Оппенгеймеру платили меньше? Почему компании не жалеют миллиардные бюджеты на зарплаты ИИ-специалистов
Борьба за дата-сайентистов, исследователей и инженеров машинного обучения продолжает набирать обороты. Ситуация на рынке напоминает битву фракций из игр — крупный бизнес переманивает специалистов огромными бонусами, которые порой достигают миллиардов (!) долларов, чтобы построить общий искусственный интеллект и стать «архитекторами будущего». При этом преподаватели в университетах все чаще видят картину, сильно напоминающую заезженный троп из сериалов про айтишников: «звездный» студент бросает обучение, чтобы занять позицию в ИИ-компании с шестизначной зарплатой.
Мы в Beeline Cloud решили разобраться, что вообще происходит.
Борьба за кадры
В начале года один из американских финтех-стартапов приоткрыл дверь в мир «скандальных» зарплат топовых ИИ-специалистов. Компания развивает платформу, с помощью которой бизнес по всему миру выплачивает зарплаты сотрудникам и вознаграждения подрядчикам. Изучив миллионы транзакций на общую сумму более миллиарда долларов, аналитики пришли к выводу: топ-1% исследователей в области систем искусственного интеллекта получают свыше 1 млн долларов в год (и нередко пакеты акций стоимостью от 2 до 4 млн в качестве единовременной выплаты). Некоторые фирмы готовы платить значительно больше — лишь бы удержать ключевых сотрудников и не дать им уйти к конкурентам. В частности, ведущие исследователи OpenAI ежегодно получают более 10 млн долларов, а в Google DeepMind предлагали отдельным специалистам вознаграждения (внимание!) до 20 млн долларов в год.
Скорость, с которой растут зарплаты в сфере ИИ (а специалисты переходят из одной компании в другую), уже стала своего рода мемом на американском рынке. Аналитики шутят: индустрии нужен потолок зарплат по аналогии с Национальной футбольной лигой США, чтобы уровнять шансы и не дать богатым командам скупить все таланты. Показательно, что ведущие ИИ-специалисты сегодня зарабатывают куда больше участников крупнейших научно-технических проектов XX века. Например, Роберт Оппенгеймер в 1943 году получал около 10 тыс. долларов в год, что примерно равно 190 тыс. долларов в пересчете на современные деньги. Зарплата Нила Армстронга, командира миссии «Аполлон-11», составляла (опять же, в пересчете) порядка 230-250 тыс. долларов в год. Инженеры НАСА, строившие ракеты и системы управления полетами, тоже получали довольно скромные деньги по сравнению с современными зарплатами специалистов в сфере искусственного интеллекта.
В целом ситуация с зарплатами — это своеобразное зеркало рынка; оно отражает обострение конкуренции за таланты. Многомиллионные бонусы для именитых дата-сайентистов и МО-инженеров привлекают внимание, однако борьба разворачивается не только за звезд уровня Эндрю Таллока, но и за вполне обычных специалистов на старших позициях. В США количество вакансий, связанных с системами ИИ, увеличилось на 257% за последние десять лет — и спрос на квалифицированных специалистов заметно опережает предложение. В России за последний год число вакансий в сфере ИИ также выросло примерно вдвое. Наиболее востребованы оказались МО-инженеры и специалисты по обучению нейросетей.
Все тот же финтех-стартап из США в своем отчете привел статистику по средним зарплатам в отрасли. Доход инженеров по машинному обучению в США составляет около 212 тыс. долларов в год. Немного ниже — на уровне 200–210 тыс. долларов — находятся зарплаты специалистов по робототехнике и компьютерному зрению. При этом, как отмечают аналитики, некоторые узкоспециализированные навыки и знания фреймворков могут увеличивать зарплатную планку на 25–45%. Что касается окладов российских специалистов, то они ниже американских и зависят от опыта и региона, однако остаются достаточно высокими по местным меркам. В столицах инженеры, которые занимаются обучением и внедрением нейросетей, могут получать более 500 тыс. рублей в месяц.
При этом навыки работы с ИИ становятся востребованными за пределами технологической индустрии. По данным Федерального резервного банка Атланты, за последнее десятилетие число вакансий, где требуется хотя бы один навык, связанный с искусственным интеллектом, выросло более чем втрое. Такие условия все чаще встречаются в сфере архитектуры и строительства, управлении, социальных и других гуманитарных областях. При этом наличие навыков работы с системами ИИ все чаще отражается на размере зарплаты. Компания Lightcast проанализировала собственную базу вакансий с миллиардами записей и обнаружила, что сотрудники вне ИТ-сферы, умеющие работать с нейросетями, в среднем получают на 28% больше [в США это означает прибавку в 18 тыс. долларов в год]. Однако ИИ-инструменты осваивают не только ради денег (хотя куда без этого), но и чтобы упростить себе работу. Исследование Deloitte показывает, что более 60% офисных сотрудников уже используют инструменты ИИ в своих процессах [опрос проводился среди тысячи специалистов в Швейцарии, занятых в сфере пиара, управления персоналом, маркетинге и других областях].
Стремительное распространение систем ИИ отражается и на выпускниках вузов — они выходят на рынок труда, переживающий серьезную трансформацию. Часть рабочих мест исчезает, на смену приходят новые вакансии; неудивительно, что многие решают пересмотреть карьерные планы. По данным британского проекта, который помогает молодым специалистам найти работу, десятая часть выпускников корректирует курс — в том числе рассматривает вариант с переобучением и кардинальной сменой профессии.
Почему ИИ-компании столько платят
Как ни странно, отчасти из желания сэкономить: компании опасаются, что в будущем им придется привлекать специалистов еще большими гонорарами. По данным аналитиков, работодатели, которым не удалось закрыть позицию полгода назад, сегодня вынуждены предлагать кандидату на 15–20% больше, просто чтобы соответствовать текущим рыночным условиям. При этом круг специалистов в сфере машинного обучения довольно узкий. И многие исследователи, устраиваясь в новую компанию, пытаются пригласить в коллектив знакомых коллег (в том числе с предыдущего места работы). На фоне острой конкуренции за кадры такой «нетворкинг» становится для компаний дополнительным каналом привлечения талантов.
Свой отпечаток накладывают и регуляторные факторы. Антимонопольные органы по всему миру стремятся жестче контролировать рынок ИИ. Так, Министерство юстиции США в прошлом году начало проверку в отношении Microsoft, OpenAI и Nvidia на предмет возможных нарушений антимонопольного законодательства. В 2024 году Еврокомиссия «притормозила» сделку по приобретению компанией Nvidia израильского стартапа Run:ai. И это несмотря на тот факт, что ее сумма была ниже стандартного порога, при котором обычно проводится проверка со стороны регулятора. Еврокомиссия даже задействовала редко применяемую статью «Регламента ЕС о слияниях», позволяющую инициировать подобные расследования в исключительных случаях — сегодня регуляторы пристально следят за поглощениями, если корпорации покупают перспективные ИИ-стартапы вместе с командами. Поэтому ИИ-компании предпочитают просто переманивать специалистов высокими зарплатами.
Наконец, бизнес готов инвестировать в кадры огромные средства, поскольку считает это необходимым условием для разработки общего искусственного интеллекта (AGI). В индустрии закрепилось мнение, что компания, которая представит полноценный ИИ, станет самой влиятельной организацией в мире, архитектором будущего и, возможно, ключом к технологической сингулярности. В аналитики убеждены: «Высокая концентрация ведущих специалистов в одной команде резко повышает шансы на технологический прорыв». Конечно, нельзя с уверенностью сказать, получится ли создать общий ИИ в принципе (есть множество аргументов, почему это невозможно). Тем не менее, многие представители ИТ-индустрии считают, что отказ от инвестиций в таланты сегодня может обернуться потерей стратегического преимущества завтра.
Сферу образования тоже «зацепило»
Пока на рынке труда продолжаются пертурбации, университеты наблюдают рост интереса к специальностям в области математики и компьютерных наук, связанным с разработкой систем ИИ. В прошлом году более 3 тыс. студентов поступили в новый колледж искусственного интеллекта и кибербеза, основанный при Южно-Флоридском университете. Четыре года назад в MIT открыли новое направление, где студенты изучают, как роботы взаимодействуют с человеком и миром вокруг. В прошлом году на этой программе обучалось более трехсот студентов, и она стала второй по популярности, уступив только компьютерным наукам.
В России Университет Иннополис, ИТМО, МФТИ и НИУ ВШЭ тоже запустили программы для ИИ-архитекторов и дата-сайентистов вместе с компаниями. В 2024 году вузы должны были принять несколько сотен выпускников школ на эти программы и начать обучать разработке технологий генеративного ИИ, работе со структурами данных и сопутствующим дисциплинам.
По данным Национального центра научной и инженерной статистики США, только в 2022 году американские университеты выпустили почти 5 тыс. специалистов в сфере ИИ со степенью кандидата наук (PhD) — с 2014-го этот показатель вырос примерно на 20%. Можно предположить, что цифра продолжит увеличиваться, поскольку вузы расширяют программы для подготовки таких специалистов. Например, Университет Джонса Хопкинса объявил о создании Института науки о данных и искусственного интеллекта. В рамках проекта планируют нанять более 100 новых преподавателей и подготовить 750 инженеров с научной степенью по машинному обучению и обработке данных.
Помимо роста числа абитуриентов на профильных направлениях, университеты отмечают повышенный интерес к отдельным курсам по искусственному интеллекту. Причем среди слушателей все чаще оказываются студенты, далекие от естественнонаучных и инженерных дисциплин. Пытаясь оседлать волну, образовательные учреждения запускают программы под грифом «наука о данных и искусственный интеллект для всех». Например, курсы в Университете Джонса Хопкинса изначально были рассчитаны на студентов, имеющих базу в компьютерных науках. Однако со временем институт стал предлагать больше программ, ориентированных на слушателей из сторонних областей — включая медиков и гуманитариев. Другой пример — Университет Майами, в котором запустили вводный курс по системам искусственного интеллекта для студентов без опыта в программировании. Его задача — познакомить слушателей с принципами работы нейросетей и мотивировать их продолжить обучение на более продвинутых программах. Даже российский Университет Иннополис в начале года представил несколько образовательных модулей, цель которых — сформировать у студентов не-айтишных направлений (от педагогики до химии) базовые навыки работы с ИИ. Их добавят в свои программы как минимум восемь крупных вузов в стране.
Образовательные онлайн-платформы также фиксируют стремительный рост интереса к теме искусственного интеллекта. По словам генерального директора Udemy, каждую минуту от пяти до восьми человек начинают обучение на курсах, посвященных искусственному интеллекту. Согласно отчету компании, число слушателей таких программ за последний год выросло примерно в пять раз, перевалив отметку в 11 млн. И можно предложить, что их количество продолжит увеличиваться, учитывая, что все больше компаний требуют от сотрудников использовать ИИ в работе (остается надеяться, что эти навыки тоже будут поощряться финансово — хотя, конечно, далеко не так щедро, как умение проектировать ИИ-системы).
Beeline Cloud — разрабатываем облачные решения, чтобы вы предоставляли клиентам лучшие сервисы.
Что еще почитать в нашем блоге:
Автор: beeline_cloud