Tác giả: Ada, Deep Tide, TechFlow
“Một công ty internet lớn đã tuyển dụng 60 tiến sĩ chuyên ngành AI với mức lương hàng năm vượt quá 3 triệu RMB trong năm nay.” Xiao Mafeng, người sáng lập TTC, một công ty săn đầu người đã phục vụ hơn 1500 công ty AI, đã đưa ra con số này với giọng điệu rất bình tĩnh, như thể đang báo cáo nhiệt độ trong ngày.
Cùng tháng đó, dữ liệu từ Maimai cho thấy số lượng bài đăng tuyển dụng việc làm trong lĩnh vực AI đã tăng gấp 29 lần, và Zhaopin.com báo cáo số lượng người tìm việc tăng 200%. Số lượng tin tuyển dụng tăng gấp 29 lần, lượng người lao động đổ vào tăng 200%—những con số này trông giống như biểu đồ nến của thị trường tăng giá.
Nhưng những con số này che giấu một bí mật: một lượng vốn và sự chú ý khổng lồ đang đổ vào một cái phễu với miệng cực kỳ hẹp. Một vài chục cá nhân ở trên đỉnh có kỳ vọng về mức lương cao ngất ngưởng trên toàn thị trường, trong khi hàng trăm nghìn người ở dưới đáy phải gánh chịu tất cả sự lo lắng. Trong khi đó, ở giữa phễu, những người đã làm việc trong lực lượng lao động 5 hoặc 10 năm đang bị hút cạn một cách âm thầm. Thị trường nhân tài bùng nổ chỉ là một vỏ bọc; ảo tưởng về tính thanh khoản là có thật. Một vị tướng tài giỏi rất khó tìm, trong khi vô số binh lính đang chiến đấu hết mình. Một báo cáo của Liepin cho thấy 47% vị trí AI yêu cầu bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ, và gần một nửa số công ty chỉ công nhận sinh viên tốt nghiệp từ các trường đại học thuộc nhóm 985/211. Chuyên viên tuyển dụng Eva nói thẳng thừng hơn: "Các công ty lớn đang tuyển dụng; bằng đại học loại 211 hầu như không được chấp nhận, ít nhất phải có bằng đại học loại 985, và về cơ bản họ thậm chí không xem xét hồ sơ nếu không có kinh nghiệm dự án chuyên ngành." Vậy những người tài năng hàng đầu trông như thế nào? Vào ngày tin tức về việc Lin Junyang rời khỏi Qianwen của Alibaba được công bố, "người từ đủ loại công ty lớn đã đến hỏi chúng tôi liệu chúng tôi có thể giúp họ liên lạc với Lin Junyang hay không," Xiao Mafeng nhớ lại. Có lẽ chỉ có vài chục tài năng tầm cỡ này trên toàn quốc. Để tìm kiếm họ, các chuyên viên tuyển dụng từ lâu đã không còn xem xét sơ yếu lý lịch nữa. Họ dành thời gian kiểm tra hồ sơ commit mã nguồn trên GitHub, theo dõi các tác giả bài báo trên Google Scholar, và thâm nhập vào các nhóm người nghe podcast và cộng đồng các công ty khởi nghiệp AI. Eva thậm chí còn tham gia một nhóm thi đấu khởi nghiệp AI tại Đại học Thanh Hoa, nơi quy tụ rất nhiều người trẻ tuổi ở độ tuổi cuối 20. "Chúng tôi đang nói chuyện với nhau bây giờ để khi họ cần việc làm trong hai hoặc ba năm nữa, chúng tôi có thể giữ chỗ cho họ." Một chuyên gia tuyển dụng khác, Steve, người bắt đầu tuyển dụng trong lĩnh vực AI từ năm 2022, đã đưa ra một nhận xét đáng suy ngẫm: "Tôi thực sự nghi ngờ rằng sẽ không còn sơ yếu lý lịch trong tương lai." Anh ấy đã đưa ra một ví dụ. Vào tháng Giêng năm nay, một công ty muốn tuyển dụng một người am hiểu về OpenClaw. Lĩnh vực này còn quá mới, và không ai muốn đưa nó vào sơ yếu lý lịch. Cách tiếp cận của anh ấy là chia nhỏ yêu cầu. Về cơ bản, đó là một vấn đề về khung đa tác nhân. Đã có ai phát triển một khung tương tự chưa? Khung này có phải là mã nguồn mở không? Ai là những người đóng góp trong cộng đồng mã nguồn mở? Giá trị của sơ yếu lý lịch đang giảm dần, và các kênh tuyển dụng truyền thống đang trở nên kém hiệu quả. Ai đó đã nắm bắt cơ hội từ kẽ hở này. Hành trình khởi nghiệp của Sam, đồng sáng lập DINQ, bắt đầu với một quan sát tương tự: các tác giả hàng đầu của các bài báo về OpenAI thường không đến từ các trường đại học danh tiếng, một số thậm chí đã bỏ học, còn trẻ, thiếu học vị và không dễ hiểu đối với những người ngoài giới công nghệ. Logic của LinkedIn trong việc xem xét trình độ học vấn và sơ yếu lý lịch không hiệu quả đối với nhân tài AI. Do đó, Sam đã tạo ra DINQ, một "LinkedIn dành cho các nhà khoa học và nhà phát triển AI", tập trung vào thành tích hơn là sơ yếu lý lịch: số lượng trích dẫn bài báo hội nghị hàng đầu, đóng góp mã nguồn trên GitHub và liệu các cộng tác viên có phải là chuyên gia kỹ thuật hàng đầu hay không. Khi bộ phận nhân sự nhập "Sora 2" vào DINQ, nền tảng sẽ mở rộng để bao gồm các tác giả của các bài báo liên quan đến công nghệ đó, thay vì chỉ giới hạn ở kinh nghiệm liên quan đến Sora 2, từ đó phát hiện ra những tài năng tiềm ẩn. Phương án khác của Xiao Mafeng là "xây dựng công khai": chỉ cần phát hành sản phẩm của bạn trực tiếp; đó là bằng chứng tốt nhất về khả năng của bạn. Mặc dù 621 trường đại học đã thành lập các chương trình cử nhân về trí tuệ nhân tạo, McKinsey dự đoán sẽ có khoảng cách 4 triệu nhân tài AI ở Trung Quốc vào năm 2030. Tuy nhiên, thuật ngữ "khoảng cách" này gây hiểu nhầm. Cái thiếu là các nhà khoa học thực nghiệm được đào tạo trên 100.000 GPU, và những tài năng đa năng hiểu được giới hạn của các mô hình quy mô lớn và có thể tìm ra các ứng dụng thương mại. Những người nói "Tôi đặc biệt quan tâm đến AI" sau khi nghe hai tập podcast thì không bao giờ thiếu trên thị trường. Ye Xiangyu, người sáng lập Nowcoder, đã tóm tắt một cách khéo léo: ở trên cùng, "rất khó tìm được một vị tướng giỏi", trong khi ở dưới cùng, "mười ngàn binh sĩ chiến đấu hết mình". Tuyên bố trên Maimai rằng "có thể tìm được một ứng viên phù hợp cho mỗi hai vị trí AI" đề cập đến tầng trên cùng. Còn tầng dưới cùng thì sao? Không ai theo dõi vì hồ sơ ở đáy kim tự tháp thậm chí không có cơ hội được đưa vào hệ thống. Định giá đòn bẩy: Càng gần mô hình, càng có giá trị. Vậy tiền thực sự đi về đâu? Eva đã cung cấp một số con số. Tại một công ty lớn, một vị trí phi kỹ thuật cấp P7 có mức lương trần khoảng 1 triệu RMB. Một vị trí kỹ thuật AI tương đương kiếm được từ 1,5 triệu đến 2 triệu RMB. Sự khác biệt về mức tăng lương giữa các công ty chuyển việc thậm chí còn lớn hơn; mức tăng 50% là phổ biến đối với các vị trí kỹ thuật, và một số thậm chí tăng gấp đôi; các vị trí phi kỹ thuật tăng từ 10% đến 20%, với mức tối đa không quá 30%. Steve đã sử dụng một từ để giải thích logic định giá này: đòn bẩy. Hãy tưởng tượng mô hình như mặt trời. Càng gần với trung tâm cốt lõi, người đó càng có thể tạo ra ảnh hưởng lớn hơn và giá trị của họ càng cao hơn. Một cải tiến về khả năng mô hình do một nhà nghiên cứu cốt lõi thực hiện có thể tác động đến vốn hóa thị trường của một công ty lớn hàng tỷ đô la. Chi phí vận hành 100.000 thẻ mà họ sử dụng vượt xa mức lương của chính họ. Từ góc nhìn này, ngay cả khi trả cho họ 100 triệu đô la cũng không phải là quá đắt. Còn những người ở xa trung tâm hơn thì sao? Các nhà quản lý sản phẩm, vận hành và bán hàng – hiệu ứng đòn bẩy không trực tiếp như vậy, và mức lương của họ đương nhiên bị hạn chế. Steve ước tính rằng ở lớp ứng dụng, khoảng cách lương giữa các vị trí kỹ thuật và phi kỹ thuật lớn hơn hai đến ba lần. Xiao Mafeng bổ sung thêm một biến số quan trọng. Ông tin rằng "hệ thống phân cấp khinh thường" này về cơ bản là cung và cầu, và nó có hai tầng. Ở cấp độ vĩ mô, chỉ một số ít người đã tiêu hao hàng chục nghìn calo để luyện tập, và mức lương của họ là khổng lồ. Nhưng ở cấp độ vi mô, nó phụ thuộc vào DNA của đội ngũ sáng lập. Nếu người sáng lập là giáo sư tại Đại học Thanh Hoa, thì trong phòng thí nghiệm có rất nhiều nhân tài kỹ thuật, nhưng những người có khả năng thương mại hóa công nghệ lại có giá trị hơn. Sự khan hiếm của vài chục người định hình nên câu chuyện về mức lương của toàn ngành. Những người lấy câu chuyện này làm chuẩn mực chỉ thấy khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế. Một cuộc thanh trừng "Lão Đặng" "Kỷ nguyên AI bác bỏ Lão Đặng", Xiao Mafeng đưa ra bình luận sắc bén. Những người thuộc làn sóng AI trước đây, trải nghiệm thời đại của Megvii và SenseTime, giờ có lẽ đã ngoài 40 tuổi, và kinh nghiệm của họ đã trở thành gánh nặng. Phát biểu của Steve thì tinh tế hơn nhưng nhất quán: "Chúng ta không tin vào việc tìm ra những lục địa mới bằng những tấm bản đồ cũ. Những người đã làm việc trong một ngành quá lâu có tiềm năng và quán tính rất lớn. Phản ứng trực tiếp của não bộ là kết quả của quá trình đào tạo chuyên sâu, nhưng thời thế đã thay đổi, và phản ứng đúng đắn có thể hoàn toàn ngược lại." Nỗi lo tuổi tác đã len lỏi vào mọi cấp độ. Một số tổ chức đầu tư đang săn lùng các doanh nhân thuộc thế hệ Z, và những tuyên bố như "Những người sinh sau năm 1995 đã già rồi" bắt đầu xuất hiện. Điều này nghe có vẻ phi lý, nhưng tín hiệu từ thị trường tuyển dụng rất thực tế: khi nguồn lực hạn chế, cán cân sẽ nghiêng hẳn về phía người trẻ. "Giờ đây, cạnh tranh xoay quanh tốc độ thực hiện và triển khai; mọi người đang huấn luyện lực lượng đặc nhiệm, chứ không phải các đội hình lớn," Steve nói. Lực lượng đặc nhiệm không cần quá nhiều chỉ huy. Nhưng đây là một mâu thuẫn mà không ai muốn trả lời trực tiếp. Điều thực sự đưa các sản phẩm AI ra thị trường và biến công nghệ thành giá trị thương mại chính là kinh nghiệm trong ngành, kiến thức ngầm và những bài học rút ra từ những sai lầm trong quá khứ. Bản thân Steve cũng thừa nhận rằng kiến thức ngầm này tồn tại ở những cá nhân trưởng thành hơn. Họ có thể không biết mình sẽ đi theo con đường nào, nhưng họ biết chắc chắn con đường nào không khả thi. Ngành công nghiệp cần động lực của người trẻ, nhưng cũng cần sự phán đoán của những người kỳ cựu. Ai cũng có thể nói hai điều này, nhưng dòng tiền chỉ giải quyết được một nửa. Tầng giữa đã bị nuốt chửng. Ba chuyên gia tuyển dụng đều nhất trí đề cập đến một sự thay đổi: Ban quản lý đang bị thu hẹp. "Ngay cả những người quản lý thuần túy cũng đã gặp khó khăn. Rất nhiều thứ đang bị gián đoạn; hệ thống mà bạn xây dựng có thể bị lật đổ vào ngày mai," Steve nói. Các tổ chức đang trở nên cực kỳ phẳng, không còn cần cấu trúc kim tự tháp với nhiều lớp báo cáo, mà thay vào đó là các nhóm nhỏ nơi mọi người đều có thể đóng góp. Việc dựa vào một "đại lý" để làm điều gì đó kém hiệu quả hơn so với việc dựa vào một người để làm điều đó. Trước đây, trọng tâm là kỹ năng quản lý mạnh mẽ và quản lý các nhóm phức tạp, nhưng điều này đang bị thách thức. Ranh giới giữa các quản lý sản phẩm, vận hành và kỹ sư front-end/back-end đang mờ đi. Một người có thể vận hành toàn bộ sản phẩm MVP bằng AI. Chen Lei (tên giả) đã làm giám đốc sản phẩm tại một công ty AI cỡ trung trong ba năm, quản lý một nhóm tám người. Đầu năm nay, công ty tái cấu trúc và nhóm của cô bị giải tán; bốn người được điều chuyển sang sản phẩm Agent, và hai người bị sa thải. Chức danh của cô thay đổi từ "giám đốc" thành "quản lý sản phẩm cấp cao", báo cáo cho một trưởng nhóm kỹ thuật trẻ hơn cô năm tuổi. "Tôi không bị sa thải, nhưng tôi biết điều này thậm chí còn tệ hơn cả bị sa thải," cô nói. “Những gì bạn đã gây dựng trong ba năm tại công ty này sẽ biến mất chỉ sau một lần tái cấu trúc tổ chức. Và bạn không thể phàn nàn, bởi vì mọi người sẽ nói, ‘Bạn vẫn còn ở đây chứ?’” Đây là phần tàn nhẫn nhất của ảo tưởng về sự dịch chuyển công việc. Ở đỉnh phễu, hàng chục thiên tài được các công ty săn đón với mức giá cắt cổ. Ở đáy phễu, hàng trăm nghìn người mới thậm chí không thể bước chân vào. Và ở giữa phễu, những người đã làm việc trong công ty năm, mười, hoặc thậm chí mười lăm năm đang bị gạt ra ngoài từ bên trong. Một số bậc thang trong nấc thang sự nghiệp đã bị loại bỏ. Trước đây, bạn có thể đi thang máy, lên từng tầng một; bây giờ nó giống như nhảy dù - hoặc hạ cánh thẳng xuống đỉnh hoặc rơi tự do. Ai đang tạo ra ảo tưởng này? Ai được hưởng lợi từ ảo tưởng về tính thanh khoản này? Các nền tảng tuyển dụng sử dụng các tiêu đề như "Số lượng bài đăng tuyển dụng AI tăng gấp 29 lần" và "khoảng cách nhân tài 4 triệu người" để thu hút lưu lượng truy cập, đẩy thêm nhiều người tìm việc đang lo lắng vào phễu với mỗi bài đăng lại. Các công ty sử dụng AI như một tấm bình phong. Theo nghiên cứu của Forrester Research, 55% nhà tuyển dụng thừa nhận hối tiếc về việc sa thải nhân viên vì lý do AI, bởi vì những kỹ năng bị thay thế bởi AI chưa bao giờ được chuẩn bị đầy đủ. Một cuộc khảo sát của Resume.org thậm chí còn thẳng thắn hơn: 59% công ty thừa nhận che đậy việc sa thải bằng lý do "do AI", lập luận rằng điều đó nghe hay hơn đối với các bên liên quan. Nói rằng đó là do AI nghe giống như một sự nâng cấp chiến lược; nói rằng đó là do hiệu suất kém nghe giống như thất bại của ban quản lý. AI đã trở thành tấm bình phong tốt nhất. Klarna đã sa thải 700 người, nói rằng AI đã thay thế dịch vụ khách hàng, nhưng chất lượng dịch vụ giảm mạnh, khách hàng phản đối, và họ đã được âm thầm tuyển dụng lại. Đây không phải là trường hợp cá biệt. Forrester dự đoán rằng một nửa số người bị sa thải vì AI cuối cùng sẽ được âm thầm tuyển dụng lại, nhưng với mức lương thấp hơn, hoặc được thuê ngoài ở nước ngoài. Steve đã tóm tắt một cách khéo léo tư duy hiện tại của các ông chủ: "Câu hỏi đầu tiên họ đặt ra bây giờ là, 'Chúng ta có nên tuyển dụng không?' Và sau đó, chúng ta nên tuyển dụng loại người nào?" Theo Forrester Research, chỉ có 16% nhân viên trên toàn cầu có mức độ sẵn sàng cao đối với AI. Các công ty không đầu tư vào đào tạo; nhân viên dựa vào tự học. Thế hệ Z có mức độ sẵn sàng về AI cao nhất ở mức 22%, nhưng họ lại là những người đầu tiên bị loại khỏi các vị trí cấp thấp, bởi vì đây chính là những vị trí dễ bị AI thay thế nhất. Một khảo sát của Mercer cho thấy sự lo lắng của nhân viên về tình trạng thất nghiệp do AI gây ra sẽ tăng từ 28% vào năm 2024 lên 40% vào năm 2026. AI vừa là lý do để thu hút nhân tài, vừa là cái cớ để sa thải nhân viên. Ai nắm giữ quyền định nghĩa nó thì người đó là người chia bài trong trò chơi này. Cái phễu sẽ không mở rộng. Hãy quay lại với những con số ban đầu. Số lượng việc làm tăng gấp 29 lần, số người tìm việc tăng 200%, mức lương hàng năm là 3 triệu đô la, và khoảng cách nhân tài là 4 triệu người. Mỗi con số đều là thật, nhưng khi kết hợp lại, chúng kể một câu chuyện hoàn toàn khác: việc làm đang tăng lên, nhưng nguồn cung lại cực kỳ hạn hẹp; người tìm việc đang đổ xô vào, nhưng phần lớn thậm chí không thể vượt qua vòng sàng lọc ban đầu; Mức lương đang tăng vọt, nhưng chỉ một vài chục người ở đỉnh cao nhất của kim tự tháp mới nhận được mức lương đó; khoảng cách về nhân tài ngày càng mở rộng, và cung cầu hoàn toàn không phù hợp. Nhưng cái phễu này sẽ không mở rộng thêm nữa. Công nghệ AI được cải tiến mỗi sáu tháng; những gì đang hot nhất hôm nay có thể trở nên lỗi thời trong sáu tháng nữa. Bạn nghĩ mình đang ở rất gần mặt trời, nhưng một phiên bản mới ra mắt có thể đẩy bạn ra rìa. Steve đã nói một điều có thể vừa là lời điếu văn vừa là tấm vé gia nhập ngành: "Đo thâm niên bằng thời gian có lẽ không còn đủ nữa. Điều quan trọng là mật độ và chiều sâu tương tác của bạn với AI. Một số người gia nhập ngành này bốn năm trước nhưng chỉ sử dụng nó một cách hời hợt. Một số người chỉ mới tham gia năm ngoái nhưng đã hoàn toàn tận tâm. Hãy nói cho tôi biết, ai có thâm niên hơn?" Bản thân ba người săn đầu người cũng đang được định hình lại bởi ngành công nghiệp này. Eva đang học các nguyên tắc thuật toán, Steve đang nghiên cứu các khung Agent, và Xiao Mafeng vừa trở về từ một hội nghị dành cho các doanh nhân thuộc thế hệ Z, kinh ngạc rằng "sự hiểu biết của họ đã đạt đến một cấp độ mới." Ngay cả những người bán xẻng cũng phải theo kịp tốc độ khai thác vàng. Gần đây, Chen Lei đã bắt đầu một dự án nhỏ trên GitHub, viết một công cụ tự động tạo tài liệu pháp lý bằng khung Agent. Không ai yêu cầu cô ấy làm việc đó, và cũng không ai trả tiền cho cô ấy. Cô ấy nói rằng mình đã tìm ra một điều: thay vì chờ đợi được sàng lọc qua cái phễu, tốt hơn hết là tự tạo ra con đường riêng cho mình. Đây có thể là phần lạc quan duy nhất trong toàn bộ văn bản, nhưng ngay cả điều đó cũng chỉ là lạc quan một cách hạn chế. Đại đa số mọi người không nằm trong số 60 tiến sĩ nhận được 3 triệu nhân dân tệ, cũng không giống như Chen Lei, người có khả năng và sẵn sàng tự tạo ra con đường riêng cho mình. Họ là đa số thầm lặng ở giữa cái phễu; những người không đủ hàng đầu có thể bị mua với giá cắt cổ, và những người không đủ quyết đoán có thể bắt đầu lại từ đầu. Cái phễu này sẽ không mở rộng thêm.
Alex
Miyuki
Weiliang
Anais