اكتشفت من خلال تصفح صفحات التوظيف الخاصة بـ OpenAI وAnthropic الخطط التي لا يرغبان في الإعلان عنها

المؤلف: جان-ستانيسلاس دينين، كامبل هتشسون

الترجمة: شينتْشاو تيكفلو

شرح شينتْشاو: قام باحثو Epoch AI بالتعمّق في صفحات التوظيف العامة لدى OpenAI وAnthropic وxAI وDeepMind، ثم استنتجوا الاتجاهات الاستراتيجية لهذه الشركات من توزيع الوظائف.

والخلاصة مثيرة للاهتمام: ارتفعت حصّة وظائف المبيعات لدى OpenAI وAnthropic بشكل كبير خلال عام واحد، وكانت أسرع فئة هي وظائف المبيعات التقنية التي تساعد العملاء على «تعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي»؛

تقوم OpenAI بتصنيع جهاز محمول مزوّد بكاميرا ويعمل على شرائحها المصممة ذاتيًا، ولديها أيضًا 7 وظائف للروبوتات؛

لا تصنع Anthropic شرائح، لكنها تتحدث بشكل محموم عن عقود مراكز البيانات. صفحات التوظيف هي واحدة من القلائل التي تُعدّ مصدرًا عامًا لإشارات استراتيجية، وهذه الدراسة غنية جدًا بالمعلومات.

النص الكامل كما يلي:

الشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي لا تكشف عن استراتيجياتها، لكن صفحات التوظيف تكون عامة.

توجد تلميحات مخبأة داخل هذه الوظائف: ما الذي تقوم شركةٌ ما بتطويره، ومن تريد بيعه له، وأيّ أجزاء تعتقد أنها ستصبح عنق الزجاجة. تشير وظيفة بعنوان «مهندس برمجيات Camera ISP» إلى جهاز مزود بكاميرا. إن الإعلان عن «مهندس نشر في الميدان» يوضح أن تحويل الذكاء الاصطناعي إلى واقع داخل الشركات أمرٌ صعب. كما أن كومة الوظائف المتعلقة بالروبوتات تعني أن الطموح يتجاوز كثيرًا مجرد روبوتات الدردشة.

حلّلنا الوظائف العامة لدى مختبرات نماذج الأساس الرائدة، بما في ذلك OpenAI وAnthropic وxAI وGoogle DeepMind. وإليك النتائج.

اكتشافات محورية:

شهدت وظائف المبيعات وما يتصل بها لدى OpenAI وAnthropic نموًا كبيرًا في العام الماضي. ارتفعت حصّة وظائف GTM لدى Anthropic (go-to-market) من 17% إلى 31%، بينما ارتفعت لدى OpenAI من 18% إلى 28%. كان النمو يتركز في الوظائف التقنية التي تساعد العملاء على تطبيق الذكاء الاصطناعي.

تسمح إعلانات الوظائف برؤية خارطة طريق المنتج. فعلى سبيل المثال، يستثمر كل من OpenAI وDeepMind في منتجات الأجهزة (الروبوتات والأجهزة الاستهلاكية)، بينما تركز Anthropic أكثر على تحسين المنتج الأساسي.

كما تكشف صفحات التوظيف عن استراتيجيات كل جهة للحصول على الموارد الحيوية (الحوسبة والبيانات). فعلى سبيل المثال، لدى OpenAI 21 وظيفة مرتبطة بالشرائح المصممة ذاتيًا، بينما لا تمتلك Anthropic أي وظيفة من هذا النوع.

ملاحظات عدة: تعكس الإعلانات ما تريد الشركة توظيفه، وليس الفرق الحالية. فمثلًا، إذا كان لدى فريقٍ ما 20 وظيفة شاغرة، فقد يعني ذلك أن فريقًا كبيرًا يتمدد، أو أن فريقًا جديدًا بالكامل لم يُنشأ بعد. قد يكون إدراج «مهندس بحث» لتوظيف شخص واحد فقط، أو قد يكون لتوظيف 10 أشخاص، أو قد لا يكون للتوظيف أصلًا.

أصبح GTM أكبر فئة توظيف لدى OpenAI وAnthropic

خلال العام الماضي، شهدت وظائف المبيعات وما يرتبط بها في OpenAI وAnthropic نموًا كبيرًا: ارتفعت حصّة وظائف GTM لدى Anthropic من 17% إلى 31%، بينما ارتفعت لدى OpenAI من 18% إلى 28%. بالنسبة لشركة تسعى إلى نمو سريع في الإيرادات وتتنافس على سوق لا يزال بعيدًا عن التشبع، فهذا ليس أمرًا مدهشًا. حاليًا، تعد وظائف المبيعات وما يتصل بها أكبر فئة توظيف لدى الشركتين. في المقابل، تشكل وظائف البحث 12% فقط من الوظائف الشاغرة لدى Anthropic، بينما لا تتجاوز 7% لدى OpenAI.

الشكل: تغيّر نسب وظائف OpenAI وAnthropic عبر الفئات المختلفة

الأسرع نموًا كان فئة فرعية واحدة: الوظائف التقنية التي تساعد العملاء على استخدام الذكاء الاصطناعي فعليًا. تتعاقد الشركتان على وظائف مثل «مهندس نجاح الذكاء الاصطناعي»، و«مهندس نشر شراكات الذكاء الاصطناعي»، و«مهندس معماري للحلول»، و«مهندس نشر في الميدان»؛ وتتمثل المسؤولية في مساعدة العملاء على اكتشاف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي وإنجاز التكامل. خلال العام الماضي، ارتفعت حصّة وظائف Anthropic الخاصة بـ «الاعتماد والتنفيذ لدى العملاء» من 5% إلى 11%، بينما ارتفعت لدى OpenAI من 11% إلى 17%. يشير هذا إلى أن العملاء يواجهون صعوبات في الاستخدام الكامل لمنتجات الذكاء الاصطناعي، وأن المفتاح لردم هذه الفجوة هو تعليم العملاء «ما الذي يمكن للذكاء الاصطناعي فعله».

كما تكشف التوزيعات الجغرافية لمناصب المبيعات عن مركز الثقل في السوق. فقد وُزِّعت وظائف المبيعات لدى الشركتين، بأكثر من النصف، داخل الولايات المتحدة (Anthropic 52%، OpenAI 55%). لم تكشف الشركتان عن توزيع الإيرادات حسب المنطقة، لكن تركّز التوظيف يشير إلى أن الولايات المتحدة ما زالت السوق الرئيسي بلا منازع.

على الصعيد الدولي، تقوم الشركتان بتوظيف كبير في أوروبا وآسيا-المحيط الهادئ. تميل Anthropic أكثر نحو أوروبا (29% مقابل 21% لدى OpenAI)، بينما تميل OpenAI أكثر نحو آسيا-المحيط الهادئ (24% مقابل 19% لدى Anthropic). يتركز نمو آسيا-المحيط الهادئ في اليابان وكوريا والهند وسنغافورة وأستراليا. والغياب الواضح هو الصين والشرق الأوسط وأمريكا اللاتينية وأفريقيا. وبما أن كل مختبر يركز على المبيعات عالميًا، فهذا يعني أنه لا تعتقد أنه سيتم إزاحتها من السوق من قبل اللاعبين المحليين في أوروبا وآسيا-المحيط الهادئ.

تعد مبيعات الحكومة أيضًا اتجاهًا رئيسيًا. لدى OpenAI وAnthropic كلٌ منهما 10 وظائف مبيعات حكومية، تغطي الحكومات الفيدرالية المدنية، والدفاع، وكذلك حكومات الولايات والحكومات المحلية. يتضمن OpenAI وظيفة واحدة مخصصة لمجال الأمن القومي، بينما لدى Anthropic وظيفتان. لدى xAI وظيفتان لمبيعات موجهة للحكومات الدولية، وتقعان في لندن ودبي، بالإضافة إلى وظيفة واحدة موجهة لحكومة الولايات المتحدة. تُظهر هذه الوظائف أن الحكومات ستكون مصدرًا مهمًا لإيرادات مختبرات نماذج الأساس.

على عكس Anthropic وOpenAI وxAI، تكاد صفحة توظيف DeepMind لا تُظهر ديناميكيات المبيعات، لأن توزيع Gemini تتولاه منظمة المبيعات الحالية لدى Google.

صفحة التوظيف تكشف عن اتجاه منتجات جديدة لدى OpenAI وDeepMind

تسمح الوظائف أيضًا برؤية ما الذي تصنعه كل شركة. لدى Anthropic 5 وظائف للمنتج والهندسة لتحسين Claude Code، ولدى OpenAI 10 وظائف مماثلة لتحسين Codex. لدى كل شركة وظيفة هندسية واحدة ضمن اتجاه لخدمات مالية. كما أن لدى OpenAI 3 وظائف موجهة للميزات الجديدة الخاصة بـ ChatGPT Health وOpenAI for Healthcare.

ومع ذلك، منظور صفحة التوظيف ليس مثاليًا بالنسبة للمنتجات الحالية. من الصعب تحديد ما إذا كانت وظيفة ما تعمل على توسيع ميزات موجودة أم بناء منتج جديد تمامًا، وغالبًا ما تمتد وظائف المنصة أو البنية التحتية عبر خطوط منتجات متعددة. لذلك تكون معلومات التوظيف أكثر قيمة عندما تكشف عن «رهانات جديدة».

أولًا: لدى OpenAI جهاز عدة استهلاكي قيد التصنيع. لهذا المشروع 15 وظيفة شاغرة. تكشف هذه الوظائف عن تفاصيل كثيرة: فتصِف وظيفة «مهندس برمجيات Camera ISP» جهازًا محمولًا يعمل ببطارية يبني نظام تصوير؛ وتتركز وظيفة «مهندس بحث» على تشغيل نماذج Transformer مباشرة على الجهاز؛ وتذكر وظيفة «مهندس نظام تشغيل» وجود شريحة مصممة ذاتيًا. وبالاجمال، يبدو الأمر كجهاز محمول مزود بكاميرا، ويعمل على شريحة ذكاء اصطناعي مصممة ذاتيًا، ويمكنه تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي على طرف المستخدم. كما أن وظيفتين أخريين في سنغافورة ضمن مجالي الأجهزة والعمليات تشير إلى أنه يجري التحضير للتصنيع. كما أن DeepMind تراهن أيضًا على الأجهزة، فهناك وظيفتان لتطوير نظارات XR، ويشير أحدهما إلى أن أوامر الصوت ستكون طريقة التفاعل الأساسية.

ثانيًا: تراهن كل من OpenAI وDeepMind على الروبوتات. لدى OpenAI 7 وظائف روبوتات، وتتضمن الاتجاهات التدريب على محاكاة واسعة النطاق وتحسين واقعية المحاكاة. كما توحي الوظائف بأن بعض الروبوتات قد تحتوي على أجزاء مرنة أو أغلفة، وأن الإنتاج يستعد للارتفاع. لدى DeepMind 9 وظائف روبوتات، والاتجاه هو إنشاء روبوت بشري مزود بأيدٍ/ملحقات مرنة (براقة).

بالإضافة إلى الأجهزة، لدى OpenAI وظيفتان لمنتجات اجتماعية في مرحلة الحضانة، وموضع آخر لـ «منصة توظيف» يساعد المستخدمين على تدريب المهارات والحصول على شهادات وربطهم بأصحاب عمل. لدى Anthropic وظيفة واحدة لمدير منتج بحثي تستكشف فئة منتجات جديدة بالكامل، بالإضافة إلى وظيفة واحدة لمنتج جديد موجّه للمستهلكين.

كما تكشف صفحة التوظيف عن استراتيجيات كل طرف للحصول على قوة الحوسبة والبيانات

تُظهر عمليات التوظيف في كل مختبر أيضًا المسارات المختلفة التي تعتمدها هذه الجهات في مدخلاتها الأساسية (الحوسبة والبيانات). أكثر الفروق وضوحًا هي: بناء بنية تحتية للحوسبة داخليًا مقابل شراء/استعارة عبر جهات خارجية.

لدى OpenAI 21 وظيفة مرتبطة بشرائح مصممة ذاتيًا (وهي أساسًا وظائف هندسية)، وتشكل 3% من إجمالي الوظائف الحالية. لا تسلك Anthropic نهج الشرائح المصممة ذاتيًا، بل تختار طريقًا آخر: تركز عدة وظائف على التعاون مع شركاء خارجيين لتصميم وبناء مراكز بيانات، بما في ذلك «مهندس ميكانيكا لمركز البيانات» يختص بإرشاد تصميم أنظمة التبريد والميكانيكا لدى الشركات الخارجية، و«مدير تنفيذ تصميم مركز البيانات» مسؤول عن التواصل مع متطلبات Anthropic التقنية وشركاء التسليم من جهات ثالثة. كما أن لدى Anthropic 3 وظائف قانونية مخصصة للتفاوض على عقود مراكز البيانات أو الاستضافة المشتركة.

اتجاه آخر يبرز في التوظيف هو تعزيز بيئات التدريب للتعلم المعزز. لدى Anthropic عدة وظائف تركز على بناء بيئات لتدريب نماذج على قدرات جديدة، بما في ذلك فريق «توسيع البيئة» المسؤول عن بناء بيئات RL وإدارة علاقات الموردين، وفريق «Universes» يبني سيناريوهات تدريب للعوامل agent شديدة الواقعية عبر أطر زمنية طويلة. كما أن OpenAI يوظف أيضًا باحثين في فريق «RL الاصطناعي» لتطوير طرق تدريب RL مبنية على اللعب ضد النفس self-play والمحاكي simulators والتغذية الراجعة الاصطناعية.

على عكس OpenAI وAnthropic وDeepMind (التي لا تمتلك وظائف مخصصة للوسم البشري المساند)، تُظهر توظيفات xAI استراتيجية بيانات مختلفة. لديها 27 وظيفة لوسم بيانات بشرية، ما يشير إلى أن xAI تميل إلى إبقاء أعمال وسم البيانات داخل الشركة. ومن اللافت أن xAI تتجرأ على الإعلان علنًا عن توظيف لهذه الوظائف. كما أن المختبرات الأخرى تعتمد أيضًا على وسم بشري واسع النطاق، لكن غالبًا ما تختار الاستعانة بمقاولين أو لا تعلن عن التوظيف لهذا النوع من الوظائف.

الخلاصة

تُعد إعلانات التوظيف مصدرًا غير مثالي للإشارات، لكنها واحدة من النوافذ القليلة التي يمكن من خلالها رصد تطور مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة. الصورة الحالية هي: تستثمر هذه الشركات بشكل كبير في المبيعات والتنفيذ على أرض الواقع للمنتجات، وتوسّع نفسها إلى فئات منتجات جديدة، وتدخل في منافسة للحصول على موارد حاسمة مثل قوة الحوسبة والبيانات. ومع استمرار توسع كل مختبر وتدريج تمايز استراتيجيته، ستظل صفحات توظيفها واحدة من أفضل نوافذ المراقبة.