Das goldene Zeitalter der Genies der Naturwissenschaften und Ingenieurwissenschaften
Gegen Ende letzten Jahres trat Yao Shunyu, ehemaliger Forscher bei OpenAI, mit großem Aufsehen Tencent bei, was Tencent zu einer dringlichen Dementi veranlasste: Yao Shunyu erhält kein Gehalt von über 100 Millionen Yuan.
In der Welle des Wohlstands durch KI steigen nicht nur die Vermögenswerte von Gründern, sondern auch die jährlichen Gesamtvergütungen von Spitzenmitarbeitern. Neue Reichtümer der neuen Ära werden massenhaft geschaffen. Als einer von ihnen wurde Yao Shunyu 1998 geboren und traf vier entscheidende Entscheidungen:
Die erste war die Wahl des Studienfachs: 2015 nahm Yao Shunyu mit 704 Punkten im nationalen Hochschulaufnahmeverfahren am Yao-Kurs der Tsinghua-Universität teil, studierte Informatik und wurde von Wu Jiajun, einem älteren Kommilitonen der Tsinghua-Universität und Experten für tiefes Lernen, betreut. So begann er, sich systematisch mit allgemeiner künstlicher Intelligenz zu befassen.
2017 erschien die berühmte Transformer-Architektur auf der Bildfläche, und die Verarbeitung natürlicher Sprache wurde zu einem beliebten Forschungsbereich.
Die zweite war die Wahl des Betreuers: 2019 ging Yao Shunyu an die Princeton-Universität, um zu promovieren. Ursprünglich konzentrierte er sich auf Computer Vision, aber Yao Shunyu war der Meinung, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache mehr Potenzial hat. Er wechselte zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zum verstärkenden Lernen und lernte seinen Betreuer Karthik Narasimhan kennen.
Karthik Narasimhan war gerade zu dieser Zeit nach Princeton gekommen. Zuvor war er ein Jahr lang Gastforscher bei OpenAI und als Zweitautor an der bahnbrechenden Arbeit zum GPT-Modell GPT-1 beteiligt. 2019 erhielt OpenAI eine Investition von 1 Milliarde US-Dollar von Microsoft und erlangte im Silicon Valley großen Ruhm.
Yao Shunyu und sein Betreuer bei der Promotionsverteidigung
Yao Shunyu und sein Betreuer Karthik Narasimhan pflegen ein Verhältnis zwischen Lehrer und Freund. Später, als Yao Shunyu heiratete, war der Betreuer sogar sein Trauzeuge.
Die dritte war die Wahl des Unternehmens: Während seiner Zeit in Princeton veröffentlichte Yao Shunyu zwei als Erstautor verfasste Arbeiten mit den Titeln ReAct und Tree of Thoughts. In der ersten Arbeit wurde vorgeschlagen, dass KI während des Denkprozesses Werkzeuge aufrufen kann, wobei beide Vorgänge abwechselnd ablaufen – dies ist das grundlegende Paradigma heutiger KI-Agenten.
Nach seinem Abschluss trat Yao Shunyu OpenAI bei, wo sein Betreuer früher gearbeitet hatte. Er leitete das Agentenprodukt von OpenAI und beteiligte sich am Deep-Research-Projekt.
Die Lebensläufe von Mitarbeitern in Kernforschungs- und Entwicklungsstellen vieler Unternehmen ähneln sich: Das richtige Fach wählen, dem richtigen Forschungsbereich folgen und das richtige Unternehmen finden. Zu Beginn der Entstehung neuer Technologien ist die Nachfrage nach Talenten immer größer als das Angebot. Jede richtige Entscheidung erhöht tatsächlich den eigenen Marktwert.
Aber im Gegensatz zu den meisten Menschen verdankt Yao Shunyu seine enorme Wertsteigerung seiner vierten Entscheidung: Inmitten des in vollem Gange befindlichen KI-Wettbewerbs stieß er auf ein Unternehmen, das an allem Mangel hat – nur nicht an Geld.
Tencent lag im Wettbewerb um große Modelle zeitweise zurück. Als Aufholer zahlte es auch großzügig. Aus einer anderen Perspektive: Für ein Unternehmen wie Tencent muss es schon in einer Notlage sein, wenn es einem 27-jährigen jungen Menschen große Befugnisse überträgt.
Die richtige Forschungsrichtung wählen – zum Zeitpunkt des Abschlusses den industriellen Aufschwung erleben – zu einem Unternehmen an der Spitze der Industrie gehen – zu einem großzügigen Aufholer wechseln. Yao Shunyus bisheriges Leben lässt sich in einem Satz zusammenfassen:
Vierfacher Hebel für künstliche Intelligenz.
Was ist Ihr Marktwert?
Hohe Einkommen in der Hochtechnologiebranche sind keine Seltenheit, aber dass Kapitalisten heute so großzügig sind, ist in der Menschheitsgeschichte wahrscheinlich das erste Mal. Sam Altman beschwerte sich letztes Jahr in einem Podcast, dass Meta seinen Forschern sogar ein Unterzeichnungsbonus von 100 Millionen US-Dollar bot, um sie abzuwerben.
Meta hat bei der Entwicklung großer Modelle viele Rückschläge erlitten, aber bei der Abwerbung von Mitarbeitern ist es immer großzügig.
Im vergangenen Juli warb Meta Pang Ruoming, den Leiter des Teams für Grundmodelle von Apple, ab und bot ihm direkt eine jährliche Gesamtvergütung von 200 Millionen US-Dollar an. Was bedeutet das? Das bedeutet ungefähr, dass nach der Zahlung von Cookes Gehalt noch über 100 Millionen übrig bleiben.
Im selben Monat erwarb Meta für 14,3 Milliarden US-Dollar 49 % der Anteile an Scale AI. Der Gründer von Scale AI, Alexandr Wang, trat daraufhin Meta bei und leitete das gesamte KI-Team von Meta.
Mark Zuckerberg winkte mit der Hand, und Alexandr Wang wurde sofort der jüngste Milliardär der Welt auf der Forbes-Liste 2025. Internetnutzer, die normalerweise Modelle nutzen, um Texte für Xiaohongshu zu schreiben, sollten nicht behaupten, sie seien „Superindividuen“ – das ist erst ein echtes Superindividuum.
Nach Statistiken der Gehaltsdatenbank Equilar beträgt die jährliche Gesamtvergütung von L5-Senior-Ingenieuren bei OpenAI 829.000 bis 871.000 US-Dollar. Der Median des Gehalts bei Anthropic liegt zwischen 420.000 und 540.000 US-Dollar. Spitzen-KI-Forscher können ein Jahresgehalt von über 10 Millionen US-Dollar erhalten – das ist ein zehnfacher Unterschied.
Der Unterschied zwischen Genie und Talent ist so direkt. Andrew Bosworth, CTO von Meta, konnte es nicht lassen, sich in einem Interview mit CNBC zu beschweren:
Der Markt legt derzeit einen Preis für Talente einer bestimmten Ebene fest – das ist in meinen 20 Jahren als technischer Führungskraft wirklich unglaublich und beispiellos.
Es ist offensichtlich nicht sinnvoll, KI-Forschern direkt Geld zu schenken. Das knappe Bargeld muss bei Jensen Huang für GPUs ausgegeben werden. Die Motivation von Talenten erfolgt hauptsächlich über Aktien. Andrew Bosworth dementierte intern in Meta das Gerücht über den „100-Millionen-Unterzeichnungsbonus“: Es handelt sich hauptsächlich um Aktien, die erst nach Erfüllung der KPIs freigeschaltet werden.
Die Ausgabe von Aktien zur Mitarbeitermotivation ist üblich, aber diese KI-Welle hat eine Besonderheit: Die Bewertung von Startups steigt erstaunlich schnell.
Die KI-Programmierplattform Cursor wurde 2022 gegründet. Ende 2024 betrug ihre Bewertung 2,6 Milliarden US-Dollar, und 2026 wurde sie für 60 Milliarden US-Dollar von Elon Musks SpaceX übernommen. In weniger als zwei Jahren stieg der Wert um mehr als das 20-fache. Selbst Warren Buffett würde danach sein Konto schließen wollen, und George Soros würde die Polizei rufen wollen.
Ende 2022 erschien ChatGPT auf der Bildfläche. Damals betrug die Bewertung von OpenAI etwa 29 Milliarden US-Dollar. Im März dieses Jahres schloss OpenAI eine Finanzierungsrunde über 122 Milliarden US-Dollar ab, die Bewertung erreichte 852 Milliarden US-Dollar – ein 30-facher Anstieg in etwas mehr als drei Jahren.
Gleichzeitig stieg die Marktkapitalisierung von Meta um das Vierfache, die von Google um das 3,6-fache, die von Microsoft um das Doppelte, und der Nasdaq-Index stieg um mehr als das Doppelte. Was den Hang-Seng-Tech-Index betrifft – nun, das lassen wir mal so stehen.
In den Zeugenaussagen von Elon Musks Prozess gegen OpenAI stellte sich heraus, dass der Wert der Unternehmensanteile von OpenAI-Präsident Greg Brockman etwa 30 Milliarden US-Dollar beträgt; der ehemalige Chefwissenschaftler Ilya Sutskever hält Aktien im Wert von 7 Milliarden US-Dollar. Mit dem schnellen Anstieg der Bewertung werden die Aktien der Mitarbeiter immer wertvoller, und ihr Marktwert steigt erstaunlich schnell.
Wenn große Unternehmen Spitzenforscher von OpenAI und Anthropic abwerben wollen, müssen sie nicht nur das Gehaltsniveau erreichen, sondern auch die erwartete Wertsteigerung der Optionen berücksichtigen. Wenn große chinesische Unternehmen Talente grenzüberschreitend abwerben wollen, müssen sie zusätzlich die Wechselkurse einberechnen.
OpenAI weiß auch, dass es finanziell nicht mit großen Unternehmen mithalten kann, deshalb gibt es seinen Mitarbeitern besonders großzügig Aktien. Nach Analysen des Wall Street Journals machen die Ausgaben für Aktienvergütungen bei OpenAI etwa 45 % des Umsatzes aus – weit mehr als bei großen Unternehmen im Silicon Valley. 2025 lag dieser Wert sogar bei 119 %.
Im Oktober 2025 führte OpenAI einen Rückkauf von Mitarbeiteraktien durch. 600 Mitarbeiter erhielten insgesamt 6,6 Milliarden US-Dollar, von denen 75 die von der Firma festgelegte Obergrenze von 30 Millionen US-Dollar vollständig verkauften. Nach Angaben des US-Arbeitsministeriums sind die Mediane der Gehälter bei OpenAI und Anthropic nahezu identisch – die Wettbewerbsfähigkeit liegt vollständig bei den Optionen.
Langfristig orientierte Menschen schauen nie auf die Gehaltsabrechnung, aber ohne einen aktiven, sogar hitzigen Kapitalmarkt könnte der Marktwert der KI-Genies nicht so schnell steigen.
Sie können natürlich sagen, dass dies genau wie Ihre eigenen Aktienbestände nur Papiervermögen sind – aber auf dem Papier verdienen sie zumindest Geld.
Ich mache Fortschritte – und du?
Ein weiteres Merkmal dieser KI-Technologiewelle ist, dass die Gruppe der neuen Reichtümer extrem jung ist. Viele sind schon in jungen Jahren mehrfach finanziell frei.
2024 analysierte AMiner die Kernforschungsteams von zehn großen globalen Modellen [1]. 69 % der Mitglieder waren unter 40 Jahre alt. Betrachtet man nur die chinesischen Teams, so liegt dieser Anteil sogar bei 84 %.
Nach Worten von Lei Jun beträgt das Durchschnittsalter des Kernteams von Xiaomis MiMo-Großmodell 25 Jahre. Der Leiter des Teams, Luo Fuli, wurde 1995 geboren – drei Jahre älter als Yao Shunyu bei Tencent. Alexandr Wang, der von Mark Zuckerberg persönlich auf die Milliardärsliste gesetzt wurde, wurde 1997 geboren und brach sein Studium mit 19 Jahren ab, um ein Unternehmen zu gründen.
In traditionellen Branchen ist „zehn Jahre Erfahrung“ ein Kernwert, aber die Industrialisierung der künstlichen Intelligenz ist sehr jung. Der Kerntechnologie-Stack großer Modelle hat sich erst um 2018 allmählich herausgebildet. GPT-3 bewies 2020 die Richtigkeit des Weges, und Ende 2022 machte ChatGPT auf sich aufmerksam. Viele KI-Labore existieren noch nicht einmal zehn Jahre.
Mit anderen Worten: Ein KI-Forscher, der erst 2018 mit der Promotion begann, gilt bereits als erfahrener Veteran und Experte in der Branche.
Es gibt natürlich auch Gegenbeispiele: Wu Yonghui, der Leiter der Abteilung für Großmodellforschung bei ByteDance, ist im wahrsten Sinne des Wortes ein erfahrener Veteran. Als Wu Yonghui 1997 an der Nanjing-Universität Informatik studierte, war Yao Shunyu noch nicht einmal geboren.
Nach seiner Promotion im Jahr 2008 trat Wu Yonghui Google bei und arbeitete dort 17 Jahre lang. Anfang 2025 wechselte er zu ByteDance, wo er die grundlegende Forschung an großen Modellen vollständig leitet und direkt an CEO Liang Rubo berichtet.
Das Alter ist also nur eine Erscheinung. Die Wertsteigerung von Ingenieursgenies hängt mit einem großen Hintergrund zusammen: Die KI-Technologie entwickelt sich extrem schnell.
In der Industrie besteht ein allgemeiner Konsens: Selbst im Vergleich zu vor einigen Jahren gibt es bei heutigen großen Modellen einen sprunghaften technologischen Unterschied. Die heutigen Trainingsmethoden sind nicht mehr mit denen von vor zwei Jahren vergleichbar.
Zum Beispiel war TensorFlow einst der absolute Herrscher unter den Frameworks für tiefes Lernen. Heute dominiert PyTorch fast vollständig Forschung und Produktion. Modellgröße, Architektur und Infrastruktur entwickeln sich ständig weiter. Erfahrungen von vor fünf Jahren gelten im KI-Bereich wahrscheinlich schon als archäologischer Fund.
Die Halbwertszeit von Erfahrungen ist so kurz, dass der Schutz durch Dienstalter nicht existiert. Daraus ergibt sich eine reale Frage: Nur wenn das Team die richtige technologische Richtung wählt, sind das Wissen und die Erfahrungen des Einzelnen wertvoll.
Wu Yonghui war ursprünglich bei Google für Suchalgorithmen verantwortlich. 2014 wechselte er zum Google-Brain-Team und konzentrierte sich auf tiefes Lernen. 2023 wurde er zum „Google Fellow“ und zum Vizepräsidenten für Forschung bei Google DeepMind befördert.
Obwohl er nicht mehr jung ist, hat Dr. Wu immer in den modernsten KI-Forschungsabteilungen von Google gearbeitet. Auch wenn Google heute scheinbar nicht mehr so stark ist: Im Jahr 2025, als Dr. Wu zu ByteDance wechselte, übertraf die Gemini-3-Modellreihe von Google alle Konkurrenten – es gibt viele Silicon-Valley-Gelehrte, die das verteidigen.
