Große Unternehmen verringern die Besetzung, aber der Wettbewerb um AI-Talente hört nicht auf.
Alle großen Unternehmen befinden sich derzeit in einem Rückzug von HC (Stellenplätzen), und die Talentrekrutierung erfolgt auf Basis der besten Kandidaten.
Hunt Head Mia sagte zu Leifengwang (Public Account: Leifengwang), dass eine andere Realität besteht: Die Unternehmen haben immer noch Mangel an Personal und streiten um Personal. Wenn man wirklich das richtige Personal findet, wird normalerweise das Budget nicht blockiert.
„Wer als Konkurrenz zu den Kühen existiert (z. B. OpenAI), muss sofort seinen Platz räumen.“
Diese Logik des Raubens führt zu einer weiteren interne Konflikt in der Firma.
Ein Internet-Experte sagte: „Die Mitarbeiter, die jetzt für die Grundmodellen arbeiten, erhalten zwar keine hohe Gehaltsstufe, aber immer noch ein viel höheres Gehalt als ihre Kollegen mit höherer Position.“ Er erwähnte auch, dass es in letzter Zeit Gerüchte gegeben hat, dass die Positionen möglicherweise abgeschafft werden könnten.
Obwohl diese Aussage noch nicht bestätigt wurde, zeigt sich die peinliche Situation im Gehaltssystem, wenn der Unterschied zwischen Gehalt und Position größer ist.
Das bringt die Unternehmen auch in eine schwierige Lage: Wenn sie keine hohen Gehälter zahlen, können sie keine Leute gewinnen; wenn sie hohe Gehälter anbieten, stören sie das ursprüngliche Gehaltssystem.
Tatsächlich zeigten bereits vor zehn Jahren Anzeichen einer Umkehrung der Gehälter.
01 Die alten Mitarbeiter erinnern sich an die Vergangenheit, mit bitteren Tränen
Ein Ingenieur, der seit vielen Jahren bei einer großen Firma arbeitet, erinnert sich: „Als ich 2017 ging, war mein Gehalt noch nicht so hoch wie das von neuen Mitarbeitern bei der Einstellung.“, sagt er.
Er erklärte, dass im vorherigen Jahr die Gehaltssteigerung noch über 20 % betrug, aber nach den Anpassungen der Kernführung auf 5 % abgenommen hat, was zu einer schweren Gehalts-Umkehr innerhalb der Organisation geführt hat.
An der Seite saß ein Absolvent aus dem Ausland, der einen Jahrzehnt lang später eingestellt wurde, und hatte eine niedrigere Position als er. Doch sein Monatsgehalt war um zehntausend mehr. In diesen zwei Jahren verlor das Team von über dreißig Personen, zu dem er gehörte, 10 Prozent – alle gingen in Gruppen.
Er erinnerte sich. Laut einem erfahrenen Headhunter vor zehn Jahren waren Ali und Tencent bereits sehr aggressiv bei der Suche nach Mitarbeitern. Tencent gab sogar Studiengänge für Studenten mit Praktikumserfahrung bei Baidu direkt als Angebote.
Damals bot Baidu für talentierte Stellen auf Hochschulniveau ein Jahresgehalt von etwa 200.000 bis 250.000 Yuan – das war bereits nicht günstig. In derselben Zeit lag das Jahresgehalt bei Alibaba Star bei 600.000 Yuan, was damals der Höchstwert war.
Hunt Head Mia sagte gegenüber Leifeng Netz, dass die Jahresvergütung für neue Absolventen, die dieses Jahr in der Grundmodellphase arbeiten, „von 2 Millionen Yuan an beginnt“. Bei Rednote und Byte Seed kann die Spitzenvergütung bis zu 4 Millionen – 5 Millionen Yuan erreichen. Baidu zahlte letztes Jahr für Talente in der Grundmodellphase eine Jahresvergütung von 2 Millionen – 3 Millionen Yuan. Dieses Jahr ist es „nur mehr, aber nicht weniger“ (Weitere Einzelheiten über den Personaleinsatz von AI-Talenten bei großen Unternehmen können über WeChat Whho123start erforscht werden).
Von 250.000 auf 2 Millionen – mit den Worten „Top Talent“ ist der Wert in zehn Jahren um fast das Zehnfache gestiegen.
Diese Aussage wurde auch von anderen erfahrenen Internet-Experten bestätigt. Damals war Baidu als große Internetfirma die „altehrwürdige“ Firma – ihre Mitarbeiterrekrutierungsstrategie bestand darin, nur die besten Studenten zu nehmen und viel Geld auszugeben. Da sie in Peking lag, war die Rekrutierung etwa ein Drittel günstiger als in Silicon Valley. Später, unter dem Einfluss der Finanzkrise im Jahr 2008, blieben eine große Anzahl von Top-Talenten im Inland. Baidu konnte dadurch eine Gruppe von ausgezeichneten Studenten gewinnen, wie Dai Wenyuan und Zhang Bo.
Die andere Seite der hohen Gehälter, die Menschen wegholt, hat auch Unzufriedenheit bei neuen und alten Mitarbeitern ausgelöst.
Lai Fengwang hat zuvor erfahren, dass ein Teilnehmer des Huawei „Genie-Jungen“-Programms berichtete, dass nach der Veröffentlichung des Gehalts dieses Genie-Jungen viele ältere Mitarbeiter denken, dass ihre wissenschaftlichen Leistungen und Beiträge möglicherweise nicht weniger sind. „Warum sollte mein Gehalt weniger sein als ihres?“, fragten sie, und es gab sogar Personen, die diesen Genie-Jungen bei der Arbeit in die Quere kamen.
Damals gab es noch Mitarbeiter von Huawei, die im internen Netzwerk mit echten Namen Beiträge verfassten und die Biografie der „Genieschüler“ nacheinander in Frage stellten, und behaupteten, dass sie alle „wertloses Material“ seien.
Doch zehn Jahre später sind viele erfahrene Mitarbeiter bei den großen Unternehmen gegen das Problem des Gehaltssprungs sehr gelassen.
„Neben mir sitzt jemand, dessen Gehalt höher ist als meins – das ist nicht schlimm“, sagte ein erfahrener Algorithmus-Spezialist eines großen Unternehmens.
In seinem Augenblick ist das bereits ein normaler Marktvergütungsmechanismus: Alte Mitarbeiter fühlen, dass ihre Gehälter nicht gestiegen sind und sie nicht genügend Ressourcen erhalten haben, und daher gehen sie natürlich zu einem bestimmten Zeitpunkt, „was auch der aktuelle Marktstand entspricht“.
Mia erzählte der Leifeng Network eine interessante Geschichte. Sie hatte mit einem Mitarbeiter des AI-Bereichs des Meta-Rekommendationssystems gesprochen (dieser Bereich ist eine parallele Organisation zu Meta MSL – dem Meta-Superintelligenten Labor).
Die Gehälter in dieser Abteilung sind niedrig, obwohl dieselbe Aufgabe im Bereich generativer KI nach der Trainierung ausgeführt wird. Das Gehalt bleibt nach fünf oder sechs Jahren Arbeit fast unverändert, und die Person ist ein erfahrenes Mitglied, das bereits in den frühen Phasen der Entwicklung des Grundmodells von Meta beteiligt war.
Auch die Marktverhältnisse für normale AI-Talente ändern sich in Einklang mit der Stimmung.
02 Großunternehmen geben nicht viel Geld aus, aber es hängt auch davon ab, welche großen Projekte der andere verfolgt
Mehrere Headhunter sagten Reifengang.com, dass die Standards für die Entlassung von Mitarbeitern bei großen Internetunternehmen erstaunlich einheitlich sind: Erstens muss man in führenden Unternehmen dieser Unternehmen gearbeitet haben; zweitens muss man Erfahrung mit bekannten Start-ups haben.
Ihre Erklärung lautet: Ein Modell mit einer Größe von ein oder zwei Milliarden Parametern und ein Modell mit einer Größe von hundert Millionen oder mehreren Billionen Parametern sind „völlig unterschiedlich“ – letzteres verbraucht enorm viel Geld und erfordert Erfahrung, damit man weniger Fehler macht. Wenn es nur um die Karriere eines kleinen Unternehmens geht, zählt das fast nicht in diesen Standards.
Ihre Erklärung lautet: Ein Modell mit einer Größe von ein oder zwei Milliarden Parametern und ein Modell mit einer Größe von hundert Millionen oder mehreren Billionen Parametern sind „völlig unterschiedlich“ – letzteres verbraucht enorm viel Geld und erfordert Erfahrung, damit man weniger Fehler macht. Wenn es nur um die Karriere eines kleinen Unternehmens geht, zählt das fast nicht in diesen Standards.
Das macht die Situation der gewöhnlichen AI-Jobbewerber nicht so optimistisch, wie es scheint. Zuerst gibt es zu viele Talente.
Mehrmals hat ein Headhunter gesagt, dass die HC-Bewerbungen bei den meisten großen Unternehmen im Moment praktisch eingefroren sind, außer bei DeepSeek und Qianwen, wo es etwas mehr Bewerber gibt.
Aber die Versteifung ist nicht gleichmäßig. Ein für die Grundmodellen zuständiger Berater verrät, dass die Grundmodell-Teams verschiedener Unternehmen alle gute Talente aufnehmen –Was wirklich abnimmt, ist die Anzahl der Positionen auf der Anwendungsebene.
Mia hat die Logik der Angebot-Soll-Korrelation analysiert: Talente werden wie Waren von dem Angebot und dem Bedarf des Marktes beeinflusst.
In den ersten zwei Jahren gab es einen Mangel an AI-Experten. Die Kandidaten hatten den Vorteil, Verhandlungsmacht zu haben, und durch Hochgezahlte Stellenangebote sowie gegenseitige Preiserhöhungen entstand die heutige Situation mit überhöhten Gehältern. Aber dieses Jahr ist die Marktlücke ausreichend (auch bei großen Unternehmen gibt es Entlassungen), die Angebot und Nachfrage tendieren zu einem Gleichgewicht, der Preisraum schrumpft und die Gehälter werden wieder rational werden.
Natürlich wird die Gehaltserhöhung auch nicht sofort sinken.
Schließlich könnte eine plötzliche Senkung der Preise für neue Mitarbeiter die bereits in den letzten Jahren eingestiegenen School Recruitern hohe Gehälter verschaffen, und es könnten auch neue Unzufriedenheiten innerhalb der Organisation entstehen. Die Anpassung der Gehälter muss daher ein dynamischer Prozess sein.
Danach wird der Spaltungsgrad von Talenten weiter zunehmen.
„Gute Menschen haben nie Schwierigkeiten bei der Arbeit, während Menschen auf der Mittelstufe es sehr schwierig ist, einen Job zu finden.“ Ein weiterer leitender Recruiter eines großen Internetunternehmens sagte außerdem, dass die Arbeitsmärkte in Zukunft noch weiter in verschiedene Ebenen unterteilt werden: Die wirklich knappen Mitarbeiter haben immer noch einen Verhandlungsspielraum, während Kandidaten mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungen eine noch intensiverere Konkurrenz bekommen.
Er gab als Beispiel an, dass Unternehmen oft viel Aufwand investieren, um Top-Talente wie Yao Shunyu und Tian Yonglong zu gewinnen, aber für andere Talente ist die Aufmerksamkeit nicht so groß.
Für große Unternehmen wünschen sie eher Menschen, die bereits in den führenden Teams große Modelle entwickelt haben und wissen, wie man die Modelle wirklich trainiert.
Schließlich ändern sich die AI-Märkte zu schnell.
Dadurch kommt es zu einer Veränderung im Talentmarkt, die genauso schnell wie das Update eines Modells stattfindet – die begehrte und unbegehrte Positionen wechseln innerhalb von Tagen.
„Derzeit ist der Agent im Vorteil, insbesondere der Co-worker Agent für Kooperationsszenarien.“ Das sagte die Headhunterin Mia vor einem Monat auf Leifeng Net.
Der Coding Agent ist ein anhaltendes Talentmangelproblem, das in allen Ländern betrachtet wird. Gleichzeitig werden die Mitarbeiter, die für Evals (Modelltests) und Pre-Training-Daten verantwortlich sind, zunehmend wichtig.
Die Unterschiede zwischen heißen und kalten Strecken sind ebenfalls deutlich.
Zum Beispiel ist die Popularität von AI-Suchfunktionen (AI Search) nicht mehr so hoch wie im Vorjahr, und es gibt auch Reasoning. Mit dem Auftreten von OpenAI o1 und DeepSeek-R1 wird die Technologie immer weiter entwickelt, wodurch der Raum für die Entfaltung von Talenten schrumpft.
Und ein peinlicher Wettbewerb, den auch Headhunter erwähnen: AI für Mathematik. Die Situation auf diesem Wettbewerb ist besonders besonders – der Leistungsunterschied zwischen den Modellen reicht noch nicht aus, um inländischen Unternehmen die Ressourcen für eine großangelegte, unabhängige Investition zu ermöglichen. Es ist schwierig, langfristig darauf zu setzen, es sei denn, man verfügt über ausreichende Rechenleistung, Finanzmittel und Forschungsressourcen.
Große Unternehmen verschwenden Geld – sie versuchen, „Sicherheit“ zu schaffen – aber eine Gruppe junger Unternehmen verwendet eine andere Rekrutierungsstrategie, um das alte Rangsystem zu zerstören.
03 Die Mitarbeiterwerbungsstrategie junger Unternehmen
DeepSeek, bei der ersten Runde externer Finanzierung in diesem Jahr bereits abgeschlossen, nimmt weiterhin intensiv Studenten auf.
Laut DeepSeek hat DeepSeek kürzlich deutlich mehr Personal auf die Ingenieursebene aufgeteilt: Eine Gruppe befasst sich mit Server-/Backend-Entwicklung, eine andere mit der Agent-Elastizitätsberechnung/Agent Infra, die das Betriebssystem für Agenten bildet. Bei der Produktisierung von Agenten bezeichnen sie das Orchestrierungs- und Betriebsmodus außerhalb des Modells als Agent Harness, was dem Claude Code/Codex-Style-Codeintelligenz entspricht.
Das bedeutet, dass man als Agent nicht nur Algorithmen verwenden kann, sondern auch Entwickler benötigt – die Infrastruktur ist genauso wichtig.
Und vor der Expansion war das Profil von DeepSeek sehr klar: Sie bevorzugten anfangs Studenten aus der Peking-Universität, mit typischen Merkmalen wie Künstlicher Intelligenz-Philosophie, hoher Technizität und einer starken Überzeugung in AGI – im Stil von Forschern aus Silicon Valley.
Einfach ausgedrückt: „Jung und noch nicht von den großen Unternehmen „vergiftet““, fasste Zhang Yu zusammen.
Im Vergleich ist Kimi eine andere Antwort. Das Team besteht aus etwa 400 Personen, die Talentdichte ist gut, und der Entscheidungsweg ist sehr kurz. Ein Experte sagte, dass sogar die Einstellung eines Praktikanten lange berücksichtigt werden muss.
Ein weiterer Modellhersteller, Zhilu, geht in eine andere Richtung. „Sie verwenden große Mengen an Praktikanten, und die Anzahl der Praktikanten ist größer als die der regulären Mitarbeiter.“
Eine Gruppe besteht aus 10 festangestellten Mitarbeitern und 20 Praktikanten. Aber das ist für eine Modellherstellergesellschaft ganz normal“, erklärte Zhang Yu auf der Leifeng-Netzwerksseite. (Weitere Einblicke in die Mitarbeiterbewegungen bei großen Unternehmen mit AI können Sie über WeChat Whho123start erfahren.)
Die Anziehungskraft dieser jungen Unternehmen für Talente ist offensichtlich. Laut Reifengang wurde aus verschiedenen Quellen erfahren, dass junge Menschen zu diesen Unternehmen gehen wollen, weil die großen Unternehmen eine zu feine Aufteilung haben und nur begrenzten Spielraum bieten. Einige, die nach technischer Erforschung und größerem Autonomiebereich streben, neigen eher zu letzteren. Insbesondere für die heutigen AI-Talente ist Geld nicht die einzige Antwort.
Zhang Yu, der für die Hochqualifizierte Besetzung bei großen Internetunternehmen verantwortlich ist, erklärte auf der Lei Feng-Webseite, dass die AI-Szene es gewohnt ist, Menschen unter 30 Jahren mit Erfahrung im Modellbau als „kleine Genies“ zu bezeichnen. Neben dem Gehalt wird auch geprüft, ob das Unternehmen ausreichende Rechenkapazität und Ressourcen hat, ob es in der Lage ist, die von ihnen entwickelten Modelle zu unterstützen, und ob das Unternehmen Erfahrung im Entwickeln erfolgreicher Modelle hat.
Im Grunde bedeutet das: „Bilder zu zeichnen ist nutzlos.“
Wie man die Mitarbeiter ergreift, ist bei Schul- und Unternehmensrecruiting zwei verschiedene Ansätze: Bei Schulrecruiting geht es mehr um die Übereinstimmung zwischen Gehalt und Position, während bei Unternehmensrecruiting der Bereich – also die Aufgaben und Pflichten – im Vordergrund steht.
Für diejenigen, die wirklich wollen, gibt es weder Tricks noch Regeln.
Mia enthüllte, dass die großen Large-Model-Lieferanten gegenwärtig bezüglich herausragender AI-Experten alle Gehälter und Aufgabenbereiche nach Fall für Fall gestaltet und sehr flexibel sind.
Interessanterweise findet dieser Mitarbeiterraub nicht mehr ausschließlich im Inland statt. Ein Internet-Mitarbeiterberater beobachtete, dass das Phänomen, bei dem ausländische Unternehmen chinesische Talente für große Modelle anwerben, im Jahr 2025 besonders deutlich wird. Früher waren es eher inländische Unternehmen, die nach Amerika gingen, um Mitarbeiter zu holen. Nun, da die chinesischen Modelle- Kapazitäten außerhalb erkannt werden, hat sich die Richtung dieses Talentkanals geändert.
03 Ende
Das Phänomen des Gehalts-Underengagements ist nicht in China einzigartig.
Die zweite Auflage des „Global AI Employment Barometer“ von PwC zeigt, dass die Gehälter für AI-Fähigkeiten auf dem globalen Arbeitsmarkt von 25% auf 62% gestiegen sind. Die Beschäftigungsmärkte auf sechs Kontinenten legen die Preise für diese knappe Ressource neu fest.
Was den extremsten Fall angeht, ist es immer noch Meta: Sie bietet ein Gehalt von etwa 250 Millionen US-Dollar für vier Jahre an, nur um einen 24-jährigen Forscher zu gewinnen. Einerseits steigt der Wert des neuen Mitarbeiters ständig, andererseits ist es für die alten Mitarbeiter schwierig, ihre Gehälter zu erhöhen.
Aber ähnliche Drehbücher sind nicht neu. In jeder Welle der Technologieentwicklung brechen Unternehmen die Gehaltsstruktur, um Personal zu gewinnen – das neue Personal ist wertvoller als das alte. Später erreicht die Industrienachfrage und Nachfrage wieder ein Gleichgewicht, und die Aufschläge fallen zurück. Es scheint, dass dieser Kampf um Talente noch lange nicht vorbei ist. Und alle extrem hohen Angebote werden letztendlich zeigen, dass mehr zu geben weniger zählt als das richtige Personal zu finden.
Artikel von Leifengwang, ohne Genehmigung verboten, ihn zu kopieren. Weitere Informationen finden Sie unter Hinweise zur Kopie.