Orijinal Başlık: "20 Yaşındaki Kurucu, 18 Yaşındaki Çalışanı İşe Alıyor, 19 Yaşındaki Biri Tarafından Yatırım Alıyor"
Orijinal Yazar: Si Wenwen, Wei Bing, Geç Nokta LastPost

17 Yaşındaki AI Stajyerinin Günlük Ücreti 5.500 Yuan, 1998 Doğumlular "Orta Seviye" Sayılıyor

"Bu çağ, olağanüstü olanı ödüllendirmede hiç bu kadar cömert, sıradan olanı cezalandırmada ise hiç bu kadar acımasız olmamıştı."

15 yılı aşkın süredir faaliyet gösteren tanınmış bir risk sermayesi şirketi özel bir akşam yemeği düzenledi. Davetli konuklar takım elbise giymemişti; çoğu siyah, beyaz veya gri tişört ya da sweatshirt giyiyor, üzerlerinde çizgi film desenleri vardı ve saçları özel olarak şekillendirilmemişti. Birçoğu sırt çantası taşıyordu, sanki bir okul buluşmasına gelmiş gibiydi.

Bunlar 2000 sonrası doğumlu AI çalışanlarıydı. Çoğu profil fotoğrafı olarak anime veya çizgi film karakterlerini kullanmayı, ifadeler ve ünlem işaretleri kullanmayı seviyordu. Çalışma aralarında bir dizi soğuk Americano siparişi arasından bir bardak sıcak çikolata sipariş ediyorlardı. 2000 sonrası doğumlu bir AI girişimcisiyle görüşmeden önce, yatırımcı bize onunla hızlıca yakınlaşmak için en iyi yolun ona iki bardak sütlü çay getirmek olduğunu hatırlattı.

Henüz lisans mezunu olan bu kişilere, büyük şirketler veya yatırım kurumları 2 milyon yuan, 5 milyon yuan veya 1 milyon dolarlık yüksek yıllık maaşlar teklif ediyor. Ancak, birkaç yüz bin yuanlık maaşlardan bahsederken, sıcak çikolatasını yudumlayan genç araştırmacı, sanki geçen dönemin ders programını tartışıyormuş gibi sakin bir tonda konuşuyordu.

"Ah, pek umursamıyorum, bir iki yüz bin fazla ya da az olsa da fark etmez." Başka bir genç araştırmacı da benzer düşüncelere sahipti: "Zaten girişim kuracağım, birkaç yıldan fazla maaş alamam." Bazı büyük şirketler ve yatırım kurumları da onu transfer etmek istiyordu.

Büyük model endüstrisi, yılda birkaç yüz bin yuan kazanan yüzlerce, binlerce genç elit yarattı. Büyük şirketler, yaş, kıdem ve deneyim sınırlamalarını kırarak genç yetenekleri yüksek maaşlarla işe alıyor.

Birkaç işe alım uzmanı ve İK yöneticisi, en iyi üniversitelerden mezun olan, büyük şirketlerin büyük model çekirdek ekiplerinde staj yapmış, en iyi dergilerde yayınlanmış makaleleri uygun alanlarda olan ve büyük şirketlerin üst düzey yetenek programlarına kabul edilen yeni mezunların yıllık maaşlarının temelde 1,5 milyon yuanın üzerinde olduğunu söyledi. Seed işe alımında yer alan bir kaynak, 2024'te TopSeed kampüs işe alım yıllık maaşının yaklaşık 1,5 milyon yuan olduğunu, 2025'te 3-5 milyon yuana yükseldiğini ve 2026'da çekirdek pozisyonlar için kampüs işe alım maaşının 6 milyon yuana çıkabileceğini, hatta bazılarının daha da yüksek olabileceğini söyledi.

Henüz mezun olmamış bu yetenekler önceden kilitleniyordu: Günlük ücret 2.000 yuan'dan başlıyor, en yüksek 5.500 yuan'ı aşıyor. Bir kişi Meta'dan staj teklifi aldı, aylık maaşı 20.000 dolardı ve yemek ve konaklama da sağlanıyordu. Çoğu sektörde stajyerlerin günlük ücretinin 200 yuan olması iyi sayılırken, bu rakamlar sağduyuyu aşıyordu; duyanlar sık sık teyit etmek zorunda kalıyordu: "Günlük mü yoksa aylık mı?" "Yuan mı yoksa dolar mı?"

Sektör istatistiklerine göre, 2026'nın ilk çeyreğinde Pekin'deki bir motokuryenin ortalama aylık maaşı 10.000 yuanın biraz üzerindeyken, günlük 5.500 yuan kazanan bir stajyer, 10 motokuryeye bedel. Yıllık 3 milyon yuan kazanan bir yapay zeka araştırmacısı, bir yılda, 2025'te mezun olan bir lisans öğrencisinin 39 yıl boyunca sıkı çalışmasına denk geliyor. Üstelik bu lisans öğrencisinin işsiz kalmaması da gerekiyor.

Yüksek maaşlarıyla bilinen büyük internet şirketlerinde bile yıllık 3 milyon yuana ulaşmak için yüksek lisans mezunu olmanız, 8 ila 12 yıl kesintisiz çalışmanız, en az 3 terfi mülakatından geçmeniz ve her seferinde ilk %30'da yer almanız, ayrıca çekirdek bir iş biriminde çalışmanız veya hızlı büyüyen bir döneme denk gelmeniz gerekir. Ancak tüm bunları başarırsanız, 40 yaşından önce ByteDance 3-2, Alibaba P9 veya Tencent T11 ve üzeri seviyelere ulaşabilirsiniz. Bu noktada, onlarca kişilik bir ekibi yönetiyor ve sektörde az çok tanınıyorsunuz demektir.

Oysa bugün, 22 yaşında, lisansını yeni bitirmiş bir yapay zeka araştırmacısı, hiç kimseyi yönetmemiş, hiçbir iş kararı almamış, tek bir performans döngüsü bile geçirmemişken aynı geliri elde ediyor.

Üstelik gerçekten çok gençler. "1998 doğumlu olmak, temel model ekibimizde artık 'orta yaşlı' sayılıyor." Büyük bir şirketin büyük dil modeli ekibindeki bir stajyer biraz hayal kırıklığına uğramıştı, çünkü şirketteki çoğu stajyerden daha yaşlıydı. Bir gece geç saatlere kadar çalışırken başını kaldırdığında "çok daha küçük" bir stajyer gördü, "kod yazarken zıplıyordu." Vurgulayarak tekrar etti: "Kelimenin tam anlamıyla zıplıyordu."

Daha da küçük olanı ise sadece 17 yaşındaydı – büyük şirketler yaş konusunda giderek daha esnek davranıyor, kimin en küçük olduğunu söylemek zor. Bir büyük şirketin İK'sı tarafından aktif olarak arandı ve bir yandan lise final sınavlarına hazırlanırken bir yandan da büyük dil modeli ekibinde staj yapıyor, masasında 1 Haziran Çocuk Bayramı'nı kutladı.

"Doktora yapmak çok zaman kaybı!" Genç bir araştırmacı, Tsinghua "Yao Sınıfı"ndaki arkadaşlarını ikna etmeye çalışıyordu: "En zeki beyinler neden bu kadar yavaş öğrensin ki?" Örnek olarak, 19 yaşındaki bir Stanford öğrencisinin ikinci sınıfa geçmeden okulu bıraktığını ve kısa sürede yapay zeka girişimi için 4,5 milyon dolar yatırım topladığını gösterdi. "En kötü ihtimalle Stanford'a geri döner."

Bir işe alım uzmanı, üç veya dört doktora öğrencisini doktorayı bırakıp tam zamanlı çalışmaya ikna etmiş, onlara cazip pozisyonlar ve maaşlar teklif etmişti. "Eğer okumanın amacı iyi bir iş bulmaksa, zaten ona sahipsin. Üstelik iki yıl sonra bu fırsat olmayabilir." Bunun üzerine birkaç genç, okulu yarıda bırakıp yapay zeka trenine atlamak için büyük bir çaba gösterdi.

Bir yapay zeka şirketinin kurucusunun fikirleri daha da radikaldi. Lise birinci sınıftaki çocuğunu okuldan alıp, hem çalışıp hem öğrenmesini planlıyordu. "Okulda benden daha fazla ne öğrenebilir ki?"

Küresel yatırım kuruluşu Antler, 3.500'den fazla tek boynuzlu at girişimcisi üzerinde yaptığı araştırmada, 2024'te küresel yapay zeka tek boynuzlu at girişimcilerinin ortalama yaşının 29 olduğunu, 2020'de ise çoğunun 40 yaşında olduğunu ortaya koydu. Bu rakamın düşmeye devam etmesi muhtemel – yapay zeka, bu yeterince zeki gençlerin daha yüksek maaşlı işler bulmasını ve hatta servetlerini yüz milyonlarca dolara çıkarmasını mümkün kılıyor.

AI Native：Gençlik Deneyimden Daha Değerli

İnternet şirketlerinin üst yönetimi, piramidin tepesindeki azınlıktır; yüzlerce kişilik teknik ekipleri yönetir veya belirli bir iş kolunda başarı elde etmiş, yüksek rütbeli, iyi itibarlı ve sağlam konumlara sahip kişilerdir. Bu sayede "35 yaş lanetinden" uzak kalırlar.

Artık geçmiş deneyimler geçerliliğini yitirdi. ByteDance Seed'den bir kaynak, büyük modellere yatırım yapmaya başladıklarında ByteDance'in alışılagelmiş yöntemi izleyerek, işlerinde başarılı olan "ağabeyleri" yeni iş birimlerinin başına getirdiğini söyledi. Bu sorumlular iki veya üç kez değişti ve her biri kendi kilit araştırmacılarını getirdi, ancak sonuçlar beklendiği gibi olmadı. Daha sonra daha genç olan Zhou Chao katıldı ve çok modlu yeteneklerin gelişimini hızla ilerletti.

"Bu, geçmişteki insan kaynağı stratejimizin yanlış olduğunu fark etmemizi sağladı." dedi.

Kaynaklar açısından bakıldığında DeepSeek, yüz milyarlarca yatırım yapan büyük şirketlerle rekabet edemez. Çalışan sayısı büyük şirketlerin 1/10'undan az, kişi başı çalışma süresi büyük şirketlerin yarısı kadar ve daha önce hiç yatırım almamış olmasına rağmen, Çin'in önde gelen internet şirketlerinden daha önce küresel büyük model birinci kademesine girdi. DeepSeek'in üç nesil modelinde yer alan 172 araştırmacıdan kamuya açık 84 özgeçmişi incelediğimizde, %70'inden fazlasının 30 yaşından küçük olduğunu gördük.

ByteDance, OpenAI, Anthropic ve DeepSeek gibi üç "kara at" şirketini inceledikten sonra vardığı sonuçlardan biri, AI alanında bir işin ilerlemesini gerçekten belirleyen şeyin kilit araştırmacılar olduğu, geçmiş yönetim deneyimi ve iş başarılarının o kadar önemli olmadığıydı. "Ağabeyler" araştırmacıları yönetemeyebilir, ancak kesinlikle araştırmacıların ne yapılacağına doğrudan karar vermesinden daha iyi olamaz. Akıllı genç teknik yeteneklerin ekibi yönetmesine izin vermek daha iyidir.

Bir kaynak, Seed ekibini kurmak için ByteDance'in bir TikTok büyüme ürün yöneticisini Seed işe alımından sorumlu olmak üzere görevlendirdiğini söyledi. İşe alım mantığı yalnızca ne kadar yatırım yapıldığına ve ne kadar çıktı alındığına bakar; kişileri işe alırken de aynı şekilde, ona ne kadar ödeneceğine ve şirkete ne kadar katkı sağlayacağına bakar; geçmiş rütbe ve maaşın bir anlamı yoktur. "Eskiden 3-1 seviyesindeki insanlar çoğunlukla yüksek lisans mezunu ve yaklaşık 5 yıllık iş deneyimine sahipken, bugün yeni mezunlar da aynı veya daha yüksek seviyeleri alabiliyor."

Yeni kural şu hale geldi: Kim daha AI Native ise, o daha fazla şansa sahip.

Birkaç araştırmacı, büyük şirketlerin iş ilanlarında, fonlama tekliflerinde ve kurucu konuşmalarında popüler hale gelen bu kavramı açıklamaya çalıştı. Biri, "Düşünce tarzı, büyük modelin girdi ve çıktısıyla tamamen uyumlu; önce AI'ya sor, sonra bir sonraki sorunun ne olduğunu bil." dedi. Bir diğeri ise şu benzetmeyi yaptı: "Neden yaşlılar akıllı telefon kullanmayı öğrenmek zorundayken çocuklar öğrenmiyor? Çünkü çocuklar ekrana tıkladıklarında ne olacağını anlıyor. Aynı şey büyük modeller için de geçerli."

Yapay zeka alanında bir yatırımcı daha basit bir cevap verdi: "Ne kadar genç o kadar iyi." Bunların hepsi 2000'li yıllarda doğanlar.

2022'de OpenAI'ın büyük dil modellerini ana akım haline getirmesinden, modellerin çok modlu, derin düşünme ve kodlama yeteneklerine sahip olmasına kadar geçen sürede, sektör neredeyse her dönemde yeni bir teknolojiyle karşılaştı.

Sadece dört yıl. Doktorasında popüler bir alan olan "bilgisayarlı görü"yü seçen biri, henüz mezun olmadan işler değişti. Yönünü yeterince hızlı değiştirmezse, o da "eski nesil" bir yapay zeka uzmanı oluyor.

Dört yıldan fazla, ne kadar uzun süre çalışırsan o kadar pasif kalıyorsun. Büyük bir dil modeli şirketinin İK'sı, 2024'te AIGC metinden görsel ve metinden video üretimi pozisyonları için işe alım yaparken, alışkanlıkla görsel algoritma deneyimi olan kişileri aradıklarını, ancak kısa sürede işe aldıkları kişilerin de alışkanlıkları olduğunu fark ettiklerini söyledi: önce geçmişte kanıtlanmış teknik yöntemlerle sorunları çözmeye çalışıyorlar, eğer sonuç iyiyse doğrudan kullanıyorlar. Ancak yeni mezunlar ve daha "AI Native" olan kişiler geçmişin ödevlerini kopyalamıyor; kişi değişince sonuçlar birkaç kat arttı.

"Beş altı yıllık deneyimi olan biri belki hızlıca uyum sağlayabilir, ama şirket neden risk alsın? Sonuçta daha genç olanlar var." Onlarca adayın özgeçmişi reddedildikten sonra, büyük bir dil modeli şirketiyle çalışan bir headhunter, söylenmeyen kuralı anladı: "33 yaş büyük ihtimalle üst sınır."

Headhunter'ların bazı eleme taktikleri var. Aday şirketin geliri nasıl diye sorarsa, hemen yeterince AI Native olmadığına karar veriliyor. Çoğu AI şirketi henüz para kazanmıyor; onlar daha çok işlem gücü, model ve veriyle ilgileniyor; gelir, eski nesil şirketlerin finansal değerlendirme kriteri olarak görülüyor.

"'Dahi' yöneticiler sadece kendilerine benzeyenleri işe almak ister. 30 yaşındaki bir teknik lider, kendisinden yaşça büyük ve teknik olarak daha zayıf birini işe almak ister mi?" ByteDance ile çalışmış bir headhunter retorik bir soru sordu.

Hemen birkaç örnek verdi: ByteDance'in çok modlu yeteneklerini taşıyan Zhou Chang 30'lu yaşlarında, Yang Zhilin Kimi'yi kurduğunda 30 yaşındaydı, Alibaba'nın Qwen büyük dil modelinin eski başkanı Lin Junyang 1993 doğumlu, Xiaomi'nin MiMo büyük dil modeli başkanı Luo Fuli 1995 doğumlu, Tencent'in Hunyuan büyük dil modeli departmanı başkanı Yao Shunyu 1998 doğumlu.

Üstelik çoğu genç daha fazla mesai yapabiliyor. 21 yaşındaki bir AI stajyeri çoğu zaman saat 11'den gece 1'e kadar çalışıyor, arada yemek yiyor, biraz dolaşıp zihnini açıyor, hafta sonları da "biraz çalışıp biraz eğleniyor." "Bunun şirketle bir ilgisi yok, bu benim kendime olan talebim," diye ekliyor, "yoksa akranlarım arasında öne çıkmak zor." 22 yaşındaki bir başka AI araştırmacısı bunu olağanüstü bulmuyor; bazen akşam 9'dan ertesi gün öğlene kadar kesintisiz çalışıyor, çünkü daha "derinlemesine odaklanmış" oluyor. Aile bakımı sorumluluklarından ve endişelerinden henüz çok uzaktalar.

Liseli Gençleri Hedeflemek, Gemi Kiralayarak Daha Genç Kitleye Ulaşmak

Büyük model şirketlerinin gençlerle başarıya ulaştığı algısı hızla yayıldı: Şirketlerin yapay zekâya dönüşmesi için önce gençleşmesi gerekiyor. Yapay zekâ araştırmacılarının yanı sıra ürün, tasarım, tanıtım ve insan kaynakları alanlarında da daha fazla gence ihtiyaç var.

Li Auto, 2026 yılının yapay zekâda zirve şirketler arasına girmek için son fırsat penceresi olduğunu duyurdu. Kurucu ortak Li Xiang, bu yıl sosyal medyada yaptığı paylaşımda, yeterince derin eğitim ve öğrenim olmadan, on yıllık deneyime sahip çalışanların çoğunun performansının, bir yıllık deneyime sahip olanlardan belirgin şekilde düşük olduğunu ve en üst düzeydeki %90'lık dilimdeki yeni mezunlarla aralarında en az on kat fark bulunduğunu belirtti. Bu durumu "altın varken onu kullanmayıp, cevherden kutu açarak altın çıkarmaya çalışmak" olarak nitelendirdi.

Mart ayında Geely Holding Group ve Xinwei Technology, lise öğrencilerine yönelik bir yetenek programı başlattıklarını duyurdu. Bu program, Geely Intelligence gibi birimlere yetenek havuzu oluşturmayı hedefliyor.

Gençleri işe almak sadece şirket dönüşüm hikâyesi anlatmak için değil, aynı zamanda pratik ihtiyaçları karşılamak için de önemli. Yapay zekâ dönüşümü geçiren bir ödeme şirketi, medya pozisyonlarında neredeyse sadece 1998 ve sonrası doğumluları değerlendirdiklerini çünkü aktif teknoloji KOL'lerinin yaşlarının küçüldüğünü ve onlarla iletişim kurabilecek aynı yaş grubundan kişilere ihtiyaç duyulduğunu söyledi. Girişim sermayesi firmalarında ise genç yatırımcılar, kurucularla daha rahat diyalog kurabiliyor.

Sonuçta baskı, internet sektörünün üst kademelerine ulaştı. Bugün kabul gören yapay zekâ organizasyon yapısı yeterince yatay ve şeffaf olmalı. Genç yetenekler, geleneksel yüksek baskılı yönetim ve piramit hiyerarşisinden hoşlanmıyor; liyakate dayalı bir sisteme inanıyorlar.

Haziran ayında Alibaba, DingTalk'ın eski başkanı Wu Zhao'yu (ki onu geri getirmek bir yıldan fazla sürmüştü) sadece birkaç gün içinde değiştirdi ve yerine 1992 doğumlu Chen Yusen'i getirdi. Wu Zhao'nun eski bir iş ortağı, Wu'nun hâlâ aynı kişi olduğunu, büyük işler başarmaya odaklandığını ancak "zamanın değiştiğini bildiğini, fakat insanların ve toplumun da değiştiğini fark etmemiş olabileceğini" söyledi.

Herkes gençleri istiyor, ancak sorun şu ki gerçekten zeki gençlerin sayısı sınırlı. Bu gençleri mezuniyetten önce bulup yakalamak çok önemli. Birkaç büyük şirketin İK yöneticisi, eğer bir "dahi çocuk" büyük bir şirkette staj yapmış ve deneyimden memnun kalmışsa, mezuniyet sonrası o şirketi seçme olasılığının çok yüksek olduğunu belirtti. "Zeki insanlar sınırlıdır; asıl mesele onlarla önceden bağlantı kurmaktır."

ABD'nin Denver şehrinde, "üç büyük konferanstan biri" olan CVPR (IEEE/CVF Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma Konferansı) gününde NVIDIA, ByteDance Seed ve Intel genç akademisyenler için akşam yemekleri düzenlerken, ertesi gün Tencent Qingyun, Alibaba Star ve MiniMax etkinlikler yaptı. İki hafta sonra Seul, Güney Kore'de, bir diğer önde gelen akademik konferans olan ICML'de (Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı) Alibaba, Kuaishou ve Tencent aynı gün akşam yemekleri düzenledi.

Tencent, tanıtımında bu yıl düzenlediği etkinliklerden birine en az 12 yöneticisinin katılacağını belirtti. Kuaishou, Han Nehri'nde bir gemi kiralayarak özel bir havai fişek gösterisi düzenledi ve Kuaishou'nun temel iş birimlerinin yöneticileri katılımcılarla birebir sohbet etti. Alibaba'nın akşam yemeği, Warren Buffett'ın daha önce konuşma yaptığı Grand Hyatt Oteli'nin 38. katında gerçekleşti.

Samimiyetlerini göstermek için bazı şirketler, departman yöneticilerinin, başkan yardımcılarının ve önemli stajyerlerin birbirlerine arkadaş olarak eklenmesini, kahve içmek için buluşmalarını ve teknoloji ile sektör hakkında bir iki saat fikir alışverişi yaparak hayat hedeflerini konuşmalarını sağlıyor. Bu sefer gelmemeleri sorun değil; bazı İK'lar güncel durumlarını soruyor, Orta Sonbahar ve Bahar Şenliği'nde küçük hediyeler gönderiyor ve "resmi olarak işe başladığınızda düşünebilirsiniz, başkalarının maaşının zirvesi bizim başlangıç noktamızdır" diyor.

Seed'den bir kaynak, 2026 civarında Seed'in stajyerleri ve yeni mezunları filtrelemek ve kilitlemek için özel olarak bir "Öğrenci İşleri Departmanı" kurduğunu söyledi. Veritabanları, Çin'deki neredeyse tüm başarılı üniversite öğrencilerini ve yeni mezunlarını kapsıyor; kilit okullar, kilit laboratuvarlar ve kilit danışmanların öğrenci listelerini, yarışma deneyimlerini ve staj tecrübelerini içeriyor.

Teorik olarak, eğer kilit bir lisede yeterince başarılı bir öğrenciyseniz, Seed'in İK'sı belki de akrabalarınızdan daha iyi nerede okuduğunuzu, ne zaman mezun olacağınızı ve nerede staj yaptığınızı bilebilir.

Yüksek seviyeli yarışmalar için GPU, Token veya yarışma koçlarının ihtiyaç duyduğu diğer şeyleri sponsor olarak sağlayabilirler; yarışma kazananlarının listesinin yanı sıra her katılımcının spesifik performansını da öğrenebilirler. Örneğin, düşük toplam puana sahip bir katılımcı mutlaka kötü değildir; belki de 3 jüriden biri özellikle düşük puan vermiştir. "Yarı açık bir sır." Bir İK, "Sorarsanız, diğer şirketler de bilir" dedi.

Rakip şirketler için, büyük teknoloji şirketlerinin İK'larından ilgili ekiplere mümkün olduğunca etiket eklemeleri istenir; bu etiketler günlük iş performansı, çıktı, ekip içindeki katkı seviyesi ve teknik güçlü yönleri içerir. Yeterli sayıda kişiye sorup değerlendirmeleri doğrulayarak, sonuçta kendi ekiplerinin ihtiyaçlarıyla eşleşip eşleşmediğine bakarlar. Daha önce belirli bir danışmanın öğrencisi stajda özellikle iyi performans göstermişse, o danışmanın ekibi de özel ilgi görür; danışmanların çoğu büyük şirketlerle işbirliği yapmaktan memnundur ve bazı öğrenciler şaka yollu sınıf arkadaşlarıyla "fabrikaya paketlenmekten" bahseder.

Birkaç büyük şirket tarafından iletişime geçilen bir stajyer, staj seçerken önce grubun itibarına baktığını söyledi: büyük model mi yoksa çok modlu mu, ön eğitim mi yoksa sonraki eğitim mi, A grubu mu B grubu mu; önce "kirli iş" yapıp yapmayacağını öğreniyor; ikinci olarak GPU sayısına bakıyor, GPU yoksa iş yapmak zor; üçüncü olarak ekip atmosferine, büyük isimlerle doğrudan iletişim kurma fırsatı olup olmadığına bakıyor; dördüncü olarak da paraya bakıyor.

Büyük şirketlerin parası eksik değil. ByteDance, Seed departmanı için özel olarak Top Seed yetenek programını oluşturdu; geçen yıl stajyerlerin günlük ortalama maaşı 2000 yuan iken, bu yıl Top Seed programı resmen kaldırıldı ancak maksimum maaş için bir üst sınır yok. Tencent'in Qingyun programı tüm grubu kapsıyor ve Hunyuan büyük modeli gibi AI ekipleri en fazla kontenjana sahip; stajyerler aylık maaş sistemiyle çalışıyor, maaş aralığı 20.000 yuan ile 80.000 yuan arasında değişiyor ve bazıları yaklaşık 110.000 yuan alıyor – bu da bir rekabet yöntemi. Günlük maaş sisteminde "çalıştığın gün kadar kazanırsın", ancak aylık maaş sisteminde tatil günlerinde de gelir elde edersin.

Stajyerler arasında "Seed varsa Seed'i seç" ve "Kaz (Tencent) varsa Kaz'ı seç" gibi sözler dolaşıyor. Uygun olmazsa, bir dizi "yıldız" programı var: Meituan'ın "Kuzey Yıldızı Planı", Alibaba'nın "Ali Yıldızı", Kuaishou'nun "Hızlı Yıldız", Xiaohongshu'nun "REDstar"ı.

İş ilanları giderek daha samimi yazılıyor; maaşın yanı sıra şirketin araştırmacılara neler sunabileceği de vurgulanıyor, örneğin "temel projelere liderlik etme", "maaşta üst sınır yok", "şimdi katıl, kritik sorumlulukları daha erken üstlen". Yetenek savaşında çekiciliği artırmak için girişim şirketi Kimi, üstün yetenek programındaki stajyerlere bir yıl önceden opsiyon verme planını yüksek sesle duyurdu. Zhipu'nun hisseleri altı aydan kısa sürede 20 kat arttı ve bu opsiyonların değeri oldukça umut verici.

Şirkete girdikten sonra bu gençler, sıradan yeni mezunlardan çok daha fazla özgürlük elde ediyor.

Üstün yetenek programıyla işe alınan bazı yeni mezunlar, doğrudan iş birimi yöneticileri tarafından yönetiliyor; mevcut işlerin %1 veya %1'lik iyileştirmeleriyle uğraşmak yerine, neyin yapılmaya değer olduğuna karar verme, yeni bir yön belirleme, proje sunma ve ekip kurma özgürlüğüne sahip oluyor. Yao Shunyu, Tencent Hunyuan stajyerlerini birlikte yemeğe davet ediyor ve düzenli olarak etkileşim etkinlikleri düzenliyor. Bir stajyer, "Şirketin uzun vadeli bir gelişim istediğini ve Tencent'te bir şeyler başarmanı beklediğini hissediyorum" dedi.

Bazı şirketler, adayların aynı yetenek programından gelen diğer kişilerle birlikte gelip küçük bir ekip kurarak yeni yönler keşfetmelerine izin veriyor. Bir yeni mezun, işe girdikten sonra yeterli hesaplama gücü olmadığını düşünüp ihtiyaçlarını haftalık raporuna yazdı ve grup bir numarasına kopyaladı. Üç gün sonra, departmanı on milyonlarca yuan değerinde hesaplama gücü kaynağı aldı.

"Gençlik"in Ardındaki Çıkar Zinciri

Yatırım çevrelerinde "00 sonrası" projeler için önemli bir etiket haline geldi.

27 yaşında, kendini pek genç saymayan bir araştırmacı yeni bir girişim başlattı. Pay kapmak için bir yatırım kurumu, miktar kısmı boş bir yatırım niyet mektubu gönderdi, yani "şartlar senin belirlediğin gibi" – kim bilir, belki de "bir sonraki OpenAI, Anthropic veya DeepSeek" bugün sırt çantası taşıyan gençlerin arasında; bu, 40 yaşında girişim yapmaktan çok daha büyük bir hayal gücü sunuyor.

"Sonunda dönemin avantajlarından yararlanma sırası bize geldi." 2003 doğumlu bir AI girişimcisi, yüksek lisans derslerini altı ayda tamamlayıp kalan zamanını girişimine odakladı. İlk tur yatırımda on milyonlarca yuan aldı; ortağı kendisinden iki üç yaş büyük, tüm ekip yirmi kişiden fazla, bazı gençler stajyer olarak katıldı. Şirket, Pekin'deki Tsinghua Üniversitesi yakınlarındaki AI topluluğunda – birçok benzer başlangıç ekibinin bulunduğu bir yerde.

"Bu çok fazla değil." Aynı okuldan doktora yapan bir kıdemli, birkaç ayda yüz milyonlarca yuan topladı. Sınıf arkadaşlarından biri, bir ay içinde aynı anda dört tur yatırım görüşmesi yürütüyor, "değerleme anında ikiye katlanıyor". "Anında ne demek biliyor musun?" diye sordu.

“Hiçbir şey değişmedi. İş planında sadece rakamlar farklıydı.” Yine de yatırımcı bulmaya devam ediyorlardı.

Bir şirketin 2000 sonrası doğumlu kurucuları, finansman anlaşmasını imzaladıktan birkaç gün sonra ortak kuruculardan biri öfkeyle işten ayrıldı. “Bu çocuk oyunu gibi bir girişim,” dedi bir yatırımcı. Peki ya bu şirket ileride başarılı olursa? Zuckerberg’in yatırımcıların karşısına pijama ve tişörtle çıktığını kim hatırlar?

Sequoia Capital’in en genç ortağı ve yeni fonuyla DeepSeek’e yatırım yapan Cao Xi, geçen yılın sonunda “Şimdi 90’lar sonrası doğumlu kurucuların dönemi” demişti. Altı ay sonra, temas kurduğu girişimciler 2000-2002 doğumlulara dönüştü. “Bazen, keşke 80’lerde doğmasaydım diye düşünüyorum.”

Gençlere erken aşama finansman sağlayan MiraclePlus’a benzer şekilde, bazı yatırım kurumları yalnızca gençlere odaklanan fonlar oluşturmaya başladı. Örneğin, Yunqi Partners’ın Y Transformer’ı, yalnızca 1998 sonrası doğumlu kuruculara yatırım yapıyor. Bütçesi 100 milyon yuan, yaklaşık 20-25 projeye yatırım yapmayı planlıyor, yalnızca ilk tura yatırım yapıyor, her birine yaklaşık 600.000 dolar ve karar süreci 2-3 hafta.

İş dünyasında geçmişteki yazılı olmayan kural “eski kızlar kulübü”ydü; olgun teknoloji elitleri, başarılı girişimciler ve milyarlarca sermayeyi yöneten yatırımcılar birbirini destekler, “ağabeyler ağabeylere yardım eder”, fırsatlar, güven ve sermaye küçük bir grup arasında dönerdi. Çoğu sektördeki temel projeler “önceki nesil” yatırımcıların elindeydi; gençler önemli girişimcileri tanımaz, karar yetkisine sahip olmazdı. 2000 sonrası doğumlu bir yatırımcı, “ağabeylerin” kurallarına uyması gerektiğini, masada kadeh kaldırmak için tetikte olması, jestleri okuması ve önceki nesillerden rehberlik istemesi gerektiğini söyledi.

Yapay zeka, genç yatırımcılara fırsat verdi: Eski yatırımcılar pek anlamıyor, girişimciler çoğunlukla genç, bu yüzden “ağabeyler” genç yatırım yöneticilerinin birkaç cümle daha söylemesine izin vermeye istekli. Köklü bir yatırım kurumunun kurucusu, stajyerlere daha fazla yetki vereceklerini söyledi: “Birçok yapay zeka şirketinin sınırı stajyerlerin yeteneği ve çabasına bağlı olduğu gibi, yatırım kurumlarının geleceği de büyük olasılıkla stajyerler tarafından belirlenecek.”

Yardımlaşma sadece genç yatırımcılar ve girişimciler arasında değil. Yapay zeka araştırmacılarının maaşları yüksek, iş değiştirme hızı fazla ve şirketlerin işe alım isteği güçlü. Bazı şirketlerin stratejisi “savunma amaçlı işe alım”; mevcut bir pozisyon olmasa bile rakip şirketin eleman almasını engellemek için cömert davranıyorlar. Tek sorun, işe alım kriterlerinin biraz yüksek olması ve yeterince kişi bulunamaması; bunun dışında her şey işe alım uzmanları için mükemmel uyuyor.

Avcı gibi zeki gençleri arıyor ve ikna ediyorlar. Bir işe alım uzmanı, belirli 3 ekipten araştırmacıları mülakata getirme talebi aldı; başarılı olsun ya da olmasın, gelen her kişi için 10.000 yuan ödül vardı. Başka bir şirket, belirli bir araştırmacı için %30 işe alım ücreti ödemeye razıydı; bu, diğer sektörlerde yalnızca CEO işe alımında görülen bir teklif. “Bir kişinin maaşı 1 milyon dolarsa, bonus en az 2 milyon yuan olur,” diye hesapladı bir işe alım uzmanı.

Yapay zeka yetenekleri giderek gençleşiyor. Gençlerin daha "AI Native" ve daha "kullanışlı" olmasının yanı sıra, herkes gençliğin getirdiği avantajlardan faydalanabiliyor. Daha büyük bir tema ise gençlerin birbirine kenetlenerek ortak bir söz hakkı oluşturması ve birlikte "yaşlı kurtlara" karşı durması.

Genç araştırmacılar sonuçlar üretip yeteneklerini kanıtlıyor, büyük şirketlere giriyor veya kendi şirketlerini kurup yönetim yetkisi alıyor; kendileriyle yaşıt veya daha genç olanlara daha çok güveniyorlar. Daha genç araştırmacılar ve stajyerler keşfetme motivasyonuna sahip, yönetime kendilerini kanıtlıyor veya genç yatırımcılar tarafından fark ediliyor; genç yatırımcılar iyi projelere yatırım yapıp daha hızlı terfi ediyor.

"Yaşıtlarımla elbette daha iyi anlaşırım!" diyen bir araştırmacı, bir süre San Francisco Körfez Bölgesi'nde bulunmuş. O AI fırtınasının merkezinde, 20 yaşındaki bir kurucu 18 yaşındaki bir çalışanı işe alırken, 19 yaşındaki bir yatırımcı tarafından seçiliyor. Daha önce birbirlerini tanımıyorlarmış, doğrudan e-posta atıyorlar: "Makalenizle çok ilgilendim, fikrim şu şekilde xxx, birlikte konuşalım mı?"

Yurt içindeki bazı yatırımcıların hâlâ "o eski kafada" olduğunu, önce kartvizit verip sol tarafta vesikalık, sağ tarafta unvan yazdıklarını söylüyor. Gençlerde bu pek olmuyor, "bizim ne unvanımız olacak". Fikir ilginç olduğu sürece, bir e-postadan yeni bir arkadaş edinmeyi umursamıyor. Bir sonraki adımda, "Senin gibi birkaç arkadaş tanıyorum, iyi anlaşacaksınız" diyerek yavaş yavaş bir ağ oluşuyor. Yaratıcı fikirler orman yangını gibi yayılıyor, birkaç zeki genç bir startup kurabiliyor, fon alabiliyor ve kaynakları bol büyük şirketlerle rekabet edebiliyor.

Kimse sonsuza kadar genç kalamaz

Gençlere duyulan aşırı ilgi ortamında, eski bir "Huawei Dahi Çocuk" her yönden saldırıya uğruyor. O zamanlar doktorasını yeni bitirmiş, Huawei Dahi Çocuk maaşı yaşıtlarının çok üzerindeymiş, prestijli okullarda bile imrenilen bir yer olarak görülüyormuş. İki üç yıl sonra, kendisinden küçüklerin maaşları onun yeni mezunlara dair hayal gücünü tamamen aşmış – ByteDance, temel model araştırma yetenekleri için yüksek maaşlı işe alım başlatmış, kontenjan sınırı yokmuş ve genellikle iki kat artışla teklif veriyormuş.

Bir yıl sonra kendi girişimini kurmuş, Tencent ve Alibaba da yetenek kapma savaşına katılmış, seçkin yeni mezunların maaş beklentileri "şok edici derecede yüksek"miş. O sadece duygusal bağ kurmaya çalışmış, kendisinin daha güvenilir olduğunu, daha fazla opsiyon verdiğini anlatarak kendi okulundan insanları işe almış. Fon bulmaya gelince, "Huawei Dahi Çocuk" unvanı hâlâ işe yarıyormuş, ancak 00'ların yıldız girişimcileri kadar çekici değilmiş.

Gençler birbiri ardına geliyor, en genç yok, sadece daha genç var. Rekabet eskisinden daha şiddetli. Bir AI sektörü çalışanı, sektördeki en üst düzey akademik makale başvuru sayısının 2020 civarında bin iki bin iken şimdi yetmiş seksen bine çıktığını görüyor. Eskiden bir yüksek lisans öğrencisinin 2 tane üst düzey konferans makalesi yayınlaması iyi sayılırken, şimdi bu standart ikiye, hatta daha fazlasına katlanmış.

Bir AI araştırmacısı, platformda büyük şirketlerin en iyi yetenek programları için mülakat deneyimlerini paylaşıyor, bir iletişim grubu kuruyor ve ilgili staj deneyimi olanların girebileceğini söylüyor. 500 kişilik büyük grup iki günde doluyor. Mülakat deneyimleri, ekiplerin gerçek durumları hakkında konuşuyorlar; birçok büyük şirketin İK'sı, stajyerler ve yeni mezunlar hakkında bilgi almak için onun "Rastgele Alan" hesabını takip ediyor.

Yazılı olmayan kural şudur: En iyi yetenek programına girmek için iyi bir staj gereklidir. İyi bir staj bulmak için de önce iyi bir staj yapmış olmak gerekir. "Peki ilk iyi staj nasıl bulunur? Kıdemli öğrenciler, danışmanlar ve güçlü referanslar sayesinde." 00 kuşağı bir stajyer ciddi bir ifadeyle, "Kimse seni referans göstermiyor mu? O zaman şansını dene," diyor.

En iyi yetenek programını kazanan bir başka aday, "Temel model çevresi artık kapandı," diye değerlendiriyor. Birkaç büyük model şirketindeki stajyerler sürekli dönüyor, tam zamanlı çalışana dönüştükten sonra alt sınıflardaki öğrencileri tavsiye ediyorlar. "İçeridekiler dışarı çıkmazsa, dışarıdakiler de içeri giremez."

"Birçok gerçeği bilmemek daha iyi, anlatmak çok acımasız." Yapay zeka sektörü işe alımını bilen bir kişi tereddütle, "Eskiden sıradan bir üniversite öğrencisi yılda 100.000 kazanırken, Pekin Üniversitesi ve Tsinghua mezunları yılda 1 milyon kazanıyordu, herkes on kat farkı kabul edebiliyordu. Ama şimdi Pekin Üniversitesi ve Tsinghua mezunları yılda 5 milyon kazanabilirken, sıradan bir üniversite öğrencisi 50.000 bile kazanamıyor. Fark 100 kata çıktı, bu acımasız değil mi?" diyor.

00 kuşağı bir yapay zeka araştırmacısı, kendini şanslı hissettiğini söylüyor: "Bu çağda olağanüstü olanın ödülü hiç bu kadar büyük olmamıştı." Yapay zeka sektörünün gençlere cömertliği, insanların sadece ilk yarıya odaklanmasına neden oluyor, ancak ikinci yarıyı göz ardı ediyor: "Sıradan olanın cezası ise hiç bu kadar sert olmamıştı."

O "Huawei Dahi Çocuğu" en azından girişimci olabilir. Onun yaşıtlarının çoğu lisanstan doktoraya kadar okuyor, en az 5 mülakat turundan geçiyor, diğer adayları eleyip 2020 civarında büyük internet şirketlerine giriyor ve yüksek maaşlı sektörün elitleri haline geliyor. "35 yaş" endişesi elbette var, ancak sürekli teknik becerilerini geliştirmeyi düşünüyorlar ve son %10'luk dilimdeki iş arkadaşlarından daha hızlı koşmak için kendilerini zorluyorlar.

Yapay zeka geldi. Ön uç geliştirici programcılar hemen şirketlerin gözünde "fazlalık" haline geldi, diğer yazılım programcıları için ise sadece zaman meselesi. Çoğu büyük şirket programcısı sürekli tedirgin, sadece iş arkadaşlarından daha çok çalışarak kendilerini damıtmaya, önce iş arkadaşlarını elemeye ve sonunda yapay zeka tarafından elenmeye çalışıyor.

2025'in ikinci yarısından önce, 30 yaşını aşmış bir büyük şirket programcısı "yaşlandığından" hiç şüphelenmemişti. Amerika'da doktora yapmış, rahatça büyük bir şirkete girmiş ve her zaman yeni teknolojilerdeki değişimleri takip etmişti. Ancak bir gün aniden büyük modellerin güncellemelerinin ve bilgilerinin durdurulamaz bir musluk gibi patladığını hissetti ve geçmiş deneyimleri "negatif varlık" haline geldi.

Büyük bir kaygı sardı onu: "Eskiden bir kişi günde 200 makale okuyamazdı, şimdi yapay zeka ile 300, 500, 1000 makale okuyabilirsin." Sorun şu: "Ya okumazsan?" Her gece yatmadan önce yapay zekaya görevler veriyor, biraz olsun huzursuzluğunu gidermeye çalışıyor.

Bunu duyan 00 kuşağı bir yapay zeka araştırmacısı hemen şaşkınlıkla soruyor: "Yoksa başka türlü mü olur? Bu, arabanın at arabasının yerini alması gibi, ileri üretim gücü mutlaka geri üretim gücünün yerini alır."

Birkaç saat sonra, onu tanımayan başka bir araştırmacı aynı benzetmeyi yaptı: "Neden daha önce dönüşmediler?"

"Ama at arabasını süren kişi araba kullanmayı öğrenmekte zorlanabilir." "Ama toplum böyle ilerliyor." dedi. "Dört kelimeyle, ufuk çok dar."

30'lu yaşlarındaki programcı, aktarılanları duyunca sessizleşti. Uzun bir tereddütten sonra konuştu: "Hepimiz biliyoruz ki kimse teknolojiyi durduramaz, kendini kandırmak aptalca, sadece takip edebilirsin. Ama onlara dönüşümün o kadar kolay olmadığını anlatmak çok zor." O büyük şirketten ayrıldı ve yeni teknolojileri farklı bir şekilde keşfetmek istedi.

Birkaç gün sonra, gençlerin acımasız özgüvenini bir kez daha hissettiğini söyleyen bir mesaj gönderdi. 1992 doğumlu Chen Yusen, 1999'dan beri Alibaba'da staj yapan Wuzhao'nun yerine DingTalk'ın yeni CEO'su oldu – bu olayın birçok karmaşık yönü var, ancak çevresindeki gençlerin özeti şuydu: "Yaşlıları devir, yerine gençleri koy, her şey düzelecek." O, bu coşkulu yeni dünyada değil gibiydi.

Orijinal Bağlantı

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia