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La « filière génie civil », pourquoi des salaires si élevés ?
Qu'est-ce qu'un talent AI Infra ? En termes simples, le talent AI Infra s'occupe de savoir commentextraire des coûteuses cartes GPU le taux d'utilisation le plus élevé possible, économisant concrètement de l'argent à l'entreprise. Lu Bingning raconte à Leifeng (compte public : Leifeng) que de 2022 à 2024, pendant trois ans, le poste Infra était en gros un « métier de second rôle ». Après la sortie de ChatGPT, la Chine est entrée dans la « guerre des cent modèles » et la phase de découverte des applications. Capital et équipes ne regardaient que deux choses : égaler ChatGPT en performance et sortir au plus vite une Killer App. Attention comme salaires élevés sont allés en priorité aux postes d'algorithmique et de produit. Dans l'anxiété du « monter à bord avant d'acheter son billet », l'efficacité d'ingénierie n'était pas prioritaire, et le gaspissage de calcul ainsi que les problèmes d'efficacité d'ordonnancement ont été momentanément masqués. « Tant que le cluster ne s'effondrait pas et que la facture n'explosait pas, c'était mission accomplie. La valeur des équipes de support comme l'ingénierie Infra,était alors assimilée à de la simple maintenance, personne ne prenait ça au sérieux.» avoue Zhang Tong, expert en ordonnancement de calcul dans un laboratoire de grands modèles. Le retournement s'est produit après la sortie de DeepSeek R1. Selon Lu Bingning, après la publication de R1, toute l'industrie se demandait une chose : avec si peu de monde, DeepSeek a réalisé un produit aussi bon et gagné autant d'argent, comment ont-ils fait ? Une partie de la réponse s'est ensuite trouvée dans la réduction des coûts Infra. On a découvert que l'inférence des grands modèles brûle de l'argent réel, et fait souvent exploser la facture. Faire de la réduction de coûts Infra à ce moment-là, chaque centime économisé est un profit réel. Du coup chacun s'est mis à débaucher chez DeepSeek, en discutant salaire à livre ouvert.Bien maîtriser la réduction de coûts Infra peut épargner des dizaines de millions de dépenses de calcul
L'étape de l'industrie de l'IA a changé, et le poids de la valeur de l'Infra aussi
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Seulement 5 % des personnes ont profité de cette prime ?
En apparence, « salaire doublé » est devenu le slogan du marché du recrutement AI Infra. Mais pour Guo Quanwei, cofondateur et CTO de StartLux, cela ressemble plutôt à prendre une minorité de valeurs aberrantes pour la norme générale. Son jugement repose sur quelques données. Les salaires des postes sur Maimai montrent que le salaire mensuel des talents AI Infra en Chine continentale est d'environ 7.3 万元, déjà légèrement supérieur à celui des spécialistes en algorithmique des grands modèles. Cependant, la moyenne masque la différenciation interne. Ceux qui tirent vraiment la courbe des salaires vers le haut, ce sont ceux capables d'améliorer le taux d'utilisation des cartes ; tandis que la masse de ceux qui font de l'« Infra ordinaire » reste loin du doublement. Par exemple, les postes Infra qui déploient dans les produits des frameworks d'inférence comme VLLM ou SGLang stagnent pour la plupart entre 4 万 et 5 万 par mois, sans rapport avec un « doublement ». Plus concrètement,dont le salaire double ?Les réponses de plusieurs interviewés se concentrent sur deux directions : l'optimisation de l'inférence et la quantification de modèles. Ce que font ces personnes, c'est précisément compresser la puissance de calcul de chaque GPU à son maximum. « Si vous aidez l'entreprise à économiser 30 % du temps d'entraînement, ou à produire 30 % de débit de Tokens de plus, les coûts baissent directement d'un cran, ce qui signifie une productivité de R&D accrue », complète Guo Quanwei. Selon lui, pour ceux qui savent solidement optimiser les opérateurs, bien réussir la quantification du moteur d'inférence et vraiment faire monter le débit, doubler le salaire n'est pas excessif. Le problème, c'est que ces gens ne sont pas aussi nombreux qu'on l'imagine. Aux yeux de Guo Quanwei, ces personnes sont en majorité des vétérans qui ont travaillé 5 à 10 ans dans l'Infra. Ils ont fait autrefois, dans de grandes entreprises internet, des systèmes distribués, du calcul haute performance, de la recherche-recommandation, des bases de données ; leur salaire de départ n'était déjà pas bas, et leur expérience est difficilement remplaçable. « C'est avec ces 5 à 10 ans qu'on peut tenir le plateau de l'AI Infra d'aujourd'hui ; un débutant tout juste diplômé ou avec un ou deux ans d'expérience qui exige d'emblée le double du salaire, ce n'est pas rationnel. » Selon l'estimation de Guo Quanwei, ces personnes qui profitent vraiment de la forte prime ne représentent en gros que 5 % à 10 % de l'ensemble des professionnels AI Infra. Sur la différenciation des augmentations, Lu Bingning partage un avis similaire. Il divise l'Infra en trois blocs :optimisation et accélération de l'inférence, frameworks d'entraînement, développement d'opérateurs. « Ces trois blocs connaissent tous de fortes hausses， mais leur degré d'importance diffère. » Il a donné une comparaison imagée :Ceux qui développent les opérateurs, c'est comme ceux qui polissent les ustensiles de cuisine : comment aiguiser le couteau au maximum, comment répartir uniformément la chaleur dans la marmite ; ceux qui développent les frameworks d'entraînement construisent l'organisation de la cuisine en coulisses : qui coupe les légumes, qui fait la cuisine, qui prend le relais en cas d'erreur ; ceux qui travaillent sur l'inférence cherchent comment servir les plats le plus vite possible. Comment sortir simultanément 10 plats d'une même recette et nourrir des milliers de clients, c'est l'étape de la monétisation.L'industrie considère généralement que les opérateurs et l'inférence sont plus importants, et la distinction entre les postes recherchés et délaissés s'est faite ainsi. Leiqi Wang a appris que, sur le marché du recrutement, la demande pour les talents en frameworks d'entraînement est relativement moyenne. L'une des raisons est que ce travail coûte trop cher : seuls les grands groupes internet et les fournisseurs de cloud de premier plan peuvent se permettre des équipes dédiées, et certaines licornes ont carrément supprimé leurs équipes d'entraînement, ne gardant que les équipes d'inférence et d'opérateurs.
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Qui paie de grosses sommes : cinq types d'acheteurs, cinq livres de comptes
« La polarisation entre postes recherchés et délaissés cache les calculs et les inquiétudes privés de différents employeurs. À l'échelle de tout le secteur, les « acheteurs » prêts à payer une prime pour l'Infra se répartissent grossièrement en cinq catégories, dont les besoins diffèrent. «OctetsLe volume d'activité est énorme, ils cherchent des personnes capables de stabiliser l'ordonnancement de l'entraînement et de l'inférence. Que ce soit Seedance ou Doubao, si un ingénieur en inférence parvient à accélérer de 10 %, les économies de coûts de calcul sur un an sont considérables, et le retour sur investissement est étonnamment élevé », a déclaré Liu Li, le dirigeant de la licorne de grands modèles susmentionnée.Tencentemprunte un autre chemin : ses années précédentes, les fondamentaux du modèle étaient relativement faibles ; ces deux dernières années, l'entreprise rattrape clairement son retard sur les fondamentaux des modèles et l'Infra complète, en recrutant Yao Shunyu et en créant un département AI Infra distinct, comblant ainsi ses lacunes en s'appuyant sur des équipes expérimentées recrutées à l'extérieur.Alibaba et BaiduCes fournisseurs de cloud, eux, suivent un autre rythme. Durant la période faste précédente du cloud computing et du big data, ils avaient déjà accumulé un grand nombre d'ingénieurs Infra spécialisés dans le distribué et l'infrastructure de base ; avec l'arrivée de la vague de l'IA, nombre d'entre eux ont pu être mutés directement pour combler les manques. De plus, les deux entreprises disposent de puces développées en interne et mettent davantage l'accent sur l'hétérogénéité, de sorte que le recrutement est devenu une démarche quotidienne, à petits flots réguliers, sans la frénésie qui fait exploser les salaires. Ceux dont le besoin en talents Infra a vraiment explosé, ce sont ByteDance, Tencent, ainsi que DeepSeek, Kimi, MiniMax et autres acteurs qui veulent tirer le meilleur parti de chaque carte GPU.licorne。En général, les géants déploient leurs troupes selon le modèle d'une armée régulière opérant en unités coordonnées : un département Infra compte généralement au minimum une cinquantaine ou une soixantaine de personnes, avec une répartition des tâches — opérateurs, entraînement, inférence, réseaux — aussi fine que dans un bloc opératoire. Les licornes, elles, adoptent souvent le modèle des « commandos d'élite » resserrés. Leurs équipes Infra comptent généralement une vingtaine de personnes et privilégient les profils polyvalents, capables à la fois de maîtriser la couche basse des opérateurs et de piloter des moteurs d'inférence. L'architecture est plutôt plate : un chef technique « touche-à-tout » porte le projet, encadré par deux ou trois experts de pointe sur des sous-domaines précis, puis une vingtaine de spécialistes confirmés, qui rivalisent avec les grandes entreprises grâce à une efficacité individuelle très élevée. Enfin, il y a ceux qui sont en train de « jouer le destin de leur pays »Fabricants chinois de puces.« Pas mal de fabricants nationaux de puces sont déjà arrivés au stade de l'introduction en bourse, et les stock-options sont sur le point de pouvoir être encaissées ; certains talents Infra sont donc prêts à changer d'entreprise en pensant « tenter le tout pour le tout et atteindre la liberté financière » », a confié Liu Li à Leiifeng Wang. Bien que les hausses de salaire en cash offertes par les fabricants de puces se situent généralement autour de 45 %, et qu'il soit rare de voir ces offres doubler comme celles des grands groupes, cette action susceptible d'être encaissée constitue en elle-même un levier extrêmement séduisant. Parallèlement, si l'on examine la pile technologique de bas niveau, l'écart de prime entre la voie des cartes NVIDIA NV et celle des cartes nationales est tout aussi marqué. Le chasseur de têtes expérimenté susmentionné Lu Bingning a indiqué à Leiifeng Wang que la maîtrise de l'écosystème CUDA de NVIDIA reste une « monnaie d'échange infaillible » : les hausses salariales de ces talents en cas de changement d'entreprise atteignent au minimum 80 % ; les cartes nationales dépendent davantage de la coopération logiciel-matériel et d'une adaptation d'écosystème complexe, avec des hausses se situant généralement autour de 50 %, moins spectaculaires que pour les talents NV. Toutefois, en raison des politiques restrictives externes sur les ventes, les talents côté NV sont déjà peu nombreux ; et comme les politiques poussent les entreprises à acheter des puces nationales, les personnes sur la voie des cartes nationales ont, à l'inverse, des perspectives plus riches en possibilités. Il convient de noter que le marché nord-américain est également très avide de talents en AI Infra. Les postes récemment publiés par OpenAI sont presque tous consacrés aux moteurs d'inférence, aux opérateurs bas niveau GPU et à l'accélération des performances, et Anthropic a également une dizaine de postes correspondants à pourvoir.04
Conclusion
Cette vague d'augmentations salariales pour les talents de l'AI Infra, combien de temps encore peut-elle durer ? C'est aussi une question qui préoccupe beaucoup de monde. Selon l'analyse de Lu Bingning, cette vague d'augmentations salariales peut encore tenir au moins deux à trois ans. « Nous sommes encore dans une situation où l'offre ne suffit pas à répondre à la demande, les constructeurs recrutent tous pratiquement, et les salaires affichés sont très élevés. »Si la croissance se poursuit, c'est parce que l'Infra a donné naissance à de nombreux nouveaux scénarios d'activité.En ce qui concerne les modèles de base pour dialogue général, de nombreux fabricants nationaux ont déjà quasiment achevé leur déploiement ; mais la mise en œuvre dans des scénarios verticaux complexes ne fait que commencer. Qu'il s'agisse de l'AI Coding, qui dévore les ressources de calcul, ou du secteur de la génération vidéo haute définition, avec ses exigences très élevées en matière de débit et de latence, la boucle commerciale de la chaîne complète n'est, pour beaucoup, pas encore bouclée. Ces nouvelles pistes sont le théâtre d'affrontements acharnés, et la guerre que se livrent les fabricants pour attirer les talents est loin d'être terminée. Tant que la commercialisation des grands modèles continuera d'être blessée par des factures de calcul exorbitantes, les talents de l'Infra capables de dégager des profits des cartes graphiques continueront de bénéficier d'une prime salariale toujours croissante.▼
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Article original de Leifeng Wang, reproduction interdite sans autorisation. Pour plus de détails, voirConditions de republication。