OpenAI は Google のトップエンジニアを引き抜くために年間 1,000 万ドルという高額な給与を提示している?北京大学のAI博士課程の学生が卒業前に100万ドルのオファーを受ける

ラッシュが狂ってるよ！ラッシュが狂ってるよ！ OpenAIとGoogleの人材獲得競争は最高潮に達した。

OpenAI は Google 社員に究極の誘惑を提供します - 年間給与 500 万ドルから 1,000 万ドルです!そして、Microsoft の無限のコンピューティングパワー!

その結果、Google の復讐の成果物である Gemini モデルの重要な研究人材が OpenAI に引き抜かれた。

Googleも復讐に乗り出し、OpenAIの従業員に前年よりも高い年俸を支払うことを約束し、Code Interpreterを開発した元OpenAI従業員の採用に成功した。

中国でもAI人材が熱心に求められている。つい最近、中国ビジネスニュースは、中国でAI分野の博士号を取得したばかりの人の年間給与が100万人民元以上に上昇し、中には学校を卒業する前に引き抜かれる人もいると報じた。

北京大学の教授は、自分の学生が卒業する前から、大企業から引き抜きのために何百万ドルものお金が提示されていたと語った。

OpenAIの誘惑：株価が急騰し、チップが不足しない

海外メディアThe Informationによると、OpenAIとGoogleの採用戦争が激化しているという。

OpenAIは従業員向け株式の売却を開始し、評価額は3倍近く増加して800億ドルを超えた。

この有利な状況を利用して、OpenAI の採用担当者は Google から人材を引き抜き始めました。Google のトップクラスの人工知能従業員には、和解の申し出として数百万ドルが提示されました。

OpenAIは、今参加すれば270億ドルの株式を保有することができ、将来的には大幅に増加し、無数の利益を生み出すだろうと述べた。

さらに、OpenAI が提供する誘惑は、もちろん株式だけではありません。採用担当者は、OpenAI に入社すればコンピューティングリソースについて心配する必要はなく、モデルを開発するのに十分なチップが用意されると主張しました。

しかし、実際には両社の従業員は、チップ分野で真の優位性を持っているのは Google であることに同意している。結局のところ、同社はデータセンターと専用AIチップに多額の投資を行っており、それが同社の主要な開発方向となっている。

OpenAIがチップを入手するには、マイクロソフトとの数十億ドル規模の提携に頼る必要がある。

もちろん、サム・アルトマンはこのことをよく知っています。

関係者によると、彼は一部の同僚に対し、来年中にGoogleがコンピューティングリソースで優位に立つと予想されており、その頃にはOpenAIはMicrosoftにチップをさらに提供してもらう必要があるだろうと語ったという。

Google は、50,000 個以上の TPU v5e チップを使用した世界最大の分散型大規模言語モデルトレーニングタスクを達成しました。

それにもかかわらず、OpenAI は、研究者が Nvidia チップをすぐに使用できるようにすることがその大きな利点の 1 つであると主張するでしょう。

総額は1000万ドルです。ぜひ来て欲しいです

OpenAI の採用担当者は、Google の上級 AI 研究者と次のように交渉しました。自社の株を売却すれば、年俸は 500 万ドルから 1,000 万ドル程度になります。

この途方もない数字はどのように計算されたのでしょうか?これは、新規採用者が株式売却が完了する前に OpenAI に入社することを前提としており、OpenAI 内での彼らのレベルにも依存すると説明されています。

彼は、Google がこのレベルでのオファーはなかったことを特に強調した。

別の内部関係者は、市場全体の給与が上昇したため、OpenAI が最近、一部の若手社員の給与を引き上げたことを明らかにした。

また、OpenAI の株式報酬はやや異例です。

同社の株式は利益単位で分配されるため、OpenAIの業績が良好であれば、株主は同社を買収したり新規株式公開を行ったりすることなく利益を得ることができる。

ただし、これらのユニットの収益は、OpenAIが今年初めにマイクロソフトから100億ドルを調達した際の株式構成に基づいて上限が設定される可能性がある。

しかし、OpenAIは従業員に対し、SpaceXなどの民間企業と同様に、定期的に他の投資家に株式を売却することを許可すると伝えた。

OpenAIの今回の株式売却は今年2回目となる。株式公開買い付けが完了した後は、株価の上昇余地が限られる可能性があるため、OpenAIがGoogleから優秀な人材を採用することがより困難になる可能性がある。

もちろん、Googleの株価も悪くはない。広告事業が徐々に回復し、クラウドサーバーのリース事業が利益を生むようになったことで、Googleの株価は今年50％近く上昇した。

スライブ・キャピタルは、少なくとも800億ドルの評価額で従業員の株式の買収を主導する予定だと、ザ・インフォメーションが先月報じた。

OpenAI の新たな評価額は、年間収益の 60 倍以上になります。これにより、OpenAI はベンチャーキャピタルの支援を受ける最も評価の高い民間企業の 1 つにもなります。

Googleのトップクラスの人材は皆、需要が高い

OpenAIとGoogleの人材獲得競争は激化しており、衰える気配はない。

ChatGPTがAIコンペを開始して以来、AnthorpicやMetaなどの企業がトップ研究者の獲得を競い合ってきた。

しかし、Google は豊富な人材プールと最先端の研究成果の公開により、OpenAI の主なターゲットとなっています。

Googleが開発中のGeminiシリーズのモデルは、全社待望の製品だと言われています。何しろ、GeminiはGPT-4と競合することになるのですから。

もちろん、OpenAI はこの状況を利用しなければなりません。

昨年末、OpenAIは12人以上の研究者の採用に成功し、最近ではGoogleから数人の重要な研究者を引き抜いた。

たとえば、Gemini プロジェクトを率いる Jiahui Yu 氏は、テキストと画像の両方を含むモデルの開発に非常に優れています。

LinkedInのプロフィールによると、彼は10月にOpenAIに入社した。

実際、ChatGPT の立ち上げの成功は、元 Google 研究者の重要な役割と切り離すことはできません。その一部はサム・アルトマン氏自身によって採用されたものです。

現在、ChatGPT は数十億ドル規模のビジネスに成長しました。

OpenAIの新しいGPTビルダーを使用すると、誰でも自然言語とゼロコードを使用してGPTを作成でき、数十億ドルの収益を生み出すことができます。

これは耐え難いことであり、Google も決して怠惰ではない。

事情に詳しい関係者によると、グーグルは今年、反撃を開始し、OpenAIから著名な研究者数名を採用し、彼らに以前の雇用主よりも高い給与を支払う用意があるとのことだ。

例えば、LinkedInの情報によると、ChatGPTコードインタープリターを開発した元従業員のMatt Wiethoff氏は10月にOpenAIを退職し、Google DeepMindに入社した。

中国ではAI人材の需要が劇的に増加しており、博士号取得者が卒業前に引き抜かれています。

つい最近、中国ビジネスニュースは、中国でAI分野の博士号を取得したばかりの人の年間給与が100万人民元以上に上昇し、中には学校を卒業する前に引き抜かれる人もいると報じた。

記事には、北京大学のソフトウェア工学研究室の教授が、彼らのチームにはまだ卒業もしていない学生がおり、大企業が彼らの引き抜きに数百万ドルのオファーをしていると語ったと書かれていた。

この点について、リエピン・グループのダイ・ケビン最高経営責任者（CEO）は「AI人材の需要が高まっている。博士課程の学生が適切な分野に就いていれば、卒業後すぐに株式を除いて200万の初任給を得られる可能性がある」と述べた。

これは、リエピンビッグデータ研究所の以前の統計を裏付けるもので、2023年の博士課程修了者に対する需要のうち、最も大きな伸びを示したのはAIビッグデータで、430%に達し、人工知能は112.50%で6位となった。

また、リーピンの分析によると、2023年1月から8月まで、中国におけるAIGCの新規求人数は前年比139.76％増加し、平均年収は41万900元に達した。

新規掲載数が多い上位5つの職種は、アルゴリズムエンジニア（15.47%）、プロダクトマネージャー（9.44%）、自然言語処理（4.91%）、画像アルゴリズム（4.86%）、ディープラーニング（2.37%）です。

さらに、これらの機能の採用給与はすべて430,000を超えています。そのうち、ディープラーニング、画像アルゴリズム、自然言語処理がそれぞれ557,800、551,000、533,100でトップ3にランクインした。アルゴリズムエンジニアとプロダクトマネージャーはそれぞれ494,700人と436,500人で4位と5位にランクされました。

リエピン氏は、国内のAIGC業界は、インフラ層、モデル層、アプリケーション層に大まかに分けられると述べた。

基本層：センサー、AIチップ、データサービス、コンピューティングプラットフォームを含む基本サポートプラットフォームの構築。

モデル層：主にアルゴリズムモデル、基本フレームワーク、一般技術などのコア技術の研究開発。

アプリケーション層: 主に産業ソリューションサービス、ハードウェア製品、ソフトウェアを含む産業用アプリケーションの開発。

- モデリング層は最も高い教育要件があり、修士号と博士号が30％以上を占めています。

基礎層とモデル層は技術に重点を置くため、より高い学歴が求められます。

修士・博士課程では、基礎層の需要が全体の27.56％、モデル層が30.89％、応用層が18.07％を占めています。

その中で、モデル層では博士号取得者の需要が最も高く、3.28%を占めていますが、基礎層と応用層では博士号取得者の需要は1.5%以下です。

- 高収入のモデルレベルのポジションが増える

同時に、より高い教育要件により給与も高くなります。

統計によると、モデル層で60万以上のポジションを持つポジションは20.95%を占めており、これは基本層の1.88%やアプリケーション層の9.52%よりもはるかに高いです。

それに比べて、低賃金層の割合はさらに小さく、250,000 未満の職種はわずか 4.76% で、他の基本層の 13.21% やアプリケーション層の 11.11% よりも大幅に低い。