大手テック企業は採用を引き締めているが、AI人材をめぐる争奪戦は止まっていない。
「すべての大手企業は現在、HC（採用枠）が縮小状態にあり、人材採用は優秀な中からさらに優秀な者を選ぶ状況です。」
ヘッドハンターのMia氏は雷峰網（公式アカウント：雷峰網）に対し、もう一つの現実的な状況として、各社が依然として人材不足・人材獲得競争の真っ只中にあり、本当に欲しい人材に巡り会った場合は、通常予算の制限で足止めすることはないと語った。
「ウシのいる競合（例えば OpenAI）の人間が来たら、即座に席を空ける。」
この人材獲得のロジックは、会社の別の内部矛盾を引き起こしている。
あるインターネット業界の実務者は、「現在、基盤モデルを社内で開発している社員は、職級が高くなくても、給与がより高い職級の同僚を大きく上回っている」と述べた。さらに同氏は、この会社で近頃、職級制度を廃止する可能性があるとの噂が流れていることにも言及した。
この説はまだ確認されていないものの、給与と職級の差が大きくなるほど、報酬制度の矛盾が浮き彫りになる。
これにより企業は板挟みの状態に陥ります。法外な条件を出さなければ人材を奪えず、かといって高給を提示すれば既存の薪酬体系を乱してしまいます。
実際、10年前にはすでに賃金逆転の兆候が現れていた。
01 ベテラン社員が当時を回想し、辛酸の涙をひとしずく
大手企業で長年働いてきたエンジニアは回想する。2017年頃、「私が退職したとき、給与はまだ新卒採用の新人ほど多くはなかった」と彼は言う。
他解释，此前一年，薪资涨幅还有 20% 多，自从核心领导有所调整后，却降到了 5%，导致内部出现严重的薪资倒挂。 → 彼は説明した。その前年には給与上昇率はまだ20%余りあったが、核心となるリーダーシップの調整が行われて以降、5%にまで低下し、社内に深刻な給与逆転（在職者の給与が新規採用者を下回る現象）が発生した。
当時、隣の席には1年遅れて入社した帰国子女の新卒社員が座っていて、職級は彼より1ランク低いのに、月給は1万元高かった。その2年間、彼の所属する30人あまりのチームでは「1か月で10%が離職し、みんな固まって辞めていった」。
彼はこう回忆している。あるベテランヘッドハンターによると、10年前のアリババやテンセントはすでに人材獲得競争が激しく、テンセントは履歴書に百度でのインターン経験がある学生に対して、新卒採用のオファーを直接出すことさえあったという。
当時、百度がトップクラスの新卒採用者に提示していた年収は約20万から25万元で、すでに安いとは言えなかった。同じ時期、アリ星の年収は60万元が上限で、当時の天井だった。
ヘッドハンターのMia氏は雷峰網に、今年基盤モデルを手がける新卒の年収パッケージは「200万元から」と述べ、小紅書や字节Seedの最上位ランクでは400万〜500万元に達し、百度が昨年基盤モデル人材に提示した年収パッケージは200万〜300万元で、今年は「これより少なくなることはない」と語った(大手企業のAI人材流動に関する詳細な内部情報は、WeChat: Whho123startでさらにご確認いただけます)
25万から200万へ。「トップ人材」という4文字は、この10年間でほぼ10倍に高騰した。
こうした見方には他のベテランインターネット業界人も同意している。当時、インターネット大手の「大先輩」であった百度の人材採用の考え方は、最も優秀な学生だけを採用するというもので、給与も惜しまず支払っていた。しかも北京に拠点を置いていたため、シリコンバレーより採用コストを3分の1安く抑えることができた。その後、2008年の金融危機の影響を受け、多くの一流人材が中国国内に留まることになり、百度はこれにより戴文淵や張博など、優秀な学生たちを採用することができた。
高給で人材を奪い合う裏面として、新旧従業員の不満感情も引き起こしている。
雷峰網（レイフォン・ワン）がこれまでに把握したところによると、ファーウェイの「天才少年」計画に選ばれたある人物は、当時天才少年の報酬が社内ネットで公開された後、多くの古参社員が自分の学術的成果や貢献は必ずしも小さくないのに、「なぜ給料が彼らより少ないのか」と不満を抱き、さらには仕事の中でこれらの天才少年に嫌がらせをした者さえいたと回想している。
当時、華為（ファーウェイ）には社内ネットで実名で投稿し、「天才少年」の経歴を一つ一つ疑問を呈し、彼らはみな「水物（中身のない人材）」だと称する社員もいた。
ただし10年後の今、給与逆転这样的問題を前にして、多くの大手IT企業のベテラン社員はすでに非常に冷静になっている。 Wait—must be fully Japanese. 修正: ただし10年後の今、賃金逆転这样的→こうした問題… もう一度: ただし10年後、薪酬倒挂（賃金逆転）这样的問題… 中国語残さない: 「ただし10年後の今、賃金逆転这样的→こうした問題を前にして、多くの大手企業のベテラン社員はすでに非常に穏やかになっている。」
「隣に座る新入社員の給料が自分より高い、でも気にしない。」と、ある大手テック企業のベテランアルゴリズムエンジニアは語る。
彼の見方では、これ自体が正常な市場の報酬メカニズムである：ベテラン社員は「上がるべきなのに上がらない、リソースも十分に与えられない」と感じれば、タイミングが来れば自然に退職する。「これも現在の市場相場に合っている」。
Mia は雷峰網（レイフォン・ドットコム）にある面白い話を聞かせてくれた。彼女はかつて、Meta のレコメンドシステム AI 部門の社員と交流したことがあるという（この部門は Meta MSL —— Meta スーパーインテリジェンス・ラボラトリーとは並行する組織である）。
この部門の給与は低めで、同じ生成系AIのポストトレーニング業務を行っていながら給与が低く、勤続5、6年でも職級と報酬はほとんど変わらず、しかも相手はMetaの基盤モデル開発に初期段階から携わったベテランメンバーである。
心态の変化と同時に、一般のAI人材の市場相場も変化していた。
02 大手企業は金を惜しまないが、相手がどれだけのことをやってくれるか次第でもある
複数のヘッドハンターが雷峰網に語ったところによると、インターネット大手企業の人材獲得の基準は驚くほど一致しているという。第一に大手トップ企業で実務を経験していること、第二に有名スタートアップでの経験があることである。
彼らの説明はこうだ。一两百亿パラメータのモデルを訓練することと、千亿、几万亿パラメータのモデルを訓練することは「完全に桁が違う」——後者は極めて金がかかるため、経験のある人でなければ失敗を少なくできない。もし小さな会社の経歴しかなければ、この基準ではほとんど評価されないという。
彼らの説明はこうだ。一两百亿パラメータのモデルを訓練することと、千亿、几万亿パラメータのモデルを訓練することは「完全に桁が違う」——後者は極めて金がかかるため、経験のある人でなければ失敗を少なくできない。もし小さな会社の経歴しかなければ、この基準ではほとんど評価されないという。
このため、一般的なAI求職者の状況は、見た目ほど楽観できるものではない。まず、人材が多すぎることだ。
ヘッドハンターから、現在ほぼすべての大手企業のHC（採用枠）が凍結されており、DeepSeekと千問（Qwen）だけが比較的多く採用している、との発言が何度も聞かれた。
しかし凍結は一様ではない。基盤モデル担当のヘッドハンターが明かしたところによれば、現在各社の基盤モデルチームは、優秀な人材であれば問答無用で採用しているという。本当に縮小しているのはアプリケーション側であり、ポジションは確実に減っている。
Miaは需給関係のロジックを分析した。人材は商品と同じく市場の需要と供給の影響を受けるという。
ここ2年はAI人材が供給不足で、候補者が交渉力を握り、新卒採用で高額な給与を提示し合ったり各社が互いに買い叩き合ったりした結果、今日の給与逆転の状況が生まれた。しかし今年は市場の供給がすでに十分（大手企業からの人員流出もある）となり、需給は均衡に向かい、プレミアムの余地は縮小しており、給与はいずれ理性水準に回帰するという。
もちろん、給与がすぐに下がるわけでもない。
ここ数年に入社した新卒が高給を得ている以上、今突然新人への提示額を下げれば、社内に新たな不満が生じる可能性がある。給与の調整は動的なプロセスでしかあり得ないのだ。
次に、人材の分断の程度が深まり続けることだ。
「優秀な人は決して仕事に困らず、中間層の人は仕事探しが非常に難しくなる。」別のあるインターネット大手企業のシニアリクルーターである章玉は、今後の人材市場はさらに階層化が進み、本当に希少な人は依然として交渉の余地があるが、能力や経験がそれほど際立っていない候補者は、より激しい競争に直面することになると述べた。
彼は例として、姚順雨や田永龍のようなトップ人材については企業が高いコストを投じてでも獲得しようとするが、その他の人材への関心はそれほど強くないと述べた。
大手企業にとって望ましいのは、すでにトップチームで大規模モデルの開発に携わり、モデルを実際に訓練する方法を知っている人材だ。
最後に、AI市場の変化が速すぎることだ。
このため、人材の相場の入れ替わりもモデルの更新と同じくらい速く、人気と失墜が朝夕のうちに入れ替わる。
「現在最も注目されているのはAgent、とりわけ協働シーン向けのCo-worker Agentです。」1か月前、ヘッドハンターのMiaは雷峰網にこう語った。
Coding Agentは継続的な人材不足であり、「国内の各社こぞって引き抜きを行っている」。同時に、Evals（モデル評価）と事前学習データ（Pre-training Data）関連の人材も重視され始めている。
分野間の人気の温度差も、同様に顕著だ。
たとえばAI検索（AI Search）の熱気は前年に比べて大きく落ち込み、また推論（reasoning）は、OpenAI o1とDeepSeek-R1が相次いで登場したことで技術が成熟に向かい、人材が活躍できる余地が狭まっている。
さらにヘッドハンターたちが口を揃えて挙げる厄介な分野がAI for Mathだ。この分野の状況はやや特殊で、各社のモデルの能力差はまだ国内企業が大規模かつ独立してリソースを投入できるほどのものではなく、十分な計算資源、資金、研究リソースを握っていない限り、長期的に賭けるのは難しい。
大手企業が金を撒くのは「確実性」だが、一群の若い企業が、別の採用ロジックで古い職級体系を崩しつつある。
03 若い企業の人材獲得ロジック
今年最初の外部資金調達を完了したDeepSeekは、集中的な拡大採用を進めている。
雷峰網が把握したところによれば、DeepSeekの最近の拡大採用は明らかにエンジニアリング側に偏っている。一つはサーバーサイド/バックエンド開発、もう一つはAgent実行基盤を担うAgentエラスティックコンピューティング/Agent Infraである。Agentのプロダクト化については、モデル以外のオーケストレーションとランタイムをAgent Harnessと呼び、Claude Code/Codex系のコードエージェントをベンチマークとしている。
つまり、Agent開発にはアルゴリズムだけでは足りず、開発を行う人材が必要であり、infraも同様に重要だ。
そして拡大以前、DeepSeekの採用の人物像は極めて鮮明だった。初期には北京大学系の学生を好み、典型的な特徴はハッカー精神、高度な技術志向、AGIへの強い信奉、シリコンバレー流リサーチャースタイルだった。
簡単に言えば、「年齢が若く、大手企業に『汚染』されていないことだ」と章玉はまとめる。
対照的に、Kimiは另一种の解答を出した。チームは約400人余りで人材密度は良好に保たれ、意思決定の経路は極めて短い。業界関係者によれば、インターンを一人採用するにも長い検討を要するという。
もう一つのモデル開発企業である智譜（Zhipu）は正反対の極に向かった。「彼らはインターンを大量に使い、インターンが正社員より多い。
あるチームは正社員10人にインターン20人が付けられている。ただしモデル開発企業にとってはこれはごく普通のことだ。」と章玉は雷峰網に説明した。（大手企業のAI人材流動に関するさらなる内部情報は、WeChat Whho123start を追加して確認できる）
こうした若い企業の人材に対する魅力は明白だ。雷峰網が複数の筋から把握したところでは、若者がこれらの企業に行くことを望むのは、大手企業の分業が細かすぎて活躍の余地が限られているからであり、技術の探求とより大きな自律性を追求する一部の人は、むしろ後者に傾くという。特に今日のAI人材にとって、お金だけが唯一の答えではないのだ。
インターネット大手企業の上級採用を担当する章玉（しょう・ぎょく）は雷峰網に対して、AI業界ではこれらの30歳以下で、かつモデル開発の成功経験を持つ人材を「小天才」と呼ぶ習慣があると説明した。給与のほかに、彼らは会社が十分な計算能力とリソースを持っているか、自分が本当にモデルを訓練できるか、そして会社にモデルの訓練に成功した経験があるかどうかを見るという。
要するに「絵に描いた餅は役に立たない」ということだ。
具体的にどう人材を奪い合うかについて、新卒採用と中途採用では2つの異なるトークが使われる：新卒者は給与と職級が釣り合っているかをより重視し、中途採用者は scope——職責の範囲、具体的に何をするか——をより重視する。
一方、本当に欲しい人材に対しては、トークもルールも存在しなくなる。
Miaによると、現在各大手大規模モデル会社は優秀なAI人材に対して、給与も scope もすべて case by case で、非常に柔軟だという。
興味深いのは、この人材争奪戦がすでに完全には中国国内で起きていないことだ。あるインターネット業界のヘッドハンターが観察したところによると、海外企業が中国の大規模モデル人材を逆に引き抜く現象は、2025年に特に顕著だという。以前は国内企業がアメリカへ人材を奪いに行くことが多かったが、今や中国のモデルの能力が海外に認められ、この人材の流れの方向が逆転し始めている。
03 結び
給与の逆転現象は中国特有のものではない。
PwCが2年連続で発表した《世界AI雇用バロメーター》によると、AIスキルの世界的労働市場における給与プレミアムは25%から一路62%まで上昇しており、6大陸の採用市場が同じ希少性に対して再び値付けを行っている。
最も極端な事例といえば、やはり Meta だ：4年間で約2.5億ドルの報酬パッケージを提示し、ただ1人の24歳の研究者を獲得するためだけに使った。一方では新入社員の価値がどんどん吊り上がり、他方ではベテラン社員の昇給は伸び悩んでいる。
しかし、こうした筋書きは珍しくない。技術の波が起こるたびに、企業は人材獲得のために給与の秩序を打ち壊し、新人が古株より高くなる。その後、業界の需給が再びバランスを取り戻すと、プレミアムも引き下がっていく。見たところ、この人材戦争はまだ終局には程遠い。そして、すべての天価のオファーが最終的に証明するのは同じ一つのことだ：どれだけ出しても、正しい人を1人採るほうが勝る。
雷鋒網（レイフォンネット）のオリジナル記事。無断転載を禁じます。詳細は転載規定。