Gdy Big Tech i nowe start‑upy AI ścigają się w wyścigu po ogólną sztuczną inteligencję, czołowi badacze i inżynierowie są dziś traktowani jak gwiazdy sportu.
Rodząca się branża sztucznej inteligencji stworzyła rynek pracy, jakiego w Dolinie Krzemowej nie było od czasów bańki internetowej. Tym razem jednak na świecie jest prawdopodobnie tylko kilkaset osób, które potrafią tworzyć najbardziej zaawansowane systemy AI na dużą skalę.
REKLAMA
REKLAMA
OpenAI, Meta, Google DeepMind, Anthropic, xAI, Safe Superintelligence i rosnąca grupa nowych start‑upów AI konkurują dziś o skrajnie wąskie grono najwyżej wykwalifikowanych specjalistów.
W efekcie w ostatnich dwóch latach pojawiły się doniesienia o rozmowach płacowych sięgających dziewięciocyfrowych kwot, ogromnych pakietach akcji oraz kampaniach rekrutacyjnych, którymi osobiście kierowali prezesi tacy jak Mark Zuckerberg i Sam Altman.
Część krążących w sieci liczb jest kwestionowana lub niezweryfikowana, dlatego ten tekst koncentruje się na czołowych postaciach, których wartość na rynku pracy została wiarygodnie opisana przez największe redakcje lub potwierdzona przez uczestników negocjacji.
Poniżej przedstawiamy pięciu najbardziej znanych dziś inżynierów i badaczy AI (kolejność przypadkowa), których kariery pokazują różne oblicza trwających w branży wojen ofertowych.
Ilya Sutskever
Niewiele osób w sektorze sztucznej inteligencji cieszy się takim autorytetem jak izraelsko‑kanadyjski informatyk Ilya Sutskever.
Jako współzałożyciel i były główny naukowiec OpenAI współtworzył przełomowe osiągnięcia stojące za modelami GPT. Powszechnie uchodzi za jednego z głównych architektów intelektualnych boomu na generatywną AI.
Zanim trafił do OpenAI, pracował w Google Brain, poprzedniku Google DeepMind. Brał udział w kluczowych odkryciach, które zapoczątkowały rewolucję głębokiego uczenia.
Po dramatycznym kryzysie zarządczym w OpenAI w 2023 roku, gdy tymczasowo odwołano Sama Altmana z funkcji prezesa, Sutskever ostatecznie odszedł z firmy i w 2024 roku współzałożył Safe Superintelligence (SSI).
SSI natychmiast stało się jednym z najbliżej obserwowanych start‑upów AI na świecie. Choć wciąż nie wypuściło komercyjnego produktu, w 2025 roku jego prywatną wycenę szacowano na ok. 32 mld dol. (27,5 mld euro).
Później media informowały, że Meta rozważała przejęcie SSI i agresywnie starała się ściągnąć specjalistów związanych ze spółką w ramach prowadzonej przez Marka Zuckerberga ofensywy rekrutacyjnej w 2025 roku.
W ubiegłym tygodniu Sutskever potwierdził też, że posiada udziały w OpenAI warte 7 mld dol. (6 mld euro. Zeznawał w głośnym procesie między Elonem Muskiem a twórcą ChatGPT. To drugi nowo ujawniony miliarder OpenAI po prezesie Gregu Brockmanie, który wcześniej przyznał, że jego pakiet jest wart niemal 30 mld dol. (25,8 mld euro).
Wysoka pozycja Sutskevera wynika z wyjątkowego połączenia dorobku naukowego, doświadczenia przy budowie modeli z absolutnej czołówki oraz umiejętności przywódczych. Wielu inwestorów uważa go za jedną z nielicznych osób zdolnych kierować instytutem badawczym pracującym nad AGI w skali globalnej.
Mira Murati
Kolejną kluczową postacią, która opuściła OpenAI, jest była dyrektorka ds. technologii (CTO) Mira Murati; odeszła z firmy w 2024 roku.
Ta albańsko‑amerykańska inżynierka i menedżerka odegrała kluczową rolę przy wprowadzaniu na rynek ChatGPT, DALL‑E i GPT‑4, stając się jedną z twarzy rewolucji AI. Wcześniej pracowała też jako starsza menedżerka produktu w Tesli.
Po odejściu z OpenAI Murati założyła Thinking Machines Lab. Start‑up szybko przyciągnął byłych badaczy OpenAI i wyrósł na ważnego nowego gracza w ekosystemie młodych firm AI.
Podobnie jak SSI Sutskevera, spółka nie wypuściła jeszcze żadnego produktu, ale wkrótce po starcie jej wycenę szacowano na ponad 5 mld dol. (4,3 mld euro). Koncentruje się na współpracy człowieka z AI, a nie wyłącznie na tworzeniu w pełni autonomicznych systemów.
Właśnie w zeszłym tygodniu Thinking Machines Lab zaprezentowało zapowiedź swoich „modeli interakcji” – systemów, którymi użytkownik ma sterować wyłącznie głosem. Modele mają mieć m.in. natywny dostęp do ekranu użytkownika, co, jak zapewnia firma, ma sprawić, że obsługa stanie się całkowicie płynna.
Meta równie agresywnie próbowała pozyskać czołowych badaczy związanych z Murati i Thinking Machines Lab, ponieważ start‑up zdołał zgromadzić inżynierów pracujących wcześniej nad ChatGPT, Character.ai, Mistralem, PyTorchem oraz innymi modelami i frameworkami AI.
Strategiczne znaczenie Murati polega na tym, że należy do wąskiego grona menedżerów potrafiących przyciągać całe zespoły najwyższej klasy badaczy.
W sektorze AI taka „grawitacja rekrutacyjna” stała się sama w sobie przewagą konkurencyjną. Firmy coraz lepiej widzą, że elitarni specjaliści od sztucznej inteligencji koncentrują się wokół stosunkowo niewielkiej liczby czołowych laboratoriów.
Alexandr Wang
W odróżnieniu od Sutskevera i Murati, którzy zaczynali w OpenAI, a później zakładali własne firmy, pochodzący z chińskiej rodziny inżynier drugiego pokolenia w USA, Alexandr Wang, najpierw zdobył rozgłos jako założyciel spółki, a dopiero potem przeszedł do firmy Meta.
Wang założył Scale AI już w 2016 roku. Firma budowała kluczową infrastrukturę dla systemów uczenia maszynowego, zajmując się oznaczaniem danych, ich oceną oraz tworzeniem narzędzi do testowania modeli.
Scale AI wpisało się na stałe w ekosystem generatywnej AI, współpracując z rządami, korporacjami i czołowymi laboratoriami sztucznej inteligencji. W 2025 roku Meta miała kupić 49‑proc. pakiet udziałów bez prawa głosu za 14,3 mld dol. (12,3 mld euro), co wyceniło firmę na 29 mld dol. (25 mld euro).
Alexandr Wang objął stanowisko kierownicze w Meta Superintelligence Labs, jednostce AI w koncernie Marka Zuckerberga.
Z rzekomych wycieków dokumentów wynika, że jego wynagrodzenie należy do najwyższych w historii Doliny Krzemowej: obejmuje 1 mln dol. (860 tys. euro) pensji podstawowej, wielomilionowe premie i od 100 mln dol. (86 mln euro) do 150 mln dol. (129 mln euro) w akcjach, wypłacanych w ciągu pięciu lat.
Ten krok powszechnie odczytywano jako element strategii Zuckerberga, który chciał przyspieszyć rozwój możliwości AI w Mecie, po tym jak w opinii publicznej firma wyraźnie odstawała od OpenAI.
W przeciwieństwie do typowych badaczy akademickich Wang jest ceniony przede wszystkim za praktyczną wiedzę o tym, jak budować i skalować najbardziej zaawansowane systemy AI. Jego kompetencje obejmują infrastrukturę, zbiory danych, procesy ewaluacji modeli oraz zarządzanie całymi organizacjami.
Taka przekrojowa wiedza ma coraz większe znaczenie, bo systemy AI rosną i stają się coraz droższe w trenowaniu i utrzymaniu.
Demis Hassabis
Podobnie jak Wang, Demis Hassabis zaczynał w branży AI jako założyciel firmy, zanim przeszedł do jednego z technologicznych gigantów.
Brytyjski inżynier greckiego, cypryjskiego, chińskiego i singapurskiego pochodzenia przez lata budował DeepMind, jedno z czołowych na świecie laboratoriów badawczych AI. To tam powstał m.in. AlphaGo, model, który opanował starożytną chińską grę planszową Go, oraz AlphaFold, system przewidujący strukturę białek.
W 2024 roku model AlphaFold2 rozwiązał trwający od 50 lat problem, dokładnie przewidując trójwymiarowe struktury białek. Za to osiągnięcie Hassabis otrzymał w 2024 roku Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii.
DeepMind powstał pierwotnie w Londynie, a w 2014 roku został przejęty przez Google. Z czasem przekształcił się w Google DeepMind, który do dziś stanowi główną jednostkę AI w tym koncernie.
Dokładna kwota transakcji nigdy nie została oficjalnie ujawniona, ale według doniesień Google zapłacił od 400 mln dol. (344 mln euro) do 650 mln dol. (559 mln euro) – w czasach, gdy sztuczna inteligencja była jeszcze odległą wizją dla branży technologicznej.
Podstawowe wynagrodzenie Hassabisa nie jest publicznie znane, ale jako dyrektor generalny Google DeepMind ma on zarabiać rocznie łącznie kilka milionów dolarów.
Według doniesień otrzymał też konkretne premie za wyniki, m.in. znaczący bonus w wysokości 3 mln dol. (2,58 mln euro) za osiągnięcia przy projekcie Gemini AI. Majątek Hassabisa szacuje się na ok. 600 mln dol. (516 mln euro).
Po starcie ChatGPT i zaostrzeniu się wyścigu zbrojeń w AI Google skupił większość prac nad sztuczną inteligencją wokół Google DeepMind, którym kieruje Hassabis. Koncern nagle stanął w ostrzejsze szranki z OpenAI, Anthropic i Metą – zarówno o specjalistów, jak i o uwagę opinii publicznej.
Hassabis pełni wyjątkowo cenną rolę, łącząc doświadczenie założyciela, najwyższe kompetencje naukowe i umiejętność zarządzania dużą organizacją.
Utrzymanie kluczowych badaczy DeepMind stało się dla Google sprawą strategiczną, gdy oczekiwania płacowe w całej branży AI gwałtownie wzrosły.
Andrej Karpathy
Listę zamyka Andrej Karpathy, kolejny współzałożyciel OpenAI.
Po współtworzeniu startu tej kluczowej firmy AI słowacko‑kanadyjski informatyk przeszedł do Tesli, gdzie w latach 2017–2022 kierował działem AI i współodpowiadał za rozwój systemów autonomicznej jazdy opartych na sieciach neuronowych.
Później na krótko wrócił do OpenAI, a w 2024 roku założył Eureka Labs.
Nie ujawniono prywatnej wyceny tej spółki; prowadzi ona niezależne inicjatywy edukacyjne i start‑upowe.
Majątek Karpathy’ego szacuje się jednak na od 50 mln dol. (43 mln euro) do 150 mln dol. (129 mln euro), głównie dzięki poprzednim stanowiskom.
Choć nie łączy się go publicznie z największymi plotkami o wynagrodzeniach, w przeciwieństwie do części badaczy z czołowych laboratoriów, Karpathy pozostaje jedną z najbardziej strategicznych postaci w AI. Zawdzięcza to wpływowi, jaki wywiera na społeczność programistów i kulturę inżynierską oraz umiejętności przyciągania utalentowanych specjalistów.