Big Tech és újgenerációs MI-startupok AGI-ért versenyeznek, elit kutatók és mérnökvezetők franchise-sztárokká válnak
A kibontakozó mesterségesintelligencia-ipar olyan munkaerőpiacot hozott létre, amilyenre a Szilícium-völgyben a dotkomlufi óta nem volt példa, azzal a különbséggel, hogy ezúttal világszerte talán csak néhány száz ember képes nagy léptékben frontvonalbeli MI-rendszereket építeni.
HIRDETÉS
HIRDETÉS
Az OpenAI, a Meta, a Google DeepMind, az Anthropic, az xAI, a Safe Superintelligence és az egyre szaporodó új MI-startupok mind azért versenyeznek, hogy magukhoz csábítsák ezt a rendkívül szűk, de kiemelkedően képzett szakembergárdát.
Ennek következtében az elmúlt két évben sorra érkeztek hírek kilencszámjegyű fizetési csomagokról, hatalmas részvényjuttatásokról és olyan toborzókampányokról, amelyeket személyesen olyan vezérigazgatók vezettek, mint Mark Zuckerberg és Sam Altman.
Mivel az interneten keringő számok egy része vitatott vagy nem ellenőrzött, ez a cikk azokra a legkeresettebb szakemberekre koncentrál, akiknek munkaerő-piaci értékét és keresettségét nagy presztízsű lapok hitelesen megírták, vagy maguk a tárgyalásokban részt vevő szereplők erősítették meg.
Alább öt, világszerte az egyik legismertebbnek tartott mérnök és MI-kutató szerepel, sorrend nélkül, akiknek pályája jól mutatja, milyen licitháborúk zajlanak jelenleg az iparágban.
Ilya Sutskever
Kevés szereplőnek van akkora tekintélye a mesterségesintelligencia-szektorban, mint az izraeli–kanadai számítógéptudósnak, Ilya Sutskevernek.
Az OpenAI társalapítójaként és korábbi vezető kutatójaként Sutskever kulcsszerepet játszott a GPT-modellek mögötti áttörésekben, és széles körben úgy tartják, hogy a generatív MI-robbanás egyik legfontosabb szellemi építésze.
Az OpenAI előtt a Google Brainnél dolgozott – ez volt a mai Google DeepMind elődje –, ahol több alapvető áttöréshez is hozzájárult, amelyek elindították a deep learning-forradalmat.
A Sam Altman ideiglenes vezérigazgatói menesztésével járó, drámai 2023-as irányítási válság után Sutskever végül otthagyta az OpenAI-t, és 2024-ben társalapítóként létrehozta a Safe Superintelligence (SSI) nevű céget.
Az SSI azonnal a világ egyik legszorosabban figyelt MI-startupjává vált, és bár kereskedelmi terméket még nem dobott piacra, 2025-ben a magánbefektetők mintegy 32 milliárd dollárra (27,5 milliárd euróra) értékelték.
Később kiderült, hogy a Meta felvásárlási tárgyalásokat is fontolóra vett az SSI-vel kapcsolatban, és Mark Zuckerberg 2025-ös MI-toborzási offenzívája alatt agresszíven próbálta elcsábítani a céghez köthető tehetségeket.
Sutskever a múlt héten azt is megerősítette, hogy 7 milliárd dollár (6 milliárd euró) értékű részesedése van az OpenAI-ban, amikor tanúskodott az Elon Musk és a ChatGPT fejlesztője között zajló, nagy téttel bíró perben. Ő a második, eddig nem ismert OpenAI-milliárdos, miután az elnök, Greg Brockman korábban arról vallott, hogy közel 30 milliárd dollár (25,8 milliárd euró) értékű tulajdonrésze van.
Sutskever értéke egy rendkívül ritka kombinációból fakad: tudományos hitelességből, frontvonalbeli modellfejlesztési tapasztalatból és vezetői képességekből. Sok befektető úgy látja, hogy azon nagyon kevesek egyike, akik képesek egy, az általános mesterséges intelligencia (AGI) szintjére törekvő kutatószervezet élére állni.
Mira Murati
Az OpenAI-t elhagyó másik nagy név a vállalat korábbi technológiai igazgatója, Mira Murati volt, aki 2024-ben mondott fel.
Az albán–amerikai mérnök és üzleti vezető kulcsszerepet játszott a ChatGPT, a DALL-E és a GPT-4 bevezetésében, és az MI-forradalom egyik legismertebb arcává vált. Korábban a Teslánál is dolgozott vezető termékmenedzserként.
Miután otthagyta az OpenAI-t, Murati megalapította a Thinking Machines Lab nevű céget, amely gyorsan magához vonzott több volt OpenAI-kutatót, és hamar az MI-startup-ökoszisztéma egyik fontos új szereplőjévé vált.
Akárcsak Sutskever SSI-je, a vállalat még nem jelent meg termékkel a piacon, de a hírek szerint már röviddel indulása után 5 milliárd dollárnál (4,3 milliárd eurónál) nagyobb értékelést kapott. A cég nem a teljesen autonóm MI-rendszerekre, hanem az ember és a mesterséges intelligencia együttműködésére helyezi a hangsúlyt.
Alig a múlt héten a Thinking Machines Lab előzetesen bemutatta „interakciós modelljeit”, amelyeket állítólag kizárólag beszéddel lehet majd irányítani, és amelyek többek között közvetlen hozzáféréssel rendelkeznek a felhasználó képernyőjéhez is, így az ígéretek szerint teljesen gördülékennyé teszik a felhasználói felület használatát.
A Meta szintén agresszívan próbálta megszerezni azokat az elit kutatókat, akik Muratihoz és a Thinking Machines Labhez kötődnek, mivel a startup olyan mérnököket gyűjtött maga köré, akik korábban a ChatGPT-n, a Character.ai-n, a Mistralon, a PyTorchon és más MI-modelleken, illetve keretrendszereken dolgoztak.
Murati stratégiai ereje abban rejlik, hogy azon kevés vezető egyike lett, aki képes nagy számban magához vonzani a legfelső kategóriás kutatókat.
Az MI-szektorban ez a vonzerejű toborzóképesség önmagában is versenyelőny, különösen most, hogy a vállalatok felismerik: az elit MI-tehetség egyre inkább néhány frontvonalbeli kutatólaboratóriumban koncentrálódik.
Alexandr Wang
Sutskeverrel és Muratival ellentétben – akik a karrierjüket az OpenAI-nál kezdték, majd onnan léptek tovább saját startupjaikhoz – a második generációs kínai–amerikai mérnök, Alexandr Wang alapítóként lett ismert, és csak ezután került a Metához.
Wang már 2016-ban elindította a Scale AI-t, egy olyan vállalatot, amely adatcímkézési, értékelési és modelltesztelési eszközeivel kulcsfontosságú infrastruktúrát épített a gépi tanulási rendszerek számára.
A Scale AI kormányokkal, nagyvállalatokkal és vezető MI-laborokkal együttműködve beépült a generatív MI-ökoszisztémába. 2025-ben a Meta a hírek szerint 14,3 milliárd dollárért (12,3 milliárd euróért) 49 százalékos, szavazati joggal nem járó részesedést szerzett a cégben, 29 milliárd dollárra (25 milliárd euróra) értékelve azt.
Alexandr Wang vezető pozíciót kapott a Meta Superintelligence Labsben, Mark Zuckerberg vállalatának MI-divíziójában.
Kiszivárgott dokumentumok szerint a juttatásai a Szilícium-völgy történetének legnagyobbjai közé tartoznak: 1 millió dolláros (860 ezer eurós) alapfizetés, többmilliós bónuszok és 100–150 millió dollár (86–129 millió euró) értékű, öt év alatt lehívható részvénycsomag.
A lépést széles körben úgy értelmezték, hogy Zuckerberg ezzel próbálja felgyorsítani a Meta MI-képességeinek fejlesztését, miután a vállalat a közvélekedésben lemaradt az OpenAI mögött.
A tisztán akadémiai kutatókkal szemben Wang elsősorban azért vált felbecsülhetetlenné, mert átlátja, hogyan kell a frontvonalbeli MI-rendszereket megépíteni és felnagyítani. Szaktudása kiterjed az infrastruktúrára, az adatkészletekre, az értékelési folyamatokra és a szervezeti működtetésre is.
Ez az átfogó tudás egyre fontosabb, ahogy az MI-rendszerek egyre nagyobbá és drágábbá válnak, és egyre többe kerül a betanításuk és az üzemeltetésük.
Demis Hassabis
Wanghoz hasonlóan Demis Hassabis is alapítóként kezdte pályáját az MI-szektorban, mielőtt egy technológiai óriáshoz csatlakozott.
A görög, ciprusi, kínai és szingapúri felmenőkkel rendelkező brit mérnök éveket töltött azzal, hogy a DeepMindot a világ egyik vezető MI-kutató központjává építse. A cég olyan áttörésekkel vált híressé, mint az AlphaGo – a modell, amely mesteri szinten sajátította el a Go nevű, ősi kínai táblajátékot – vagy az AlphaFold, amely a fehérjék szerkezetét jósolja meg.
2024-ben az AlphaFold2 modell megoldott egy fél évszázados tudományos problémát azzal, hogy nagy pontossággal előre jelezte a fehérjék háromdimenziós szerkezetét; ezért Hassabis 2024-ben kémiai Nobel-díjat kapott.
A DeepMindot eredetileg Londonban alapították, és a Google 2014-ben vásárolta fel, amiből létrejött a ma is működő Google DeepMind, a technológiai óriáscég központi MI-divíziója.
A végleges vételárat soha nem hozták hivatalosan nyilvánosságra, de a beszámolók szerint 400 és 650 millió dollár (344–559 millió euró) között fizethetett érte a Google, amikor az MI még távoli jövőnek számított a technológiai szektorban.
Hassabis alapfizetését nem hozták nyilvánosságra, de a Google DeepMind vezérigazgatójaként éves teljes juttatási csomagját milliós nagyságrendűre teszik.
Beszámolók szerint konkrét teljesítményalapú jutalmakat is kapott, például jelentős, 3 millió dolláros (2,58 millió eurós) bónuszt a Gemini MI-projekt eredményeiért. Vagyonát nagyjából 600 millió dollárra (516 millió euróra) becsülik.
A ChatGPT megjelenése után felgyorsult MI-fegyverkezési versenyre válaszul a Google egyre több MI-fejlesztését koncentrálta a Hassabis vezette Google DeepMind köré. A cég hirtelen jóval agresszívebb versenybe kényszerült az OpenAI-jal, az Anthropickal és a Metával, mind a tehetségekért, mind a nyilvános láthatóságért.
Hassabis különlegesen értékes szereplő, mert egyszerre alapító, elit tudományos háttérrel rendelkező kutató és nagy szervezetet irányító vezető.
A DeepMind kulcskutatóinak megtartása stratégiai fontosságúvá vált a Google számára, miközben az MI-iparágban mindenhol elszálltak a fizetési elvárások.
Andrej Karpathy
A listát Andrej Karpathy zárja, aki szintén az OpenAI társalapítója.
Miután segített elindítani a nagy MI-vállalatot, a szlovák–kanadai kutató a Tesla MI-igazgatója lett, ahol 2017 és 2022 között a neurális hálózatokra épülő önvezető rendszerek fejlesztését irányította.
Karpathy később rövid időre visszatért az OpenAI-hoz, majd 2024-ben létrehozta a Eureka Labs nevű céget.
A vállalatot független oktatási és startupkezdeményezésekre fókuszáló projektként viszik tovább, piaci értékelését egyelőre nem hozták nyilvánosságra.
Karpathy vagyonát korábbi állásai nyomán 50 és 150 millió dollár (43–129 millió euró) közé becsülik.
Bár a nyilvánosság előtt nem kapcsolódik hozzá olyan, rekordméretű fizetésről szóló pletyka, mint néhány másik frontvonalbeli labor kutatójához, Karpathy továbbra is az egyik stratégiailag legfontosabb MI-szereplő. Ennek oka, hogy képes alakítani a fejlesztői közösségeket, és történelmi befolyása miatt a mérnöki kultúrában vonzza a tehetségeket.