90年代以降は人工知能で年間数百万ドルを稼ぐ、Google、Microsoft、BATの給与リストが明らかに

年末には給与に関する議論が再び盛り上がる。昨日、馬化騰氏は抽選で従業員に30万元相当のテンセント株1000株を配布し、再びメディアを沸かせた。しかし、人工知能の分野では、この数字は本当に何でもないのです。

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1990年に温州で生まれた徐志恒氏は、30歳になる前に数十億ドル規模の企業を経営することになるとは思ってもいなかったかもしれない。

姚宋氏も1990年代生まれで、人工知能加速ソリューションを提供する会社のCEO。今年10月にはアント・ファイナンシャル、サムスンベンチャーキャピタルなどからA+ラウンドで4000万ドルの資金調達を受けた。

徐志恒氏はセンスタイムの共同創業者であり、姚宋氏はセンスタイムのCEOである。両社は人工知能の分野で成功しており、「ユニコーン」への道を急速に歩んでいる。資金調達とともに、創業者の純資産も増加している。

多くの同世代の人々が月給5,000～50,000ドルで働いている中、人工知能分野で働く90年代以降の第一陣の人々は、すでに100万ドル以上を稼いでいる。

90年代以降の世代が100万ドルを稼ぐにはどれくらいの時間がかかるのでしょうか?

一般的に言えば、1990 年生まれの人がコンピューターサイエンスの学士号を取得し、人工知能関連の仕事に従事している場合、現在 4 ～ 5 年の職務経験があります。

Lagou.comに掲載されている給与基準によると、こうした人材は最高で月給4万元を受け取ることができる。12回の給与計算で計算すると、2年間で収入は96万元に達する。

修士号を持ち、1～2年の職務経験があれば、月5万元を稼ぐことができます。12の給与を基準にすると、わずか20か月で100万元以上を稼ぐことができます。

しかし、博士課程の学生は将来の就職機会について心配する必要はありません。ヘッドハンターが最近新しい給与表を発表しました。給与表を確認してください。博士号をお持ちの場合、申し訳ありませんが、90 年代以降の博士号取得者のほとんどはまだ卒業していません。まずは指導教官に従って論文を書き、実験を行う必要があります。

AI分野の給与水準はどのくらいですか？

アメリカの求人検索サイト「グラスドア」が今年発表したレポートでは、アメリカにおける人工知能関連の人材の採用状況が紹介された。 （レポートアドレス：http://www.glassdoor.com/research/studies/ai-jobs/）

AI分野で最も給与の高い役職トップ15のうち、最高位のAIディレクターの年収は最大25万ドル（約160万人民元）です。 15位のディープラーニングエンジニアの年収は18万ドル（約119万人民元）です。

しかし、給与の高いTOP15の職種のほとんどは長年の業界経験が必要であり、1990年以降に生まれた人はまだある程度の蓄積が必要かもしれませんが、AI人材には大きなギャップがあり、高学歴で高度なスキルを持つ技術者であれば年収100万を得ることは難しくありません。

100offerが発表した情報によると、国内では、BAT社は巨大な規模と資金援助を頼りに市場のあらゆる人材をかき集めており、給与が最も高い第一層に位置している。一方、TMD社3社に代表されるインターネット企業は、BATと競合するレベルの給与を提供している。

AIサブセクターで登場したFace++、SenseTime、Yitu、CloudWalk、チップ分野のDeephi、Horizo​​n Robotics、Cambricon、Bitmain、音声分野のiFlytek（002230、ストックバー）など、さまざまなユニコーンも資本と人材の優遇を受けており、給与は第3層にあります。

人工知能における「ブルーカラー」の機会

Xu Chiheng 氏や Yao Song 氏のような人工知能企業の創設者でもなく、コンピューターサイエンスの確固たるバックグラウンドや学歴も持っていない場合でも、人工知能業界でお金を稼ぐチャンスはあるのでしょうか?

答えは「はい」です。

ご存知のとおり、人工知能には大量のデータが必要です。データの精度が高く、ラベル付けされたデータが多いほど、アルゴリズム モデルのトレーニングに使用する効果は高くなります。最終的に、アルゴリズム モデルは、画像認識、音声認識、自動運転などのさまざまな分野に適用されます。

その結果、データに対する膨大な需要が生まれ、写真、ビデオ、音声コンテンツに手動でラベルを付けてマークする「データ ファクトリー」が誕生しました。

世界最大の画像認識データセットである ImageNet には、1,500 万枚のラベル付き画像があります。その背後には、167 か国から集まった約 5 万人の作業員が 2 年間をかけて、約 10 億枚の画像をクリーニング、分類、ラベル付けしてきました。

イメージネット

データラベリングは、多くの「ブルーカラー労働者」を必要とする労働集約型産業であると言えます。これらの「ブルーカラー労働者」は、コンピュータサイエンスの専門知識を持っている必要はありません。スーパーバイザーレベルのデータラベラーは、月額最大3万元を稼ぐことができ、理論的には3年間働けば100万元を稼ぐことも可能です。

人工知能はこれまで61年にわたって発展してきたが、ヒントン氏が提唱する「ディープラーニング」という概念は90年代以降の世代よりもずっと新しいため、1990年代生まれの人たちはそれ以前の世代よりも多くのチャンスを持っている。 1990 年代生まれの人への提案:

1990 年以降に生まれた人々は、この人工知能の波をどうやって捉えることができるのでしょうか?

AI技術者の場合、人工知能業界を選択するということは、高い給料をもらえれば安泰というわけではなく、むしろ高いペースと高い基準が求められることを意味します。この分野の新技術は日々変化しており、ビジネスシナリオが異なれば技術に対する要件も異なるため、自身の競争力を高めることが高給を維持するための前提条件となります。

非AI技術者が転職を計画している場合、Python言語の学習など、できるだけ早く人工知能分野の専門知識を習得する必要があります。非技術者の場合は、ビジネスシーンにおける人工知能の実装に注意を払う必要があります。実体経済と人工知能の融合は将来の避けられないトレンドであり、統合プロセスにビジネスチャンスが存在することがよくあります。