Yazar: Geç LatePost
17 yaşındaki AI stajyerinin günlük ücreti 5.500 yuan, 1998 doğumlu olanlar "Zhongdeng" olarak kabul ediliyor
15 yıldan fazla bir süredir var olan ünlü bir sermaye yatırımı kurumu, özel olarak davet edilen misafirlerin takım elbise giymemesi için bir akşam yemeği düzenledi; çoğu siyah, beyaz veya gri tişört veya hoodie giyiyor, göğüslerinde çizgi film karakterleri vardı, saçları özel olarak taranmamıştı. Birçok kişi sırt çantası taşıyordu, sanki sınıf arkadaşı buluşmasına geliyor gibiydi.
Onlar 00'lu yıllar doğumlular, AI sektöründe çalışanlar; çoğu anime veya karikatür karakterlerini profil resmi olarak kullanır, emoji paketleri ve ünlem işaretleriyle iletişim kurar, çalışma aralarında çevresindeki buzlu amerikano siparişleri arasında bir kupa pamuk şekerli çikolata ister. 00'lu yıllar doğumlular bir AI girişimcisiyle görüşmeden önce, yatırımcılar bize yakınlık kurmak için ona iki bardak sütlü çay getirmenizi önerdi.
Yeni mezun olan bu gençler, büyük şirketler veya yatırım kurumlarından 2 milyon, 5 milyon yuan ya da 1 milyon ABD doları yıllık maaş teklifi aldılar. Ancak milyonlarca yuanlık maaşlardan bahsederken, pamuk şekerli sıcak çikolata içen genç araştırmacılar, geçen dönem ders programını konuşuyormuş gibi sakin bir tonda konuşuyorlar.
“Eh, pek ilgim yok, bir iki milyon daha olsun ne fark eder.” Başka bir genç araştırmacı da benzer bir düşüncede, “Her halde girişimde bulunacağım, birkaç yıl boyunca maaşım olmayacak.” Bazı büyük şirketler ve yatırım kurumları da onu kandırmak istiyor.
Büyük modeller endüstrisi, yıllık milyonlarca lira kazanan yüzlerce, binlerce genç elit üretti. Büyük şirketler, geçmişteki yaş, pozisyon ve deneyim sınırlamalarını ortadan kaldırarak genç yeteneklere yüksek maaşlar teklif ediyor.
Bazı arama firmaları ve İnsan Kaynakları yetkilileri, önde gelen üniversitelerden mezun olmuş, büyük şirketlerin büyük modeller çekirdek ekiplerinde staj yapmış, üst düzey dergilerde yayımlanan makalelerle uyumlu alanlarda uzmanlaşmış ve büyük şirketlerin önde gelen yetenek programlarını kazanmış mezunların yıllık maaşlarının temelde 1,5 milyon yuandan fazla olduğunu söylüyor. Seed istihdamına katılan bir kişi, 2024 yılında TopSeed mezunlarının yıllık maaşının yaklaşık 1,5 milyon yuan olduğunu, 2025 yılında 3 milyon ile 5 milyon yuana çıktığını ve 2026 yılında çekirdek pozisyonlardaki mezunların maaşının 6 milyon yuana kadar çıkabileceğini, bazılarının bunun üzerinde de maaş alabileceğini belirtti.
Mezun olmamışken bu kişiler zaten önceden kapandı—gündelik ücret 2.000 yuan ile başlıyor, en fazla 5.500 yuanı aşıyor. Kimi Meta'da staj kabulü aldı, aylık 20.000 dolar ve konaklama ile beslenme sağlandı. Çoğu sektörde gündelik 200 yuan staj ücreti iyi sayılırken, bu rakamlar mantık dışındadır; duyanlar sıklıkla tekrar doğrulamak zorunda kalır: “Gündelik mi, aylık mı?” “Yuan mı, dolar mı?”
Endüstri verilerine göre, 2026 birinci çeyrekte Pekin'de yemek teslimatçılarının ortalama aylık geliri on binlerin üzerinde, günlük 5.500 yuan kazanan bir stajyer, 10 yemek teslimatçısına denk geliyor. Yıllık 3 milyon yuan kazanan bir AI araştırmacısı bir yıl içinde, 2025'te mezun olan bir lisans mezununun 39 yıl boyunca çaba göstermesine eşdeğerdir. Sonraki durumda, işsiz kalmaması gerekir.
Yüksek maaşlarıyla ünlü internet devletlerinde bile yıllık 3 milyon yuan kazanmak için, yüksek lisans mezunu olmanız, 8 ila 12 yıl arka arkaya çalışmanız, en az üç kez terfi mülakatına girmeniz ve her seferinde %30'luk üst sıralarda yer almanız gerekir; ayrıca çekirdek iş birimlerinde çalışmanız veya hızlı büyüme döneminde olmanız gerekir ki 40 yaşından önce ByteDance 3-2, Alibaba P9 veya Tencent T11 seviyesinin üstüne ulaşabilesiniz. Bu noktada, onlarca kişilik bir ekip yönetiyorsunuz ve sektörde küçük bir üne sahipsiniz.
Ancak bugün, 22 yaşındaki, lisansını yeni bitirmiş bir AI araştırmacısı, kimseyi yönetmedi, iş kararları almadı ve bir performans döngüsü geçirmeden aynı geliri elde etti.
Ayrıca gerçekten gençler. "1998 doğumlu, Kimo ekibinde bile 'orta yaşlı' sayılıyorsunuz." Bir büyük şirketin büyük model ekibindeki bir stajyer, kendi şirketindeki çoğu stajyereden daha yaşlı olduğunu düşünerek biraz ümitsizlik duyuyordu. Gece geç saatlere kadar çalışırken başını kaldırdığında, çok daha "genç" bir stajyer gördü, "kod yazarken zıplıyor ve atlıyordu," diye vurguladı ve tekrarladı, "harfi harfine zıplıyor ve atlıyordu."
En genç olan sadece 17 yaşında—büyük şirketler yaş sınırlamalarını giderek kaldırıyor, kimin en genç olduğu söylemek zor. O, bir büyük şirketin İnsan Kaynakları departmanı tarafından aktif olarak ulaşılıp, lise final sınavlarına hazırlanırken büyük model ekibinde staj yaptı ve kendi masasında Çocuk Bayramı'nı kutladı.
"Doktora yapmak çok zaman kaybı!" diye düşündü bir genç araştırmacı, Çinghua'nın "Yao Sınıfı" arkadaşlarını ikna etmeye çalışırken, "En zeki zihinler neden bu kadar yavaş öğreniyor?" Örnek olarak, 19 yaşındaki bir Stanford öğrencisinin ikinci sınıfa kadar gelmeden okulu terk ettiğini ve kısa sürede AI girişimine 4,5 milyon dolarlık finansman topladığını belirtti: "En kötü senaryo, Stanford'a geri dönmek olur."
Bir işe alım uzmanı, dört beş doktora dereceyi bırakıp tam zamanlı pozisyonlara geçmelerini önermiş, cazip unvan ve maaşlar sunarak. “Eğer okumak iyi bir iş bulmak içinse, şimdiden sahipsiniz. Ve iki yıl sonra belki de olmayacaktır.” Bu nedenle bazı gençler, ortada bırakıp AI trenine sıçramayı seçtiler.
Bir AI şirketi kurucusunun fikirleri daha radikaldir. Lise 1. sınıf öğrencisini okuldan izinli çıkarmayı, çalışırken öğrenmeyi planlamaktadır: “Okulda burada öğrendiklerinden daha fazlasını nasıl öğrenebilir?”
Küresel yatırım kurumu Antler, 3.500'den fazla unicorn girişimcinin araştırmasından sonra, 2024 yılında küresel AI unicorn kurucularının ortalama yaşının 29 olduğunu, 2020 yılında ise çoğunluğun 40 yaşında olduğunu tespit etti. Bu rakam muhtemelen daha da düşmeye devam edecek—AI, bu yeterince zeki gençlerin daha yüksek maaşlı bir iş bulmasına veya değerlerini milyonlarca dolaara çıkarmasına olanak tanıyor.
AI Yerel: Gençlik, deneyimden daha değerli
İnternet şirketlerinin üst düzey yöneticileri, yüzlerce kişilik teknik ekipleri yöneten ya da belirli bir işte başarı elde eden azınlıktır; yüksek rütbeli, iyi itibara sahip ve istikrarlı pozisyonlarda olup “35 yaş laneti”nden uzaktır.
Şu anki deneyimler geçerliliğini kaybetti. ByteDance Seed'te çalışan biri, büyük modellerin başlangıcında ByteDance'in geleneksel olarak işlerde başarı kazanan "büyükler"i yeni işlere sorumlu tuttuğunu söyledi. Bu sorumlu kişiler iki veya üç kez değiştirildi ve her biri kendi çekirdek araştırmacılarını getirdi, ancak beklenen sonuçlar elde edilemedi. Daha sonra daha genç Zhou Chang katıldı ve çoklu modallilik yeteneklerini hızla geliştirdi.
“Bu, geçmişteki personel stratejimizin yanlış olduğunu fark etmemizi sağladı,” dedi.
Kaynaklar açısından DeepSeek, milyarlarca dolarlık yatırımlara sahip büyük şirketlerin rakibi değildir. Çalışan sayısı büyük şirketlerin onda birinden azdır, kişi başına düşen çalışma süresi büyük şirketlerin yarısı kadardır ve daha önce hiçbir yatırım almamıştır; ancak Çin'in önde gelen internet şirketlerinden daha önce küresel büyük modellerin ilk kadrosuna girmiştir. DeepSeek'in üç nesil modeline katılan 172 araştırmacıdan açıkça görülebilen 84 CV'yi inceledik ve bunların %70'inden fazlası 30 yaşın altındaydı.
Byte Research, OpenAI, Anthropic ve DeepSeek gibi üç “kara at” şirketini inceledikten sonra elde ettiği sonuçlardan biri, AI alanında bir işin ilerlemesini gerçek anlamda belirleyenin anahtar araştırmacılar olduğudur; geçmişteki yönetim deneyimi ve iş başarıları o kadar önemli değildir. “Büyük abi” araştırmacıları iyi yönlendiremeyebilir, ancak araştırmacıların doğrudan ne yapacağını belirlemesinden daha iyi olamaz; akıllı genç teknik yeteneklere liderlik etmeyi bırakmak daha iyidir.
Bilgili bir kaynak, Seed ekibini kurmak için ByteDance'in bir TikTok büyüme ürün sorumlusunu Seed istihdamına yönlendirdiğini söyledi. İstihdam mantığı, ne kadar para harcandığına ve ne kadar çıktı üretildiğine bakar; insanları alırken de, onlara ne kadar para verildiğine ve şirket için ne kadar değer yaratıldığına bakılır; geçmişteki unvan ve maaşlar anlamsızdır. "Daha önce 3-1 seviyesindeki kişiler genellikle lisansüstü mezunu ve yaklaşık 5 yıllık deneyime sahipti; bugün, mezun olmamış adaylar bile aynı veya daha yüksek unvanlara sahip olabiliyor."
Daha AI yerli olanın kazanma şansı daha yüksek.
Bazı araştırmacılar, büyük şirketlerin iş ilanlarında, finansman planlarında ve kurucu konuşmalarında yaygınlaşan bu kavramı açıklamaya çalışıyor. Birisi, “Düşünce modeli ve büyük modelin girdi/çıktısı tamamen uyumlu, her şeyden önce AI’ya sor ve bir sonraki sorunun ne olduğunu bil” diyor; diğeri bir örnek veriyor, “Neden yaşlılar akıllı telefon kullanmak için öğrenmek zorunda, çocuklar değil? Çünkü çocuklar ekranı tıkladığında ne olacağını anlıyor. Büyük modele de aynı şey geçerli.”
Bir AI yönünden yatırımcı daha basitçe cevapladı: “Ne kadar gençse o kadar iyi.” Hepsi 00'lı yıllar doğumlular.
2022'de OpenAI'nin büyük dil modellerini ana akıma sokmasından bu yana, modeller çoklu modallilik, derin çıkarım ve programlama yeteneklerine sahip hale geldi. Sektör neredeyse her zaman yeni teknolojilerle karşılaşıyor.
Ancak dört yıl. Doktora sırasında popüler bir alan olan “bilgisayarla görme”yi seçen biri, mezun olmadan önce dünya değişti. Eğer yön değiştirmek yeterince hızlı olmazsa, o da “bir önceki nesil” AI insanı olmuş olacaktı.
Dört yıldan fazladır, ne kadar uzun çalışırsanız, o kadar pasif hale gelirsiniz. Büyük bir model şirketinden bir İnsan Kaynakları temsilcisi, 2024 yılında AIGC metinden görsel ve metinden video oluşturma pozisyonları için geleneksel olarak görsel algoritmalar deneyimine sahip kişileri aradılar, ancak çok kısa bir süre sonra işe alınan kişilerin de aynı alışkanlığa sahip olduğunu fark ettiler: geçmişte kanıtlanmış teknikleri kullanarak sorunları çözmeye çalıştılar, sonuç iyi olursa doğrudan bunu uyguladılar. Ancak mezunlar ve daha “AI yerli” olanlar geçmiş ödevleri kopyalamadılar; kişileri değiştirdikten sonra sonuç birkaç kat arttı.
Beş veya altı yıl çalışan biri belki hızlıca geçiş yapabilir, ancak şirket neden bu riski almalı? Zaten daha gençler var. Onlarca adayın özgeçmişini reddettikten sonra, bir büyük model şirketiyle çalışan bir kariyer danışmanı, açıkça söylenmeyen kuralı anladı: “33 yaş muhtemelen üst sınırdır.”
Kafa avcılarının bazı filtreleme teknikleri var. Aday şirketin geliri nasıl diye sorarsa, hemen AI yerel değil olarak kabul edilir. Çoğu AI şirketi henüz kâr etmemiştir; onlar daha çok hesaplama gücü, model ve veriyle ilgilenir, gelir ise bir önceki neslin finansal değerlendirme ölçütü olarak görülür.
“‘Zekâlı’ yöneticiler sadece kendi türlerini istiyor. 30 yaşındaki teknik sorumlu, kendisinden yaşlı ve teknik olarak daha zayıf insanlar mı isteyecek?” diye sordu ByteDance ile çalışan bir kariyer danışmanı.
Hızlıca birkaç örnek verdi, ByteDance'in çok modallik yeteneğini destekledi. 30'lu yaşlarında olan Yang Zhilin, Kimi'yi kurduğunda da 30 yaşındaydı; Alibaba'nın Qwen büyük modelinin önceki sorumlusu Lin Jinyang 1993 doğumlu, Xiaomi MiMo büyük modelinin sorumlusu Luo Fuli 1995 doğumlu, Tencent Hunyuan büyük dil modeli bölümünün sorumlusu Yao Shunyu 1998 doğumlu.
Ayrıca çoğu genç daha uzun saatler çalışabiliyor. 21 yaşındaki bir AI stajyeri çoğunlukla 11:00'den sabah 1:00'e kadar çalışıyor, arada bir yemek yiyor, iki tur atıyor ve zihnini netleştiriyor, hafta sonları da “biraz çalışıp biraz oynuyor”. “Bu şirketle ilgili değil, benim kendime koyduğum bir şart,” diye ekliyor, “aksi halde aynı yaş grubunda öne çıkmak zor olur.” 22 yaşındaki başka bir AI araştırmacısı ise bunun özel bir şey olmadığını düşünüyor; bazen akşam 9:00'dan sabah 12:00'e kadar çalışıyor, çünkü daha “kapsamlı” hissediyor. Onlar hâlâ ailelerine bakma sorumluluğu ve endişelerinden uzaklar.
Liseye girin, yolculuk yapın, daha genç insanlar bulun
Gençlerle büyük modelleri geliştirme başarısı, hızlı bir şekilde yaygınlaştı — şirketlerin AI'ya dönüşmesi için öncelikle gençleşmesi gerekiyor. AI araştırmacılarının yanı sıra ürün, tasarım, tanıtım ve insan kaynakları departmanlarında da daha fazla genç gerekiyor.
Li Xiang, Ideal Auto'nun kurucusu, 2026 yılının AI lider şirketlerine ulaşmanın son fırsatı olduğunu duyurdu; bu yıl朋友圈'de, yeterli derinlikte eğitim ve öğrenme olmadan, on yıllık deneyime sahip çoğu kişinin performansının bir yıllık deneyime sahip kişilerden çok daha düşük olduğunu ve en üst %10'luk mezunlarla en az on kat fark olduğunu söyledi; bu, "altın kullanmak yerine, cevherden rastgele altın çıkarmak" gibi bir durum.
Mart 2024'te, Geely Holding Group ve Xinwei Technology,吉利智能 gibi işletmeler için yetenek yedeklemesi amacıyla lise öğrencilerine yönelik bir eğitim programı kurdu.
Gençleri istihdam etmenin nedeni şirketin dönüşüm hikayesini anlatmak değil, aynı zamanda pratik iş ihtiyaçları da var. AI dönüşümü yaşayan bir ödeme şirketi, medya pozisyonlarında temel olarak 1998 sonrası doğumlulara tercih veriyor, çünkü aktif teknoloji KOL'larının yaşı giderek daha da küçülüyor ve aynı gençlikteki kişilerle iletişim kurulması gerekiyor. Yatırım şirketlerinde, genç yatırımcılar girişimcilerle daha iyi iletişim kurabiliyor.
Sonuçta, baskı internet sektörünün üst düzey yöneticilerine doğru yaklaşıyor. Bugün kabul edilen AI organizasyon yapıları yeterince düzlük ve şeffaf olmalı. Genç nesil geleneksel yüksek baskı yönetimi ve piramit yapısından ziyade yeteneklere dayalı sistemi tercih ediyor.
Haziran'da, Alibaba, bir yıldan fazla sürede geri getirilen DingTalk eski başkanı Wu Zhao'nın yerine 1992 doğumlular E Chen Yu Sen'i atadı. Wu Zhao'nın eski bir iş ortağı, Wu Zhao'nun hâlâ eski Wu Zhao olduğunu, büyük bir şey yapma konusunda kararlı olduğunu, ancak "zamanların değiştiğini biliyor ama insanların da, toplumun da değiştiğine dikkat etmediğini" söyledi.
Herkes gençleri istiyor, ancak gerçekten akıllı gençler o kadar çok değil; mezuniyet öncesi bu gençleri bulup tutmak çok önemli. Bazı büyük şirketlerin İnsan Kaynakları temsilcileri, bir “küçük deha”nın bir büyük şirkette staj yapmış ve iyi bir deneyim yaşamışsa, mezuniyet sonrası aynı şirketi tercih etme olasılığının çok yüksek olduğunu fark ettiler: “Akıllı insanlar sınırlıdır, temelde onlarla erken bağlantı kurmaktır.”
ABD Denver'de, "üç büyük konferansın biri" olan CVPR (IEEE/CVF Bilgisayar Görselliği ve Kalıp Tanıma Konferansı) günü, NVIDIA, ByteDance Seed ve Intel genç akademisyenleri akşam yemeğine davet etti; bir sonraki gün Tencent Qingyun, Alibaba Xing ve MiniMax yaptı. On beş gün sonra, Güney Kore Seoul'da başka bir üst düzey akademik konferans olan ICML (Uluslararası Makine Öğrenmesi Konferansı) üzerinde, Alibaba, Kuaishou ve Tencent yine aynı gün akşam yemeği düzenledi.
Tencent, bu yılki etkinliklerinden birinde en az 12 yetkiliye ev sahipliği yapacağını duyurdu. Kuaishou, Han Nehri üzerinde bir yolcu gemisini kiralamış, özel deniz ateşi gösterisi düzenlemiş ve kendi çekirdek iş birimlerinin sorumlu kişileriyle katılımcılar arasında doğrudan iletişim kurmuştur. Alibaba'nın akşam yemeği, Buffett'ın burada konuş yaptığı Grand Hyatt otelinin 38. katında düzenlenmiştir.
İyi niyet göstermek için bazı şirketler, departman sorumlularını, başkan yardımcısını ve önemli stajyerleri arkadaş olarak ekler, kahve içmeye davet eder ve teknoloji ile sektör hakkındaki görüşlerini, yaşam hedeflerini konuşmak için bir ya da iki saat harcar. Bu sefer gelmese de bazı HR personeli yakın durumu sorar, Ramazan ve Yılbaşı kutlamalarında küçük hediyeler gönderir ve resmi işe başladığınızda düşünülebileceğini söyler; “başkalarının maaş sınırı bizim başlangıç noktamızdır.”
Bir Seed üyesi, 2026 civarında, stajyerleri ve mezunları seçmek ve tespit etmek amacıyla Seed’in özel olarak “Öğrenci Çalışmaları Dairesi”ni kurduğunu söyledi. Veritabanları, Çin'in önde gelen üniversiteleri, laboratuvarları ve danışmanları hakkında öğrencilerin listelerini, yarışma deneyimlerini ve staj geçmişlerini neredeyse tamamen kapsıyor.
Teorik olarak, eğer bir liseli olarak öne çıkan bir öğrenciyseniz, Seed'in İnsan Kaynakları ekibi, nerede okuduğunuzu, ne zaman mezun olduğunuzu ve nerede staj yaptığınızı ailenizden daha iyi bilir.
Yüksek seviyeli yarışmalar için, onlar GPU, Token veya yarışma eğitmenlerinin ihtiyaç duyduğu diğer şeyleri destekleyebilir; kazananlar listesinin yanı sıra, her katılımcının ayrıntılı performansını da öğrenebilirsiniz. Örneğin, toplam puanı düşük olan katılımcılar mutlaka yeteneksiz olmayabilir; belki de üç jüri üyesinden biri çok düşük puan vermiştir. “Yarı açık gizlilik.” Bir İnsan Kaynakları uzmanı şöyle diyor: “Sorarsanız, diğer şirketler de bunu bilir.”
Yarışmacı şirketlerde, büyük şirketlerin İnsan Kaynakları departmanları, ilgili ekiplere günlük çalışma performansı, çıktılar, takımdaki katkı düzeyi ve teknik yetenekler gibi etiketler vermek zorunda kalır. Yeterli sayıda kişiden bilgi toplar ve değerlendirmeleri doğrular; ardından kendi ekip ihtiyaçlarıyla uyumlu olup olmadığını inceler. Önceki bir danışmanın öğrencilerinden birinin staj performansı özellikle iyiyse, danışmanın ekibi de öne çıkarılır. Danışmanların çoğu büyük şirketlerle iş birliği yapmaktan memnun olur; bazı öğrenciler, arkadaşlarıyla “paket halinde işe girmek” gibi şakalar yapar.
Bazı büyük şirketlerden bağlantı alan bir stajyer, staj seçerken ilk olarak grubun itibarına bakar: büyük model mi, çoklu modalli mi, ön eğitim mi, sonrası eğitim mi, A grubu mu, B grubu mu; önce “kirli işler” yapılıp yapılmayacağını araştırır; ikinci olarak kart sayısına bakar, kart yoksa iş yapmak zordur; üçüncü olarak takım atmosferine bakar, doğrudan uzmanlarla iletişim kurma şansı var mı; dördüncü olarak ise para.
Büyük şirketlerin parası yoktur. ByteDance, Seed departmanı için özel olarak Top Seed yetenek programını kurdu; geçen yıl stajyer günlük ücreti ortalama 2.000 yuan idi. Bu yıl, Top Seed özel programı resmen kaldırıldı, ancak en yüksek maaş sınırı yoktur. Tencent'in Qingyun programı tüm grubu kapsar; Hunyuan büyük modeli gibi AI ekipleri için en fazla pozisyon vardır; staj aylık maaş sistemiyle yapılır ve aralık 20.000 yuan ile 80.000 yuan arasındadır; bazıları yaklaşık 110.000 yuan almıştır—bu da bir rekabet stratejisidir. Günlük ücret sistemi “bir gün çalış, bir gün al” anlamındadır, ancak aylık ücret sisteminde tatillerde de gelir vardır.
Stajyerler arasında “Seed varsa Seed’i seç, Tengen varsa Tengen’i seç” diyen bir söz dolaşıyor. Uygun değilse, Meituan’un “Beidou Planı”, Alibaba’nın “Alibaba Star”, Kuaishou’un “Kuaistar” ve Xiaohongshu’nun “REDstar” gibi bir dizi “yıldız” programı mevcut.
İş ilanları giderek daha ısrarcı hale geliyor; maaşın yanı sıra araştırmacılar için şirketin ne sağlayabileceğine de vurgu yapılıyor, örneğin “çekirdek projeleri yönetin”, “maaş üst sınırı yok”, “şimdi katılmak, kritik sorumlulukları daha erken üstlenmenizi sağlar”. Yetenek savaşında çekiciliği artırmak için Kimi adlı girişimci şirket, en üst düzey yetenek programından geçen stajyerlere bir yıl öne çekerek hisse senedi opsiyonları verdiğini açıkça duyurdu—Zhipu’nun hisse senedi fiyatı altı ay içinde 20 katına çıktı; bu opsiyonların değeri büyük bir potansiyele sahip.
Şirkete katıldıklarında, bu gençler sıradan mezunlardan çok daha fazla özgürlük kazanacak.
Özel yetenek programı kapsamında işe alınan bazı yeni mezunlar, doğrudan iş birim liderleri tarafından yönetilecek ve mevcut işlerde %1 veya %0,1’lik iyileştirmeler yapmak yerine, kendi kendine yeni bir yön belirleyip proje başlatma, raporlama ve ekip kurma konusunda özgür olacaklardır. Yao Shunyu, Tencent Hunyuan’un stajyerlerini yemeklere davet edecek ve düzenli olarak iletişim etkinlikleri düzenleyecektir. Stajyerlerden biri, “Şirketin uzun vadeli olarak yetişirmenizi istediğini ve Tencent’de başarılar elde etmenizi beklediğini” hissettiğini söyledi.
Bazı şirketler, adayların ve aynı kişi planını alan meslektaşların birlikte gitmesini, küçük bir ekip kurmasını ve yeni yönler keşfetmesini önerdi. Okuldan yeni işe başlayan biri, hesaplama gücü yetersiz olduğunu düşündükten sonra ihtiyaçlarını haftalık rapora yazıp grubun birinci numaralı yetkilisine kopyaladı. Üç gün sonra, bulunduğu departman binlerce yuanın üzerinde hesaplama gücü kaynağı aldı.
"Gençlik" arkasındaki çıkar zinciri
Yatırım dünyasında, "00'lılar" projenin önemli bir etiketi haline geldi.
27 yaşında, kendini genç değil olarak gören bir araştırmacı yeni bir girişimde bulundu. Pay almak için bir yatırım kurumu, tutarı boş bırakılmış bir yatırım niyet mektubu gönderdi; bu da “şartları siz belirleyin” anlamına geliyordu—kim bilir, bugün sırt çantası taşıyan gençlerin arasında “bir sonraki OpenAI, Anthropic veya DeepSeek” olmayabilir mi? Bu, 40 yaşında girişimde bulunmaktan çok daha fazla hayal gücüne sahip.
“Sonunda bizim de avantajdan yararlanma zamanı geldi.” 2003 yılında doğan bir AI girişimci, iki yıllık yüksek lisans derslerini altı ayda tamamladı ve kalan zamanını tamamen girişimine adadı. İlk sermaye round’unda on milyon yuan topladı, ortakları ondan üç dört yaş büyüktü, ekibin tamamı yirmi kadar kişiden oluşuyordu; bazı alt sınıflar ve meslektaşlar stajyer olarak çalışıyordu. Şirket, Çinghua Üniversitesi yakınındaki bir AI topluluğunda yer alıyordu — orada benzer birçok girişimci ekibi bir araya geliyordu.
“Bu çok değil.” Aynı üniversiteden doktora öğrencisi olan üst düzeyi birkaç ayda milyarlarca yuan topladı. Sınıfta biri bir ay içinde aynı anda dört finansman turu gerçekleştirdi, “değerlemesi yerinde iki katına çıktı”, o da sordu: “Yerinde ne demek olduğunu biliyor musun?”
Hiçbir şey değişmedi. Ticari planda sadece tutarlar farklı. Bulunan yatırımcılar hâlâ çok.
Bir şirketin 00'lu doğumlı kurucuları, finansman anlaşmasını imzaladıktan birkaç gün sonra ortaklardan biri sinirle ayrıldı: “Bu çocuklar işletmecilik yapıyor.” dedi yatırımcı. Ancak eğer bu şirket gelecekte başarılı olursa, Zuckerberg'ın yatırımcılarla pijama ve tişörtle görüşmesini kim eleştirecek?
Sequoia Capital'ın en genç ortağı ve yeni kurulan fonla DeepSeek'e yatırım yapan曹曦, geçen yılın sonunda, şimdi 90'lı yılların doğumlularının dönemi olduğunu söyledi. Altı ay sonra, karşılaştığı girişimciler 2000-2002 doğumlulara dönüşmüştü. “Bazen, 80'li yılların doğumlusu olmasam iyi olurdu diye düşünürüm.”
QiJi Chuangtan gibi genç neslin erken dönem finansmanına odaklanan bazı yatırım kurumları, gençlere özel fonlar oluşturmaya başlıyor. Örneğin, Yunqi Sermayesi'nin Y Transformer adlı fonu, 1998 sonrası doğan kuruculara yatırım yapıyor, bütçesi 100 milyon yuan, yaklaşık 20-25 projeye yatırım yapmayı planlıyor, yalnızca projenin ilk turuna yatırım yapıyor, tekil yatırım tutarı yaklaşık 600.000 dolar ve karar alma süresi 2-3 hafta.
Geçmişte ticari dünyada yazılı olmayan bir anlayış vardı: “eski erkekler kulübü”. Olgun teknik uzmanlar, başarılı girişimciler ve milyarlarca dolarlık sermayeyi yöneten yatırımcılar birbirlerini destekliyordu, “büyük kardeş büyük kardeşi destekliyordu” ve fırsatlar, güven ve sermaye küçük bir grupta dolaşıyordu. Çoğu alandaki temel projeler “eski nesil” yatırımcıların elindeydi, gençler önemli girişimcileri tanımazdı ve karar verme yetkileri yoktu. 2000’lerde doğan bir yatırımcı, “büyük kardeşlerin” kurallarına uyum sağlamak zorunda olduğunu söyledi; yemek masasında akıllıca kadeh kaldırıp, göz işaretlerini anlamalı ve daha deneyimli kişilerden yardım istemeliydi.
Yeni yatırımcılara yapay zeka fırsatlar sunuyor—köklü yatırımcılar genellikle bunu anlamıyor, girişimciler çoğunlukla genç; bu yüzden “büyükbabalar” altındaki genç yatırım yöneticilerinden daha fazla dinliyorlar. Köklü bir yatırım kuruluşunun kurucusu, stajyerleri yeniden değerlendireceğini söylüyor: “Çok sayıda yapay zeka şirketinin üst sınırı, stajyerlerin yeteneği ve çabasına bağlı olduğu gibi, yatırım kuruluşlarının geleceği de muhtemelen stajyerler tarafından belirlenecek.”
Yardımlaşmanın sadece genç yatırımcılar ve girişimcilerle sınırlı olmadığını unutmayın. AI araştırmacılarının maaşları yüksek, dönüşüm hızı hızlı ve şirketlerin işe alma istekleri güçlü; bazı şirketlerin stratejisi “savunma amaçlı istihdam”tır, hatta mevcut bir pozisyon olmasa bile rakip şirketlerin bu kişileri işe almaması için büyük harcamalar yaparlar. Kullanım kriterleri biraz yüksek ve işe alınabilecek kişiler az olsa da, diğer tüm faktörler başucu ajanslarının iş modeliyle mükemmel uyum içindedir.
Onlar, akıllı gençleri arayıp ikna eden avcılar gibidir. Bir headhunter, belirli üç takımın araştırmacılarını mülakata getirirse, başarılı olup olmamasına bakılmaksızın her biri için on bin yuan ödül alacağını duymuştur. Başka bir şirket, belirli araştırmacılar için headhunter ücretinin %30'unu teklif etmektedir; bu, diğer sektörlerde yalnızca CEO alımında görülen bir tekliftir. “Birinin maaşı 1 milyon ABD dolarıysa, ödül en az 2 milyon Çin yuanı olmalıdır,” diye bir headhunter hesap yapar.
AI yetenekleri giderek daha gençleşiyor, gençlerin daha AI yerel ve daha “kullanışlı” olmalarının yanı sıra, herkes gençlikten fayda sağlıyor. Daha büyük bir konu ise, gençlerin bir araya gelerek birlikte söz hakkını kurup, birlikte “eski başları” karşılamaları.
Genç araştırmacılar başarılar elde ederek yeteneklerini kanıtlar, büyük şirketlere girer ya da kendi şirketlerini kurar ve yönetim yetkisi alır; aynı yaşta ya da daha genç insanlara daha çok güvenirler. Daha genç araştırmacılar ve stajyerler, yönetim kuruluna kendilerini kanıtlamak ya da genç yatırımcıların dikkatini çekmek için keşif yapmaya motive olur; genç yatırımcılar iyi projelere yatırım yapar ve daha hızlı terfi eder.
Doğal olarak aynı yaş grubuyla daha iyi konuşulur! Bir araştırmacı, ABD'nin Kuzey Kıyısı'nda bir süre kaldı ve o AI fırtınasının merkezinde, 20 yaşındaki kurucular 18 yaşındaki çalışanları işe aldı ve 19 yaşındaki yatırımcılar tarafından seçildi. Önceden birbirlerini tanımıyorlardı, doğrudan e-posta gönderiyorlardı: "Makalenize ilgim var, fikrim xxx, birlikte konuşalım mı?"
Ülkede bazı yatırımcılar hâlâ eski yöntemleri kullanıyor: önce kartvizit ver, sol tarafa büyük fotoğraf, sağ tarafa unvanları listele. Gençlerde böyle bir şey az görülür; “Bizim hangi unvanımız var ki?” Eğer fikir ilginçse, yeni arkadaşlar edinmek için bir e-postadan bile rahatsız olmaz. Bir sonraki anda, “Senin gibi birkaç arkadaş tanıyorum, sizinle iyi anlaşırız” diyerek yavaş yavaş bir ağ oluşturur. Yaratıcılık yangın gibi yayılır; birkaç akıllı genç bir startup kurabilir, finansman alabilir ve kaynakça zengin büyük şirketlerle yarışabilir.
Hiç kimse sonsuza kadar genç kalamaz
Gençleri seven aşırı atmosferde, eski bir "Huawei Şahsiyetli Genç" tamamen etkileniyor. O, doktorasını tamamladığında Huawei Şahsiyetli Genç olarak maaşı eş yaşlıları çok aşıyordu; hatta prestijli üniversitelerde bile kıskanılan bir yerdi. İki ya da üç yıl sonra, altıncı sınıf arkadaşlarının maaşları, onun mezunlara dair hayallerini tamamen aştı—ByteDance, temel model geliştirme uzmanlarını yüksek maaşla istihdam etmeye başladı, pozisyon sayısı sınırsızdı ve sıklıkla iki kat artış teklif ediliyordu.
Bir yıl sonra, girişimini başlatır, Tencent ve Alibaba da yetenek avına girer;优秀的校招生的薪酬预期 “令人震惊的高”。 O, yalnızca duygusal bir argüman kullanabilir: daha güvenilir olduğunu, daha fazla hisse seçeneği sunduğunu anlatarak üniversitesinden insanlar toplar. Finansman ararken, "Huawei Şahsi Genç" unvanı hâlâ işe yarar, ancak 00'lılarla gelen yıldız girişimciler kadar çekici değildir.
Gençler birbirini takip ediyor, en genç olan yok, sadece daha gençler var. Rekabet geçmişten daha şiddetli hale geldi. Bir yapay zeka sektörü uzmanı, 2020 civarında binlerce olan sektörün en üst düzey akademik makale gönderim sayısının如今 70-80 bin seviyesine ulaştığını gözlemliyor. Bir yüksek lisans öğrencisinin iki adet üst düzey konferans makalesi yayınlaması daha önce iyi bir başarı sayılırken, bu standart şimdi iki katına, tekrar iki katına çıktı.
Bir AI araştırmacısı, platformda büyük şirketlerin en iyi yetenekler programı için mülakat deneyimleri paylaşıyor, bir iletişim grubu oluşturuyor ve katılmak için ilgili staj deneyimi gerektiriyor; 500 kişilik grup iki gün içinde doluyor. Onlar mülakat deneyimlerini ve takım içi gerçek durumları konuşuyor; birçok büyük şirketin İnsan Kaynakları ekibi, “Rastgele Alan” adlı hesabını izleyerek bazı stajyerler ve mezunlar hakkında bilgi ediniyor.
En iyi yetenek programını kazanmak için iyi bir staj sahibi olmak gerekir. İyi bir staj bulmak için öncelikle iyi bir staj sahibi olmalısınız. “Peki ilk iyi staj nasıl bulunur? Öğrenci eşleri ve danışmanlar güçlü içeri önerilerle yardımcı olur.” 00’lu doğumlı bir stajyer ciddi bir ifadeyle, “Kimse içeri öneride bulunmazsa? O zaman şansa güvenin.”
Başarılar Planı'na aday olan diğer birey, "Temel model dairesi kapanmıştır" diye değerlendiriyor; birkaç büyük model şirketinin stajyerleri arasında sürekli geçişler oluyor, sabit pozisyona geçtikten sonra alt sınıfları öneriyorlar; "içerdeki kişiler dışarı çıkmıyor, dışardaki kişiler de içeri giremiyor".
“Bilinmeyen birçok gerçek vardır, açıklandığında acı vericidir.” AI sektöründe istihdamla ilgilenen biri tereddüt etti: “Geçmişte sıradan bir üniversite mezunu yılda 100 bin yuan kazanıyordu, Çinghua ve Pekin Üniversitesi mezunları ise yılda 1 milyon yuan kazanıyordu ve herkes on katlık bir farkı kabul ediyordu. Ancak şimdi Çinghua ve Pekin Üniversitesi mezunları yılda 5 milyon yuan kazanabilirken, sıradan bir üniversite mezunu 50 bin yuan bile kazanamıyor. Fark 100 katına çıktı, bu acı verici değil mi?”
00'lu doğumlı bir AI araştırmacı, kendini şanslı hissediyor: "Bu dönem, olağanüstüye verilen ödüller hiç olmadığı kadar bol" — AI endüstrisinin gençlere karşı cömertliği, insanların ikinci kısmı olan "olağana verilen cezaların ise hiç olmadığı kadar sert" olduğunu gözden kaçırmalarına neden oluyor.
O "Huawei de efsanevi genç" en azından girişimde bulunabilirdi. Çoğu aynı yaş grubu üyesi, lisansdan doktora kadar okuyup, en az beş tur mülakat geçip, diğer adayları eleyerek 2020 civarında büyük internet şirketlerine girdi ve yüksek maaşlı sektörün elitlerinden biri oldu. “35 yaş” endişesi tabii ki var, ancak onlar sürekli teknik becerilerini geliştirmeyi ve kendilerini son %10’luk gruptan atılma tehdidiyle karşı karşıya kalan meslektaşlarından daha hızlı ilerlemeye zorlamayı düşünüyorlar.
Yapay zeka geldi. Ön uç geliştirici programcılar hemen şirketler için “aşırı personel” haline gelecek, diğer yazılım programcıları ise sadece mesele zaman meselesi—çok sayıda büyük şirketin programcıları gün boyu korku içinde, meslektaşlarından daha çaba göstererek kendilerini yoğunlaştırmak zorunda kalıyor, önce meslektaşlarını ortadan kaldırıp sonunda yapay zeka tarafından ortadan kaldırılıyor.
2025 yılının ikinci yarısından önce, 30 yaşından büyük bir büyük şirket programcısı, “yaşlandığını” hiç şüphelenmemişti. ABD'de doktora yaptı, başarılı bir şekilde büyük bir şirkete girdi ve yeni teknolojilerin değişimlerini sürekli takip etti, ancak bir gün büyük modellerin güncellemelerinin ve bilgilerinin, durdurulamaz bir musluktan akan su gibi patladığını hissetti ve geçmiş deneyimleri “negatif varlık” haline geldi.
Büyük bir kaygı bastı: "Daha önce bir kişi bir günde 200 makale okuyamazdı, şimdi AI ile birlikte 300, 500, 1000 makale okuyabilirsiniz," ancak soru şu: "Eğer görmezsen?" O, her gece yatmadan önce AI'ya görev vererek biraz endişesini gidermeye çalışıyor.
Bu sözleri duyan bir 00'lu AI araştırmacısı hemen sordu, "Peki başka ne olmalı? Bu, otomobilin at arabasını yerini alması gibi, ileri üretim gücü geri kalmış üretim gücünü yerini alacaktır."
Birkaç saat sonra, onunla tanışmayan başka bir araştırmacı da tam olarak aynı benzetmeyi kullandı: “Neden daha önce geçiş yapmadılar?”
Ama araba sürmeyi öğrenebilmek için araba sürücüsünün zor olabilir.” “Ama toplum böyle ilerler.” dedi, “Dört kelime, bakış açısı çok dar.”
30'lu yaşlarında olan programcı, anlatımı duyduktan sonra sessiz kaldı. Uzun bir süre tereddüt ettikten sonra, "Herkesin teknolojiyi durduramayacağını bildiğini biliyoruz, kulakları tıkayıp hırsızlık yapmak aptalca, sadece takip etmek gerekir. Ancak onlarla dönüşümün kolay olmadığını açıklamak zordur," dedi. Büyük şirketten ayrıldı ve yeni teknolojileri farklı bir şekilde keşfetmek istedi.
Birkaç gün sonra, mesaj gönderdi ve yeniden gençlerin sert güvenini hissettiğini söyledi. 1992 yılında doğan Chen Yusen, 1999 yılında Alibaba'da staj yapmış Wu Zhao'nun yerine DingTalk'ın yeni CEO'su oldu—bu olayın birçok karmaşık boyutu var, ancak çevresindeki gençlerin özetlemesi şuydu: “‘Eski’yi devir, yerine gençleri koy, her şey düzelecek.” O, bu coşkulu yeni dünyada görünmüyor.