات المالية المتبادلة بين الشركات، حدثت حالة من الزيادة المفرطة في الأجور اليوم. لكن هذا العام، أصبح العرض في السوق كافيًا (حيث تخرج شركات كبيرة من عمال)، وتحول العرض والطلب إلى توازن، وتقل مساحة الزيادة في الأجور، وستعود الأجور إلى حالة من المنطق في النهاية.
بالطبع، راتب العمل لن ينخفض فورًا.
بالطبع، إذا قلصت الشركات التسعيرات للموظفين الجدد بسبب الأجور العالية التي حصل عليها الموظفون الذين انضموا قبل بضع سنوات، فقد ينشأ استياء داخلي من جانب الموظفين الجدد، ويمكن أن يكون تعديل الرواتب عملية ديناميكية.
ثم، سيزداد حجم التفريق بين المواهب بشكل مستمر.
الأشخاص المتميزون لا يواجهون أبدًا صعوبات في الحصول على عمل، بينما يعاني الأشخاص من الطبقة الوسطى من صعوبة كبيرة في البحث عن عمل. وقال تشانغ يو، مسؤول التوظيف في إحدى الشركات الإنترنتية الكبرى، أن سوق العمل سيتم تقسيمه أكثر في المستقبل: الأشخاص الذين يمثلون نقصًا حقيقيًا لا يزال لديهم مجال للتفاوض، أما المرشحون الذين لا يتمتعون بقدرات وخبرة مميزة، فسيواجهون منافسة أكثر شدة.
على سبيل المثال، فإن الشركات عادةً ما ترغب في استثمار تكاليف كبيرة للحصول على مواهب مثل ياو شونيو ويان يونغلونغ، لكن بالنسبة للمواهب الأخرى، لا يتم الاهتمام بها بنفس القدر.
بالنسبة للشركات الكبرى، ما يريدونه أكثر هو الأشخاص الذين عملوا في الفرق الرئيسية في تطوير النماذج الكبيرة، والذين يعرفون كيف يتم تدريب النماذج بشكل فعلي.
أخيرًا، تغيرات سوق الذكاء الاصطناعي سريعة جدًا.
هذا يؤدي إلى تغيير في سوق المواهب، وذلك بسرعة مماثلة لتحديث النموذج، حيث تظهر الأشياء المطلوبة وتفقد الشهرة بين ليلة وضحاها.
"الذي لا يزال في طليعة الاتجاه حاليًا هو الوكيل، خاصةً وكيل الزميل الذي يُستخدم في سيناريوهات التعاون." هذا ما قالت ميا، الخبيرة في التوظيف، لشبكة ليي فنغ قبل شهر.
وحدة الترميز هي نقص في المواهب مستمر، حيث تقوم الشركات المحلية بذلك، وفي الوقت نفسه، بدأت المواهب المتعلقة بتقييم النماذج والبيانات الخاصة بالتدريب المسبق تحظى بالاهتمام.
التفاوت بين الحرارة والبرودة بين المسارات واضح أيضًا.
على سبيل المثال، لم تكن شعبية البحث الآلي (AI Search) كبيرة كما كانت السنة السابقة، وهناك أيضًا استدلال (reasoning)، ومع ظهور OpenAI o1 وDeepSeek-R1 تباعد الفرصة لتطوير المواهب بسبب نضج التقنية.
وكذلك المسار المحرج الذي ذكره كل مديري العمالة: الذكاء الاصطناعي للرياضيات. الوضع في هذا المسار خاص جدًا، حيث لا تكفي الفجوة في قدرات النماذج المختلفة لتمكين الشركات المحلية من استثمار مواردها بشكل كبير واستقلالي، إلا إذا كانت تمتلك قوة حاسوبية وتمويل وموارد بحثية كافية، وإلا فمن الصعب الاستثمار فيه على المدى الطويل.
تنفق الشركات الكبيرة الأموال، لكنها تضعها في "الموضوعية"، بينما تعتمد الشركات الشابة على منطق مختلف في توظيف الموظفين، مما يدمر النظام القديم للرتب الوظيفية.
03 منطق استقطاب الموظفين في الشركات الشابة
ديسكس، التي تم إتمام جولة التمويل الخارجي الأولى هذا العام، تزيد عدد الطلاب بكثافة.
وفقًا لما علمته من موقع ليي فنغ، فإن شركة DeepSeek قد قامت مؤخرًا بزيادة عدد الموظفين بشكل واضح في الجانب الهندسي: أحدها يتعلق بتطوير الخدمة/الخلفية، والآخر يتعلق بالحوسبة المرنة للـ Agent وتأسيس البنية التحتية للـ Agent؛ فيما يتعلق بتصنيع المنتجات الخاصة بالـ Agent، يطلقون على التنظيم ووقت التشغيل خارج النموذج اسم "Agent Harness"، ويقارنون ذلك بأدوات الذكاء الاصطناعي للكود مثل Claude Code/Codex.
أي أن إنشاء الوكيل لا يمكن أن يتم فقط باستخدام الخوارزميات، بل يجب أن يكون هناك أشخاص يقومون بالتطوير، ويكون الإطار التحتي مهمًا أيضًا.
وقبل التوسع، كانت صورة العميل لدى DeepSeek واضحة جدًا: يفضل الطلاب من جامعة بكين أولاً، والخصائص النموذجية هي روح البحث عن التكنولوجيا، التخصص التقني العالي، الإيمان الشديد بالذكاء الاصطناعي، وأسلوب الباحثين من وادي السيليكون.
ببساطة، “الصغرى في السن، ولم تتعرض لـ‘التلوث’ من الشركات الكبرى الكبيرة”， قالت تشانغ يو.
بالمقابل، كيمي هو نموذج آخر من النتائج. يضم الفريق حوالي 400 شخص، ويتمتع بكثافة مواهب جيدة، وخط اتخاذ القرارات قصير للغاية. وأفاد بعض الأشخاص في المجال بأن توظيف متدرب واحد يتطلب تفكيرًا طويلًا.
شركة شي بو للنماذج الأخرى تتخذ اتجاهًا آخر. "إنهم يستخدمون الكثير من المتدربين، وعدد المتدربين أكثر من عدد الموظفين الرسميين.
فريق مكون من 10 موظفين رسميين و20 متدربًا. لكن هذا أمر طبيعي بالنسبة لشركات تصنيع النماذج. شرحت تشانغ يو لشبكة لي فنغ. (للمزيد من المعلومات الحصرية حول تدفق المواهب الذكية في الشركات الكبرى، يمكنك التواصل عبر ويتشات Whho123start).
جاذبية هذه الشركات الشابة للمواهب واضحة. علمت شبكة لي فنغ من مصادر متعددة أن الشباب يرغبون في العمل في هذه الشركات لأن الشركات الكبرى تنقسم إلى أقسام صغيرة جدًا وتفتقر إلى مساحة للتطبيق، وبعض الأشخاص الذين يسعون للاستكشاف التقني وامتلاك المزيد من الاستقلالية يميلون إلى هذه الشركات. وبالنسبة لمواهب الذكاء الاصطناعي اليوم، المال ليس الحل الوحيد.
أوضح تشانغ يو، المسؤول عن التوظيف المتقدم في الشركات الكبرى على الإنترنت، لشبكة لي فنغ أن دائرة الذكاء الاصطناعي عادةً تطلق على الأشخاص الذين تقل أعمارهم عن 30 عامًا ويمتلكون خبرة في إنشاء النماذج مصطلح “الموظفون الموهوبون الصغار”. بالإضافة إلى الراتب، يرى هؤلاء الأشخاص أيضًا ما إذا كانت الشركة تمتلك قدرات حاسوبية وموارد كافية، وما إذا كانت تستطيع دعمهم في إنشاء النماذج بشكل فعلي، بالإضافة إلى ما إذا كانت الشركة لديها خبرة في إنشاء نماذج ناجحة.
باختصار، "رسم الأوهام لا فائدة منه".
كيف يتم الاستيلاء على الأشخاص، هناك طريقتان للتوظيف: التوظيف من الجامعات يعتمد أكثر على الراتب ومستوى الوظيفة المقابل، بينما التوظيف من الشركات يركز أكثر على نطاق المهام والأعمال المحددة.
أما بالنسبة للأشخاص الذين يرغبون حقًا في ذلك، فلا توجد أي حجج أو قواعد.
كشفت ميا أن شركات النماذج الكبيرة حاليًا تعامل مع المواهب الذكية المتميزة بطريقة مرنة، حيث يتم تحديد الرواتب ونطاق العمل لكل حالة على حدة.
من المثير للاهتمام أن عملية الاستقطاب هذه لم تعد تحدث بالكامل داخل الصين. لاحظ أحد استشاريي المواهب على الإنترنت أن ظاهرة الشركات الأجنبية التي تستقطب مواهب النماذج الكبيرة في الصين أصبحت واضحة بشكل خاص في عام 2025. في الماضي، كانت الشركات الصينية هي التي تذهب إلى الولايات المتحدة للاستقطاب، أما الآن، مع ظهور قدرة الصين في إنشاء النماذج للعالم الخارجي، بدأ اتجاه قناة المواهب هذه يتحول.
03 نهاية
ظاهرة تداخل الأجور لا توجد في الصين وحدها.
أظهرت دراسة “مؤشر توظيف الذكاء الاصطناعي العالمي” التي أجرتها PwC على مدار عامين متتاليين أن علاوة الأجور للمهارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في سوق العمل العالمية ارتفعت من 25% إلى 62%. وقد قامت أسواق التوظيف في ست قارات بإعادة تحديد قيمة نفس النوع من المهارات النادرة.
أما في الحالات الأكثر تطرفًا، فإن شركة Meta تقدم برنامج تعويض يبلغ حوالي 250 مليون دولار أمريكي كل أربع سنوات، من أجل الحصول على باحث عمره 24 عامًا. من ناحية، ارتفعت قيمة الموظف الجديد باستمرار، ومن ناحية أخرى، لا تزداد رواتب الموظفين القدامى.
لكن السيناريوهات المماثلة ليست جديدة. في كل موجة تكنولوجية، تحاول الشركات كسر نظام الأجور لاستقطاب المواهب الجديدة، حيث تكون تكلفة الموظف الجديد أعلى من الموظف القديم؛ وبعد ذلك، يعود توازن العرض والطلب في الصناعة، وينخفض الارتفاعات السعرية. يبدو أن هذه الحرب من المواهب لم تصل بعد إلى نهايتها. ومع ذلك، سيثبت جميع العروض السعرية الباهظة في النهاية نفس الشيء: كلما أعطيت أكثر، لا يُقارن باختيار الشخص المناسب.
مقال أصلي من موقع لي فنغ، يُحظر نقله دون إذن. لمزيد من التفاصيل، راجع تعليمات النقل.