300万が博士を争奪、95年以降は「老い」：AI採用が中間層を「埋めて」いる

執筆：Ada、深潮 TechFlow

「今年、ある大手インターネット企業がAI背景の新卒博士生に対して、年収300万元以上のオファーを60件出した。」1500以上のAI企業をサポートしてきたヘッドハンター会社TTCの創設者、肖玛峰がこの数字を語るとき、その口調は非常に平淡で、まるでその日の気温を伝えるかのようだった。

同じ月、脉脉のデータはAI関連の求人倍率が29倍に急上昇したことを示し、智联招聘は求職者数が200%増加したと報告した。29倍の求人、200%の流入、その数字はまるで牛市のローソク足のように美しい。

しかし、この数字には秘密が隠されている。膨大な資金と注目が、非常に狭い漏斗に流れ込んでいるのだ。頂点の数十人が市場全体の給与期待を吊り上げ、底辺の数十万人がすべての不安を引き受けている。

そして、漏斗の中間層では、職場を5年、10年と歩んできた人々が静かに空洞化している。

人材市場の繁栄は偽りであり、流動性の幻想だけが真実だ。

一将難求、万卒厮殺

猎聘のレポートによると、AI職の47%が修士・博士の学歴を要求し、半数近くの企業は985/211のみを認めている。

ヘッドハンターのEvaはもっと直接的に言う：「大手企業が人を採るとき、211はもうギリギリで、少なくとも985でなければならない。垂直的なプロジェクト経験のない履歴書はほとんど見ない。」

頂点はどのようなものか？

阿里の千問を運営する林俊旸の退職ニュースが出たその日、「各大企業の人たちが私たちに連絡してきて、林俊旸さんと連絡が取れるかどうか尋ねてきた」と肖玛峰は回想する。

このレベルの人材は全国で数十人しかいない。彼らを見つけるために、ヘッドハンターたちはもう履歴書を見ていない。彼らはGitHubでコードのコミット履歴を調べ、Google Scholarで論文の著者を追い、ポッドキャストのリスナーグループやAIスタートアップのコミュニティに潜り込む。Evaはさらに、清華大学のAIスタートアップコンペのグループに参加し、そこには二十一、二歳の若者たちがいる。「今は事前に話しておいて、2、3年後に彼らに仕事の需要が出てきたときに備える。」

もう一人のヘッドハンター、Steveは2022年からAI分野の採用を始め、「未来には履歴書がなくなるかもしれない」と意味深長に語る。

彼は例を挙げた。今年1月、ある会社がOpenClawを理解できる人を募集したが、その分野はあまりに新しく、履歴書に書きにくい。彼の対応策は、要求を細かく分解することだった。これは本質的に複数のエージェントフレームワークの問題であり、「似たようなフレームワークを作った人はいるか？」「そのフレームワークはオープンソースか？」「オープンソースコミュニティにはどんな貢献者がいるか？」といった問いだ。

履歴書の価値は下がり、従来の採用チャネルは機能しなくなっている。

この裂け目からチャンスを掴む者もいる。

DINQの共同創設者、Samは、次のような観察から起業を始めた：「OpenAIの最も優れた論文著者は、名門校出身でないことが多い。中には中退者もいる。若くてタイトルもなく、技術者ではないため、彼らの優秀さは外からは見えにくい。LinkedInの学歴や履歴書の論理は、AI人材には通用しない。」

そこで、Samは「AI科学者と開発者のためのLinkedIn」DINQを作った。履歴書ではなく、実績、トップ会議の論文引用数、GitHubのコード貢献度、共同研究者が技術の大物かどうかを重視する。HRがDINQに「Sora 2」と入力すれば、関連技術の論文著者にまで拡張され、Sora 2に関する経験だけに限定せず、潜在的な人材を掘り起こす。

肖玛峰が提案する代替案は、「build in public」だ。自分の製品を直接公開し、それが最も優れた能力の証明となる。

すでに621校の大学が人工知能の学士課程を開設しており、マッキンゼーは2030年までに中国のAI人材不足が400万人に達すると予測している。しかし、「不足」という言葉には欺瞞がある。必要なのは、10万枚のカードを訓練した実験科学者であり、大規模モデルの能力の境界を理解し、ビジネスシーンを見つけられる複合型人材だ。2回のポッドキャストを聞いて「AIに非常に興味がある」と言う人々は、市場には決して不足していない。

牛客の創始者、叶向宇は的確に要約している：「頂点は『一将難求』、底辺は『万卒厮殺』だ」。脉脉の言葉「AIの求人の2つに1つは適切な候補者とマッチングできる」も、頂点の話だ。底辺はどうか？誰も統計を取っていない。なぜなら、底辺の履歴書はシステムに入る機会がないからだ。

レバレッジ価格：モデルに近いほど価値が高い

では、その資金は一体どこに流れているのか？

Evaは一連の数字を示した。大手企業のP7レベル、非技術職の上限は約100万元。同じレベルのAI技術職は150万から200万。転職による昇給幅も大きく、50%の増加は一般的で、倍増も珍しくない。非技術職は10%から20%、最大でも30%を超えない。

Steveはこの価格設定の論理を「レバレッジ」と表現した。

モデルを太陽に例えると、核に近い人ほどレバレッジを操る力が大きく、その価値も高まる。コア研究員が作り出すモデルの能力向上は、大手企業の時価総額に数十億の影響を与えることもある。彼が運用する10万枚のカードのコストは、彼の給与をはるかに超える。こう考えると、彼に1億を投じるのは決して高くない。

太陽から遠い人々、つまりプロダクトマネージャーや運営、営業は、レバレッジ効果がそれほど直接的でなく、給与も自然と制限される。Steveは推定する。応用層では、技術職と非技術職の給与差は2倍、3倍以上になる。

肖玛峰は重要な変数を付け加えた。彼はこの「鄙視チェーン」の本質は需要と供給の関係にあり、二層構造だと考える。マクロ的には、10万枚以上のカードを訓練した経験のある人はごく少数で、その給与は天井知らずだ。しかし、ミクロ的には、創業チームの遺伝子次第だ。もし創業者が清華大学の教授であれば、研究室には技術者が山ほどいる。逆に、商業化を実現できる人の方が価値が高い。

この数十人の希少性が、業界全体の給与ストーリーを決定づけている。残りの人々はこのストーリーを基準にして評価し、その差異だけを測る。

「老登」への一斉洗浄

「AI時代に老登を拒絶する」と肖玛峰は鋭いコメントを残した。

過去のAIブームを経験した人々は、旷视や商汤の時代を経て、今は40代後半だ。彼らの経験は逆に重荷になりつつある。

Steveの言葉はより婉曲だが、指すところは一致している：「古い地図を使って新しい大陸を見つけられるとは信じていない。長く同じ業界で働きすぎると、勢いと慣性が大きくなる。脳の反応は強化訓練の結果だが、時代は変わった。正しい反応はまったく逆になることもある。」

年齢に対する不安はすべての階層に浸透している。一部の投資機関は、00年代生まれの起業家を探しており、「95後はもう老いた」との声も出てきている。

この言葉は一見荒唐無稽に聞こえるが、採用市場のシグナルは非常にリアルだ。資源が限られているとき、天秤は迷わず若者に傾く。

「今、勝負しているのは実行と実現のスピードだ。私たちは特殊部隊を育てているのであって、大規模な隊列を作っているわけではない」とSteveは言う。特殊部隊には指揮官はそれほど必要ない。

しかし、ここには誰も正面から答えたくない矛盾がある。

AI製品を実現し、技術をビジネス価値に変えるのは、まさに業界経験や暗黙知、過去の失敗経験に依存している。Steveも認めるが、これらの暗黙知は比較的成熟した人々に存在する。彼らは未来の道筋を完全に知っているわけではないが、絶対に進めない道はわかっている。

業界は若者の勢いも必要だが、ベテランの判断力も必要だ。この二つの言葉は誰でも言えるが、資金の流れは前者だけを語っている。

中間層は飲み込まれている

三人のヘッドハンターは、共通して次の変化を指摘した：「管理層が圧縮されている。」

「純粋に管理だけをやる人はもうかなり難しい。多くのことが覆されつつあり、あなたが築いた体系も明日には崩壊しているかもしれない」とSteveは言う。

組織は極度にフラット化し、階層的なピラミッド構造は不要になりつつある。代わりに、各人が戦える小隊のようなチームが求められている。人に頼って何かをやらせるよりも、エージェントに任せた方が効率的だ。かつては管理能力が高く、複雑なチームを率いることが重視されたが、それも挑戦されている。

プロダクトマネージャー、運営、フロントエンド・バックエンドのエンジニアの境界は曖昧になりつつある。AIを使えば、1つのプロダクトのMVPを一人で作り上げることも可能だ。

陳蕾（仮名）は、中規模のAI企業で3年間プロダクトマネージャーを務め、8人のチームを率いていた。今年初めに会社の再編があり、彼女のチームは解散された。4人はエージェント製品に移り、2人はリストラされた。彼女の役職も「ディレクター」から「シニアプロダクトマネージャー」に変わり、彼女より5歳若い技術責任者に報告する立場になった。

「解雇されたわけではないけれど、これほど辛いことはない」と彼女は言う。「この3年間で築いたものが、組織再編一つでなくなってしまう。そして、文句も言えない。だって、みんな『まだいるじゃないか』と言うから。」

これが、この流動性の幻想の最も残酷な部分だ。漏斗の頂点では、天才たちが高額で争奪されている。一方、底辺の数十万の新人は、門すら入れない。そして、中間層の人々、すでに職場で5年、10年、あるいは15年働いてきた人々は、内部から次第に追い出されている。

職業の階段の中間のいくつかの段階は奪われている。以前はエレベーターで一段ずつ上がっていたが、今やパラシュートで降下するようになり、トップに直接落ちるか、自由落下を続けるしかない。

この幻想を作り出しているのは誰か？

この流動性の幻想の受益者は誰か？

求人プラットフォームは「AI求人29倍増」「人材不足400万」といった言葉で流量を稼ぎ、シェアを拡大している。シェアのたびに、より多くの不安を抱える求職者を漏斗に押し込めている。

企業はAIを隠れ蓑にし、Forrester Researchは調査で、55%の雇用主がAIによるリストラを後悔していると認めた。彼らが置き換えられたAI能力は十分に準備されていなかったのだ。Resume.orgの調査はさらに直接的だ。59%の企業がリストラを「AI駆動」と装い、説明しやすくするためだ。AIのせいだと言えば、戦略的なアップグレードのように聞こえるし、業績不振のせいなら管理の失敗のように見える。AIは最も便利な隠れ蓑となっている。

Klarnaは700人の解雇を発表し、「AIがカスタマーサポートを代替した」としたが、その結果、サービスの質は急落し、顧客の反発を招き、こっそりと人員を再募集した。これは例外ではない。Forresterは予測している。AIによる半数のリストラは最終的にこっそりと再雇用されるが、より低い給与や海外へのアウトソーシングで行われるだろう。

Steveは、今の経営者の心情を的確に要約した：「彼らはまず最初に、『採用すべきかどうか？』と問い、その次に『何人採るか？』を考える。」

Forresterの調査によると、世界の従業員のうちAIに高い準備度を持つのはわずか16%だ。企業は研修に投資せず、社員は自己学習に頼る。Z世代のAI準備度は最も高く22%だが、最も早く入門レベルのポジションから追い出される。これは、入門レベルの仕事こそAIに最も奪われやすいためだ。Mercerの調査では、AIによる失業の不安は2024年の28%から2026年には40%に急上昇している。

AIは人を奪う理由であると同時に、解雇の口実でもある。誰がその決定権を持つかによって、ゲームの勝者が決まる。

漏斗は広がらない

最初に示した数字に戻る。

求人倍率29倍、求職者200%増、年収300万、400万の人材不足。これらの数字はすべて本当だが、組み合わせて語られる物語はまったく異なるものだ。求人は増加しているが、その口は非常に狭い。求職は流入しているが、大半は選考を通過できない。給与は急騰しているが、それはごく一部のトップ層だけの話だ。不足は拡大しているが、必要なものと供給されているものはまったく一致しない。

しかし、この漏斗は広がらない。AI技術は半年ごとに進化し、今日最もホットな分野も半年後には廃れているかもしれない。あなたは太陽に近いと思っていても、新しいモデルがリリースされると、あっという間に周囲から取り残される。

Steveは一言を残した。それは、この業界の墓碑銘にもなり、入場券にもなる。「経験を時間の長さだけで測るのはもう十分ではない。重要なのは、AIとどれだけ密に、深く交流できるかだ。4年前に入った人もいるが、一般的に使っているだけ。去年入った人もいるが、全身全霊で取り組んでいる。どちらがより深い経験を持つか、あなたは答えられるか？」

三人のヘッドハンターもまた、この業界の変革に巻き込まれている。Evaはアルゴリズムの原理を学び、Steveはエージェントフレームワークを研究し、肖玛峰は最近、00後の起業者の会議から出てきて、「彼らの認識は次の段階に到達している」と感嘆した。道具を売る者も、淘金のリズムに合わせて進まなければならない。

陳蕾は最近、GitHubで小さなプロジェクトを始めた。エージェントフレームワークを使った法律文書の自動生成ツールだ。誰も彼女に頼んだわけでも、資金を出したわけでもない。彼女は一つのことを理解したと言う：「漏斗に待つよりも、自分で穴を掘った方が早い。」

これが、全文の中で唯一楽観的になり得る部分だが、それもまた、ほんの少しだけだ。

圧倒的多数の人々は、あの60人の300万を手にした博士でもなく、陳蕾のように穴を掘る意欲と能力のある人でもない。彼らは漏斗の中間層の沈黙の大多数だ。トップ層になれなければ高額で争奪され、決断力がなければやり直すこともできる。

この漏斗は、決して広がらない。