Зарплати фахівців з ШІ у 2024–2025 роках: всеосяжний звіт

Джерела: Дані, надані користувачами Glassdoor, підсумовані 365DataScience ^{[39] [40]}, Analytics Insight через CalTech CTME ^[41].

Інші регіони: За межами Північної Америки, Європи та Азії дані про зарплати у сфері ШІ менш повні, але свідчать про зростаючі можливості. В Австралії середня зарплата спеціаліста з даних становить близько $79 000 (AUD ~$120 тис.) ^[42], що є порівнянним із європейським рівнем. У Близькому Сході почали пропонувати привабливі пакети для залучення ШІ-талантів (часто без оподаткування); наприклад, такі країни як ОАЕ та Ізраїль інвестували у створення ШІ-хабів і можуть пропонувати конкурентоспроможні зарплати (хоча точні цифри сильно різняться). В Африці зарплати загалом значно нижчі – наприклад, у Південній Африці медіанна зарплата спеціаліста з даних складає близько $44 436 ^[43], у той час як в Єгипті це лише $14 368 ^[44]. Ці відмінності підкреслюють глобальну тенденцію: експертиза у сфері ШІ всюди забезпечує премію до середньої зарплати, але локальні економічні умови і зрілість попиту суттєво впливають на абсолютний рівень оплати. Варто зазначити, що з урахуванням купівельної спроможності деякі розриви зменшуються; як зазначено в одному з досліджень, потрібно враховувати вартість життя разом із зарплатою, оскільки “долар у Нью-Йорку має іншу купівельну спроможність, ніж долар у Мумбаї чи Східній Європі” ^{[45] [46]}.

(Дивіться Таблицю 1 нижче для підсумку середніх зарплат у сфері ШІ/Аналізу даних за країнами.)

Таблиця 1. Середня річна зарплата спеціалістів зі штучного інтелекту / аналітиків даних, вибрані країни (2024–25) ^{[47] [48]}

Як показано вище, зарплати в Північній Америці очолюють світовий рейтинг (з суттєвим відривом США), Західна Європа та розвинені країни Азії формують середній рівень, а країни, що розвиваються, пропонують нижчу абсолютну оплату праці фахівцям з AI. Проте зростання попиту відбувається глобально – навіть регіони з нижчою оплатою спостерігають стрімке збільшення найму та зарплат в AI з року в рік, оскільки впровадження AI шириться ^{[49] [50]}. Наприклад, індійська спільнота фахівців AI – одна з найбільших у світі (~600 000 спеціалістів) і очікується, що до 2027 року вона подвоїться, що підштовхує зарплати вгору (поряд з суттєвим дефіцитом кадрів, який все ще існує) ^{[51] [52]}. В Європі згадки про навички генеративного AI в описах вакансій зросли на 330% з 2019 по 2024 рік, що відображає різке зростання попиту, який сприятиме подальшому зростанню зарплат ^{[53] [54]}. Тож, хоча регіональні відмінності в оплаті залишаються, загальна тенденція полягає в стійкому зростанні зарплат AI у всіх основних ринках, оскільки організації по всьому світу змагаються за таланти в галузі AI.

Деталізація зарплат за ролями та досвідом

За роллю: Різні посади в сфері AI мають різні рівні зарплати, залежно від їхніх обов’язків та рідкісності навичок. Загалом, посади, які передбачають більш спеціалізовану або науково-дослідну роботу (наприклад, дослідники AI), а також ті, що мають прямий вплив на дохід продукту (наприклад, інженери машинного навчання у великих технологічних компаніях), як правило, отримують вищу заробітну плату, ніж загальніші ролі. Нижче наведено основні ролі та їхній типовий рівень зарплат:

• Інженер з машинного навчання: Інженери з машинного навчання розробляють і впроваджують моделі та інфраструктуру ML. Вони користуються надзвичайно високим попитом у технологічній сфері та інших галузях. У США інженери з ML часто починають із зарплати близько $100,000 і можуть заробляти $180,000+ з досвідом, особливо на конкурентних ринках ^{[55] [56]}. У всьому світі ця посада має одну з найвищих медіан: велике опитування AI/ML-робіт показало медіану $189,000 для позицій “Machine Learning Engineer” (дані на основі понад 4500 респондентів) ^{[57] [58]}. Це співвідноситься або навіть перевищує багато посад інженерів-програмістів, що відображає високу цінність навичок ML.
• Дейтасайентіст: Дейтасайентісти (які аналізують дані та створюють прогностичні моделі) вже багато років залишаються однією з провідних та високооплачуваних професій. У США дейтасайентісти в середньому отримують близько $116,000 (Glassdoor), з типовим діапазоном від ~$90k до $150k ^[59]. З досвідом або в більш високооплачуваних галузях, дейтасайентісти у США можуть отримувати понад $150k ^{[60] [61]}. У світі позиція “Data Scientist” показує середню зарплату близько $152,000 ^[62] – хоча це число зі світового індексу, ймовірно, нахилене у бік високооплачуваних американських посад. У Європі зарплати дещо нижчі (медіанна зарплата €67k у Німеччині ^[63]), але і тут після десяти років досвіду можна отримувати близько €90,000 ($100k) на рік ^[64]. Доктор Тобіас Циммерманн, експерт із ринку праці Stepstone, зазначає: “Дейтасайентісти дуже затребувані… Не дивно, що ця професія добре оплачується. З десятирічним досвідом можна очікувати зарплату близько 90 000 євро на рік” ^[65].
• Дослідник у сфері ШІ / Науковець: Це експерти рівня PhD, які рухають кордони ШІ вперед (часто працюють у командах або лабораторіях досліджень і розробок). Вони мають дуже високі зарплати, особливо у провідних компаніях. Глобальна медіана для посад “Дослідник” (ШІ) становить близько $184,300 ^{[66] [67]}, на основі тисяч даних. На практиці у великих технологічних компаніях США дослідник може починати з ~$200 тис. загальної компенсації і рости набагато вище. Наприклад, у Google дослідник може отримувати від $193,000 на початковому рівні (L3) і до $893,000+ на старших рівнях (L8) ^[68]. Посади дослідників у галузі ШІ в індустрії часто передбачають значну частку акцій, що збільшує загальну зарплату. (У наступних розділах буде розглянуто, як провідні дослідники в елітних лабораторіях можуть навіть отримувати семизначні пакети.) В академічних закладах або некомерційних організаціях дослідники ШІ отримують значно менше (див. розділ “Академія vs Індустрія”), через що багато провідних науковців переходять в індустрію.
• Програміст ШІ/машинного навчання / Програмний інженер: Розробники, які спеціалізуються на інтеграції моделей ШІ в програмне забезпечення (іноді їх називають просто інженерами ШІ чи розробниками програмного забезпечення ШІ), отримують зарплати, співставні з іншими програмістами, але з надбавкою за затребувані навички роботи зі ШІ. У США розробники програмного забезпечення ШІ зазвичай починають із близько $85 тис. і перевищують $130 тис. на старших позиціях ^{[69] [70]}. За однією оцінкою, інженери ШІ (широке поняття) отримують приблизно на 5% вищу зарплату та на 10–20% більше акцій у стартапах, ніж інші програмісти, через спеціалізовані навички ^{[71] [72]}. Глобальне опитування показує, що медіанна зарплата “Інженера ШІ” становить близько $152,000 ^[73]. Також “Застосовні науковці” (найчастіше це розробники алгоритмів ШІ у компаніях) мають медіану близько $160,000 ^[74]. Підсумовуючи, інженер із сильними знаннями в ШІ/МН зазвичай заробляє більше, ніж аналогічний спеціаліст без цієї спеціалізації.
• Нові професії (інженер підказок, фахівець з етики ШІ тощо): Революція генеративного ШІ призвела до появи нових посад, таких як «інженер підказок» (розробка та оптимізація підказок для великих мовних моделей) – вакансії, які майже не існували ще кілька років тому. Дивовижно, але деякі з цих позицій пропонують надзвичайно високу оплату. У 2023 році в оголошеннях про роботу для інженерів підказок ШІ пропонували зарплати від 200 000 $ до 300 000 $+ ^[75], а такі компанії, як Anthropic, за повідомленнями, платять досвідченим інженерам підказок близько 250–375 тис. доларів ^[76]. Хоча не кожен «інженер підказок» зароблятиме такі суми, це демонструє наскільки затребуваними стали навички генеративного ШІ. Також, організації наймають фахівців з етики ШІ та експертів з політики ШІ для забезпечення відповідального розвитку технологій. Ці посади оплачуються добре, але не настільки високо, як технічні посади в R&D – у США фахівець з етики ШІ може стартувати з 95 000 $ і доходити до 135 000 $+ залежно від рівня ^[77]. (Їхня важливість зростає з появою нових регуляцій ШІ, навіть якщо вони ще не отримують зарплат на рівні інженерів.)
• Інші пов’язані ролі: Існує багато інших спеціалізованих ролей у сфері ШІ: MLOps-інженери (операції машинного навчання), які відповідають за впровадження моделей ШІ (зазвичай заробітна плата схожа на оплату праці софтвер/DevOps-інженерів, у США – від низьких до середніх шести цифр), Data Engineers (інженери даних), які працюють з потоками даних для ШІ (медіана по світу ~$140 тис. ^[78]), інженери комп’ютерного зору (у США часто ~100–150 тис. доларів) ^[79], інженери-робототехніки (~80–140 тис. доларів у США) ^[80] тощо. Ще одна вузька спеціалізація — ШІ у кібербезпеці: з’являються посади на кшталт «AI Security Specialist» із середньою зарплатою у США близько 130–180 тис. доларів завдяки поєднанню навичок у сфері ШІ та безпеки ^{[81] [82]}. Підсумовуючи, будь-яка роль, що поєднує експертизу у ШІ з іншою галуззю (безпека, охорона здоров’я, фінанси тощо), як правило, високо оплачується, оскільки такі комбінації навичок є рідкісними.

За рівнем досвіду: Досвід — це ключовий фактор у розмірі винагороди в сфері ШІ. Як і в більшості професій, спеціалісти-початківці отримують значно менші зарплати, ніж працівники середнього чи старшого рівня, але навіть стартова зарплата у сфері ШІ може бути досить високою порівняно з національними середніми показниками, а крива зростання — стрімкою.

У Сполучених Штатах, за даними Glassdoor, спеціаліст-початківець (0–1 рік) у сфері Data Science може розраховувати на 117 000 доларів США загального доходу ^[83]. Зі зростанням досвіду оплата різко підвищується — фахівці з 4–6 роками заробляють у середньому близько 141 000 доларів ^[84], а на рівні 7–9 років (старший спеціаліст) — близько 153 000 доларів ^[85]. Висококваліфіковані спеціалісти (10+ років) або менеджери можуть отримувати 180–190 тис. доларів і більше на посадах у сфері Data Science ^[86]. Насправді середній показник для 15+ років досвіду склав майже 190 000 доларів у США, за даними одного з аналізів ^[87]. Така траєкторія — приблизне подвоєння зарплати від початківця до старшого спеціаліста — є потужною мотивацією для професіоналів у сфері ШІ залишатися й розвиватися у галузі. Це “чудовий стимул для мотивації”, як зазначає звіт 365DataScience, що демонструє “важливість наполегливості” у побудові власної кар’єри ^{[88] [89]}.

Для інженерів і дослідників ШІ спостерігається подібна (а іноді й ще більш виражена) тенденція. Інженер машинного навчання початкового рівня (новий випускник у провідній технологічній компанії) може отримувати загальну компенсацію близько $150–$200 тис., тоді як інженер або науковий співробітник машинного навчання рівня staff з десятирічним досвідом у тій самій компанії може заробляти понад $300 тис. на рік (включаючи частку в акціях). Наприклад, провідний або головний дата-сайентист у США може заробляти понад 240 000 доларів на рік ^[90], а топовий “Distinguished” інженер або дослідник ШІ (15+ років досвіду у великій компанії) може отримувати пакети на 500 000 доларів і більше (детальніше про ці крайні випадки – у наступному розділі). Для порівняння, початківці зі знаннями ШІ, навіть якщо добре заробляють, часто отримують близько 100 000 доларів (що вже є високою зарплатою порівняно з багатьма галузями, але складає лише частину доходу топових ветеранів).

Варто також зазначити, що кар’єрна траєкторія має значення: ті, хто переходить у менеджмент або займає керівні позиції (наприклад, керівник команди ШІ, директор з ШІ), можуть розраховувати на ще вищі зарплати, ніж індивідуальні фахівці з таким самим досвідом. Проте у 2024 році спостерігалася цікава тенденція: деякі зарплати менеджерів знизилися у сферах даних/ШІ ^[91] (ймовірно, через реструктуризацію компаній та обережність у збільшенні управлінських витрат). Тим не менш, досвідчені менеджери з ШІ (наприклад, понад 10 років досвіду включно з управлінням) можуть отримувати дуже великі зарплати, особливо в потужних технологічних компаніях або стартапах-єдинорогах — часто на рівні старших IC плюс премія за менеджмент. Наприклад, посада “Head of Machine Learning” у 2024 році мала глобальну медіанну зарплату близько 336 500 доларів (хоча за малою вибіркою) ^[92]. Аналогічно, такі посади як “Director of Machine Learning” мали глобальну медіанну оплату близько 205 800 доларів ^[93]. Ці дані ілюструють, що підйом кар’єрною драбиною та лідерство у сфері ШІ може бути надзвичайно вигідним.

Приклад кар’єрного зростання: молодший vs. старший спеціаліст: Для конкретного прикладу розглянемо інженерів-програмістів у компанії, що спеціалізується на штучному інтелекті, як-от OpenAI. За даними Levels.fyi, L2 (початковий рівень) Software Engineer в OpenAI отримує компенсацію близько $238K, тоді як пакет L6 (старший/провідний) Software Engineer становить приблизно $1,34M на рік ^[94]. Цей старший рівень, ймовірно, відповідає спеціалісту з десятирічним або більшим досвідом і винятковими результатами. Медіанне значення компенсації в OpenAI для всіх рівнів становило ~$875K ^[95], що показує, наскільки воно залежить від топових заробітків. Хоча рівень оплати праці в OpenAI є аномально високим, цей приклад ілюструє, як заробітки спеціаліста зі штучного інтелекту можуть стрімко зростати на вершинах досвіду та відповідальності.

Підсумовуючи, спеціалісти зі штучного інтелекту мають значне зростання зарплат із досвідом. Уже на стартових посадах вони отримують високу зарплату порівняно з багатьма іншими галузями, але ті, хто досягає рівня старшого індивідуального співробітника або лідера, можуть бачити, як їхня компенсація зростає у рази. Це посилюється тим, що багато компаній використовують компенсацію у вигляді акцій — тобто старший співробітник, який приєднався до успішної AI-компанії на ранньому етапі, може нині володіти акціями вартістю мільйони доларів. Далі в цьому звіті ми розглянемо, як ця динаміка проявляється у Big Tech та провідних лабораторіях, де досвідчені фахівці з AI отримують безпрецедентні зарплати.

Відмінності між секторами: Big Tech vs стартапи vs академія vs інше

Фахівці зі штучного інтелекту потрібні практично у всіх секторах, але рівень оплати всюди різний. Спостерігаються разючі відмінності в компенсаціях залежно від того, чи працює спеціаліст у великій технологічній компанії, стартапі, академічній установі, фінансовому секторі, сфері охорони здоров’я, державних органах тощо. Нижче ми розглянемо деякі ключові тенденції в оплаті праці в AI залежно від сектору:

• Великі техкомпанії (Big Tech): Компанії на кшталт Google, Meta, Amazon та Microsoft відомі тим, що пропонують найвищі зарплати та значні опціони на акції для AI-спеціалістів. Великі технологічні компанії отримують значний прибуток і жорстко конкурують за таланти в галузі штучного інтелекту, щоб залишатися лідерами, що призводить до дуже щедрої компенсації. Наприклад, дослідник або інженер із AI у компанії FAANG може легко отримувати загальну компенсацію (зарплата + бонус + акції) у середньому та високому діапазоні шести цифр на рік. Внутрішні дані Google щодо рівнів показують, що Research Scientists мають від ~$193K (початковий рівень) аж до ~$893K (старший рівень) у прямій компенсації ^[96]. Більше того, AI-дослідники середнього і старшого рівня у сфері Big Tech сьогодні часто мають загальні пакети між $500,000 і $2,000,000 на рік – значно вище, ніж усього декілька років тому ^[97]. Financial Times повідомляє, що такі рівні (від пів мільйона до кількох мільйонів для дослідників) – це зростання з близько $400 тис. кілька років тому ^[98]. У Big Tech опціони на акції можуть становити величезну частку доходу: такі компанії, як Google, Meta та Microsoft, часто надають опціони, які для старших AI-співробітників можуть подвоїти грошову частину заробітку ^[99]. За даними одного джерела, «топ-інженери у великих технологічних компаніях» (навіть не лише у сфері AI) у середньому отримують $281,000 зарплати плюс $261,000 в акціях на рік – разом близько $542,000 ^[100]. AI-спеціалісти, як одні з найцінніших, часто перевищують навіть ці суми (особливо у ролях, безпосередньо пов’язаних із розробкою чи дослідженнями AI-продуктів).
  • Усередині Big Tech AI-дослідницькі лабораторії (як Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research тощо) пропонують одні з найбільших зарплат. Ці групи іноді працюють напівнезалежно і платять стільки, скільки потрібно, щоб залучити PhD світового класу. Ми наведемо конкретні приклади в наступному розділі, але часто можна почути про провідних AI-дослідників у Big Tech із семизначними доходами. Як зауважив один з технічних рекрутерів: «дослідники середнього та старшого рівня можуть розраховувати сьогодні на загальний дохід від $500 тис. до $2 млн у групах Big Tech» ^[101]. Ця зарплатна гонка підняла рівень компенсацій до нечуваних раніше у технічному світі висот (у деяких випадках вони можуть змагатися із доходами трейдерів хедж-фондів чи професійних спортсменів).
• Стартапи: Стартап-компанії також шукають фахівців з ШІ, але їх стратегії компенсацій відрізняються від Big Tech. Стартапи на ранніх стадіях можуть не мати коштів на зарплати рівня FAANG, але часто пропонують частку у власності (equity), яка може стати дуже прибутковою, якщо стартап досягне успіху. На розпеченому ринку 2021–2022 років деякі добре фінансовані AI-стартапи справді платили дуже високі зарплати в гонитві за талантами. Проте до 2024 року стартапи в цілому перейшли до більш ощадливого підходу – “робити більше з меншими ресурсами”, роблячи акцент на ефективність та обережний відбір кадрів ^{[102] [103]}. За даними Carta (від SignalFire), середні зарплати у технічних стартапах знову почали зростати у 2024 році після невеликого спаду, проте обсяг equity-грантів зменшився приблизно на 35% порівняно з піком ^{[104] [105]}. Тим не менше, позиції в сфері ШІ залишаються яскравим явищем: “Інженери зі штучного інтелекту — фаворити на ринку праці 2025 року, вони отримують на 5% більшу зарплатню та на 10–20% більше equity, ніж інші інженерні спеціалісти” ^{[106] [107]}. На практиці це означає, що стартап може запропонувати інженеру з ШІ дещо меншу зарплату, ніж Google, але намагатиметься компенсувати це опціонами на акції (проте опціони стартапу ризиковіші). Наприклад, стартап на стадії Series A може запропонувати фахівцеві із ШІ $150 тис. зарплати плюс equity, яка (на папері) може коштувати багато, якщо компанія масштабуватиметься. Один із трендів: оплата праці залежно від локації у стартапах стає менш різкою — близько 85% стартапів все ще коригують зарплати залежно від регіону, але різниця скорочується зі зростанням віддаленої роботи. Деякі невеликі міста США тепер платять ~85–90% від зарплат Сан-Франциско для IT-професій ^{[108] [109]}. Це означає, що інженер зі ШІ у стартапі, скажімо, в Остіні або Шарлотті може отримати майже такий же дохід, як у Кремнієвій долині, що раніше траплялося рідко. Загалом, досвід роботи у стартапах може бути різним: топові “єдинороги” іноді дійсно платять майже як великі корпорації за ключових AI-фахівців (а іноді, хоча й рідко, навіть більше, якщо талант вирішальний), але більшість стартапів пропонують помірну зарплату й сподіваються, що перспектива зростання і частка у власності зацікавлять кандидатів.
• Академічна сфера (університети та дослідницькі інститути): На відміну від індустрії, зарплати AI-експертів в академії набагато нижчі. Професори та дослідники в університетах часто заробляють лише частку від того, що могли б отримувати у приватному секторі. У США типовий асистент-професор в галузі комп’ютерних наук/ШІ може отримувати близько $120–150 тис. (базова зарплата за дев’ять місяців) у престижному університеті ^[110]. Повні професори у топових інституціях можуть заробляти близько $250–350 тис. (і лише суперзірки з багатьма грантами чи адміністративними ролями можуть наближатися до $500 тис.) ^[111]. Оприлюднені оцінки для факультету ШІ Стенфорда: асистент-професор ~$150–200 тис.; доцент ~$200–300 тис.; професор ~$300–500 тис.+ (лише дуже обмежена кількість отримує понад $500 тис.) ^[112]. Тож навіть найкраще оплачувані професори (приблизно $400 тис.) отримують на порядок менше, ніж топ-дослідники в індустрії (які, як зазначено, можуть мати $4 млн+ загальної компенсації). Частіше нові PhD-випускники проходять стажування постдокторального дослідника в академії, за яке платять лише $60–80 тис. на рік ^[113] – тобто це практично на порядок менше, ніж міг би отримати PhD у великій лабораторії. Через це виник так званий «відтік мізків» із академії в індустріальні лабораторії. Як дотепно написав один користувач Reddit: “$60 тис. для постдока… $500 тис. для відомого [індустріального] дослідника з багаторічним досвідом” ^[114]. Навіть державні дослідницькі лабораторії та некомерційні організації не можуть конкурувати з індустрією: у США, наприклад, є жорсткі тарифні сітки, які юридично не дозволяють встановлювати зарплати, які платять фахівцям із ШІ приватні компанії ^[115]. У результаті, багато державних позицій у сфері ШІ обмежуються сумами менш ніж ~$180 тис. ^[116], і відомства борються за таланти – змушені залучати підрядників. Різниця настільки велика, що провідні професори ШІ часто збільшують свої доходи за рахунок консалтингу або заснування стартапів. Не рідкість, коли професор ШІ бере відпустку і приєднується до компанії на кшталт Google чи OpenAI за мільйонний пакет – сума, нереальна в академічному середовищі. Переваги академії – інші: свобода у виборі досліджень, можливість відкрито публікувати результати, формування наступного покоління через викладання. Але з точки зору зарплат академічна сфера значно відстає від індустрії в галузі ШІ. (Певний позитив: багато урядів і університетів розглядають можливості надання стипендій, персональних кафедр чи інших стимулів для утримання кадрів ШІ, але розрив залишається великим.)
• Фінансові та квантові компанії: Окрім Big Tech, фінансовий сектор (особливо хедж-фонди, інвестиційні банки та квантові торгові фірми) відомий тим, що дуже щедро платить за AI- та data-таланти. Такі компанії, як Jane Street, Citadel, Two Sigma тощо, наймають AI/ML-фахівців (їх часто називають quantitative researchers або data scientists) і можуть пропонувати пакети, які конкурують із Big Tech. Наприклад, на початкових посадах у квантових командах (які можуть включати AI/машинне навчання для алгоритмічного трейдингу), зарплати можуть бути захмарними: наприклад, за повідомленнями, Jane Street у 2023 році пропонували $325,000 для нових випускників-програмістів/квантових інженерів ^[117]. У таких компаніях зазвичай висока базова зарплата плюс значні бонуси. AI-квант із досвідом у фінансах може заробляти $500k–$1M+ на рік, якщо приносить компанії прибуток. Фінансовий сектор розглядає AI як конкурентну перевагу для таких напрямків, як торгові алгоритми, моделювання ризиків та фінтех-інновації. Тому вони змагаються за тих самих PhD зі статистики та ML-експертів. Хоча фінансові посади можуть не мати такого суспільного профілю, як AI-позиції у Big Tech, рівень винагороди часто співмірний. Варто також зазначити, що деякі великі банки вже напряму наймають AI-інженерів та data scientists для модернізації своєї діяльності, хоча банки зазвичай платять менше, ніж хедж-фонди (банківські ролі більше нагадують великі компанії – хороша оплата, але не на рівні технічних/квантових екстремумів). Підсумовуючи, фінансовий сектор пропонує одні з найбільш щедрих компенсаційних пакетів для AI-фахівців, особливо у хедж-фондах та індустрії високочастотної торгівлі, де геніальний ML-алгоритм може принести величезний прибуток.
• Охорона здоров’я та біотех: Сектор охорони здоров’я (включаючи фармацевтичні компанії, виробників медичних пристроїв і health-tech стартапи) активно використовує AI для виявлення лікарських засобів, медичної візуалізації, аналітики даних пацієнтів тощо. Винагорода у сфері охорони здоров’я за AI-ролі залежить від обставин. Великі фармацевтичні компанії (наприклад, Roche, Novartis) і біотех-компанії, що наймають AI-дослідників, можуть платити добре, але часто не так багато, як чисті технічні компанії – зазвичай на рівні низьких або середніх шести цифр для досвідчених AI-науковців. Стартапи у сфері охорони здоров’я можуть мати обмежений грошовий ресурс, але якщо вони добре профінансовані, можуть запропонувати конкурентні пакети (плюс можливість працювати над життєво важливими технологіями). Наприклад, AI у відкритті лікарських засобів: PhD із AI у великій фармкомпанії в R&D може мати базову ставку $150k і з бонусами $200k+, що є хорошим показником, але все ж меншим, ніж у FAANG. У медичній візуалізації AI лікарні та healthtech-компанії наймають AI-фахівців для розробки діагностичних алгоритмів; такі посади можуть оплачуватись як інші програмістські ролі в медицині (ймовірно, $100k–$150k на рік для досвідчених кадрів, більше — у великих містах чи великих компаніях). Загалом, охорона здоров’я — один з найперспективніших напрямків для AI-вакансій (лікарні вже наймають data scientists тощо ^[118]), але зарплати зазвичай дещо обмежені бюджетами організацій та тим, що багато посад знаходяться у некомерційних чи клінічних структурах. Водночас, зі зростанням приватного healthtech, ми бачимо зближення оплат із технічними зарплатами — наприклад, біомедичний AI-науковець у передовому геномному стартапі в Силіконовій долині дійсно може отримувати, як і будь-який інший AI-інженер там (тобто, високі шість цифр, якщо він старший спеціаліст).
• Державний і публічний сектор: Державні установи та публічний сектор мають великий попит на фахівців з ШІ (для оборони, політики, публічних сервісів тощо), але, як правило, пропонують найнижчу оплату серед усіх секторів. Як вже зазначалося, уряд США стикається з труднощами, оскільки федеральна шкала оплати праці для спеціалістів (навіть на найвищих рівнях GS чи SES) обмежується сумами, значно меншими за зарплати в індустрії — часто на рівні трохи більше $100 тисяч. Оголошення про вакансію “експерт з ШІ” на держслужбі може вказувати зарплату, наприклад, $120 тисяч на рік, що не конкурує із приватними компаніями, які можуть найняти ту саму людину за $300 тисяч. Один із коментаторів на Hacker News зауважив, що «уряд США наразі не може законно платити зарплати, яких потребують експерти з ШІ», зазначивши, що більшість цієї роботи віддається підрядникам, які можуть платити ринкові ставки ^[119]. Такі підрядники (Booz Allen тощо) платять дещо більше, однак і там посади в сфері ШІ здебільшого в межах середніх-високих сотень тисяч доларів. За межами США деякі уряди (наприклад, окремих європейських країн або організації ООН) також встановлюють помірні зарплати. Наприклад, посада радника з ШІ в урядовому міністерстві в Європі може оплачуватись на рівні $80 тисяч. Є винятки — наприклад, проекти оборонної сфери чи спеціальні економічні зони можуть пропонувати бонуси — але зазвичай державний сектор є найменш прибутковим шляхом для фахівця з ШІ. Люди долучаються до нього, здебільшого, через відчуття місії чи бажання впливати, а не за фінансовий зиск. Останнім часом лунають заклики створити спеціальні шкали оплати для технічних експертів у державному секторі (аби залучити таланти з ШІ) ^[120], однак впровадження таких заходів потребує часу. До того моменту державні органи ризикують втратити спеціалістів із ШІ на користь приватного сектору, якщо не будуть співпрацювати з підрядниками чи не запропонують інші нематеріальні переваги.
• Академія та некомерційні організації: (Уже розглянуто вище у розділі про академію – аналогічно низька оплата порівняно з приватним сектором. Некомерційні лабораторії чи НУО можуть платити трохи більше, ніж університети, але все одно не дотягують до великих технологічних компаній. Наприклад, Allen Institute for AI (AI2) чи благодійні організації, які займаються етикою ШІ, можуть пропонувати провідним дослідникам середні сотні тисяч, але часто роблять ставку на мотивацію місією.)
• Інші галузі: Практично кожна індустрія зараз у певній мірі наймає спеціалістів з ШІ. Виробничі компанії наймають інженерів з ШІ та робототехніки (часто заробіток аналогічний до інших інженерів у виробництві — зазвичай менший, ніж у софтверній сфері, приблизно $100 тис. у США). Ритейл-компанії наймають дата-сайентістів для систем рекомендацій, телеком-компанії — для оптимізації мереж тощо. Галузеві зарплатні опитування показують, що найвищі зарплати для спеціалістів з data science/ШІ у США мають телекомунікації (~163 тис. $), технології (ІТ) (~161 тис. $), страхування (~160 тис. $) та фінансові послуги (~158 тис. $) ^{[121] [122]} — тобто це сектори, де дані та ШІ безпосередньо формують дохід. Менш оплачувані сектори (відносно) включають сфери як аграрний сектор ($136 тис.) або освіта ($120 тис.) ^{[123] [124]}. Але навіть у цих “низькооплачуваних” секторах, роботи у сфері ШІ часто платять більше за середній рівень по галузі; наприклад, спеціаліст з ШІ в освіті, який отримує $120 тис., заробляє значно більше, ніж типовий вчитель. Це підкреслює, що навички у сфері ШІ завжди є додатковою перевагою: середня надбавка до заробітної плати становить близько 56%, згідно з аналізом PwC, тобто ШІ-позиції оплачуються на понад половину вище за інші позиції зі схожим досвідом ^[125].

Підсумовуючи, місце роботи має великий вплив на заробітну плату в галузі штучного інтелекту. Великі технологічні компанії та фінансовий сектор можуть зробити AI-фахівців мільйонерами; стартапи можуть пропонувати високий потенціал зростання, але трохи нижчу поточну оплату праці (з помітними винятками для добре профінансованих); академічна сфера/державний сектор дають інтелектуальні винагороди, але вимагають зменшення зарплати. Багато AI-спеціалістів обирають сектор роботи відповідно до власних пріоритетів (наприклад, короткостроковий дохід vs. свобода досліджень vs. вплив на державну політику). Втім, спостерігається певне зближення: традиційні галузі, такі як телекомунікації, страхування та консалтинг, підвищують зарплати, щоб залучити AI-таланти, звужуючи розрив із технологічним сектором ^{[126] [127]}. Наприклад, консалтингові компанії зараз активно формують AI-команди та платять найвищі оклади дата-сайентистам, оскільки їм потрібно консультувати клієнтів із впровадження AI ^[128]. Загалом AI-спеціалісти мають безліч варіантів — і багато хто обирає змінювати сектори протягом кар’єри (наприклад, починають в академії, переходять у великий тех або стартап, можливо, згодом працюють у держсекторі), застосовуючи свої цінні навички в різних сферах.

Бенчмарки провідних компаній: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft та інші

Один із наочних способів зрозуміти крайнощі зарплат у сфері AI — розглянути деякі визначні компанії та лабораторії, відомі своїми розробками у сфері штучного інтелекту. Серед них — спеціалізовані науково-дослідні AI-фірми та великі технологічні відділи з AI. Тут ми виділяємо зарплатні бенчмарки та звіти кількох ключових гравців:

• OpenAI: Як творець ChatGPT і провідна AI-лабораторія, OpenAI, за повідомленнями, пропонує своїм співробітникам дуже щедру компенсацію, особливо старшому персоналу. Недавні дані від Levels.fyi показують, що у програміста в OpenAI медіанна загальна компенсація становить близько $875 000 на рік (у США) ^[129]. Діапазон вражає — початковий інженер (L2) отримує близько $238 тис., а старший інженер (L6) може отримувати $1,34 млн на рік ^[130]. OpenAI також має систему розподілу прибутку з “Profit Participation Units” для співробітників, що може ще більше збільшити компенсацію, якщо оцінка OpenAI зростатиме. За даними Reuters, “Провідні дослідники OpenAI регулярно отримують пакети компенсацій понад $10 мільйонів на рік” ^{[131] [132]}. Це число приголомшує, але було підтверджено джерелами на тлі запеклої боротьби за таланти. Наприклад, коли деяких дослідників OpenAI переманювали конкуренти, OpenAI пропонувала їм бонуси за утримання у розмірі $1–2 мільйони плюс збільшення частки в компанії на $20 мільйонів і більше, щоб переконати їх залишитись ^[133]. Ці пакети утримання свідчать, що загальна вартість компенсації дослідника OpenAI (зарплата + акції) може бути надзвичайно високою — в окремих випадках досягає восьмизначних сум. Стратегія OpenAI — бути конкурентною, але водночас підкреслювати свою місію; один із дослідників, Ноам Браун, зазначив, що насправді погодився на меншу зарплату, щоби приєднатися до OpenAI через цікаву роботу (хоча навіть “менше” у цьому контексті, імовірно, все одно було щедрою пропозицією) ^[134].
• Google DeepMind (Alphabet): Підрозділ з досліджень ШІ Google, зараз це об’єднання Google Brain і DeepMind, відомий тим, що дуже добре платить своїм співробітникам. Кілька років тому з’явилася інформація, що середня зарплата в DeepMind у Лондоні становила близько £295,000 (~$400 тис.) з урахуванням бонусів ^[135]. Google має великі фінансові ресурси і пропонує вражаючі суми, щоб залучити таланти. Reuters повідомляла, що Google DeepMind пропонувала провідним дослідникам компенсаційні пакети до $20 мільйонів на рік і навіть змінювала графік нарахування акцій, щоб зробити угоди ще привабливішими ^[136]. Це виняткові випадки (ймовірно, для лідерів світу ШІ), але це показує рівень ставок. Для порівняння, звичайний Research Scientist у Google в США може отримувати до приблизно $900 тис., як зазначено ^[137], але DeepMind платила навіть більше стандартних меж, щоб залучити експертів (особливо до повного приєднання до Google). В одній відомій історії Google заплатила понад $100 млн, щоб придбати стартап фактично лише для того, щоб залучити окремого дослідника ШІ (Джефф Хінтон у 2013 році) — по суті, це було “acqui-hire” заради таланту. Зараз, коли конкуренція посилюється, Google, здається, готова робити все можливе: позачергові гранти акцій, скорочення періодів нарахування та багатомільйонні пропозиції для ключових фахівців ^[138].
• Meta (Facebook) AI: Meta значно активізувала свої зусилля в галузі ШІ у 2023–2025 роках, запустивши ініціативу створення нового “суперкомп’ютера для ШІ” і полюючи на топ-таланти. За індустріальними чутками, які згодом публічно прокоментував CEO OpenAI, Meta пропонувала деяким дослідникам пакети до $100 мільйонів (ймовірно, розподілених на декілька років) ^{[139] [140]}. У середині 2025 року Сем Альтман (CEO OpenAI) заявив, що Meta намагалася переманити дослідників OpenAI $100-мільйонними бонусами за підписання контракту та ще більшими річними виплатами ^{[141] [142]}. Хоча ця заява була частиною певної інформаційної кампанії (і Meta її не прокоментувала), подальший аналіз свідчить, що Meta справді пропонувала понад $10 мільйонів на рік окремим лідерам у сфері ШІ ^{[143] [144]}. Насправді, CEO Meta Марк Цукерберг, як повідомляли, особисто контактував із найкращими кандидатами та пропонував пропозиції від $10 мільйонів і більше за приєднання до лабораторії ШІ Meta ^[145]. За повідомленнями, у 2025 році Meta також перевищила позначку $2 млн/рік для стандартних пропозицій на позиції топ-дослідників ^[146]. Попри такі суми, OpenAI та інші компанії змогли зберегти кадри, що показує: лише гроші не завжди визначальні на цьому ексклюзивному рівні – але це яскраво підкреслює, що «лабораторії штучного інтелекту підходять до найму як до шахової партії… вони готові платити величезні гроші кандидатам із вузькоспеціалізованими знаннями» ^[147]. (Яскрава цитата Аріель Герберт-Восс, колишньої дослідниці OpenAI, яка описала «війну за таланти» ^[148].) Варто зазначити рівні Meta: на звичайних посадах інженери-програмісти Meta (Facebook), що працюють зі ШІ, можуть заробляти кілька сотень тисяч (E5 рівень у Meta – близько $300-400 тис). Однак група досліджень ШІ (FAIR) у Meta традиційно платила дуже щедро, часто додаючи значні бонуси за підписання та гранти на дослідження.
• Microsoft Research / Microsoft AI: Microsoft значно інвестує в ШІ (зокрема, партнерство з OpenAI на понад $10 млрд). Власна система компенсацій Microsoft для спеціалістів зі штучного інтелекту є конкурентною серед інших гігантів технологій, хоча на найвищому рівні можливо дещо поступається Google/Meta. Лідер ШІ рівня “Partner” у Microsoft може отримувати загальний дохід у понад $1 млн, але менше людей досягають захмарних сум, як у OpenAI чи Google. Частина талантів Microsoft дійсно перейшла до вузькоспеціалізованих AI-компаній (напр., Себастьян Бюбек покинув MSR та приєднався до OpenAI у 2023 ^[149]), що свідчить: іноді менші лабораторії перекуповують фахівців у великих компаній. Водночас, Microsoft часто пропонує додаткові стимули (наприклад, фінансування досліджень власних проектів, а нині ще й завдяки партнерству з OpenAI – можливість працювати з передовими технологіями). Конкретні цифри: Levels.fyi показує, що “Researcher” рівня 66 (приблизно senior) у Microsoft може отримувати ~$300 тис, а керівник рівня Partner – ~$800 тис-$1 млн разом з акціями. Також, Microsoft часто прив’язує бонуси до результатів роботи AI-продуктів (наприклад, оплата AI-фахівця Azure може містити бонуси від продажів). Коротко, Microsoft платить топові зарплати у сфері ШІ, але у ЗМІ це не настільки акцентується, як “війни ставок” між OpenAI, Meta та Google. Ймовірно, тому що Microsoft стратегічно використовує інвестицію в OpenAI – фактично віддаючи деяких із найбільш високо оплачуваних дослідників у штат OpenAI, але отримуючи переваги від їхніх інновацій.
• Amazon та інші: Amazon (AWS) працевлаштовує багатьох AI-інженерів (для AWS AI-сервісів, Alexa тощо) і зазвичай платить на рівні інших технологічних гігантів для старших посад (високі сотні тисяч доларів на рік). Apple також присутня серед них – кажуть, що зарплати AI/ML-спеціалістів у Apple трохи нижчі, ніж у конкурентів (Apple зазвичай має закритішу корпоративну культуру і менше акцій, але все ж винагорода вимірюється сотнями тисяч). Nvidia, провідна компанія з виробництва AI-чипів, також переманює AI-дослідників і платить добре, хоч здебільшого це інженерний напрям.
• Відомі AI-стартапи: Деякі передові AI-стартапи неодноразово потрапляли в новини через високу компенсацію. Наприклад, Anthropic, який є конкурентом OpenAI, згідно з повідомленнями, пропонував інженерам із середнім досвідом зарплати в кілька сотень тисяч доларів. Ще яскравіше – коли стартап xAI (проект Ілона Маска) стартував, ймовірно, мусив запропонувати такі ж високі ставки, щоб привернути таланти від конкурентів. Малий стартап зазвичай не може платити $10 млн/рік, але може спокусити долею в компанії, яка може бути вартою десятків мільйонів, якщо стартап доб’ється успіху. У розсилці Smythos писали: “У 2025 році Meta перейшла межу $2 млн у пропозиціях та все одно втрачала таланти до конкурентів… Meta бореться не лише в ринку – вона намагається створити новий рівень компенсацій” ^{[150] [151]}. Це свідчить, що навіть стартапи (за наявності потужних інвесторів) можуть переманити фахівців, якщо ламають існуючі зарплатні норми. Один із прикладів: Lightmatter (стартап у сфері AI-обладнання) переманив топових ML-дослідників із Google, запропонувавши їм частку в компанії, як співзасновникам. Хоча точні зарплати не публікуються, це показує, як стартапи можуть креативно підходити до компенсації.

На завершення, верхня межа зарплат у сфері ШІ постійно переосмислюється кількома провідними компаніями. Станом на 2024–2025 роки, деякі конкретні орієнтири такі:

• Топові інженери зі штучного інтелекту в OpenAI: ~$ $1М середня, у діапазоні ~$240k до $1.3М для рівнів від молодшого до старшого ^[152].
• Провідні дослідники в OpenAI: >$10M/рік для кількох “суперзірок” (за даними Reuters) ^[153].
• Google DeepMind: пропонували до $20M/рік для окремих дослідників ^[154].
• Meta AI: умовні пропозиції до $10–$25M загалом для затребуваних талантів (наприклад, багаторічні контракти чи дуже великі одноразові бонуси) ^{[155] [156]}.
• Типовий старший дослідник ШІ у великій технологічній компанії (не абсолютна вершина) сьогодні: $500k – $800k загальної компенсації — звичайне явище ^{[157] [158]}.
• Для порівняння, типовий фахівець зі ШІ у невеликій компанії або не з топ-рівня: $150k – $300k залежно від ролі та регіону — що все одно дуже високо порівняно з більшістю інших посад.

Ці цифри можуть здаватися неймовірними, але вони відображають реальність “дефіциту талантів” у технологічній сфері, яка, на думку лідерів, формуватиме майбутнє цілих індустрій. Як зазначає один з аналітиків: “таланти топ-рівня у сфері ШІ зараз мають ціну, яку раніше могли коштувати цілі компанії” ^[159]. У наступному розділі буде розглянуто, чому це відбувається — попит, нестача талантів та як впливають такі тенденції, як віддалена робота.

Фактори впливу на динаміку зарплат: попит на ШІ, дефіцит талантів і віддалена робота

Надзвичайні зарплати та тенденції, про які йдеться, є симптомами ширших процесів на ринку праці в галузі штучного інтелекту. Три основні рушії цього – вибуховий попит на ІІ-навички (у всіх галузях), дефіцит досвідчених фахівців з ІІ та зміни в організації праці, такі як дистанційна робота, що розширює конкуренцію. Ось як кожен із цих факторів впливає на рівень оплати праці:

Стрімке зростання попиту на ІІ-навички: Після прориву ChatGPT наприкінці 2022 року та хвилі генеративного ІІ попит на фахівців із штучного інтелекту злетів до небес. Компанії всіх напрямків — від Big Tech до банків і роздрібної торгівлі — змагаються, щоб інтегрувати ІІ у свої продукти й операції ^{[160] [161]}. Така “золота лихоманка” (“нам потрібні люди з ІІ НЕМЕДЛЕННО!”) призвела до справжніх змагань за кожного, хто має досвід у ІІ. Аналіз LinkedIn показує різкий стрибок вакансій: наприклад, частка AI-ролей у загальній кількості технічних вакансій у США піднялась із 8,8% у 2019 році до 14,3% станом на середину 2024 року ^{[162] [163]}. Тепер кожна галузь наймає (фінанси, медицина, виробництво, консалтинг тощо активно шукають ІІ-таланти ^{[164] [165]}), тому кількість відкритих позицій суттєво перевищує число кваліфікованих кандидатів. Спрацьовує проста економіка: коли попит перевищує пропозицію, ціни (зарплати) зростають.

Важливо, що штучний інтелект розглядається як стратегічний імператив — компанії бояться залишитися позаду, якщо не зможуть впроваджувати найсучасніші AI-технології, тому агресивно інвестують у таланти. Ця нагальність проявляється у пакетах винагород, які нагадують виплати професійним спортсменам чи голлівудським зіркам для кращих AI-спеціалістів. Як розповіли десятки інсайдерів Reuters, після дебюту ChatGPT рекрутинг дослідників у сфері AI “досіг рівня професійних атлетів” ^[166]. Однією з причин є те, що компанії вважають, що один першокласний AI-дослідник буквально може створити мільярдні інновації (концепція “інженера 10x”, піднесена до “дослідника 10 000x” в AI ^[167]). Сем Альтман жартував про “тих дослідників 10 000x” у Twitter ^[168] — натякаючи, що внесок однієї людини в AI може бути на порядки більшим за середній. Якщо компанія вірить, що найм конкретного AI-експерта може визначити її успіх чи поразку, вона заплатить майже будь-яку ціну — що ми й бачимо у пропозиціях понад $10 млн.

І навіть поза елітою, загальний попит сприяє підвищенню зарплат на всіх рівнях. Наприклад, малі та середні компанії, які, можливо, не можуть дозволити собі мільйонні бонуси, все одно мають пропонувати дуже конкурентні зарплати (та бонуси — як гнучкий графік чи цікаві проєкти), щоб привабити AI-інженерів середнього рівня, які можуть отримати пропозиції від Google чи популярного стартапу. Це підвищує середню зарплату з року в рік. Дійсно, станом на 2024 рік “кар’єра у сфері AI є однією з найбільш вигідних, пропонуючи конкурентну оплату, яка зростає разом із досвідом і експертизою” ^[169]. Бум генеративного AI особливо створив нові ролі (наприклад, інженер підказок, розробник LLM) із високими зарплатами, оскільки попит виник так швидко, що пропозиція не встигала за ним. У квітні 2025 року середня зарплата на AI-позиціях становила близько $160 000 на рік ^[170] — дуже високий медіанний показник, який відображає, скільки таких вакансій відкривається у найкраще оплачуваних секторах.

Дефіцит талантів (Обмежена пропозиція): Хоча багато людей зараз приходять у сфери, пов’язані зі штучним інтелектом, справжніх досвідчених експертів з ІІ (особливо тих, хто має науковий ступінь або значний досвід проєктної роботи) все ще відносно мало. Сучасний ІІ (глибоке навчання тощо) – молода галузь, її справжній вибух стався лише в останнє десятиліття. Це означає, що група професіоналів, які, наприклад, мають понад 10 років досвіду в глибокому навчанні, дуже невелика. Залежно від того, кого ви запитаєте, кількість людей у світі, які можуть створювати передові моделі ІІ, становить лише кілька тисяч ^[171]. Джерело Reuters зазначило, що до елітної групи можуть належати лише кілька десятків чи кілька сотень людей, які зробили найбільший внесок у прориви з великими мовними моделями ^[172]. Через цю гостру нестачу у верхньому сегменті зарплати там значно зростають: це “суперзірки ІІ”, які можуть обирати будь-якого роботодавця. Саме тому компанії підходять до найму “як до шахової партії” – ретельно стратегують і витрачаються, щоб залучити ключових гравців ^[173].

Навіть на менш привілейованому рівні багато вакансій залишаються незаповненими. Звіт Світового економічного форуму виявив суттєвий дефіцит талантів у галузі ШІ у всьому світі, причому попит значно перевищує пропозицію навичок у багатьох країнах ^{[174] [175]}. У таких країнах, як Індія, незважаючи на велику кількість інженерів, компанії прогнозують 2,3 мільйона відкритих вакансій у галузі ШІ протягом наступних 3 років, однак кваліфікованих кандидатів недостатньо ^{[176] [177]}. Подібна ситуація в Європі: знайти та утримати фахівців із ШІ важко (половина випускників деяких країн їдуть працювати до США) ^{[178] [179]}. Дефіцит талантів змушує компанії діяти двома шляхами: платити більше, щоб отримати обмежені ресурси, і розглядати нетрадиційних кандидатів (наприклад, наймати фізиків чи математиків та перенавчати їх у дослідників з ШІ) ^{[180] [181]}.

Дефіцит також призвів до креативних підходів, таких як створення компаніями внутрішнього навчання (програми підвищення кваліфікації) та використання міжнародного найму. Але у короткостроковій перспективі найшвидше рішення — просто вкладати гроші в проблему, саме тому зарплати такі високі. Аріель Герберт-Восс описав, що лабораторії ШІ ставляться до спеціалізованих експертів як до цінних шахових фігур: потрібно мати достатньо “тур” і “коней”, і ви заплатите скільки треба, щоб не втратити жодної фігури ^[182]. Поки ШІ залишається ключовою трансформаційною технологією епохи, а експертиза не може бути створена миттєво, рідкісні таланти будуть користуватися ринком продавця для своїх навичок.

Дистанційна робота та глобалізація талантів: Поява дистанційної та гібридної роботи додала новий вимір до тенденцій заробітних плат у сфері ШІ. З одного боку, дистанційна робота розширює кадровий резерв для роботодавців – компанії можуть наймати людей за межами свого географічного регіону, зокрема залучати регіони з нижчим рівнем заробітної плати. Це може чинити низхідний тиск на зарплати для деяких посад, якщо компанії вирішують наймати дистанційно з дешевших ринків. Дійсно, деякі фірми намагалися платити співробітникам відповідно до місцевої вартості життя (оплата залежно від місця розташування), що теоретично може заощадити гроші при наймі у менш дорогих регіонах. Наприклад, компанія може найняти інженера зі штучного інтелекту у Східній Європі чи Індії за частку американської зарплати. Однак, дистанційна робота також посилює глобальну конкуренцію за таланти, оскільки кваліфіковані спеціалісти тепер мають доступ до роботодавців з найвищою оплатою у всьому світі, а не лише локально. На практиці це призвело до висхідного тиску на зарплати у багатьох регіонах, адже місцеві роботодавці змушені конкурувати з іноземними пропозиціями.

Маємо докази, що зарплатні розриви через місце розташування скорочуються. Дослідження компенсацій стартапів за 2024 рік показало, що 85% стартапів все ще коригують оплату залежно від регіону, але міста поза традиційними центрами швидко скоротили розрив – наприклад, у Маямі та Шарлотті зараз пропонують ~85–90% зарплат Сан-Франциско для ІТ-посад ^{[183] [184]}. Навіть історично менш оплачувані регіони (Середній Захід тощо) збільшили оплату праці у сфері ІТ до національного рівня топ сектору. Ймовірно, це пов’язано з тим, що завдяки дистанційній роботі таланти з цих регіонів могли отримати пропозиції від прибережних компаній; щоб їх утримати, місцевим фірмам довелося підняти зарплати. Іншими словами, дистанційна робота створила більш єдиний глобальний ринок для топ-фахівців у сфері ШІ. Талановитий інженер з машинного навчання у Польщі чи Нігерії тепер потенційно може працювати на американську компанію, не переїжджаючи, отримуючи зарплату, ближчу до американського стандарту, ніж ту, яку йому б запропонувала місцева фірма. На практиці багато компаній все ж платять менше у таких випадках (посилаючись на різницю у вартості життя), але розрив скорочується, оскільки у працівників з’являється більше варіантів.

З точки зору працівника, дистанційні можливості стали справжньою знахідкою. Це дозволяє фахівцям зі штучного інтелекту жити у регіонах із нижчою вартістю життя, водночас отримуючи високі зарплати, або просто мати більше варіантів (що підвищує їхні переговорні позиції). Опитування показують, що дистанційні працівники часто отримують трохи нижчі зарплати з поправкою на місце розташування (деякі дослідження вказували на зниження на 10-15%, ймовірно, через те, що компанії коригують оплату донизу) ^{[185] [186]}. Але ці коригування поступово зникають, як вже було зазначено. Також дистанційна робота дозволила більшій кількості людей зі всього світу увійти у сферу штучного інтелекту, що в перспективі може послабити дефіцит талантів завдяки поширенню знань.

Ще одним аспектом є переваги у співвідношенні роботи та особистого життя: Багато спеціалістів з ШІ цінують гнучкість і можуть вибрати роботу, яка передбачає віддалений формат, навіть якщо зарплата трохи нижча. Але, з огляду на високий попит на ринку, компанії часто змушені пропонувати і високу зарплату, і гнучкий графік, щоб отримати кандидатів. Наприклад, компанія, яка намагається найняти затребуваного ML-інженера, може врешті погодитися на топову зарплату та повністю віддалену роботу, бо інакше кандидат має ще 5 пропозицій із такими ж умовами.

Підсумовуючи, віддалена робота зробила винагороду в сфері ШІ більш глобально конкурентною. Вона згладжує деякі регіональні відмінності (наприклад, кваліфікований розробник ШІ в Бразилії тепер може отримати роботу з оплатою на рівні США віддалено, що підвищує планку для місцевих бразильських компаній). Це також означає, що компанії можуть шукати спеціалістів ширше, потенційно закриваючи вакансії, які складно було заповнити локально (що може пом’якшити надмірне зростання зарплат на деякі посади за рахунок додаткової пропозиції з-за кордону). Проте для найвищих експертних посад кадрова війна настільки гостра, що віддалена чи офісна робота є мінімальним чинником – ці фахівці можуть диктувати умови й часто готові навіть переїхати, якщо потрібно. Для спеціалістів середнього рівня віддалена робота справді відкриває більше можливостей і може стримувати надмірне зростання зарплат, дозволяючи глобальний розподіл роботи.

Коротко кажучи: “Віддалена робота розширює глобальний пул талантів, підвищуючи конкуренцію між роботодавцями за кращі умови” ^[187]. Це створює більший і конкурентніший ринок для навичок у сфері ШІ. У короткостроковій перспективі така конкуренція переважно вигідна працівникам (бо за них змагаються одразу декілька роботодавців), отже, підштовхує винагороду вгору або вирівнює її. Роботодавці виграють тим, що можуть заповнювати вакансії з будь-яких куточків світу, але це не означає, що вони платять менше за топ-таланти – вони просто отримують доступ до ширшого кола спеціалістів.

Інші фактори: Є й додаткові чинники, які варто враховувати:

• Інфляція та вартість життя: Висока інфляція у 2022–2023 роках змусила багатьох роботодавців коригувати зарплати або надавати надбавки для покриття зростання вартості життя. Загалом зарплати в сфері технологій у 2023 році стабілізувалися після років зростання ^{[188] [189]}, що фактично означало зниження реальних доходів через інфляцію. У 2024 році середня зарплата в ІТ зросла лише на ~1,2%, відстаючи від інфляції ^{[190] [191]}. Однак на позиціях у сфері AI гарячий попит часто йшов всупереч цій тенденції – багато спеціалістів у галузі AI отримували підвищення зарплат значно вище рівня інфляції, завдяки підвищенням чи конкуруючим пропозиціям. Водночас інфляція у великих містах з високою вартістю життя (SF, Нью-Йорк) також змушувала компанії пропонувати вищі номінальні зарплати, щоб співробітники могли зберегти рівень життя. Деякі компанії провели загальні коригування (наприклад, збільшення на 5%), щоб врахувати інфляцію наприкінці 2022 року, але з посиленням бюджетних обмежень у 2023 році це стало не загальноприйнятою практикою ^[192]. Таким чином, інфляція відігравала роль, але другорядну; основною силою, що штовхає зарплати вгору, є дисбаланс запиту й пропозиції у сфері AI, а не загальна інфляція.
• Венчурний капітал і інвестиційний клімат: У періоди підйому (наприклад, 2021 рік), стартапи з великими венчурними інвестиціями пропонували дуже високі компенсації (включно з великими акціями) для AI-фахівців. У складніші часи (криза у сфері технологій 2023 року) деякі стартапи обмежували свої пропозиції. У результаті виникає певна циклічність. Станом на 2024–2025 роки, коли генеративний AI є у фаворі у венчурних інвесторів, фінансування AI-стартапів знову зросло, як і їхні можливості платити високі зарплати. Проте венчурні інвестори тепер закликають стартапи бути ефективнішими, тож спостерігається цілеспрямований набір (запропонуючи преміальні компенсації лише для ключових ролей). Звіт SignalFire зазначає, що «стартапи на стадії Series A мають штат на 20% менший, ніж у 2020 році» ^{[193] [194]}, тобто вони наймають менше людей, але все одно інвестують у ключового AI-інженера чи науковця з високою оплатою праці.
• Регулювання та політика: Нові регулювання щодо штучного інтелекту (наприклад, AI Act ЄС) можуть опосередковано впливати на рівень зарплат. Наприклад, вимоги до дотримання правил підвищують попит на фахівців з етики ШІ та юристів (ми бачили діапазони зарплат ~$95 тис.–$135 тис. для офіцерів з етики ШІ ^[195]). Якщо регулювання сповільнює впровадження ШІ в регіоні, компанії можуть зменшувати темпи найму (що, можливо, пригальмує зростання зарплат). Водночас урядові інвестиції в ШІ (наприклад, CHIPS and Science Act у США, що включає фінансування досліджень ШІ, або національні стратегії з ШІ в різних країнах) створюють нові робочі місця та підвищують конкуренцію за таланти. Міграційна політика теж важлива: обмеження віз H-1B у США означає, що деякі компанії не можуть привести стільки закордонних фахівців з ШІ, посилюючи дефіцит і підвищуючи внутрішні зарплати. Канада та Велика Британія запровадили відкритіші візові програми для спеціалістів з ШІ, щоб залучити таланти, що поступово може знизити тиск (або, у випадку Великої Британії, сприяти розвитку сектора ШІ в Лондоні, підвищуючи місцевий попит). Підсумовуючи, політика є фоновим чинником – вона визначає напрямки руху талантів, але загальний глобальний дефіцит і високий попит залишаються.
• Індустріальний хайп та привілеї: Варто зазначити, що окрім зарплати, багато спеціалістів зі ШІ отримують значні додаткові вигоди: опціони на акції, дослідницькі бюджети, підйомні тощо. Наприклад, бонуси за утримання в ШІ були величезними (OpenAI пропонував бонуси до $2 млн ^[196], або щедрі стартові бонуси у великих компаніях). Багато компаній також пропонують такі речі, як необмежена відпустка, компенсації за дистанційну роботу та інші бонуси для залучення фахівців. В академічному середовищі, щоб протистояти конкуренції з боку індустрії, університети іноді зменшують викладацьке навантаження або дозволяють професорам консультувати бізнес, що ефективно підвищує їхній дохід. Усі ці фактори впливають на загальну компенсацію та якість життя, тому “чиста” зарплата — лише одна з частин (хоча й найбільша) цієї головоломки.

Щоб підсумувати цей розділ: Стрімке зростання зарплат у сфері ШІ насамперед обумовлене надзвичайно високим попитом і обмеженою пропозицією. Компанії розглядають фахівців зі ШІ як стратегічні інвестиції (звідси й фраза «Фахівці з ШІ варті дев’ятизначних сум» ^{[197] [198]} у деяких випадках). Поки дефіцит кадрів не буде подолано (а це може зайняти роки – якщо взагалі стане можливим, враховуючи зростаючий попит на ШІ), слід очікувати, що зарплати залишатимуться високими. Віддалена робота, якщо вже на те пішло, лише посилила конкуренцію за найкращі таланти у всьому світі, що призвело до більш рівних (і часто вищих) зарплат у різних регіонах. Як радить один із експертів із компенсації стартапам: “Готуйтеся до витрат на таланти в ШІ” і будьте готові чітко пояснити вартість опціонів або акцій для нових працівників ^{[199] [200]} – це означає, що високі зарплати вже стали нормою, і саме інші складові пропозиції роботодавці мають грамотно враховувати.

Регіональні та економічні чинники, що впливають на оплату праці

Окрім безпосереднього співвідношення попиту та пропозиції на ринку праці ШІ, на зарплати спеціалістів також впливають різноманітні регіональні та макроекономічні чинники:

• Вартість життя та інфляція: Регіони з вищою вартістю життя зазвичай пропонують вищі номінальні зарплати, щоб залучити таланти до цих місць. Наприклад, район затоки Сан-Франциско, який відомий екстремально високими цінами на житло, як правило, демонструє платіжну надбавку. Як вже зазначалося, Каліфорнія та ще кілька штатів платять вище середнього по США (роботи зі штучним інтелектом у Каліфорнії ~14% вище, у Вашингтоні ~10% вище тощо) ^[201]. Так само і в Європі, міста такі як Лондон, Цюрих, Женева мають вищі рівні зарплат у сфері штучного інтелекту, ніж менші міста, частково через різницю у вартості життя ^{[202] [203]}. Висока інфляція останніх років змусила роботодавців загалом підвищувати зарплати. Хоча багато працівників у сфері технологій отримали лише помірні підвищення близько 4-5% на рік (що приблизно відповідає інфляції) ^[204], деякі компанії додатково коригували зарплати для критичних спеціалістів, щоб не втратити таланти на користь конкурентів, які орієнтували пропозиції на нові цінові реалії. Наприклад, наприкінці 2022 року, коли інфляція різко зросла приблизно на 8%, з’явилися повідомлення, що компанії виплачували одноразові премії або підвищували зарплати ключовим інженерам і дата-сайентістам всередині року. Якщо висока інфляція зберігатиметься, компаніям у регіонах із нижчою вартістю життя, можливо, доведеться ще підняти зарплати, щоб зберегти купівельну спроможність працівників, що поступово зрівняє їх із зарплатами у великих містах. Навпаки, якщо інфляція стабілізується, ми можемо знову побачити зростання реальних зарплат у технологійному секторі після невеликого зниження у 2023 році ^[205].
• Місцеві технобуми: Коли певне місто або регіон набуває репутації технічного центру (часто за підтримки уряду або завдяки кластерним ефектам), зарплати в цій місцевості можуть різко зрости через зосереджений попит. Наприклад, Монреаль, Канада став дослідницьким центром зі штучного інтелекту (з Яном Лекуном та іншими), що спонукало багато стартапів і лабораторій відкрити там офіси – в результаті місцеві зарплати в сфері AI зросли (хоч і залишаються нижчими, ніж у США, конкуренція між монреальськими компаніями за таланти зросла). Торонто подібно став свідком зростання AI-вакансій і підвищення рівня оплати праці, коли такі компанії, як Google Brain, відкривали офіси. У Європі такі міста, як Берлін і Амстердам, стали технічними центрами, що підняло тутешні рівні зарплат ближче до лондонських. Аналіз Stepstone у Німеччині підкреслив трансформацію ринку праці – попит на фахівців зі штучного інтелекту зріс практично у всіх галузях, навіть у несподіваних, як-от будівництво (зростання в 4 рази 2019–2023) ^{[206] [207]}. Таке широке впровадження дає підвищений тиск навіть у менших містах, адже місцеві фірми розуміють: їм доведеться платити більше, щоб найняти чи утримати AI-таланти, які легко можуть переїхати у велике місто або працювати віддалено. Також деякі країни, які надають стимули для технологічних компаній, побічно підвищують і зарплати. Наприклад, Ірландія залучила багато IT-компаній низькими податками; Дублін зараз має процвітаючу технологічну екосистему й відповідний рівень зарплат (хоч трохи нижчий, ніж у Лондоні). Дубай та Абу-Дабі розробляють ініціативи для залучення AI-талантів безподатковим доходом і розкішними дослідницькими об’єктами – науковець зі штучного інтелекту, який переїде туди, може розраховувати на дуже високу «чисту» зарплату, бо податки не стягуються. Згодом, якщо ці нові хаби стануть успішними, вони теж можуть перетворитися на осередки з високою оплатою праці.
• Відтік мізків проти припливу мізків: Регіони, які страждають від відтоку мізків (втрачають найкращі таланти з галузі ШІ в інші країни), можуть локально зіткнутися з нестачею кадрів, що парадоксально підвищує ринкові зарплати для тих, хто залишається (але часто браку кваліфікованих спеціалістів це не вирішує). Наприклад, відомо, що понад половина випускників ШІ в Ізраїлі виїхали до США за останні роки ^{[208] [209]}. Техсектор Ізраїлю сильний, але відносно невеликий, тому для утримання кадрів компанії змушені підвищувати зарплати або пропонувати додаткові стимули — наприклад, долю в стартапах (хоча в Ізраїлі зарплати й так високі, багато хто все одно їде за ще більшими доходами в Силіконову долину). Подібна ситуація і в деяких країнах Європи, де науковців зі ступенем PhD часто переманюють у США удвічі більшими зарплатами. Ця динаміка впливає на місцеві компанії — багатьом європейським фірмам доводиться пропонувати винагороду, близьку до американських стандартів, аби зберегти критично важливих фахівців з ШІ. Програма ЄС щодо “цифрового суверенітету” також містить створення привабливих робочих місць для утримання талантів у сфері ШІ, а це означає або вищу оплату, або краще фінансування дослідницьких позицій.
• Регулювання та обережність: Цікаво, що регіони з жорсткішим регулюванням або обережним впровадженням ШІ можуть трохи стримувати попит (а отже й зростання зарплат). Наприклад, якщо Закон ЄС про ШІ запровадить суворі вимоги до дотримання норм, деякі компанії можуть відкласти запуск проектів з ШІ, що дещо пригальмує ажіотаж навколо найму в Європі порівняно зі США, де більше свободи для ринку. Однак поки що цей ефект виглядає незначним — попит у Європі на навички у сфері ШІ все одно стрімко зростає ^[210]. З іншого боку, регуляторні вимоги створюють нові ролі (комплаєнс, аудит, етика), як було згадано. Такі ролі (аудитори ШІ, оцінювачі упередженості тощо) вже стали частиною ринку праці у сфері ШІ і мають хороші зарплати (часто шестизначні у технологічно розвинених компаніях) — що теж підвищує загальний рівень винагород.
• Культурні та життєві фактори: У деяких випадках стиль життя або культурні особливості регіону впливають на те, скільки потрібно платити, аби привабити таланти. Наприклад, Європа зазвичай пропонує більше відпусток, ширші соціальні гарантії та кращий work-life balance порівняно з США, але зарплати трохи нижчі. Дехто з професіоналів у сфері ШІ може свідомо погодитися на нижчу зарплату, щоб жити, скажімо, в Барселоні чи Відні — це питання якості життя. Роботодавці в цих регіонах не можуть сильно відходити від світових ставок, якщо хочуть наймати топ-фахівців, але часто можуть отримати спеціаліста за €70 тис., який відмовився від $120 тис. у США з особистих причин. Такі особисті рішення не визначають ринкових ставок, але показують, що гроші — не єдиний чинник, і допускають певні відхилення. Разом з тим, оскільки ШІ стає стратегічно важливою сферою, компанії все більше роблять акцент на загальних перевагах — гнучкий графік, цікаві проекти, соціальний вплив — щоб привабити таланти, адже не всі можуть конкурувати лише зарплатами.
• Економічні цикли: Загальноекономічна ситуація також відіграє роль. Під час рецесій або спаду в технологічній індустрії можна очікувати, що зарплати будуть стагнувати або навіть зменшуватися, якщо відбуваються скорочення. Дійсно, скорочення у технологічних компаніях у 2023 році і заморожування найму уповільнили зростання зарплат для звичайних ролей у сфері ПЗ ^[211]. Проте сфера штучного інтелекту була значною мірою захищена — багато компаній, які скоротили персонал в інших підрозділах, продовжували наймати в команди з AI (наприклад, Meta звільнила тисячі співробітників в інших департаментах, але водночас посилено наймала до свого AI-лабораторії). Таким чином, зарплати в сфері AI продовжували зростати навіть під час сповільнення економіки. Якщо станеться серйозна рецесія, можливо, навіть робочі місця в AI відчують тиск, але станом на 2025 рік динаміка розвитку AI настільки сильна, що вона компенсує макроекономічні складнощі. Наприклад, у 2024 році середні зарплати в IT зросли лише приблизно на 2% (майже без змін) ^[212], проте зарплати і попит на спеціалістів з AI та кібербезпеки, за звітами, продовжували зростати. Продуктивність, яка очікується від AI, також може виправдовувати вищі зарплати — дослідження PwC зазначає, що AI суттєво підвищує продуктивність і дає премію до зарплати близько 56% для ролей у сфері AI ^[213]. Тож компанії можуть виправдовувати високі зарплати тим, що ці працівники приносять набагато більшу цінність.

По суті, регіональні й економічні чинники формують контекст оплати в AI — впливаючи на те, куди йде талант і як розподіляються бюджети, — однак загальносвітова тенденція йде вгору. Регіони з швидко зростаючою тех-екосистемою демонструють більш динамічне зростання зарплат (Східна Європа — приклад: стартові показники нижчі, але потенційно можливі великі відсоткові прирости щороку ^[214]). Регіони з високою вартістю життя зберігають свою перевагу, пропонуючи найвищі номінальні зарплати, які часто стають орієнтиром для інших.

Цікавий розвиток подій — уряди самі починають усвідомлювати важливість компенсацій для залучення талантів. Наприклад, Велика Британія у 2023 році оголосила про “AI Talent Visa” і фінансування тисячі PhD з AI, фактично намагаючись навчити й залучити фахівців, що з часом може стабілізувати зарплати за рахунок збільшення пропозиції. Звіт Білого дому щодо AI талантів вказує, що США виграють від залучення іноземних студентів у сфері AI, які потім працюють у США ^{[215] [216]}. Тобто політика, що впливає на потік талантів, може опосередковано пом’якшити або загострити тиск на зарплати у регіоні.

Загалом, регіональні відмінності в оплаті праці у сфері ШІ скорочуються, а економічні чинники, такі як інфляція, є реальними, але другорядними порівняно з технологічними та кадровими факторами. Заробітна плата дата-сайентіста може суттєво відрізнятися між Силіконовою долиною та, скажімо, Варшавою сьогодні, але через п’ять років ця різниця може частково зменшитися, якщо віддалена робота та інвестиції в східноєвропейські технології триватимуть (як зауважив один аналітик, розвивається стартап-екосистема Східної Європи, що може “зрівнятися із Західною Європою” за рівнем зарплат з часом ^[217]). Проте місцеві умови завжди матимуть значення – навряд чи ви отримаєте рівень оплати Сан-Франциско за роботу з ШІ в країні з набагато нижчою вартістю життя якщо тільки ви не працюєте віддалено на іноземну компанію.

Останні тенденції, новини та оновлення політики, які впливають на оплату праці у сфері ШІ

Сфера штучного інтелекту швидко розвивається, і разом із нею обговорення оплати праці. Ось деякі з останніх тенденцій і новин (2024–2025 роки), які впливають на те, як оплачують спеціалістів зі штучного інтелекту і чого їм варто очікувати на ринку праці:

• “Війна за таланти в ШІ” посилюється: Як уже зазначалося, однією з найбільших новин стала гонка озброєнь між компаніями за таланти у сфері ШІ. Наприкінці 2023 та 2024 років численні медіа висвітлювали безпрецедентні компенсаційні пакети, які пропонують спеціалістам. Наприклад, Reuters (травень 2025) опублікували матеріал про боротьбу Кремнієвої долини за “зіркових дослідників”, зазначивши, що “топ-дослідники OpenAI можуть заробляти понад 10 мільйонів доларів на рік” ^{[218] [219]}. У тій же статті зазначається, що Google DeepMind і xAI активно конкурують за таланти, пропонуючи величезні пакети акцій ^[220]. Financial Times (червень 2023) ввела термін “війни за таланти у сфері ШІ”, повідомляючи про зарплати $500 тис.–$2 млн для дослідників і навіть середньої ланки із суттєвим зростанням ^[221]. Ця тенденція перетворила експертів з ШІ на нових “рок-зірок” у технологічному світі, а заголовки про “мільйонні зарплати” вже стали майже нормою у ділових ЗМІ ^[222]. Такий розголос може сам по собі посилювати тенденції — більше професіоналів можуть захотіти піти в ШІ, почувши про ці винагороди, а вже працюючі спеціалісти можуть вести жорсткіші переговори, знаючи свою ринкову цінність.
• Meta проти OpenAI: наратив: Дуже гучною подією стало публічне звинувачення Сема Олтмана (CEO OpenAI) щодо того, що Meta пропонує “божевільну” компенсацію, щоб переманити співробітників OpenAI – зокрема він наводив приклади пропозицій у $100 мільйонів ^{[223] [224]}. Це стало відомо у середині 2025 року в одному з подкастів і широко обговорювалося у ЗМІ. Варто враховувати контекст подібних заяв (можливо, мова про багаторічні контракти чи перебільшені суми), але загалом ця історія показала світові, наскільки значна конкуренція. Відсутність заперечення з боку Meta надавала правдоподібності тому, що щось подібне відбувається ^[225]. Цей розвиток може вплинути на зарплатні очікування: якщо ви топовий AI-науковець, тепер ви знаєте, що декілька роботодавців можуть оцінити вас у вісім чи навіть дев’ять цифр, що, безумовно, посилює вашу позицію на переговорах. З іншого боку, це викликало питання щодо стійкості такого підходу і чи не є ми в AI-“бульбашці”. Деякі аналітики задаються питанням, чи є цей рівень оплати короткочасним стрибком, чи новою нормою.
• Економічні коригування у сфері технологій: 2023 рік приніс багато скорочень у сфері технологій, але цікаво, що на позиціях у сфері AI це майже не позначилося, або навіть ці позиції збільшились. Компанії, такі як Google та Microsoft, звільняли людей у традиційних підрозділах, але водночас оголошували про збільшення інвестицій в AI. Цей контраст став помітний у зарплатних опитуваннях: загальне зростання зарплат у технологічній сфері призупинилося у 2023 році ^[226], але AI залишався “світлою плямою”. Наприкінці 2024 року наймання знову зросло, оскільки економіка трохи покращилась; у Tech Salary Report від Dice за 2024 рік відзначено відновлення для тих, хто має 3–5 років досвіду (зарплати зросли майже на 6%) після попереднього падіння ^{[227] [228]} – ймовірно, це свідчить про те, що затребувані фахівці середньої ланки (зокрема багато AI-інженерів) знову почали отримувати підвищення. Тож хоча зарплати для загальних IT-ролей могли застигнути, зарплати в AI продовжують зростати.
• Закони про прозорість зарплат: У США та інших країнах нові закони вимагають, щоб у вакансіях вказували діапазони зарплат (наприклад, такі закони діють у Каліфорнії, Нью-Йорку). Цей рух до прозорості, що набрав чинності у 2023–2024 роках, зробив видимими зарплатні діапазони на AI-позиціях, які раніше були приховані. Наприклад, у вакансіях тепер можуть відкрито писати “Senior ML Engineer: $150k–$250k базова + бонус”. Це має два наслідки: (1) Кандидати отримують інформацію для переговорів (бачать верхню межу і прагнуть до неї), що, ймовірно, частіше підштовхує пропозиції до верхньої межі діапазону. (2) Компанії можуть коригувати свої діапазони, щоб залишатися конкурентоспроможними, побачивши зарплати інших. З часом така прозорість може вирівняти аномалії і забезпечити оплату ближчу до ринкової. Це також здатне зменшити дискримінацію в оплаті праці. Загалом, правила прозорості зарплат, як очікується, піднімуть оплату для недооцінених працівників і зроблять ринок більш ефективним — а в галузі AI з великим попитом це, ймовірно, означає загалом вищу середню зарплату або принаймні більшу кількість людей, які отримують верхню межу діапазону.
• Профспілки та адвокація працівників: Хоча це явище менш розвинене в AI, ніж у деяких інших сферах, рух технічних працівників за кращі умови роботи зростає. Наприклад, випадки з командою Ethical AI у Google (звільнення Тімніт Гебру у 2020 році тощо) підвищили обізнаність про голос працівників. Страйків чи акцій профспілок саме за підвищення зарплат в AI поки не було, але ширший профспілковий рух у технологіях може вплинути на майбутні дискусії (зокрема, справедливий розподіл бонусів чи акцій). Деякі дослідники можуть виступати проти надмірної кількості годин чи стресу, які іноді супроводжують такі високооплачувані посади. Якщо баланс роботи й життя стане перевагою, дехто може погодитися на меншу зарплату заради цього, проте поки що тенденція така, що компанії пропонують і високу оплату, і бонуси, щоб працівники залишалися задоволеними.
• Тенденції навичок, що впливають на зарплати в AI: Усередині сфери AI певні навички сьогодні забезпечують преміальну оплату. Генеративний AI і експертиза з великих мовних моделей — найгарячіші напрямки: якщо ви працювали з LLMs (як-от GPT чи аналогічними), ви надзвичайно затребувані. Декілька новинних медіа згадують, що багато спеціалістів опановують prompt engineering або тонке налаштування LLM, щоб не відставати від тренду. AI у кібербезпеці — ще один гарячий напрямок (зростання на 25% кількості вакансій із вимогою знань AI у кіберспеціалістів ^[229]). Ймовірно, фахівці з такими сучасними навичками можуть вимагати вище середньої зарплати навіть серед AI-колег. Водночас деякі старіші напрями (наприклад, класичний rule-based AI чи певні legacy-системи) можуть не отримати таку премію. Це означає певну внутрішню стратифікацію: наприклад, спеціаліст із комп’ютерного бачення може бути затребуванішим в автономних автомобілях, а трохи менше — у сферах, що втрачають актуальність, як-от традиційне спостереження (гіпотетично). Але загалом майже всі AI-напрями ростуть. Просто зараз найбільш різко зростають NLP/LLMs і генеративний AI, що й відображено в зарплатних пропозиціях.
• Освіта та сертифікація: Збільшилася кількість AI-сертифікацій, онлайн-курсів (Coursera тощо) і навіть спеціалізованих магістерських програм для підготовки фахівців з ШІ. У міру того, як все більше людей отримують ці сертифікати, виникає питання: чи не перенаситяться початкові позиції і чи не знизяться зарплати молодших спеціалістів? Поки що явних ознак надлишку немає — попит настільки великий, що нові випускники з навичками у сфері ШІ досі отримують декілька пропозицій про роботу. Втім, деякі працедавці можуть стати трохи вибірковішими (надають перевагу тим, хто має практичний досвід проєктів). Останні новини зі сфери технічної освіти свідчать, що компанії все ще активно рекрутують у провідних університетах (більшість випускників AI-магістратури зі Стенфорда йдуть у великі технологічні компанії або добре фінансовані стартапи). Тож престиж і доведені навички залишаються ключем до найвищих зарплат. Власне, зростання AI-освіти — це реакція на привабливість високих зарплат: всі бачать великі гроші й хочуть долучитися.
• Глобальна мобільність талантів: Країни по всьому світу оновлюють політику для залучення чи утримання AI-фахівців. Наприклад, Канада створила спеціальний дозвіл на роботу для власників візи H-1B у США, які не були відібрані в лотереї, сподіваючись залучити до канадської AI-сцени (особливо Торонто/Монреаль) кваліфікованих технічних працівників. Велика Британія анонсувала “Scale-up Visa” та інші шляхи для швидкого залучення AI-фахівців до країни. Об’єднані Арабські Емірати запустили програму “Coder”, запросивши 100 000 розробників (зокрема спеціалістів зі штучного інтелекту) з золотими візами та різними пільгами. Кожен з цих кроків може трохи перерозподілити таланти. Якщо, наприклад, більше фахівців переїде до Канади, то зарплати там можуть спочатку зрости разом із попитом, а згодом стабілізуватися, як тільки зросте пропозиція. США все ще залишаються головним магнітом — тут працює близько 60% провідних дослідників з ШІ згідно з аналізом ^{[230] [231]} – але візові бар’єри змусили декого обирати інші країни. Сукупний ефект усе одно полягає в тому, що компанії у США часто спонсорують і готові платити будь-яку ціну за потрібного спеціаліста, а витрати на імміграційних юристів стають просто черговою складовою витрат у сфері ШІ.
• Етичний та соціальний тиск: У медіа існує наратив про те, чи здорово або стійко, що експерти з ШІ отримують зарплати як «гравці НБА», тоді як інші працівники технологічної сфери підпадають під скорочення тощо. Деякі етики висловлювали занепокоєння, що такі високі зарплати можуть викривити стимули (дослідники женуться за корпоративними грошима замість досліджень у суспільних інтересах). Існує також питання різноманіття: найвищі зарплати в ШІ часто отримують представники певних демографічних груп (здебільшого чоловіки, вихідці із Заходу або Східної Азії). Деякі ініціативи спрямовані на розширення доступу до освіти в сфері штучного інтелекту, щоб урізноманітнити кадровий резерв. З часом більший і більш різноманітний кадровий резерв міг би послабити дефіцит і, можливо, стабілізувати зарплати – але на це підуть роки. Тим часом ми бачимо, як зарплати у сфері технологій стають предметом обговорення у суспільстві (наприклад, критика, що «зарплати в ШІ надзвичайно високі порівняно з рештою суспільства» ^[232]). Такі дискусії поки що не призвели до політик, які обмежують зарплати чи щось подібне – це радше соціальне спостереження. Якщо і є якийсь наслідок, то швидше залучення до сфери людей з різних прошарків через привабливість високих зарплат, що можна вважати позитивом.
• Зростання продуктивності та стратегії компаній: Нарешті, компанії все більше прагнуть використовувати ШІ для підвищення продуктивності, потенційно зменшуючи кількість працівників, потрібних для певних завдань. Парадоксально, якщо інструменти ШІ спростять деякі програмувальні чи аналітичні завдання, можна було б очікувати, що попит на спеціалістів із ШІ стабілізується. Проте, наразі досвід показує протилежне: ШІ автоматизує окремі завдання, але створює нові (і компаніям усе одно потрібні експерти, щоб розробляти, підтримувати та аналізувати системи на базі ШІ). Опитування фінансових директорів у 2024 році показало, що багато компаній розраховують залучати менше низькокваліфікованих працівників, але більше висококваліфікованих (у сфері ШІ) для впровадження цих систем ^[233]. Отже, навіть якщо ШІ витісняє певні професії, воно водночас підвищує вагу і необхідність спеціалістів з ШІ – ще більше посилюючи їхню цінність (і зарплати).

Підсумовуючи, найсвіжіші новини підтверджують, що компенсація в галузі ШІ стрімко зростає і стає частиною суспільного обговорення. Компанії відкрито змагаються між собою, підвищуючи зарплати; уряди поспіхом коригують політики; а працівники адаптуються за допомогою дистанційної роботи та підвищення кваліфікації. Консенсус кінця 2024 року в тому, що ці тенденції збережуться і в 2025 році: «Станом на 2024 рік, кар’єри, пов’язані з ШІ, одні з найперспективніших, пропонують конкурентну оплату, яка зростає разом із досвідом та експертизою» ^[234]. Якщо не станеться різкого обвалу галузі ШІ чи масового напливу нових фахівців, очікуйте, що спеціалісти з ШІ залишатимуться одними з найбільш оплачуваних професіоналів на ринку праці.

Цитати та коментарі експертів

Для більшого розуміння наводимо декілька примітних цитат експертів і лідерів галузі щодо зарплат у сфері ШІ та ринку талантів:

• “Підхід AI-лабораторій до найму можна порівняти з шахами… Вони прагнуть рухатися якнайшвидше, тому готові платити великі гроші кандидатам із вузькоспеціалізованими та взаємодоповнюючими знаннями, подібно до фігур у грі.” – Аріель Герберт-Восс, CEO стартапу зі сфери AI та колишній дослідник OpenAI ^[235]. (Яскраво описує, як топ-роботодавці зі сфери AI стратегічно підходять до формування команди експертів, не шкодуючи на це ресурсів.)
• “Дата-сайентісти дуже затребувані. Вони володіють набором навичок, який дедалі більше потрібен у компаніях… Тому не дивно, що дата-сайентісти добре заробляють. Маючи десятирічний досвід, вони можуть розраховувати на річний дохід близько 90 000 євро [в Німеччині].” – д-р Тобіас Циммерманн, експерт ринку праці Stepstone ^[236]. (Підкреслює, що навіть у Європі, де зарплати нижчі за США, досвідчені AI-фахівці отримують високу оплату стосовно середньої.)
• “У провідних лабораторіях базові оклади вже сягають $440 000. Із бонусами та акціями багато дослідників заробляють понад $1 мільйон на рік. У 2025-му Meta перевищила позначку в $2 мільйони при укладенні контрактів… Цукерберг здійснював особистий контакт, пропонуючи понад $10 мільйонів. OpenAI відповідала бонусами за утримання співробітників у розмірі $2 мільйони та пакетами акцій понад $20 мільйонів.” – Оре Бакаре, фахівець із техконтенту, узагальнюючи галузеві звіти ^{[237] [238]}. (Ця цитата зі статті SmythOS наводить кілька вражаючих фактів, що ілюструють стан війни за таланти у 2025 році.)
• “Дослідники середньої та старшої ланки можуть зараз розраховувати на загальні компенсації від $500 000 до $2 мільйонів у великих технологічних компаніях, у порівнянні з $400 000… [ще кілька років тому].” – звіт Financial Times (2023) ^[239]. (Підкреслює стрімке зростання зарплат для висококваліфікованих AI-дослідників за короткий час.)
• “Медіанна річна зарплата для AI-позицій у квітні 2025 року сягнула $160 056… Це свідчить про [значне зростання].” – Lurnable 2025 AI Career Pathways report. (Вказує, що не лише топ-зарплати, але й медіанні доходи в AI дуже високі, значно перевищують шість цифр.)
• “Існує думка, що дуже мала кількість дослідників рівня ‘10 000x’ зробили непропорційно великий внесок… і тому можуть забезпечити або зруйнувати успіх моделі ШІ.” – Reuters, переказуючи індустріальні погляди ^[240]. (Це пояснює, чому компанії готові платити астрономічні суми окремим фахівцям.)
• “Дистанційна робота розширює глобальні кадрові резерви, посилюючи конкуренцію між роботодавцями за рахунок кращих пільг.” – WomenTech Network, аналітика (2023) ^[241]. (Зазначається, що тенденції дистанційної роботи змушують роботодавців бути конкурентоспроможнішими в компенсаціях, адже таланти можуть працевлаштовуватись звідусіль або звільнятись у будь-який момент.)

Ці погляди разом формують уявлення про ринок праці в сфері ШІ, якого ще не було: де вузькоспеціалізовані фахівці цінуються на рівні топ-менеджерів і зірок шоу-бізнесу, де географія стає меншою перешкодою, а попит значно перевищує пропозицію. Ці цитати також підтверджують: це не просто хайп – реальні компанії дійсно платять такі суми, і експерти визнають причини (нагальна потреба, дефіцит навичок).

Для фахівця з ШІ або тих, хто лише розглядає цю сферу, основний висновок – можливості величезні. Втім, високі винагороди передбачають і високі очікування – компанії, що платять $300 тис. чи $3 млн, вимагатимуть результатів найвищого рівня. Це також сигнал для роботодавців і законотворців: інвестувати у розвиток кадрів для ШІ (через освіту тощо) важливо, щоб уникнути постійної боротьби за кадри і ескалації зарплат.

Висновки та перспективи

На завершення, період 2024–2025 років відзначається винятково високими та такими, що зростають, зарплатами для фахівців зі ШІ по всьому світу. Основні висновки з цього комплексного аналізу включають:

• Рекордно високі зарплати: Експерти з ШІ та машинного навчання належать до найбільш високооплачуваних професіоналів сьогодні. Середні зарплати у США для багатьох посад становлять середні шість цифр ^{[242] [243]}, при цьому позиції початкового рівня часто стартують з шести цифр, а старші посади досягають семи цифр ^{[244] [245]}. В інших провідних регіонах (Європа, Азія) зарплати нижчі у абсолютному вимірі, проте все ж значно вищі порівняно з іншими сферами ^{[246] [247]}.
• Варіантність ролей та сектору: Спостерігається чітка стратифікація – такі ролі, як ML-інженери, дослідники ШІ та Data Scientist’и, очолюють зарплатні рейтинги (особливо у технологічному та фінансовому секторах), тоді як посади у академії чи державних установах оплачуються менше (хоча все одно більше, ніж у не-технічних сферах). Техгіганти задають найвищі стандарти, а компенсаційні пакети у Google, OpenAI, Meta тощо досягають небувалих величин ^{[248] [249]}. Стартапи та інші індустрії теж пропонують вигідні, хоча й дещо менші, пакети, часто з доповненням у вигляді опціонів на частку ^{[250] [251]}.
• Попит і дефіцит кадрів: Постійний дефіцит талантів у сфері штучного інтелекту разом із стрімким зростанням попиту майже в усіх галузях є фундаментальним рушієм цих тенденцій оплати праці ^{[252] [253]}. Організації змагаються за спеціалістів із ШІ, щоб використовувати нові технології, такі як генеруючий ШІ, і, роблячи це, вони підвищують рівень компенсацій усе більше й більше.
• Віддалена робота і глобалізація: Віддалена робота зробила найм ШІ-фахівців глобальним змаганням. Талановиті спеціалісти мають доступ до найвищих зарплат незалежно від місцезнаходження, змушуючи компанії по всьому світу залишатися конкурентоспроможними щодо оплати ^{[254] [255]}. Це певною мірою скоротило регіональні відмінності та дало більшій кількості професіоналів шанс на високі заробітки, а компаніям — можливість наймати людей з усього світу.
• Останні тенденції: У нещодавніх новинах часто згадується тенденція «воєн за таланти у ШІ» та мільйонних зарплат ^{[256] [257]}. З’являються політичні ініціативи (як-от нові візи та програми підготовки кадрів), але в короткостроковій перспективі тренд високих зарплат збережеться. Закони щодо прозорості та більша поінформованість дозволяють працівникам ШІ знати свою цінність, ще більше закріплюючи очікування щодо високих доходів.

Що ж чекає нас попереду? Чого варто очікувати? Якщо не станеться раптового спаду інтересу до ШІ, потреба в кваліфікованих кадрах буде тільки зростати. За прогнозами Бюро трудової статистики США на 2026 рік очікується майже 28% зростання рівня зайнятості спеціалістів із даних до 2026 року ^{[258] [259]} – це показник того, що попит не знижується. З появою нових підгалузей у ШІ (наприклад, безпека ШІ, етика ШІ, право ШІ) ймовірно з’являться нові категорії робочих місць і відповідні стандарти оплати праці.

Однак ми можемо також побачити початок нормалізації: з тим, як дедалі більше університетів випускають фахівців з ШІ і все більше працівників перекваліфіковуються в цій галузі, кадровий резерв поступово зросте. Це може поступово послабити надзвичайний дефіцит талантів на верхівці, можливо, стабілізувавши зарплати. Але будь-який такий ефект може бути нівельований постійно зростаючим масштабом впровадження ШІ. По суті, стеля зарплат у сфері ШІ може не зростати так вибухово (цікаво, чи ми почуємо про $50 млн оферти? Можливо, не масово), але мінімальна та середня заробітна плата ймовірно й далі зростатимуть, оскільки ШІ проникає у всі сфери.

Для компаній головний виклик — впоратися з цими витратами, адже не кожен бізнес може дозволити собі платити PhD-спеціалісту з ШІ пів мільйона на рік. Можемо побачити більше креативних рішень (контракти, співпраця з академічними установами тощо), щоб отримати доступ до навичок у сфері ШІ без прямого найму, що може зменшити тиск на зарплати. Стартапи можуть зосередитися на тому, щоб надати середньостатистичним інженерам кращі інструменти ШІ (AutoML тощо), щоб знизити залежність від рідкісних фахівців. Але наразі і в найближчому майбутньому справжні експерти в області ШІ перебувають у дуже виграшній позиції.

Для фахівців і нових випускників зараз буквально найкращий час бути у сфері ШІ. Ця кар’єра є «однією з найприбутковіших» у фінансовому плані ^[260] та інтелектуально захопливою. Як зазначає один з популярних FAQ: «Чи можуть дата-сайентисти добре заробляти? Абсолютно… старші спеціалісти часто отримують понад $200,000… а в топових компаніях медіанна зарплата перевищує $250,000.» ^[261]. Варто зазначити, що ці дані вже можуть бути заниженими, враховуючи те, що ми бачимо зараз.

Підсумовуючи, фахівці з ШІ у 2024–2025 роках знімають вершки з ідеального шторму: революційних технологій, невгамовного попиту галузі і обмеженого доступу до талантів. Зарплати досягли історичних максимумів і стали темою обговорень на перших шпальтах. Хоча ринок зрештою може збалансуватися, у короткостроковій перспективі найкраща порада для організацій — закладати щедрі бюджети на залучення фахівців з ШІ, а для окремих спеціалістів — розвивати навички і впевнено вести переговори про оплату, оскільки перевага зараз на вашому боці. Як кажуть: «Якісний талант не дорогий — він безцінний», і компанії у сфері ШІ це чітко доводять, судячи з екстраординарних зусиль (і бюджетів), які вони вкладають у залучення таких фахівців.