Заработные платы специалистов по ИИ в 2024–2025 годах: подробный отчет

Источники: Самостоятельно предоставленные данные Glassdoor, суммированные 365DataScience ^{[39] [40]}, Analytics Insight через CalTech CTME ^[41].

Другие регионы: За пределами Северной Америки, Европы и Азии данные о зарплатах в области ИИ менее обширны, но указывают на рост возможностей. В Австралии средняя зарплата специалистов по данным составляет около 79 000 долларов (примерно 120 000 AUD) ^[42], что сопоставимо с европейским уровнем. На Ближнем Востоке начали предлагать привлекательные пакеты для привлечения специалистов по ИИ (часто без налогов); например, такие страны, как ОАЭ и Израиль, инвестируют в ИИ-кластеры и могут предлагать конкурентоспособные зарплаты (хотя конкретные цифры сильно различаются). В Африке зарплаты обычно значительно ниже – например, в Южной Африке медианная зарплата специалиста по данным составляет около 44 436 долларов ^[43], тогда как в Египте всего 14 368 долларов ^[44]. Эти различия подчеркивают общемировую тенденцию: экспертиза в сфере ИИ везде дает преимущество в зарплате, но реальные уровни оплаты труда сильно зависят от местных экономических условий и зрелости спроса. Примечательно, что при пересчете по паритету покупательной способности некоторые различия сокращаются; как отмечает один из отчетов, стоит принимать во внимание стоимость жизни вместе с зарплатой, поскольку “доллар в Нью-Йорке и доллар в Мумбаи или Восточной Европе имеют разную покупательную способность” ^{[45] [46]}.

(См. Таблицу 1 ниже для сводной информации о средних зарплатах специалистов по ИИ/данным по странам.)

Таблица 1. Средняя годовая зарплата специалистов по ИИ / аналитиков данных, выбранные страны (2024–25) ^{[47] [48]}

Как показано выше, зарплаты в Северной Америке лидируют в мире (с большим отрывом в США), Западная Европа и развитые азиатские страны формируют средний уровень, а развивающиеся регионы предлагают более низкую абсолютную оплату труда для специалистов по ИИ. Однако рост спроса наблюдается по всему миру — даже в регионах с более низкими зарплатами быстро увеличивается набор специалистов по ИИ и ежегодный рост их доходов по мере распространения ИИ ^{[49] [50]}. Например, рабочая сила в области ИИ в Индии является одной из самых крупных в мире (~600 000 специалистов) и, по прогнозам, удвоится к 2027 году, что способствует росту зарплат (наряду с сохраняющимся дефицитом кадров) ^{[51] [52]}. В Европе, количество упоминаний навыков генеративного ИИ в вакансиях выросло на 330% с 2019 по 2024 год, что отражает стремительный рост спроса и будет способствовать дальнейшему увеличению компенсаций ^{[53] [54]}. Таким образом, несмотря на сохраняющиеся региональные различия по зарплатам, общая тенденция — это устойчивый рост зарплат в сфере ИИ на всех ключевых рынках, поскольку организации по всему миру борются за таланты в области искусственного интеллекта.

Разбивка зарплат по ролям и опыту

По ролям: Разные должности в сфере ИИ имеют различные диапазоны зарплат в зависимости от своих обязанностей и востребованности навыков. В целом, роли, требующие более специализированной или научно-исследовательской работы (например, исследователь в области ИИ), либо оказывающие прямое влияние на доход компании (например, инженеры по машинному обучению в крупных технологических компаниях), как правило, получают более высокую зарплату, чем специалисты более широкого профиля. Ниже представлены основные роли и их типичные уровни оплаты:

• Инженер по машинному обучению: Инженеры по машинному обучению разрабатывают и внедряют модели и инфраструктуру машинного обучения. Они чрезвычайно востребованы в технологической и других отраслях. В США инженеры по машинному обучению часто начинают с зарплаты около 100 000 долларов и могут зарабатывать 180 000 долларов и выше с опытом, особенно на конкурентных рынках ^{[55] [56]}. Во всем мире эта должность имеет одну из самых высоких медианных зарплат: крупное исследование вакансий в сфере AI/ML показало медианную зарплату 189 000 долларов для позиций «Инженер по машинному обучению» (данные более чем по 4 500 респондентам) ^{[57] [58]}. Это сопоставимо или даже выше, чем у многих ролей программистов, что отражает высокую ценность навыков машинного обучения.
• Дата-сайентист: Дата-сайентисты (специалисты, которые анализируют данные и строят прогнозные модели) уже много лет занимают видное место и продолжают хорошо зарабатывать. В США средняя зарплата дата-сайентиста составляет около $116,000 (Glassdoor), причем типичные диапазоны — от ~$90k до $150k ^[59]. С опытом работы или в высокооплачиваемых отраслях дата-сайентисты в США могут зарабатывать более $150k ^{[60] [61]}. В мировом масштабе, роль “Data Scientist” показывает медианную зарплату около $152,000 ^[62] – хотя эта цифра из мирового индекса, вероятно, смещена в сторону высоких зарплат в США. В Европе дата-сайентисты зарабатывают немного меньше (медиана €67k в Германии ^[63]), но даже здесь, с десятилетним опытом заработок может достигать примерно €90,000 ($100k) в год ^[64]. Доктор Тобиас Циммерманн, эксперт по рынку труда из Stepstone, отмечает: «Дата-сайентисты очень востребованы… Неудивительно, что они хорошо зарабатывают. С десятилетним опытом они могут рассчитывать на доход около 90 000 евро в год» ^[65].
• Научный сотрудник по исследованию ИИ / Исследователь: Это специалисты с уровнем PhD, которые продвигают границы искусственного интеллекта (часто работают в командах R&D или лабораториях). Они получают очень высокие зарплаты, особенно в ведущих компаниях. Глобальная медиана для ролей “Research Scientist” (ИИ) составляет около $184,300 ^{[66] [67]}, основываясь на тысячах данных. На практике в крупных американских технологических компаниях начальная общая компенсация исследователя может составлять ~$200k и расти значительно выше. Например, в Google зарплата Research Scientist может быть от $193,000 на начальном уровне (L3) до $893,000+ на старших уровнях (L8) ^[68]. Роли исследователей ИИ в индустрии часто включают значительную долю акций, что увеличивает их общий доход. (В следующих разделах будет рассказано, как ведущие исследователи в элитных лабораториях могут даже получать семизначные компенсационные пакеты.) В академии или некоммерческих организациях исследователи ИИ зарабатывают намного меньше (см. “Академия против индустрии” ниже), поэтому многие лучшие специалисты переходят на работу в индустрию.
• Программист ИИ/машинного обучения / Инженер-программист: Разработчики, которые специализируются на интеграции ИИ-моделей в программное обеспечение (иногда называются просто инженерами ИИ или разработчиками ПО ИИ), получают зарплаты, сопоставимые с другими программистами, но с надбавкой за востребованные навыки в области ИИ. В США зарплата начинающего разработчика ПО для ИИ обычно стартует с $85k и может превышать $130k на старших позициях ^{[69] [70]}. По данным одного источника, инженеры ИИ (широкий термин) получают примерно на 5% больше зарплаты и на 10–20% больше акций, чем остальные разработчики ПО на стартапах, из-за специальных навыков ^{[71] [72]}. Глобальный опрос показывает, что медианная зарплата “AI Engineer” составляет около $152,000 ^[73]. Аналогично, “Applied Scientists” (часто такое название у специалистов по алгоритмам ИИ в компаниях) имеют медианные зарплаты около $160,000 ^[74]. В целом, инженер с глубокими знаниями ИИ/МО, как правило, будет зарабатывать больше сопоставимого разработчика без таких компетенций.
• Новые профессии (инженер по промтам, специалист по этике ИИ и др.): Революция генеративного ИИ породила новые должности, такие как «инженер по промтам» (составление и оптимизация запросов для крупных языковых моделей) — профессии, которых практически не существовало еще несколько лет назад. Примечательно, что некоторые из этих позиций предлагают чрезвычайно высокую оплату труда. В 2023 году в вакансиях для инженеров по промтам в ИИ указывались зарплаты от 200 000 до 300 000+ долларов ^[75], а такие компании, как Anthropic, по сообщениям, платили опытным инженерам по промтам около 250 000–375 000 долларов ^[76]. Хотя не каждый «инженер по промтам» заработает столько, это сигнал того, насколько востребованы навыки генеративного ИИ. Аналогично, организации нанимают офицеров по этике ИИ и экспертов по политике в области ИИ, чтобы обеспечить ответственную разработку искусственного интеллекта. Эти должности хорошо оплачиваются, но не так высоко, как технические позиции в исследовательских и конструкторских отделах — в США стартовая зарплата офицера по этике ИИ может начинаться с 95 000 долларов и достигать 135 000+ долларов в зависимости от уровня и стажа ^[77]. (Их значение растет по мере появления новых регуляций в сфере ИИ, даже если сейчас их зарплаты не дотягивают до инженерных.)
• Другие смежные профессии: Существует множество других специализированных профессий, связанных с ИИ: MLOps-инженеры (операции машинного обучения), которые управляют развертыванием ИИ-моделей (часто получают столько же, сколько software/DevOps-инженеры — в США это низкий-средний диапазон шестизначных сумм), инженеры по данным, отвечающие за построение дата-пайплайнов для ИИ (медианная зарплата ~$140 000 по всему миру ^[78]), инженеры компьютерного зрения (в США обычно в диапазоне ~$100 000–$150 000) ^[79], инженеры-робототехники (~$80 000–$140 000 в США) ^[80] и др. Еще одна узкая сфера на стыке направлений — ИИ в кибербезопасности: появляются такие позиции, как «специалист по безопасности ИИ» с средней зарплатой в США примерно $130 000–$180 000 благодаря сочетанию навыков в области ИИ и кибербезопасности ^{[81] [82]}. В целом, любая профессия, объединяющая компетенции в ИИ и других областях (будь то безопасность, здравоохранение, финансы и пр.), как правило, хорошо оплачивается, так как такие сочетания очень редки.

По уровню опыта: Опыт является одним из ключевых факторов в оплате труда специалистов по искусственному интеллекту. Как и в большинстве профессий, начинающие специалисты получают значительно ниже, чем сотрудники среднего и старшего звена — однако в сфере AI даже стартовые зарплаты могут быть довольно высокими по сравнению с национальными стандартами, а кривая карьерного роста — очень крутая.

В Соединённых Штатах данные Glassdoor показывают, что начинающий специалист (0–1 год) в области data science может рассчитывать на общую зарплату около 117 000 долларов ^[83]. С набором нескольких лет опыта оплата быстро растет — специалисты с 4–6 годами зарабатывают в среднем около 141 000 долларов ^[84], а при стаже 7–9 лет (уровень старшего индивидуального специалиста) — примерно 153 000 долларов ^[85]. Высококвалифицированные специалисты (10+ лет опыта) или руководители могут получать 180–190 тысяч долларов и более в роли data scientist ^[86]. Фактически, по одной из оценок, средняя зарплата для специалистов с 15+ лет опыта в США почти достигла 190 000 долларов ^[87]. Такая динамика — примерно двукратный рост зарплаты от начального до старшего уровня — является сильным стимулом для профессионалов в AI продолжать развиваться в этой области. Это “отличный мотиватор”, как отмечается в отчёте 365DataScience, подчеркивая “важность настойчивости” в построении карьеры ^{[88] [89]}.

Для инженеров и исследователей в сфере искусственного интеллекта наблюдается схожая (или даже более выраженная) тенденция. Начинающий инженер по машинному обучению (выпускник престижного вуза, трудоустроившийся в ведущую технологическую компанию) может получать общую компенсацию в районе $150–200 тыс., в то время как инженер по машинному обучению уровня staff или научный сотрудник с десятилетним стажем в той же компании может зарабатывать значительно больше $300 тыс. в год (включая опционные выплаты). Например, ведущий или главный дата-сайентист в США может зарабатывать более $240 000 в год ^[90], а инженер или исследователь AI высшего уровня (“Distinguished”, опыт 15+ лет в крупной компании) может рассчитывать на пакет в $500 000+ (подробнее об этих редких случаях – в следующем разделе). Для сравнения, специалисты начального уровня с навыками в AI, несмотря на хорошие зарплаты, обычно зарабатывают около $100 тыс. (что выше, чем во многих отраслях, но составляет лишь часть дохода топовых ветеранов).

Также стоит отметить, что карьерная траектория имеет значение: те, кто переходит в менеджмент или руководящие должности (например, руководители AI-команд, директоры по искусственному интеллекту), могут претендовать на еще более высокие зарплаты, чем специалисты со схожим опытом без управленческой нагрузки. Однако в 2024 году появилась интересная тенденция: зарплаты менеджеров среднего звена в data/AI немного снизились ^[91] (возможно, из-за реструктуризации и осторожного отношения к росту управленческих расходов). Тем не менее, опытные менеджеры, управляющие AI-направлениями (например, с 10+ годами опыта, включая лидерские роли), могут рассчитывать на очень крупные зарплаты, особенно в крупных технологических компаниях или быстрорастущих стартапах – зачастую на уровне старших IC-позиций плюс управленческая надбавка. К примеру, в 2024 году глобальная медианная зарплата у “руководителя направления машинного обучения” (“Head of Machine Learning”) составляла примерно $336 500 (правда, по небольшой выборке) ^[92]. Аналогично, должности “директора по машинному обучению” были около $205 800 медианной зарплаты по миру ^[93]. Эти данные показывают: подъем по карьерной лестнице до руководителя AI-направлений может быть чрезвычайно прибыльным.

Пример начинающего и старшего специалиста: Чтобы сделать это нагляднее, рассмотрим инженеров-программистов в компании, ориентированной на ИИ, такой как OpenAI. По данным Levels.fyi, L2 (начальный уровень) программист в OpenAI получает компенсацию около 238 000 долларов, тогда как у L6 (старший/стажный сотрудник) этот пакет составляет примерно 1,34 млн долларов в год ^[94]. Старший уровень, скорее всего, соответствует человеку с десятилетним и более опытом и выдающимися результатами. Медианное значение по всем уровням в OpenAI составляет около ~875 000 долларов ^[95], что показывает, насколько высокие уровни могут смещать статистику. Хотя OpenAI является исключением по уровню оплаты, она прекрасно иллюстрирует, как доходы специалистов по искусственному интеллекту могут стремительно расти на высших ступенях карьеры и ответственности.

В целом специалисты по ИИ наблюдают существенный рост зарплаты с опытом. Уже на входе молодые специалисты получают высокие доходы по сравнению со многими другими областями, но те, кто достигает уровней старших индивидуальных специалистов или руководителей в сфере ИИ, могут наблюдать многократный рост своих вознаграждений. Эту динамику усиливает и тот факт, что во многих компаниях используется вознаграждение акциями — это значит, что старший сотрудник, начавший работать в успешной компании на ранних этапах, может сейчас обладать пакетами акций на миллионы долларов. Позже в этом отчёте мы рассмотрим, как эта динамика проявляется в крупных технологических компаниях и ведущих лабораториях, где опытные эксперты по ИИ получают беспрецедентные зарплаты.

Отраслевые различия: крупные технологические компании vs стартапы vs академия vs другие

Специалисты по ИИ востребованы практически во всех отраслях, но уровень оплаты везде разный. Существует существенная разница в компенсациях в зависимости от того, работает ли человек в крупной технологической компании, стартапе, академическом учреждении, финансовой компании, системе здравоохранения, государстве и т.д. Ниже мы рассмотрим ключевые тенденции по отраслям в оплате специалистов по ИИ:

• Крупные технологические компании (Big Tech): Google, Meta, Amazon и Microsoft давно известны самыми высокими зарплатами и щедрыми пакетами акций для специалистов по искусственному интеллекту. Крупные IT-компании получают огромную прибыль и ведут ожесточённую борьбу за таланты в сфере ИИ, чтобы сохранять конкурентное преимущество, что приводит к очень щедрым выплатам. Например, исследователь или инженер по ИИ в компании из FAANG может легко получать совокупную компенсацию (зарплата + бонус + акции) на уровне середины — верхнего диапазона шестизначных сумм в год. Внутренняя грейд-сетка Google показывает, что исследователи получают от ~$193K (начальный уровень) до ~$893K (старший уровень) в виде прямой компенсации ^[96]. Более того, исследователи ИИ среднего и старшего звена в крупных IT-компаниях сегодня зачастую получают общие пакеты от $500,000 до $2,000,000 в год — значительно больше, чем всего несколько лет назад ^[97]. По данным Financial Times, эти уровни (от полумиллиона до нескольких миллионов для научных сотрудников) выросли с ~$400 тыс. несколько лет назад ^[98]. В крупных IT-компаниях выдача акций может составлять огромную часть вознаграждения: такие компании, как Google, Meta и Microsoft, часто предоставляют долю, которая для старших специалистов по ИИ может удваивать размер денежной части зарплаты ^[99]. По одному из источников данных, “ведущие инженеры в крупных технологических компаниях” (не только в сфере ИИ) в среднем получают $281,000 зарплаты и $261,000 акциями в год — всего около $542,000 ^[100]. Специалисты по ИИ, как одни из самых ценных кадров, часто получают и выше этих сумм (особенно на позициях, связанных непосредственно с разработкой продуктов или исследованием в области ИИ).
  • Внутри крупных IT-компаний лаборатории ИИ (такие как Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research и др.) предлагают одни из самых ошеломительных зарплат. Эти группы иногда работают полунезависимо и платят столько, сколько требуется для привлечения мирового класса PhD-специалистов. Мы приведём конкретные примеры в следующем разделе, но не редкость, когда ведущие исследователи по ИИ в крупных компаниях получают семизначные доходы. Как отметил один технический рекрутер, «учёные-исследователи среднего и старшего уровня сегодня могут ждать общую компенсацию в $500 тыс. — $2 млн в крупных технологических группах» ^[101]. Эта гонка зарплат подняла уровень выплат до невиданных прежде в IT – сопоставимых, а иногда и выше, доходов трейдеров хедж-фондов или профессиональных спортсменов.
• Стартапы: Стартапы также ищут специалистов по ИИ, но их стратегии вознаграждения отличаются от компаний Big Tech. Стартапы на ранней стадии могут не иметь средств, чтобы предлагать зарплаты на уровне FAANG, но часто предлагают долю в компании (акции), которая может оказаться очень прибыльной в случае успеха стартапа. В бурном рынке 2021–2022 годов некоторые хорошо финансируемые стартапы в сфере ИИ действительно платили очень высокие зарплаты, чтобы конкурировать за таланты. Однако к 2024 году стартапы в целом перешли к более экономному подходу – «делать больше с меньшими ресурсами» – уделяя внимание эффективности и тщательному найму ^{[102] [103]}. Согласно данным Carta (через SignalFire), средние зарплаты в технологических стартапах снова начали расти в 2024 году после небольшого снижения, но объем опционов снизился примерно на 35% по сравнению с пиком ^{[104] [105]}. Тем не менее, роли в ИИ остаются заметным плюсом: «Инженеры по ИИ — самые востребованные специалисты к 2025 году, получая 5% надбавку к зарплате и 10–20% надбавку к опциону по сравнению с другими инженерными позициями» ^{[106] [107]}. На практике это означает, что стартап может платить инженеру по ИИ немного меньше, чем, например, Google, но постарается компенсировать это опционами на акции (хотя опционы стартапов более рискованны). Например, стартап уровня Series A может предложить специалисту по ИИ зарплату в $150 тыс. плюс опционы, которые (на бумаге) могут стоить очень дорого, если компания вырастет. Один из трендов: географическая корректировка зарплаты в стартапах становится менее выраженной — около 85% стартапов по-прежнему корректируют оплату в зависимости от региона, но разница сокращается по мере того, как удалённая работа становится нормой. Некоторые небольшие города США теперь платят ~85–90% зарплат Сан-Франциско для технических специалистов ^{[108] [109]}. Это означает, что инженер по ИИ в стартапе, например, в Остине или Шарлотте, может получать почти такой же уровень зарплаты, как в Кремниевой долине, что ранее встречалось реже. В целом стартапы могут быть непредсказуемыми: топовые «единороги» иногда действительно платят почти как Big Tech за ключевых специалистов по ИИ (а в редких случаях даже больше, если талант крайне нужен), но многие стартапы предлагают умеренную зарплату и надеются, что перспектива роста и доли привлечёт талантливых сотрудников.
• Академия (университеты и исследовательские институты): В резком контрасте с индустрией, академические зарплаты специалистов по ИИ значительно ниже. Профессора и исследователи в университетах часто получают лишь часть того, что могли бы зарабатывать в частном секторе. В США типичный ассистент-профессор по компьютерным наукам/ИИ может получать порядка $120k–150k (базовая девятимесячная зарплата) в хорошем университете ^[110]. Полные профессора в ведущих учреждениях могут зарабатывать около $250k–350k (и только настоящие «звезды» с несколькими грантами или административными должностями могут приближаться к $500k) ^[111]. Опубликованная оценка зарплат ИИ-факультета Stanford: ассистент-профессор ~$150–200k; ассоциированный профессор ~$200–300k; полный профессор ~$300–500k+ (только самые топовые превышают $500k) ^[112]. Так что даже самые высокооплачиваемые профессора (возможно, $400k) получают на порядок меньше ведущих исследователей отрасли (которые, как отмечалось выше, могут получать более $4M совокупно). Чаще всего выпускники PhD делают постдокторскую исследовательскую стажировку в академии, которая оплачивается всего $60k–80k в год ^[113] — фактически на порядок меньше, чем может получить выпускник PhD в крупной лаборатории. Этот разрыв привел к широко известному «утечке мозгов» специалистов по ИИ из академии в индустриальные лаборатории. Как один из авторов на Reddit с иронией заметил, «$60K для постдока… $500K для известного [индустриального] исследователя с десятилетиями опыта» ^[114]. Даже государственные исследовательские лаборатории и некоммерческие организации не могут сравниться с отраслью: правительство США, например, имеет жесткую систему окладов, которая не может законно соответствовать зарплатам, которые компании платят специалистам по ИИ ^[115]. В результате многие государственные должности в области ИИ ограничиваются уровнем ~$180k ^[116], и ведомства испытывают трудности с привлечением лучших кадров — что приводит к зависимости от подрядчиков. Разрыв настолько велик, что ведущие профессора ИИ часто увеличивают свои доходы за счет консультаций или основания компаний. Не редкость, когда профессор ИИ берет академический отпуск и присоединяется к компании вроде Google или OpenAI ради многомиллионного пакета — что невозможно заработать в академии. Преимущества академии иные: свобода выбора научных интересов, возможность свободно публиковаться и формировать следующее поколение через преподавание. Но если говорить исключительно о доходах, академия сильно отстает от индустрии в сфере ИИ. (Один утешительный момент: многие правительства и университеты ищут способы предложить стипендии, именные кафедры или другие стимулы для удержания ИИ-специалистов, но разрыв все еще значителен.)
• Финансовые и квантовые компании: Помимо крупных технологических компаний, финансовый сектор (особенно хедж-фонды, инвестиционные банки и компании по количественным торгам) известен тем, что очень хорошо платит специалистам по ИИ и данным. Компании вроде Jane Street, Citadel, Two Sigma и другие нанимают экспертов по ИИ/МО (часто называемых количественными исследователями или дата-сайентистами) и могут предлагать пакеты, сопоставимые с крупными ИТ-компаниями. На самом деле, для начальных quant-должностей (где может использоваться ИИ/машинное обучение в алгоритмическом трейдинге) зарплаты могут быть заоблачными: например, сообщалось, что Jane Street предлагала $325,000 новым выпускникам — разработчикам ПО/квантовым инженерам на 2023 год ^[117]. Обычно такие компании платят высокую базовую зарплату плюс крупные бонусы. Квант-специалист по ИИ среднего уровня в финансах может зарабатывать $500k–$1M+ в год, если приносит прибыль компании. Финансовый сектор рассматривает ИИ как конкурентное преимущество для создания торговых алгоритмов, моделей рисков и финтех-новшеств. Поэтому они конкурируют за тех же PhD-статистиков и специалистов по МО. Хотя роли в финансах могут не иметь такой публичности, как аналогичные роли в крупных ИТ-компаниях, компенсации часто сопоставимы. Также стоит отметить, что теперь некоторые крупные банки напрямую нанимают инженеров по ИИ и дата-сайентистов для модернизации своего бизнеса, хотя банки обычно платят меньше, чем хедж-фонды (в банках зарплаты могут быть на уровне других крупных предприятий — хорошие, но редко сопоставимые с ИТ/квант-рынком). В целом, финансы предлагают одни из самых высоких компенсаций для специалистов по ИИ, особенно в хедж-фондах и высокочастотных торгах, где гениальный ML-алгоритм может приносить огромные прибыли.
• Здравоохранение и биотехнологии: Сектор здравоохранения (включая фармацевтические компании, производителей медицинского оборудования и health-tech стартапы) активно внедряет ИИ для поиска лекарств, медицинской визуализации, аналитики данных о пациентах и др. Вознаграждение в здравоохранении за работу с ИИ варьируется. Крупные фармацевтические компании (например, Roche, Novartis) и биотех-компании, нанимающие специалистов по ИИ, могут платить хорошо, но часто не так много, как чисто технологические фирмы — возможно, в пределах низких-средних шестизначных сумм для опытных специалистов. Стартапы в здравоохранении могут быть ограничены в финансах, но если их поддерживают крупные инвесторы, они предлагают конкурентные условия (плюс мотивация работать над технологиями, спасающими жизни). Один из примеров — ИИ в поиске лекарств: PhD по ИИ, работающий в крупной фармацевтической компании в области R&D, может зарабатывать базовую зарплату $150,000, а с бонусами — и $200,000+, что весьма достойно, но ниже уровня FAANG. В медицинской визуализации на базе ИИ больницы и healthtech-компании нанимают специалистов по ИИ для создания диагностических алгоритмов; зарплаты здесь могут соответствовать другим IT-ролям в здравоохранении (возможно, $100,000–$150,000 для опытных сотрудников, выше — в крупных городах или компаниях). В целом, здравоохранение — огромная сфера роста для ИИ-профессий (больницы уже нанимают дата-сайентистов и др. ^[118]), но зарплаты часто ограничены бюджетами организаций и тем фактом, что многие должности находятся в некоммерческом или клиническом секторе. Тем не менее, по мере роста частных healthtech-компаний наблюдается сближение с IT-зарплатами — например, биомедицинский ИИ-учёный в продвинутом стартапе по геномике в Кремниевой долине может действительно получать как любой ИИ-инженер (то есть, высокие шестизначные суммы для синьоров).
• Государственный и публичный сектор: Государственные учреждения и публичный сектор имеют большую потребность в специалистах по ИИ (для нужд обороны, политики, государственных услуг и т. д.), но обычно предлагают самую низкую оплату среди всех секторов. Как уже упоминалось, правительство США сталкивается с трудностями, так как федеральные оклады специалистов (даже на высших уровнях GS или SES) ограничены и значительно ниже зарплат в индустрии — часто чуть выше $100 тыс. Вакансия “эксперт по ИИ” на государственной службе может быть открыта, например, на $120 тыс. в год, что неконкурентоспособно по сравнению с частными компаниями, готовыми платить за ту же позицию $300 тыс. Один из комментаторов на Hacker News отметил, что «правительство США юридически не может платить столько, сколько нужно, чтобы нанимать экспертов по ИИ прямо сейчас», подчеркнув, что большая часть такой работы переходит подрядчикам, которые могут платить рыночные ставки ^[119]. Эти подрядчики (например, Booz Allen и другие) платят немного выше, но даже в таких случаях доходы специалистов по ИИ в госконтрактах часто составляют средние или высокие $100 тыс. Вне США в некоторых странах (например, в отдельных европейских государствах или организациях ООН) зарплаты также умеренные. К примеру, работа AI-советником в одном из министерств Европы может быть оценена примерно в $80 тыс. Есть и исключения — например, оборонные проекты или специальные экономические зоны могут предлагать бонусы, — но в целом государственный сектор — наименее оплачиваемое направление для специалиста по ИИ. Люди идут туда в основном ради миссии или влияния, а не ради финансовой выгоды. В последнее время все чаще звучат призывы создать специальные системы оплаты труда для технических экспертов в госструктурах (чтобы привлечь таланты в ИИ) ^[120], но такие меры требуют времени. До тех пор государственные учреждения рискуют терять специалистов по ИИ в пользу частного сектора, если не работают через подрядчиков или не предлагают другие нематериальные преимущества.
• Академия и некоммерческие организации: (Уже рассмотрено выше в разделе об академии — также низкие зарплаты по сравнению с частным сектором. Некоммерческие лаборатории или НПО могут платить немного больше, чем университеты, но всё равно далеки от уровня крупных IT-компаний. Например, Институт искусственного интеллекта Аллена (AI2) или благотворительные организации, занимающиеся этикой ИИ, могут предлагать зарплаты на уровне нескольких сотен тысяч для ведущих исследователей, но основной акцент делается на миссионерскую составляющую.)
• Другие отрасли: Практически каждая отрасль сейчас нанимает специалистов по ИИ в той или иной степени. Производственные компании нанимают инженеров по ИИ и робототехнике (часто с оплатой, схожей с зарплатой других инженеров в производстве — которая обычно ниже, чем у специалистов по программному обеспечению, примерно в диапазоне $100k в США). Розничные компании нанимают дата-сайентистов для систем рекомендаций, телекоммуникационные компании — для оптимизации сетей и т.д. Отраслевые обзоры зарплат показывают, что самые высокооплачиваемые отрасли для специалистов по данным и ИИ в США включают телекоммуникации (~$163k), технологии (ИТ) (~$161k), страхование (~$160k) и финансовые услуги (~$158k) ^{[121] [122]} — по сути, секторы, где данные и ИИ напрямую приносят доход. Менее оплачиваемые отрасли (относительно) включают такие сферы, как сельское хозяйство ($136k) или образование ($120k) ^{[123] [124]}. Но даже в этих “низкооплачиваемых” секторах зарплаты специалистов по ИИ часто превышают средние показатели по отрасли; например, специалист по ИИ в образовании, зарабатывающий $120k, получает гораздо больше, чем обычный преподаватель. Это подчеркивает, что навыки в ИИ везде ценятся дороже: средняя надбавка составляет около 56%, согласно данным PwC, то есть, связанные с ИИ должности оплачиваются более чем в полтора раза выше аналогичных по опыту ^[125].

В заключение, место вашей работы имеет огромное значение для оплаты труда в сфере ИИ. Крупные технологические компании и финансовый сектор могут сделать специалистов по ИИ миллионерами; стартапы могут предлагать высокий потенциал роста, но чуть более низкую текущую зарплату (с заметными исключениями среди хорошо финансируемых компаний); академическая и государственная сферы дают интеллектуальное удовлетворение, но требуют уступок по зарплате. Многие специалисты по ИИ выбирают сектор в зависимости от личных приоритетов (например, высокий доход в краткосрочной перспективе против свободы исследований или влияния на государственную политику). Однако наблюдается определённое сближение: традиционные отрасли, такие как телекоммуникации, страхование и консалтинг, повышают зарплаты, чтобы привлечь таланты в сфере ИИ, сокращая разрыв с технологическим сектором ^{[126] [127]}. Например, консалтинговые фирмы сейчас активно создают команды по ИИ и платят большие деньги специалистам по данным, потому что им нужно консультировать клиентов по вопросам внедрения ИИ ^[128]. В результате специалисты по ИИ имеют огромный выбор — и многие предпочитают менять секторы на протяжении карьеры (например, начать в науке, перейти в технологическую компанию или стартап, а затем пойти работать на государство), используя свои ценные навыки по-разному.

Эталонные зарплаты крупнейших компаний: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft и другие

Один из наглядных способов понять крайние значения зарплат в ИИ — посмотреть на известные компании и лаборатории, занимающиеся разработкой ИИ. Сюда входят специализированные исследовательские компании и отделы ИИ в крупных технологических корпорациях. Здесь мы приводим основные ориентиры по зарплатам и отчёты от нескольких ключевых игроков:

• OpenAI: Являясь создателем ChatGPT и ведущей AI-лабораторией, OpenAI, по сообщениям, предлагает своим сотрудникам, особенно старшему персоналу, очень щедрое вознаграждение. Согласно недавним данным Levels.fyi, средняя общая компенсация для инженера-программиста в OpenAI составляет около 875 000 долларов в год (в США) ^[129]. Диапазон впечатляет — инженер начального уровня (L2) получает около 238 тыс. долларов, тогда как старший инженер (L6) может зарабатывать 1,34 млн долларов в год ^[130]. В OpenAI также существует структура участия в прибыли с “Profit Participation Units” для сотрудников, что может еще больше увеличить компенсацию при росте оценки стоимости компании. По данным Reuters, “ведущие исследователи OpenAI регулярно получают компенсационные пакеты на сумму более 10 миллионов долларов в год” ^{[131] [132]}. Эта цифра поражает, но была подтверждена источниками на фоне острой конкуренции за таланты. Например, когда некоторых исследователей OpenAI пытались переманить конкуренты, компания предлагала бонусы за удержание в размере 1–2 миллионов долларов плюс повышение доли акций на 20 миллионов долларов и более, чтобы убедить их остаться ^[133]. Эти пакеты по удержанию сотрудников указывают, что общая стоимость компенсации (зарплата + акции) исследователя OpenAI может быть чрезвычайно высокой — в некоторых случаях достигая восьмизначных сумм. Стратегия OpenAI заключается в том, чтобы оставаться конкурентоспособными, но при этом делать акцент на своей миссии; один из исследователей, Ноам Браун, отметил, что фактически согласился на меньшую сумму, чтобы присоединиться к OpenAI из-за захватывающей работы (хотя даже “меньше” в этом случае, вероятно, было все равно значительной суммой) ^[134].
• Google DeepMind (Alphabet): Исследовательское подразделение искусственного интеллекта Google, ныне объединяющее Google Brain и DeepMind, известно своими высокими зарплатами. Несколько лет назад просочилась информация, что средняя зарплата в DeepMind в Лондоне составляла около £295,000 (~$400k) с учетом бонусов ^[135]. У Google большие финансовые возможности, и компания предлагала огромные суммы, чтобы привлечь таланты. Reuters сообщил, что Google DeepMind предлагала ведущим исследователям компенсационные пакеты до $20 миллионов в год и даже корректировала графики вестинга акций, чтобы сделать предложения еще более привлекательными ^[136]. Это, конечно, исключительные случаи (скорее всего, для ведущих мировых специалистов по ИИ), но это демонстрирует уровень ставок. Для сравнения, стандартная зарплата исследователя в Google в США может достигать примерно $900k, как указано ^[137], но DeepMind платила выше рыночных стандартов, чтобы переманить экспертов (особенно до полного объединения с Google). В одном широко известном случае Google заплатила более $100 млн, чтобы приобрести стартап в основном ради одного исследователя по ИИ (Джеффа Хинтона в 2013 году) – по сути, это было «аквахайрингом» ради таланта. Сейчас, когда конкуренция усиливается, Google, похоже, готова идти на все: внеплановые опционные гранты, сокращенные сроки вестинга и многомиллионные предложения для ключевых работников ^[138].
• Meta (Facebook) AI: В 2023–2025 годах Meta значительно активизировала свои усилия в области искусственного интеллекта, запустив новую инициативу по созданию «суперкомпьютера ИИ» и привлекая лучших специалистов. По отраслевым слухам, о которых позже публично говорил генеральный директор OpenAI, Meta предлагала некоторым исследователям пакеты до $100 миллионов (вероятно, на несколько лет) ^{[139] [140]}. В середине 2025 года Сэм Альтман (генеральный директор OpenAI) утверждал, что Meta пытается переманить исследователей OpenAI, предлагая подъемные в $100 млн и еще более высокую годовую зарплату ^{[141] [142]}. Хотя это заявление было частью определенного нарратива (и Meta отказалась комментировать), последующий анализ показывает, что Meta действительно предлагала более $10 миллионов в год отдельным лидерам в области ИИ ^{[143] [144]}. Фактически, по сообщениям, генеральный директор Meta Марк Цукерберг лично обращался к топовым кандидатам с предложениями от $10 млн и выше, чтобы они присоединились к ИИ-лаборатории Meta ^[145]. Сообщается также, что к 2025 году средневзвешенное предложение для ведущих исследователей в Meta превысило $2 млн в год ^[146]. Несмотря на такие суммы, OpenAI и другим удавалось сохранять специалистов, что показывает: деньги на этом уровне — не всегда решающий фактор, но это явно подчеркивает, что «ИИ-лаборатории нанимают как в шахматах… готовы платить большие суммы кандидатам с узкой экспертизой» ^[147]. (Яркая цитата Ариэль Херберт-Восс, бывшей исследовательницы OpenAI, описывающей войну за таланты ^[148].) Стоит отметить уровни Meta: для более рядовых должностей инженеры-программисты Meta (Facebook), специализирующиеся на ИИ, могли зарабатывать несколько сотен тысяч (уровень E5 в Meta — примерно $300-400 тыс.). Тем не менее, группа AI Research (FAIR) традиционно платила очень высоко и часто включала подъемные и исследовательские гранты.
• Microsoft Research / Microsoft AI: Microsoft вложила огромные средства в ИИ (включая партнерство с OpenAI на сумму более 10 миллиардов долларов). Собственные компенсации Microsoft для специалистов по ИИ сопоставимы с другими крупными технологиями, хотя, возможно, чуть ниже, чем у Google/Meta на самом высоком уровне. Руководитель по ИИ уровня “Partner” в Microsoft может получать общий доход в районе $1 млн+, но меньшему количеству людей удается достичь астрономических сумм, наблюдаемых в OpenAI или Google. Некоторые таланты действительно ушли из Microsoft в чисто ИИ-компании (например, Себастьян Бюбек покинул MSR и присоединился к OpenAI в 2023 году ^[149]), что указывает на то, что небольшие лаборатории иногда перебивают предложения крупных компаний. Однако Microsoft обычно добавляет и другие стимулы (например, финансирование исследований для собственных проектов, а теперь благодаря партнерству с OpenAI — возможность работать с передовыми технологиями). Конкретные цифры: по данным Levels.fyi, “Researcher” в Microsoft на уровне 66 (примерно старший специалист) может получать ~$300K, а на Partner-уровне (руководство) — до ~$800K–$1M вместе с акциями. Кроме того, Microsoft часто привязывает бонусы к успеху продуктов в области ИИ (например, оплата специалиста Azure AI может включать бонусы за продажи). В целом, Microsoft платит первоклассные зарплаты в сфере ИИ, но об этом не так часто пишут СМИ, как о “зарплатных войнах” между OpenAI, Meta и Google. Вероятно, потому, что Microsoft стратегически использует инвестиции в OpenAI — эффективно “аутсорсируя” самых высокооплачиваемых исследователей на зарплату OpenAI, но при этом получая выгоду от их инноваций.
• Amazon и другие: Amazon (AWS) нанимает множество инженеров по ИИ (для AWS AI сервисов, Alexa и т.д.) и обычно платит сопоставимо с другими крупными технологиями для старших ролей (высокие шестизначные суммы). Apple также в игре — по сообщениям, зарплаты в области AI/ML в Apple немного ниже рыночных (в Apple обычно более закрытая культура и иногда меньшие опционы, но суммы все равно доходят до сотен тысяч). Nvidia — ключевой производитель чипов для ИИ — тоже активно переманивает исследователей в области ИИ и хорошо платит, особенно на инженерных позициях.
• Значимые AI-стартапы: Некоторые передовые AI-стартапы стали известны благодаря высоким компенсациям. Например, Anthropic, конкурент OpenAI, по сообщениям, предлагал инженерам со средним опытом зарплаты в несколько сотен тысяч. Более того, когда стартап xAI (проект Илона Маска) запускался, ему, вероятно, пришлось соответствовать высоким предложениям, чтобы переманивать специалистов у конкурентов. Обычно небольшой стартап не может платить кому-то $10 млн в год, но он может привлечь специалистов долями в компании, которые могут стоить десятки миллионов в случае успеха. В рассылке Smythos отмечалось: “В 2025 году Meta впервые предложила пакеты более $2 млн, но все равно теряла таланты: … Meta не просто конкурирует на рынке — она пытается переизобрести его, создавая новый уровень компенсаций” ^{[150] [151]}. Это свидетельствует о том, что даже стартапы (если у них есть большие инвестиции) могут переманивать специалистов, разрушая привычные нормы зарплат. Один из показательных примеров: стартап Lightmatter (разработка ИИ-оборудования) переманил лучших ML-исследователей из Google, предложив им опционы уровня соучредителей. Хотя точные зарплаты не разглашаются, пример показывает, как стартапы могут креативно подходить к оплате труда.

В заключение, верхняя граница зарплат в сфере ИИ постоянно определяется заново несколькими ключевыми компаниями. По состоянию на 2024–2025 годы можно выделить такие конкретные ориентиры:

• Топовые инженеры по ИИ в OpenAI: около $1M медиано, с диапазоном от ~$240k до $1.3M для уровней от младшего до старшего ^[152].
• Ведущие исследователи в OpenAI: >$10M/год для нескольких “суперзвёзд” (по данным Reuters) ^[153].
• Google DeepMind: предлагали до $20M/год для некоторых исследователей ^[154].
• Meta AI: номинальные предложения до $10–$25M суммарно для наиболее востребованных специалистов (например, многолетние контракты или очень крупные единовременные бонусы) ^{[155] [156]}.
• Типичный старший исследователь в области ИИ в крупной технологической компании (не абсолютный топ) сегодня: $500k – $800k общий доход — обычное явление ^{[157] [158]}.
• Для сравнения, типичный специалист по ИИ в мелкой компании или не топовой: $150k – $300k в зависимости от роли и региона, что всё равно крайне высоко относительно большинства профессий.

Эти числа могут показаться невероятными, но они отражают реальность “дефицита кадров” в технологической сфере, которая, как считают лидеры рынка, будет определять будущее целых индустрий. Как сказано в одном из исследований: “премиальные специалисты по ИИ теперь стоят, как раньше стоили целые компании” ^[159]. В следующем разделе будет рассказано, почему это происходит — о спросе, нехватке специалистов и роли трендов вроде удалённой работы.

Движущие силы зарплатных трендов: спрос на ИИ, дефицит кадров и удалённая работа

Необычайные зарплаты и описанные тенденции являются симптомами более масштабных процессов на рынке труда в области ИИ. Тремя основными движущими силами выступают: взрывной спрос на навыки ИИ (во всех отраслях), нехватка опытных специалистов по ИИ и меняющиеся рабочие модели, такие как удаленная работа, расширяющие конкуренцию. Вот как каждый из этих факторов влияет на уровень вознаграждения:

Взлет спроса на навыки ИИ: С момента прорыва ChatGPT в конце 2022 года и волны генеративного ИИ, спрос на специалистов по искусственному интеллекту взлетел. Компании всех направлений — от Big Tech до банков и ритейлеров — спешат внедрять ИИ в свои продукты и операционные процессы ^{[160] [161]}. Подобная «золотая лихорадка» (“нам нужны люди по ИИ прямо сейчас!”) привела к настоящим войнам ставок за каждого, кто доказал свою экспертизу. Анализ LinkedIn показывает резкий рост публикаций вакансий по ИИ: например, доля позиций по ИИ среди IT-вакансий в США выросла с 8,8% в 2019 году до 14,3% к середине 2024 года ^{[162] [163]}. Так как каждая отрасль теперь нанимает (финансы, здравоохранение, производство, консалтинг и др. активно привлекают специалистов по ИИ ^{[164] [165]}), количество открытых вакансий намного превышает число квалифицированных кандидатов. Срабатывает простой экономический закон: когда спрос превышает предложение, цены (зарплаты) растут.

Что особенно важно, искусственный интеллект рассматривается как стратегическая необходимость — компании боятся остаться позади, если не смогут внедрять самые современные ИИ, поэтому они активно инвестируют в таланты. Эта срочность приводит к тому, что зарплатные пакеты для ведущих специалистов по ИИ напоминают гонорары профессиональных спортсменов или звезд Голливуда. Как десятки инсайдеров рассказали Reuters, с момента появления ChatGPT, найм исследователей ИИ «достиг уровня профессиональных спортсменов» ^[166]. Одна из причин — компании считают, что один высококлассный исследователь ИИ может буквально создать инновации на миллиарды долларов (так называемая концепция «инженера 10x», увеличенная до «исследователя 10 000x» в ИИ ^[167]). Сэм Альтман пошутил о «тех самых исследователях 10 000x» в Твиттере ^[168] — намекая, что вклад одного человека в ИИ может быть на порядки выше среднего. Если компания считает, что наем конкретного эксперта по ИИ может привести к успеху или провалу компании, она готова платить почти любую цену — что мы и видим в предложениях на сумму $10 млн и выше.

Даже за пределами элиты, широкий спрос поднимает зарплаты на всех уровнях. Например, малым и средним компаниям, которые, возможно, не могут выплачивать миллионы, все равно приходится предлагать очень конкурентные зарплаты (и бонусы, такие как гибкий график, интересные проекты), чтобы привлечь айти специалистов среднего уровня, у которых могут быть предложения от Google или перспективного стартапа. Это ежегодно повышает медианные зарплаты. Действительно, по состоянию на 2024 год, «профессии, связанные с ИИ, — одни из самых прибыльных, предлагая конкурентную оплату, которая растет с опытом и экспертностью» ^[169]. Бум Генеративного ИИ в частности создал новые роли (например, «Иженер по созданию промптов», «разработчик LLM») с высокой оплатой, потому что спрос возник настолько быстро, что предложение не поспевало за ним. В апреле 2025 года общая медианная зарплата в сфере ИИ составляла около $160 000 в год ^[170] — очень высокая медиана, которая отражает, что многие такие позиции находятся в самых высокооплачиваемых секторах.

Дефицит талантов (ограниченное предложение): Хотя многие люди приходят в области, связанные с ИИ, по-настоящему опытные эксперты по ИИ (особенно те, кто имеет ученые степени или значительный опыт работы над проектами) по-прежнему достаточно редки. Современный ИИ (глубокое обучение и др.) — молодая сфера: лишь в последнее десятилетие она стремительно развилась. Это означает, что количество специалистов с, например, более чем 10-летним опытом в глубоких нейронных сетях очень мало. В зависимости от источников, число людей во всем мире, способных создавать передовые модели ИИ, составляет лишь несколько тысяч ^[171]. По оценке Reuters, элитная группа может насчитывать всего несколько десятков или сотен человек, добившихся крупных прорывов в области крупных языковых моделей ^[172]. Экстремальный дефицит кадров на высшем уровне взвинчивает здесь зарплаты: это “звезды ИИ”, которые могут выбрать любого работодателя. Поэтому компании относятся к найму сотрудников “как к партии в шахматы” — тщательно разрабатывают стратегии и тратят большие средства, чтобы заполучить ключевых игроков ^[173].

Даже на менее элитных уровнях многие вакансии остаются незаполненными. Доклад Всемирного экономического форума выявил значительный дефицит кадров в области ИИ по всему миру: спрос на специалистов во многих странах значительно превышает предложение ^{[174] [175]}. В таких странах, как Индия, несмотря на то, что там выпускается много инженеров, компании прогнозируют 2,3 миллиона вакансий в области ИИ в течение следующих 3 лет, и не хватает квалифицированных кадров, чтобы их заполнить ^{[176] [177]}. Аналогично Европа сталкивается с проблемой удержания специалистов по ИИ (половина выпускников по ИИ в некоторых странах уезжают в США) ^{[178] [179]}. Дефицит специалистов заставляет компании делать две вещи: платить больше за ограниченный талант и рассматривать нетрадиционные наймы (например, нанимать физиков или математиков и переучивать их в исследователей по ИИ) ^{[180] [181]}.

Дефицит также привел к появлению креативных подходов, таких как организация компаниями внутреннего обучения (программ повышения квалификации) и использование международного найма. Но в краткосрочной перспективе наращивание инвестиций – самый быстрый способ решения проблемы, отсюда и такие высокие зарплаты. Ариэль Херберт-Восс описала, что ИИ-лаборатории относятся к специализированным экспертам как к ценным фигурам в шахматах: вам нужны как «ладьи», так и «кони», и вы готовы заплатить любые деньги, чтобы не остаться без нужной фигуры ^[182]. Пока ИИ остается той самой преобразующей технологией эпохи, и экспертизу нельзя получить мгновенно, редкие специалисты будут пользоваться рынком продавца для своих умений.

Удалённая работа и глобализация талантов: Рост удалённой и гибридной работы добавил новую динамику к тенденциям зарплат в области ИИ. С одной стороны, удалённая работа расширяет для работодателей кадровый резерв — компании могут нанимать сотрудников за пределами своего региона, включая регионы с более низкими рыночными зарплатами. Это может оказывать снижательное давление на зарплаты по некоторым специальностям, если компании решают нанимать удалённых сотрудников из более дешёвых рынков. Действительно, некоторые фирмы попробовали платить сотрудникам исходя из местных расходов на жизнь (оплата по местоположению), что в теории может сэкономить деньги при найме в регионах с более низкими затратами. Например, компания может нанять инженера по ИИ в Восточной Европе или Индии за часть зарплаты американского специалиста. Однако, удалённая работа также усиливает глобальную конкуренцию за таланты, что теперь позволяет квалифицированным специалистам претендовать на самые высокооплачиваемые вакансии по всему миру, а не только локально. На практике это привело к повышательному давлению на зарплаты во многих регионах, поскольку местные работодатели вынуждены конкурировать с зарубежными предложениями.

Мы видим свидетельства того, что зарплатные разрывы по местоположению сокращаются. Исследование компенсаций стартапов за 2024 год показало, что 85% стартапов по-прежнему корректируют зарплаты по местоположению, но города за пределами традиционных центров быстро сокращают разницу — например, Майами и Шарлотт сейчас платят примерно 85–90% зарплат Сан-Франциско по техническим вакансиям ^{[183] [184]}. Даже в исторически низкооплачиваемых регионах (Средний Запад и др.) зарплаты в ИТ выросли почти до национального максимума. Скорее всего, это связано с тем, что удалённая работа позволила специалистам из этих регионов получать предложения от прибрежных компаний; чтобы удержать их, местные фирмы были вынуждены повышать оплату. Другими словами, удалённая работа создала более единый глобальный рынок для топовых специалистов по ИИ. Талантливый ML-инженер из Польши или Нигерии теперь может работать на американскую компанию без переезда, получая зарплату, более близкую к американскому стандарту, чем платил бы местный работодатель. На практике многие компании по-прежнему платят меньше в таких случаях (ссылаясь на разницу в уровне жизни), но разрыв сокращается, поскольку у сотрудников появляется больше вариантов.

С точки зрения сотрудника, удалённые возможности стали большим плюсом. Это позволяет специалистам по ИИ жить в регионах с низкими издержками, получая высокую зарплату, или просто иметь больше вариантов (что увеличивает их возможности для переговоров). Опросы показывают, что удалённые сотрудники часто получают чуть ниже зарплату после корректировки на местоположение (некоторые исследования указывали на 10–15% меньше, возможно из-за понижающей корректировки со стороны компаний) ^{[185] [186]}. Но, как отмечено выше, эти корректировки становятся всё меньше. Кроме того, удалённая работа позволила большему количеству людей со всего мира войти в сферу ИИ, что в долгосрочной перспективе может облегчить кадровый дефицит благодаря распространению знаний.

Еще один аспект — это предпочтения в соотношении работы и личной жизни: многие специалисты по ИИ ценят гибкость и могут выбрать работу, предлагающую удаленный формат, даже если зарплата немного ниже. Но поскольку рынок сейчас очень горячий, компаниям часто приходится предлагать и высокую оплату, и гибкость, чтобы заполучить кандидатов. Например, компания, желающая нанять востребованного ML-инженера, может в итоге предложить топовую зарплату и разрешить полную удаленную работу, потому что иначе у кандидата есть еще пять других предложений с такими же условиями.

Вкратце, удаленная работа сделала компенсацию в сфере ИИ более конкурентной на мировом уровне. Это сглаживает некоторые региональные различия (например, теперь квалифицированный разработчик ИИ из Бразилии может получить работу с зарплатой на уровне США, работая удаленно, что поднимает планку для местных бразильских компаний). Это также означает, что компании могут нанимать сотрудников шире, заполняя вакансии, которые раньше сложно было закрыть на локальном рынке (что может сдерживать чрезмерный рост зарплат на некоторые должности, добавляя предложение из-за рубежа). Однако для самых высококлассных специалистов конкуренция за таланты так высока, что вопрос удалёнки или офиса становится второстепенным — такие люди могут диктовать условия и часто переезжают, если это необходимо. Для специалистов среднего уровня удалённая работа определённо расширяет возможности и может удерживать зарплаты от чрезмерного роста за счёт глобального распределения труда.

Кратко говоря: «Удалённая работа расширяет глобальный кадровый резерв, усиливая конкуренцию среди работодателей за лучшие условия» ^[187]. Это создает более крупный и конкурентный рынок для специалистов по ИИ. В краткосрочной перспективе такая конкуренция в основном выгодна работникам (так как за них борются сразу несколько работодателей), что ведет к росту или выравниванию оплаты труда вверх. Работодатели выигрывают за счет возможности закрывать вакансии независимо от местоположения кандидатов, но это не обязательно позволяет платить меньше топовым кадрам — скорее, они получают доступ к большему количеству специалистов.

Другие факторы: Есть и другие моменты, на которые стоит обратить внимание:

• Инфляция и стоимость жизни: Высокая инфляция в 2022–2023 годах заставила многих работодателей корректировать зарплаты или выплачивать надбавки к прожиточному минимуму. В целом зарплаты в сфере технологий в 2023 году стабилизировались после многих лет роста ^{[188] [189]}, что фактически стало снижением зарплаты в реальном выражении из-за инфляции. В 2024 году средний рост зарплат в техсфере составил лишь ~1,2%, отставая от инфляции ^{[190] [191]}. Однако на позиции в области ИИ высокий спрос часто шел вразрез с этой тенденцией — многие специалисты по ИИ по-прежнему получали прибавки, значительно превышающие инфляцию, благодаря повышению или конкурентным предложениям. Тем не менее, инфляция в городах с высокой стоимостью жизни (Сан-Франциско, Нью-Йорк) также вынуждала компании предлагать более высокую номинальную зарплату, чтобы сотрудники могли поддерживать привычный уровень жизни. Некоторые компании ввели повсеместную корректировку (например, увеличение на 5%) для компенсации инфляции в конце 2022 года, но по мере ужесточения бюджетов в 2023 году это стало не универсальной практикой ^[192]. Таким образом, инфляция сыграла роль, но второстепенную; дисбаланс спроса и предложения в сфере ИИ — главный фактор роста зарплат, а не общая инфляция.
• Венчурный капитал и инвестиционный климат: В периоды бума (например, в 2021 году) стартапы, получившие значительные венчурные инвестиции, предлагали очень высокие компенсации (включая крупные опционные пакеты) специалистам по ИИ. В периоды спада (технологический спад 2023 года) некоторые стартапы сокращали предложения. В результате ситуация циклична. На 2024–2025 годы, когда генеративный ИИ вновь стал фаворитом венчурных инвесторов, финансирование стартапов в области ИИ резко возросло — вместе с этим выросла и их способность платить. Однако сейчас венчурные фонды призывают стартапы к большей эффективности, поэтому наблюдается целевое найм (премии — только за ключевые роли). В отчете SignalFire отмечено, что «Число сотрудников в стартапах на стадии Series A на 20% меньше, чем в 2020 году» ^{[193] [194]}, то есть нанимают меньше людей, но продолжают вкладываться в ключевых инженеров или ученых по ИИ, предлагая им высокую оплату труда.
• Регулирование и политика: Новые регламенты по ИИ (например, Закон ЕС об ИИ) могут косвенно влиять на зарплаты. Например, требования к соблюдению создают спрос на специалистов по этике ИИ и юридических экспертов (мы видели диапазоны зарплат ~$95k–$135k для офицеров по этике ИИ ^[195]). Если регулирование замедляет внедрение ИИ в регионе, компании могут уменьшить набор сотрудников (что может умерить рост зарплат). Напротив, государственные инвестиции в ИИ (например, американский закон CHIPS and Science Act с финансированием исследований в области ИИ или национальные стратегии ИИ в различных странах) могут создавать новые рабочие места и повышать конкуренцию за таланты. Иммиграционная политика также важна: лимиты на визы H-1B в США означают, что некоторые компании не могут пригласить столько иностранных специалистов по ИИ, что усугубляет нехватку и повышает зарплаты внутри страны. Канада и Великобритания ввели более открытые визовые схемы для профессионалов ИИ, чтобы привлечь таланты, что со временем может снизить напряженность (или, как в случае с Великобританией, помочь развитию сектора ИИ в Лондоне, увеличивая локальный спрос). В итоге, политика — фоновый фактор: она может изменять потоки талантов, но глобальная нехватка и высокий спрос все равно сохраняются.
• Отраслевой ажиотаж и бонусы: Стоит отметить, что помимо зарплаты многие специалисты по ИИ получают существенные дополнительные выгоды: опционы на акции, бюджеты на исследования, подписные бонусы и т.д. Например, бонусы за удержание сотрудников в ИИ бывают огромными (бонусы OpenAI до $2М ^[196], или щедрые бонусы при приеме на работу в крупных компаниях). Многие компании также предлагают такие вещи, как неограниченный отпуск, компенсации за удаленную работу и другие льготы, чтобы сделать предложения более привлекательными. В академической среде, чтобы противостоять соблазну перейти в индустрию, университеты иногда предлагают меньшую учебную нагрузку или разрешают профессорам консультировать на стороне (что фактически увеличивает их доход). Все эти факторы влияют на совокупное вознаграждение и качество жизни, и простая зарплата становится лишь одной частью (хотя и самой крупной) общей картины.

В заключение этого раздела: Резкий рост зарплат в сфере ИИ в первую очередь обусловлен крайне высоким спросом и ограниченным предложением. Компании рассматривают специалистов по ИИ как ключевые инвестиции (отсюда выражение «талант в области ИИ стоит девятизначных сумм» ^{[197] [198]} в некоторых случаях). Пока проблема нехватки кадров не будет решена (а это может занять годы, если вообще произойдет, учитывая растущий спрос на ИИ), можно ожидать, что зарплаты останутся высокими. Удаленная работа, напротив, только усилила конкуренцию за лучших специалистов по всему миру, что привело к выравниванию (и зачастую увеличению) уровня оплаты в разных регионах. Как советует эксперт по компенсации стартапам: «Подготовьтесь к высоким затратам на специалистов по ИИ» и будьте готовы четко объяснить ценность доли в компании при найме ^{[199] [200]} – что подразумевает: высокие зарплаты – это уже норма, а остальные элементы предложения компании должны продумывать особенно тщательно.

Региональные и экономические факторы, влияющие на оплату труда

Помимо непосредственного соотношения спроса и предложения на рынке труда в сфере ИИ, на зарплаты специалистов также влияют различные региональные и макроэкономические факторы:

• Стоимость жизни и инфляция: В регионах с более высокой стоимостью жизни, как правило, предлагают более высокие номинальные зарплаты, чтобы привлечь таланты в эти локации. Например, Сан-Франциско-Бей-Эрия — известная своими чрезвычайно дорогим жильём — обычно предлагает заработную плату с надбавкой. Как отмечалось ранее, в Калифорнии и некоторых других штатах США зарплаты выше среднего по стране (AI-вакансии в Калифорнии — примерно на 14% выше, в Вашингтоне — на 10% выше и т.д.) ^[201]. Аналогично, в Европе зарплаты для AI-специалистов в таких городах, как Лондон, Цюрих, Женева, выше, чем в малых городах, отчасти из-за разницы в стоимости жизни ^{[202] [203]}. Высокая инфляция последних лет вынудила работодателей повышать зарплаты в целом. Хотя многие работники ИТ получали только скромные повышения — примерно на 4-5% ежегодно (что примерно соответствует инфляции) ^[204], некоторые компании делали дополнительные рыночные корректировки по критическим должностям, чтобы не потерять сотрудников, которых конкуренты могли бы переманить, исходя из новых реалий стоимости жизни. Например, в конце 2022 года, когда инфляция достигла ~8%, сообщалось о компаниях, которые выплачивали разовые бонусы или делали внеочередные повышения зарплаты ключевым инженерам и дата-сайентистам. Если высокая инфляция сохранится, компаниям в регионах с низкой стоимостью жизни, возможно, придётся ещё больше увеличивать оплату, чтобы сохранить покупательную способность работников и приблизиться к зарплатам в крупных городах. Напротив, если инфляция стабилизируется, мы можем увидеть реальный рост зарплат в IT после небольшого спада в 2023 году ^[205].
• Местные технологические «бума»: Когда тот или иной город или регион начинает формироваться как технологический центр (часто при поддержке государства или за счёт кластерного эффекта), зарплаты в этом регионе могут резко вырасти из-за сконцентрированного спроса. Например, Монреаль, Канада стал хабом по исследованиям искусственного интеллекта (с участием Яна Лекуна и др.), что привело к открытию множества стартапов и лабораторий — местные зарплаты специалистов по ИИ выросли (хотя всё ещё ниже, чем в США, конкуренция за таланты среди компаний Монреаля повысилась). Торонто также испытал рост числа вакансий в сфере ИИ и увеличение уровней оплаты после открытия офисов Google Brain и других компаний. В Европе такие города, как Берлин и Амстердам, стали технологическими центрами, что повысило стандартные зарплаты почти до уровня Лондона. Анализ Stepstone в Германии подчеркнул трансформацию рынка труда — спрос на специалистов по ИИ увеличился практически во всех отраслях, даже в неожиданных сферах, таких как строительные специальности (рост в 4 раза с 2019 по 2023 годы) ^{[206] [207]}. Такое широкое внедрение поднимает планку зарплат даже в небольших городах, так как местные фирмы понимают, что им нужно платить больше, чтобы нанять или сохранить специалистов по ИИ, которые легко могут уехать в крупный город или работать удалённо. Более того, некоторые страны, предлагающие стимулы для технологических компаний, могут косвенно способствовать росту зарплат. Например, Ирландия привлекла множество технологических фирм низкими налогами; в Дублине теперь бурная технологическая сцена и соответствующие зарплаты (чуть ниже лондонских). В Дубае и Абу-Даби реализуются инициативы по привлечению специалистов по ИИ с нулевым подоходным налогом и роскошными исследовательскими центрами — учёный по ИИ, переезжая туда, может договориться о очень высокой чистой зарплате, поскольку налоги не удерживаются. Со временем, если эти молодые хабы будут успешны, они сами могут превратиться в карманы с высокими зарплатами.
• Отток мозгов vs Приток мозгов: Регионы, страдающие от оттока мозгов (утраты лучших специалистов по ИИ в пользу других стран), могут столкнуться с локальным дефицитом талантов, что, парадоксально, повышает рыночную зарплату для оставшихся (но часто они просто не могут полностью закрыть вакансии). Например, отмечается, что более половины выпускников по ИИ из Израиля уехали в США за последние годы ^{[208] [209]}. Технический сектор Израиля развит, но относительно мал, поэтому, чтобы удержать таланты, компаниям приходится повышать зарплаты или предлагать другие стимулы, например, долю в стартапах (в Израиле действительно высокие зарплаты, но многие всё равно уезжают ради ещё более высоких доходов в Кремниевой долине). В некоторых странах Европы также сложно удерживать PhD, которых привлекают американские зарплаты, часто вдвое выше. Эта динамика влияет на местные компании – многие европейские фирмы были вынуждены начать предлагать компенсацию, приближенную к американским стандартам, чтобы не потерять ценных сотрудников по ИИ. Стратегия ЕС по «цифровому суверенитету» подразумевает создание привлекательных рабочих мест для удержания экспертов по ИИ, а это скорее всего означает лучшее вознаграждение или финансирование исследовательских позиций.
• Регулирование и осторожность: Интересно, что регионы с жёстким регулированием или осторожным внедрением ИИ могут немного сдерживать спрос (и, соответственно, рост зарплат). Например, если «Закон об ИИ» ЕС наложит серьёзные издержки на соблюдение требований, некоторые компании могут отложить внедрение ИИ, что немного замедлит всплеск найма в Европе по сравнению с более свободным регулированием в США. Однако пока этот эффект минимален — спрос на навыки ИИ в Европе всё равно стремительно растёт ^[210]. С другой стороны, регуляторные требования создают новые должности (комплаенс, аудит, этика), как уже отмечалось. Эти профессии (аудиторы ИИ, оценщики предвзятости и т.д.) теперь часть экосистемы рабочих мест по ИИ и обеспечивают достойную зарплату (часто шестизначную в технологичных компаниях), что также пополняет общую тенденцию роста компенсаций.
• Культурные и жизненные факторы: В некоторых случаях стиль жизни или культурные предпочтения региона могут влиять на то, сколько денег нужно для привлечения талантов. Например, Европа обычно предлагает больше отпусков, социальные гарантии и зачастую лучший баланс работы и жизни, но немного ниже зарплаты по сравнению с США. Некоторые специалисты ИИ могут согласиться на чуть меньшую оплату, чтобы жить, скажем, в Барселоне или Вене, из-за личных предпочтений в качестве жизни. Работодатели в таких регионах не могут сильно отклоняться от мировых ставок, если хотят привлекать лучших, но им иногда удаётся нанимать специалиста на €70k, который отказался от $120k в США по личным причинам. Такие индивидуальные решения не формируют рыночные ставки, но доказывают, что деньги — не единственный фактор, и допускают некоторую гибкость. Тем не менее, по мере того как ИИ становится стратегически важной областью, компании концентрируются на общем пакете вознаграждений – включая гибкость, интересные проекты и социальное влияние – чтобы привлечь таланты, поскольку не каждое предприятие может выиграть только зарплатой.
• Экономические циклы: На зарплаты также влияет общее состояние экономики. В периоды рецессии или спада в технологическом секторе можно ожидать стагнации или даже снижения зарплат, если происходят сокращения. Действительно, сокращения в IT в 2023 году и заморозка найма замедлили рост зарплат для большинства стандартных IT-специалистов ^[211]. Однако специалисты по ИИ в значительной степени были защищены – многие компании, сокращая штаты в других отделах, продолжали набирать сотрудников в команды по ИИ (например, Meta сократила тысячи сотрудников в других департаментах, но одновременно нанимала людей в свой ИИ-лабораторию). Таким образом, зарплаты в ИИ продолжали расти даже во время охлаждения экономики. Если начнётся серьёзная рецессия, возможно, давление почувствуют даже рабочие места в ИИ, но по состоянию на 2025 год импульс в сфере ИИ настолько силён, что противодействует макроэкономическим встречным ветрам. Например, средние зарплаты в ИТ выросли всего примерно на 2% в 2024 году (почти без изменений) ^[212], однако в ИИ и сфере безопасности продолжался рост зарплат и высокий спрос, согласно отчетам. Ожидаемые приросты производительности от ИИ также могут обосновывать более высокую оплату труда – исследование PwC отметило существенный рост производительности и премию к зарплате около 56% для тех, кто работает с ИИ ^[213]. Таким образом, компании могут оправдывать высокие зарплаты тем, что эти сотрудники приносят значительно большую ценность.

В сущности, региональные и экономические факторы определяют контекст оплаты труда в ИИ – они влияют на то, куда идет талант и как распределяются бюджеты. Однако общий глобальный тренд – рост. В регионах с быстрорастущими технологическими экосистемами зарплаты будут расти быстрее (Восточная Европа – пример региона, где стартовые зарплаты невысоки, но годовые темпы роста могут быть очень большими ^[214]). Регионы с высокой стоимостью жизни сохраняют преимущество, выплачивая высокие номинальные зарплаты, которые зачастую становятся ориентиром для других.

Интересная тенденция – то, что сами правительства начинают осознавать важность уровня оплаты для привлечения талантов. Например, Великобритания в 2023 году объявила о запуске “визы для ИИ-талантов” и финансировании 1000 PhD по ИИ, с целью обучать и импортировать специалистов, что со временем может стабилизировать зарплаты за счёт увеличения предложения кадров. Доклад Белого дома о талантах в области ИИ подтверждает, что США выигрывает от привлечения иностранных студентов по ИИ, которые впоследствии работают в Америке ^{[215] [216]}. Таким образом, государственная политика, влияющая на потоки талантов, может косвенно снижать или усиливать давление на зарплаты в том или ином регионе.

Последние тенденции, новости и обновления политики, влияющие на компенсацию в ИИ

Сфера искусственного интеллекта развивается стремительно, как и обсуждение вокруг вопросов компенсации. Вот некоторые из последних тенденций и новостей (2024–2025 годы), которые влияют на то, как оплачиваются специалисты по ИИ и чего они могут ожидать на рынке труда:

• “Война за таланты в ИИ” усиливается: Как уже отмечалось ранее, одной из самых громких новостей стала гонка вооружений между компаниями за таланты в ИИ. В конце 2023 и 2024 годов многочисленные СМИ освещали беспрецедентные компенсационные пакеты, которые предлагаются специалистам. Например, Reuters (май 2025) опубликовал материал о соперничестве Кремниевой долины за “звёздных исследователей”, отмечая, что “ведущие исследователи OpenAI могут зарабатывать более 10 миллионов долларов в год” ^{[218] [219]}. В этой же статье отмечалось, что Google DeepMind и xAI активно ведут борьбу за таланты, предлагая огромные опционы на акции ^[220]. Financial Times (июнь 2023) ввела термин “войны за таланты в ИИ”, сообщает о зарплатах от $500 тыс. до $2 млн для научных сотрудников, а даже специалисты среднего уровня получают значительные прибавки ^[221]. Эта история превратила экспертов по ИИ в новых “рок-звёзд” технологий, а заголовки о “миллионных зарплатах” стали практически обыденностью в деловой прессе ^[222]. Такая огласка сама по себе может подогревать тенденции — услышав о подобных вознаграждениях, больше профессионалов может устремиться в ИИ, а существующие специалисты будут увереннее отстаивать свою рыночную стоимость.
• Meta против OpenAI: Война нарративов: Очень заметным событием стало публичное обвинение Сэма Олтмана (генерального директора OpenAI) в адрес Meta в том, что они предлагают «безумные» компенсации, чтобы переманить сотрудников OpenAI — в частности, были упомянуты предложения на 100 миллионов долларов ^{[223] [224]}. Это стало известно в середине 2025 года в одном из подкастов и широко освещалось в СМИ. Хотя такие заявления всегда необходимо рассматривать в контексте (возможно, речь идет о выплатах за несколько лет или преувеличениях), это однозначно показало миру, насколько высоки ставки в этой конкуренции. Отсутствие опровержения со стороны Meta создало впечатление, что нечто подобное действительно происходит ^[225]. Это событие способно повлиять на ожидания по зарплате: если вы — топовый специалист по ИИ, теперь вы знаете, что несколько работодателей готовы оценить вас в восемь или девять знаков, что, безусловно, усиливает вашу позицию на переговорах. С другой стороны, это вызвало вопросы о стабильности рынка и о том, не имеем ли мы дело с «пузырем» в ИИ. Некоторые аналитики задаются вопросом, является ли такой уровень зарплат краткосрочным всплеском или новой нормой.
• Экономические корректировки в IT: 2023 год ознаменовался массовыми увольнениями в IT, но интересно, что сфера ИИ зачастую была защищена или даже расширялась. Такие компании, как Google и Microsoft, сокращали сотрудников в традиционных направлениях, но одновременно объявляли об увеличении инвестиций в ИИ. Это противоречие отразилось в зарплатных опросах: в 2023 году общий рост зарплат в IT приостановился ^[226], но ИИ оставался «ярким пятном». К концу 2024 года найм снова начал расти по мере небольшого улучшения экономической ситуации; в отчете Dice за 2024 год отмечено восстановление зарплат для сотрудников с опытом 3–5 лет (почти +6% к зарплате) после падения в предыдущем году ^{[227] [228]} — что, вероятно, означает, что востребованные специалисты среднего уровня (например, многие инженеры по ИИ) вновь стали получать прибавки. Таким образом, несмотря на стагнацию общих IT-должностей, область ИИ демонстрирует уверенный рост.
• Законы о прозрачности зарплат: В США и других странах новые законы требуют указывать диапазоны заработных плат в вакансиях (например, в Калифорнии и Нью-Йорке действуют такие законы). Эта тенденция к прозрачности, введённая в 2023–2024 годах, сделала видимыми диапазоны зарплат по AI-специальностям, которые раньше были скрыты. Например, в вакансии могут открыто указать «Senior ML Engineer: $150k–$250k base + bonus». Это оказывает два эффекта: (1) Кандидаты получают больше информации для переговоров (видят верхнюю границу и стремятся к ней), что, вероятно, чаще приводит к предложениям ближе к верхнему пределу диапазона. (2) Компании вынуждены корректировать свои диапазоны, чтобы оставаться конкурентоспособными, наблюдая за диапазонами других. Со временем такая прозрачность может устранить аномалии и приблизить зарплаты к уровню рынка. Также это может снизить дискриминацию по оплате труда. В целом, правила прозрачности зарплат, как ожидается, в первую очередь повысят зарплаты для недооценённых работников и сделают рынок более эффективным — что в условиях высокого спроса на AI, вероятно, приведёт к более высокой средней оплате или, по крайней мере, к росту числа людей, получающих верхнюю планку диапазона.
• Унионизация и защита прав работников: Хотя в сфере AI это пока не так заметно, как в некоторых других областях, растет движение технологических специалистов за лучшие условия труда. Например, события вокруг команды Ethical AI в Google (увольнение Тимнит Гебру в 2020 году и др.) повысили внимание к голосу сотрудников. В AI пока не было забастовок или объединения в профсоюзы ради повышения зарплат, но общее развитие профсоюзного движения в IT может повлиять на будущие обсуждения (например, обеспечение справедливого распределения бонусов или опционов). Некоторые исследователи начинают выступать против чрезмерной нагрузки и стресса, которые порой сопровождают высокооплачиваемые позиции. Если баланс между работой и личной жизнью станет преимуществом, некоторые могут согласиться на чуть меньший оклад ради этого, но пока тенденция такова, что компании предлагают и высокую зарплату, и бонусы/льготы, чтобы удержать кадры довольными.
• Тренды в навыках и внутренние различия в оплате труда в AI: Внутри AI-отрасли определённые навыки сейчас особенно высоко ценятся. Генеративный AI и экспертиза в больших языковых моделях — самый востребованный актив: если вы работали с LLM вроде GPT или подобными, вы крайне востребованы на рынке. Некоторые публикации отмечают, что все больше специалистов обучаются prompt engineering или тонкой настройке LLM, чтобы воспользоваться трендом. AI в кибербезопасности — ещё одно горячее направление (рост на 25% числа вакансий, где требуются AI-навыки для кибер-ролей, см. ^[229]). Скорее всего, специалисты с такими передовыми навыками смогли бы претендовать на зарплаты выше среднего даже среди AI-коллег. Между тем, специалисты по старым направлениям (например, классический rule-based AI или некоторые устаревшие системы) могут не получать такой надбавки. Таким образом, существует внутренняя стратификация: например, специалист по компьютерному зрению может быть востребованнее в сфере автопилота для транспорта и меньше — в секторах с падающим спросом, таких как традиционное видеонаблюдение (гипотетически). В целом почти все AI-направления быстро растут, но прямо сейчас именно NLP/LLM и генеративный AI показывают наибольший рост зарплатных предложений.
• Образование и сертификация: Появилось множество AI-сертификатов, онлайн-курсов (Coursera и др.) и даже специализированных магистерских программ для подготовки специалистов по искусственному интеллекту. По мере того как все больше людей получают такие квалификации, возникает вопрос, приведет ли это к насыщению рынка начальных позиций и сдерживанию зарплат для младших специалистов. Пока нет явных признаков перенасыщения — спрос настолько велик, что даже выпускники с базовыми навыками в AI получают несколько предложений о работе. Тем не менее, некоторые работодатели становятся более избирательными (отдавая предпочтение тем, у кого есть опыт практических проектов). Последние новости из сферы техобразования свидетельствуют о том, что компании по-прежнему активно нанимают выпускников топовых университетов (выпускники AI-программ Стэнфорда в основном устраиваются в крупные технологические компании или хорошо финансируемые стартапы). Таким образом, престиж учебного заведения и реально подтвержденные навыки по-прежнему играют ключевую роль для получения самой высокой зарплаты. В целом же рост числа курсов по искусственному интеллекту — реакция на привлекательные зарплаты: все видят высокий доход и хотят попасть в эту сферу.
• Глобальная мобильность талантов: Страны по всему миру обновляют свою политику, чтобы привлекать или удерживать AI-специалистов. Например, Канада создала специальное разрешение на работу для обладателей визы H-1B из США, не прошедших лотерею, чтобы переманить профессионалов в стремительно растущую AI-сферу Канады (особенно в Торонто и Монреале). Великобритания объявила о запуске визы “Scale-up” и других программ для быстрого привлечения AI-экспертов. Объединённые Арабские Эмираты запустили программу “Coder”, пригласив 100 000 программистов (включая специалистов по искусственному интеллекту) с золотыми визами и различными преференциями. Все эти меры могут несколько перераспределить таланты. Если, например, больше специалистов переедет в Канаду, то сначала зарплаты там могут вырасти из-за роста спроса, а затем стабилизироваться по мере увеличения предложения. США остаются магнитом для лучших специалистов — по одной из оценок, здесь работает около 60% ведущих исследователей в области искусственного интеллекта ^{[230] [231]}, — но сложности с визами заставляют часть специалистов выбирать другие страны. Тем не менее компании в США по-прежнему часто спонсируют приезд специалиста и готовы платить любую цену, включая юридические издержки на оформление иммиграции, считая их обычной частью расходов на AI-бизнес.
• Этическое и общественное давление: В СМИ существует дискуссия о том, насколько нормально или устойчиво то, что специалисты по ИИ получают зарплаты, сравнимые с зарплатами игроков НБА, в то время как других IT-работников увольняют и т.д. Некоторые этики выражают опасения, что столь высокий уровень оплаты может приводить к искажению мотивации (исследователи будут гнаться за корпоративными деньгами, а не за исследованиями в интересах общества). Также существует проблема разнообразия: высокооплачиваемые должности в области ИИ в основном занимают представители определённых демографических групп (как правило, мужчины, выходцы из западных стран или Восточной Азии). Некоторые инициативы направлены на расширение доступа к образованию в сфере ИИ, чтобы сделать пул талантов более разнообразным. Со временем, увеличение и диверсификация числа специалистов могут сгладить дефицит кадров и, возможно, сбалансировать уровень зарплат — но это скорее перспектива многих лет. Тем временем зарплаты в IT становятся предметом открытых обсуждений (например, критикуют, что «зарплаты в ИИ безумно высоки по сравнению с остальным обществом» ^[232]). Такая дискуссия пока не привела к каким-либо политикам по ограничению зарплат — это скорее социальное наблюдение. Если что, такой разговор может лишь подстегнуть людей разных происхождений идти в эту сферу ради высоких доходов, что может быть позитивным фактором.
• Прирост производительности и стратегии компаний: Наконец, тенденция такова, что компании стремятся использовать ИИ для повышения производительности, потенциально сокращая количество сотрудников, необходимых для некоторых задач. Иронично, но если инструменты ИИ упрощают программирование или анализ, можно было бы предположить, что спрос на специалистов по ИИ выровняется. Однако пока факты говорят об обратном: ИИ автоматизирует одни задачи, но создаёт новые (и компаниям всё равно нужны эксперты, чтобы создавать, поддерживать и интерпретировать ИИ-системы). Опрос CFO в 2024 году показал, что многие ожидают уменьшения числа низкоквалифицированных сотрудников, но большего количества высококвалифицированных (специалистов по ИИ) для внедрения этих систем ^[233]. Таким образом, пусть ИИ и вытесняет часть профессий, он одновременно повышает значимость и востребованность для самих специалистов по ИИ — что ещё больше укрепляет их высокую ценность (и зарплату).

В заключение, последние новости подтверждают, что уровень компенсаций в сфере ИИ растёт стремительными темпами и всё чаще становится темой публичного обсуждения. Компании открыто конкурируют друг с другом по уровню оплаты; правительства спешно корректируют политику; работники адаптируются через удалённую работу и приобретение новых навыков. Общее мнение в конце 2024 года таково: эти тенденции сохранятся и в 2025 году: «В 2024 году профессии, связанные с ИИ, одни из самых выгодных — с конкурентной оплатой, которая только увеличивается с опытом и экспертизой» ^[234]. Если не случится ИИ-пузыря или резкого увеличения числа специалистов, эксперты по ИИ останутся одними из самых высокооплачиваемых профессионалов на рынке труда.

Цитаты и мнения экспертов

Для дополнительного понимания ситуации — несколько примечательных цитат и мнений экспертов и лидеров отрасли о зарплатах специалистов по ИИ и кадровом рынке:

• «В AI-лабораториях к найму подходят как к игре в шахматы… Они хотят двигаться как можно быстрее, поэтому готовы платить большие деньги кандидатам с узкой и дополняющей экспертизой, словно игровых фигур.» – Ариэль Херберт-Восс, CEO AI-стартапа и бывший исследователь OpenAI ^[235]. (Ярко описывает, как ведущие AI-работодатели стратегически подходят к формированию команды экспертов и не жалеют средств.)
• «Дата-сайентисты пользуются высоким спросом. У них очень актуальный набор навыков, который срочно нужен все большему числу компаний… Поэтому неудивительно, что дата-сайентисты хорошо оплачиваются. С десятилетним опытом они могут рассчитывать на зарплату около 90 000 евро в год [в Германии].» – д-р Тобиас Циммерманн, эксперт рынка труда Stepstone ^[236]. (Подчеркивает, что даже в Европе, где зарплаты ниже, чем в США, опытные AI-специалисты получают высокую оплату по сравнению со средним доходом.)
• «В ведущих лабораториях базовые оклады сейчас достигают $440 000. С бонусами и акциями многие исследователи зарабатывают более $1 миллиона в год. В 2025 году Meta перешагнула отметку $2 миллиона в предложениях… Цукерберг лично делал предложения на $10 миллионов и более. OpenAI отвечала бонусами за удержание в $2 млн и опционами на сумму выше $20 млн.» – Оре Бакаре, специалист по техническому контенту, резюмируя отраслевые обзоры ^{[237] [238]}. (Эта цитата из статьи SmythOS содержит несколько поразительных фактов, отражающих ситуацию в борьбе за таланты в 2025 году.)
• «Исследователи среднего и старшего уровней сейчас могут рассчитывать на общий компенсационный пакет от $500 000 до $2 млн в крупных технологических компаниях, против $400 000 всего пару лет назад.» – отчет Financial Times (2023) ^[239]. (Подчеркивает быстрый рост зарплат квалифицированных AI-исследователей за короткий промежуток времени.)
• «Медианная годовая зарплата в AI достигла $160 056 в апреле 2025 года… Это означает [существенный рост].» – отчет Lurnable 2025 AI Career Pathways. (Подчеркивает, что очень высокими стали не только топовые, но даже медианные зарплаты в AI — они перевалили за шестизначные суммы.)
• «Существует мнение, что очень небольшое число исследователей-‘10 000x’ внесли непропорционально большой вклад… и потому могут обеспечить успех (или неудачу) модели искусственного интеллекта». – Reuters, пересказывая мнение индустрии ^[240]. (Это объясняет, почему компании готовы платить астрономические суммы определённым специалистам.)
• «Удалённая работа расширяет глобальные кадровые резервы, усиливая конкуренцию между работодателями за предоставление лучших условий.» – Мнение WomenTech Network (2023) ^[241]. (Отмечается, как тенденции удалённой работы заставляют работодателей быть более конкурентоспособными в компенсациях, ведь талант можно нанять из любой точки мира, и он может уйти в любую точку мира.)

Эти точки зрения в совокупности рисуют картину рынка труда в сфере искусственного интеллекта, не похожего ни на один из ранее существовавших: здесь узкоспециализированные специалисты ценятся наравне с топ-менеджерами и знаменитостями, география перестаёт быть преградой, а спрос значительно превышает предложение. Цитаты также подтверждают, что это не просто шумиха — реальные компании действительно платят такие суммы, и реальные эксперты признают причины (острый спрос, дефицит компетенций).

Для профессионала в области ИИ или для тех, кто только рассматривает эту сферу, основной вывод таков: возможности огромны. Однако за высокими вознаграждениями следуют и высокие ожидания — компании, выплачивающие $300 тыс. или $3 млн., будут ждать результатов мирового уровня. Это также сигнал для работодателей и законодателей: инвестиции в развитие талантов в сфере ИИ (через образование и др.) жизненно необходимы, чтобы не сводить всё к обычной гонке ставок.

Заключение и перспективы

В итоге период 2024–2025 годов отмечен исключительно высокими и продолжающими расти зарплатами специалистов по искусственному интеллекту по всему миру. Ключевые выводы из этого подробного обзора:

• Рекордно высокие зарплаты: Эксперты в области искусственного интеллекта и машинного обучения являются одними из самых высокооплачиваемых специалистов сегодня. Средние зарплаты в США для многих ролей составляют шестизначные суммы ^{[242] [243]}, начальные позиции часто стартуют с шестизначной суммы, а старшие должности достигают семизначных ^{[244] [245]}. В других крупных регионах (Европа, Азия) зарплаты ниже в абсолютном выражении, но всё равно значительно превосходят доходы в других областях ^{[246] [247]}.
• Различия по ролям и секторам: Наблюдается четкая стратификация — такие профессии, как ML-инженеры, исследователи ИИ и дата-сайентисты занимают верхние позиции по уровню оплаты (особенно в сферах технологий и финансов), тогда как в академии или государственном секторе платят меньше (хотя всё равно значительно выше, чем в нетехнологических профессиях). Крупнейшие технологические компании устанавливают максимальные планки компенсаций — в Google, OpenAI, Meta и других, доходы достигли беспрецедентных уровней ^{[248] [249]}. Стартапы и другие отрасли также предлагают привлекательные (пусть и несколько меньшие) вознаграждения, часто дополняемые акциями ^{[250] [251]}.
• Спрос и дефицит: Острая нехватка специалистов по ИИ в сочетании с растущим спросом практически во всех отраслях является основным двигателем этих тенденций в оплате труда ^{[252] [253]}. Организации всеми силами ищут специалистов по ИИ, чтобы внедрять новые технологии, такие как генеративный ИИ, и этим самым подталкивают компенсации все выше и выше.
• Удаленка и глобализация: Удаленная работа превратила найм специалистов по ИИ в глобальное соревнование. Талантливые специалисты могут получать самые высокооплачиваемые должности независимо от своего местоположения, что заставляет компании по всему миру конкурировать по зарплатам ^{[254] [255]}. Это в определённой степени сократило региональные различия и дало большему количеству профессионалов шанс занять высокооплачиваемые позиции, а также позволило компаниям искать кадры по всему миру.
• Последние тенденции: Тема «войны за таланты в ИИ» и миллионных зарплат широко обсуждается в последних новостях ^{[256] [257]}. Появляются меры государственной политики (новые визы и обучающие программы), но в ближайшей перспективе высокий уровень зарплат сохранится. Законы о прозрачности и рост осведомлённости дали специалистам по ИИ возможность узнать свою ценность, ещё больше закрепив ожидания высоких компенсаций.

Чего же ждать в будущем? Более чем вероятно, что спрос на экспертизу в ИИ будет только расти, если не произойдет неожиданного снижения интереса к искусственному интеллекту. К 2026 году Бюро трудовой статистики США прогнозирует почти 28% рост числа вакансий для дата-сайентистов к 2026 году ^{[258] [259]} — это явный индикатор того, что спрос не снижается. С появлением новых направлений в ИИ (например, безопасность ИИ, этика ИИ, право в области ИИ) мы, скорее всего, увидим появление новых категорий вакансий с соответствующими стандартами зарплат.

Однако мы также можем наблюдать начало нормализации: по мере того как все больше университетов выпускают специалистов по ИИ, а все больше работников переобучаются в области ИИ, кадровый резерв будет медленно расширяться. Это может постепенно ослабить острый кадровый дефицит на рынке топ-специалистов, возможно, стабилизируя уровень заработных плат. Но любой такой эффект может быть компенсирован постоянно расширяющейся сферой внедрения ИИ. По сути, потолок зарплат в ИИ может перестать расти столь стремительно (возникает вопрос: услышим ли мы о предложениях в $50 млн в ближайшее время? Возможно, не регулярно), однако минимальный и средний уровни зарплат, скорее всего, продолжат расти, поскольку ИИ проникает во все секторы.

Для компаний задача будет состоять в управлении этими расходами – далеко не каждый бизнес может позволить себе специалиста с PhD по ИИ за полмиллиона долларов в год. Возможно, мы увидим больше креативных форматов (подряды, сотрудничества с академическими кругами и т.д.) для доступа к компетенциям по ИИ без формального найма, что могло бы снизить давление на зарплаты. Стартапы могут сосредоточиться на оснащении обычных инженеров более продвинутыми инструментами ИИ (AutoML и др.), чтобы снизить зависимость от редких специалистов. Но сейчас и в обозримом будущем те, кто обладает подлинной экспертизой в ИИ, находятся в завидном положении.

Для профессионалов и новых выпускников сейчас буквально никогда не было лучшего времени, чтобы работать в области ИИ. Эта профессия является «одной из самых вознаграждаемых» в финансовом плане ^[260] и интеллектуально захватывающей. Как говорилось в одном из популярных вопросов: «Могут ли дата-сайентисты зарабатывать много денег? Безусловно… старшие должности часто превышают $200 000… топовые компании платят медианные зарплаты свыше $250 000.» ^[261]. Возможно, этот ответ уже занижен, если судить по тому, что мы видим сейчас.

В заключение, специалисты по ИИ в 2024–2025 годах пожинают плоды идеального шторма: революционных технологий, ненасытного спроса в индустрии и ограниченного предложения талантов. Зарплаты достигли исторических максимумов и стали предметом первых полос новостей. Хотя в долгосрочной перспективе рынок может сбалансироваться, в ближайшем будущем лучший совет для организаций — щедро бюджетировать расходы на специалистов по ИИ, а для соискателей — улучшать навыки в ИИ и смело вести переговоры, потому что сейчас инициатива на вашей стороне. Как говорится: «Качественные специалисты не дороги, они бесценны» — и в сфере ИИ компании подтверждают это своими колоссальными усилиями (и бюджетами) на привлечение таких талантов.