Tại sao các phòng thí nghiệm AI mới gặp khó khăn trong việc cạnh tranh để thu hút nhân tài

Có một số lý do khiến các phòng thí nghiệm AI mới, mặc dù đã huy động được các vòng đầu tư ấn tượng, gặp khó khăn trong việc giữ chân các nhà nghiên cứu hàng đầu:

Hạn chế về lương thưởng: Các startup này thường không thể cung cấp mức lương tiền mặt cao như các công ty công nghệ lớn như Meta, Google DeepMind và OpenAI, đôi khi lên tới hàng chục triệu đô la.
Cổ phần trong công ty so với tiền mặt: Mặc dù các nhân viên đầu tiên có thể nhận cổ phần trong vốn với tiềm năng giá trị cao trong tương lai, nhưng điều này thường ít hấp dẫn hơn so với các khoản thanh toán tiền mặt lớn và ngay lập tức tại các công ty lớn.
Rủi ro của quyền chọn cổ phiếu: Cổ phần trong các công ty tư nhân trẻ thường rủi ro hơn so với quyền chọn cổ phiếu của các công ty công khai hoặc các phòng thí nghiệm đã ổn định. Ví dụ, Google và Meta cung cấp các gói cổ phiếu hậu hĩnh với thời gian vesting nhanh, giúp nhân viên có thể rút tiền nhanh hơn. OpenAI và Anthropic cũng đang xem xét khả năng phát hành IPO, điều này có thể mang lại khoản thanh toán lớn cho nhân viên trong tương lai gần — điều ít khả năng xảy ra đối với các startup mới.
Một cựu nhà nghiên cứu của OpenAI, người duy trì liên lạc với nhân viên của Thinking Machines, cho rằng lý do chính của các vụ ra đi gần đây là các động lực tài chính, vì một số nhân viên đã bị thu hút trở lại OpenAI bởi các đề nghị cực kỳ có lợi. Người này cũng cho rằng nỗ lực tuyển dụng của Simo có thể nhằm làm phức tạp việc thu hút đầu tư cho Thinking Machines, vì các nhà đầu tư thường thận trọng khi thấy các thành viên sáng lập rời khỏi nhóm.