Khảo sát nghề nghiệp trong ngành mã hóa: Lương thấp phổ biến và sa thải không bồi thường, người làm nghề ứng phó ra sao?

比推Xuất bản vào 2025-12-26Cập nhật gần nhất vào 2025-12-26

Tóm tắt

Một cuộc khảo sát với 506 người lao động trong ngành crypto tiết lộ bức tranh trái ngược với những câu chuyện "làm giàu nhanh chóng". Hơn 70% có mức lương dưới 4.000 USD/tháng, thấp hơn so với các khu vực phát triển, và 1/4 thậm chí rơi vào tình trạng "làm việc để lỗ". Gần một nửa từng trải qua việc cắt giảm nhân sự, 40% trong số đó không nhận được bất kỳ khoản bồi thường nào. Dù vậy, hơn 80% vẫn chọn ở lại, phần lớn do môi trường làm việc từ xa linh hoạt (70%) và giờ làm 40-50 giờ/tuần ít căng thẳng hơn so với các công ty web2. Đa số nhắm đến mục tiêu nghỉ hưu khi tích lũy được 1-5 triệu USD. Tuy nhiên, triển vọng thị trường việc làm năm 2026 vẫn được nhìn nhận một cách thận trọng.

Tác giả: Deep Tide TechFlow

Tiêu đề gốc: Khảo sát bảng hỏi nghề nghiệp ngành mã hóa năm 2025: 7/10 người có mức lương tháng dưới 4000 USD, N+1 khi sa thải trở thành điều xa xỉ


Khi Xiaohongshu vẫn còn ca tụng "huyền thoại làm giàu nhanh chóng" và "lương năm triệu" của Web3, thì bộ mặt thật sự của ngành công nghiệp mã hóa này ra sao?

Chúng tôi đã có một cuộc trò chuyện thẳng thắn với những người làm nghề thông qua 506 bảng khảo sát, và kết quả thật bất ngờ, thậm chí có phần khắc nghiệt: Ở đây không có vàng bạc đầy đường, hơn 70% số người có mức lương tháng dưới 4000 USD, thấp hơn so với các khu vực phát triển như châu Âu và Mỹ. Thậm chí, một phần tư số người đang trong tình trạng "làm việc trả phí" (thua lỗ); ở đây cũng không có sự bảo đảm hoàn chỉnh, gần một nửa số người đã trải qua việc sa thải, và phần lớn không nhận được bồi thường N+1.

Nhưng ngay cả như vậy, vẫn có hơn 80% số người chọn cách kiên trì, tiếp tục ở lại. Phải chăng vì sự tự do làm việc từ xa chiếm 70%? Hay là vì giấc mơ chung "nghỉ hưu với 5 triệu USD"?

Trong báo cáo này, chúng tôi cố gắng thông qua những dữ liệu lạnh lùng để khôi phục lại những lo lắng, khao khát và quy tắc sinh tồn chân thực nhất của những người lao động Web3.

Nội dung này là phần kết quả khảo sát từ bảng hỏi của "Tổng kết cuối năm Tuyển dụng & Tìm việc Web3 2025: Ai đang kiếm tiền, ai đang làm việc trả phí?". Để xem toàn văn báo cáo, vui lòng truy cập:

https://www.techflowpost.com/article/detail_29702.html

Về phân bố độ tuổi, lực lượng lao động chủ chốt từ 18-29 tuổi đương nhiên chiếm đa số, nhưng những người làm nghề trung niên (>30 tuổi) cũng không phải là ít. Điều này có thể liên quan đến việc ngành Web3 không quá "kỵ tuổi 35". So với các công ty internet, các công ty Web3 coi trọng hơn kinh nghiệm, năng lực, hiệu suất, các công ty đều mong muốn có những lão tướng trong nghề có thể nhanh chóng "cắm là chạy" để xây dựng sản phẩm.

Phân bố trình độ học vấn về cơ bản phù hợp với số liệu thống kê nhân tài ở trên, chủ yếu là đại học, bao gồm cả những người có trình độ thấp hơn đại học và thạc sĩ, tiến sĩ, với tỷ lệ thạc sĩ/tiến sĩ không cao.

Về danh tính nghề nghiệp, nhiều nhất là các vai trò thuộc thị trường (vận hành/BD/chăm sóc khách hàng, v.v.), tiếp theo là nhà phát triển (front-end/back-end/hợp đồng thông minh/blockchain, v.v.). Sau đó là sản phẩm, nhân sự, nghiên cứu đầu tư, thiết kế, giao dịch, v.v. Trong phần "khác" được ghi nhận, có nhiều vai trò như quản lý rủi ro & an ninh, KOL, v.v.

Về tình trạng đương nhiệm/rời đi, chỉ 52% số người trả lời hiện đang làm việc trong Web3. Hơn 30% số người đang ở trong một trạng thái cuộc sống khá linh hoạt. Mặt khác, điều này cho thấy tác động của tình hình thị trường đối với HC của doanh nghiệp đã ảnh hưởng đến nhiều người; mặt khác cũng có thể là do một số mô hình kinh doanh đặc sắc của Web3 đã khiến một số người không còn cần thiết phải đi làm để có dòng tiền mặt, như KOL và trader.

Hơn một nửa số người trả lời cho biết đã từng làm việc tại các sàn giao dịch, tiếp theo là các xưởng/cộng đồng, DeFi, truyền thông, ví, v.v. và các hình thái kinh doanh phổ biến khác. Cả nhân tài và những người cung cấp vị trí việc làm đều tập trung với hiệu ứng Matthew (kẻ giàu càng giàu) tuyệt đối vào các sàn giao dịch. Điều này cũng phần nào phản ánh tình trạng khó khăn hiện tại của ngành: Ngoài sàn giao dịch, khả năng tạo doanh thu của hầu hết các mô hình kinh doanh khác đều giảm dần từ C端 (người dùng cuối) -> công cụ -> tầng dưới cùng.

Về công cụ hợp tác từ xa, vì cuộc khảo sát này diễn ra trong cộng đồng tuyển dụng Web3 chuyên sâu tiếng Hoa, Telegram được đa số các công ty ưa chuộng nhờ tính bảo mật và dễ sử dụng, tiếp theo là các công cụ chủ lực trong nước như Feishu, WeChat, và cuối cùng là các công cụ thường dùng của các công ty nước ngoài như Google Suits, Discord, Slack, v.v.

Về mức thu nhập, khác với huyền thoại làm giàu nhanh chóng được lan truyền bên ngoài, thu nhập của phần lớn người trong Web3 không những thấp hơn hầu hết các công ty internet hàng đầu, mà còn thiếu hụt nghiêm trọng về các khoản khuyến khích dài hạn (tiền điện tử/quyền lợi tiền điện tử), thưởng cuối năm, bồi thường khi bị sa thải.

Hơn 70% số người có thu nhập hàng tháng dưới 4000 USD (tương đương 28,000 NDT), mức lương 10,000 USD/tháng thường thấy trên Xiaohongshu càng là số ít.

Gần một nửa số người đã trải qua việc sa thải, và sau khi bị sa thải, 40% số người cho biết không có bồi thường, 21% số người cho biết dù có bồi thường cũng thấp xa so với tiêu chuẩn pháp luật quy định (như n+1).

Gần một nửa số người cho biết chưa từng nhận thưởng cuối năm; ngay cả những người có thưởng cuối năm thì phần lớn cũng chỉ nhận được 1-3 tháng lương, về cơ bản ngang bằng với hầu hết các công ty internet ngoài ngành Web3.

Về khoản khuyến khích "kênh thăng tiến" nổi tiếng là quyền lợi tiền điện tử, gần 70% người làm nghề cho biết chưa từng nhận được. Ngay cả khi có, thì cũng rất ít người nhận được khoản vượt quá 20% lương.

Thậm chí, một phần tư số người sau khi bước vào币圈 (cộng đồng tiền điện tử) thì tổng tích lũy tài sản ở trạng thái "thua lỗ", thể hiện trạng thái "làm việc trả phí"; các câu trả lời khác thì phần lớn chỉ tích lũy được của cải khoảng 100,000 USD (tương đương 700,000 NDT).

Tuy nhiên, ở mặt khác của mức thu nhập có vẻ như vô vọng, văn hóa làm việc từ xa đậm nét của Web3 có thể nói là điều giúp nhiều người lao động thở phào nhẹ nhõm. Gần 70% số phiếu trả lời cho thấy công ty hỗ trợ làm việc từ xa, và 15% số phiếu trả lời cho biết hỗ trợ làm việc kết hợp (hybrid), tức là dù có văn phòng nhưng không bắt buộc phải có mặt, hoặc một tuần có vài ngày được làm việc tại nhà.

Làm việc từ xa thực sự có thể phần nào giảm bớt nỗi khổ của người lao động. Trong câu hỏi "Nguồn áp lực lớn nhất", có 31 phiếu trả lời chọn "Thời gian đi lại quá dài". Các nguồn áp lực khác xếp hàng đầu là tăng trưởng sản phẩm, ranh giới công việc, biến động thị trường, lo sợ bị sa thải và sếp ngốc nghếch.

Để duy trì sức khỏe tâm lý xã hội của nhân viên, không ít công ty đã áp dụng một số biện pháp để duy trì sự gắn kết trong team.

Dưới tác động kết hợp của thu nhập thấp và tình trạng bất ổn, nhiều người chọn làm nhiều việc. 20% số người trả lời cho biết có làm thêm. Điều này cũng phản ánh gián tiếp rằng hầu hết các công ty Web3 có xu hướng dẫn dắt bởi công nghệ, miễn là có thể giải quyết vấn đề, năng lực đáp ứng, thì không can thiệp vào lối sống và cách thức thu nhập của nhân viên.

Về cường độ làm thêm giờ, 80% số người có thời gian làm việc hàng tuần khoảng 40-50 giờ. Theo đó, cường độ làm thêm giờ của Web3 được xem là nhỏ hơn nhiều so với các "công xưởng mồ hôi nước mắt" 996/007 của web2.

Về việc nhảy việc, hơn một nửa số người muốn đổi công ty, trong đó 30% dự định đổi công ty trong vòng 3-6 tháng. Nhưng cũng có khoảng một phần tư số người cảm thấy hài lòng với tình trạng hiện tại, thậm chí có 8 đồng nghiệp đã tìm được công ty "thần thánh" mà họ "mong ước làm suốt đời".

Tổng hợp các yếu tố như ít làm thêm giờ, có thể làm từ xa, có thể làm thêm, v.v., nhiều người đã đánh giá cao công việc hiện tại của mình. Trong mục chấm điểm công việc hiện tại, điểm trung bình mọi người đưa ra là 3.51.

Về việc công việc tiếp theo có còn trong币圈 (cộng đồng tiền điện tử) hay không, có hơn 80% số người chọn ở lại, và cũng có 7% số người chọn rời đi.

Và trong mục lý do rời đi, sự lựa chọn của mọi người phản ánh sự lạnh lùng chân thực nhất bên trong ngành công nghiệp này.

Nhưng tất cả sự chuẩn bị từ sớm (未雨绸缪) đều là để nghỉ hưu sớm. Đối với câu hỏi "Sẽ cân nhắc nghỉ việc khi đạt được bao nhiêu của cải", đa số mọi người chọn từ 1 triệu đến 5 triệu USD (tương đương 7 triệu ~ 35 triệu NDT). Đây có lẽ thực sự là giới hạn của cải mà một người có thể đạt được bằng cách đi làm. Nhưng cũng có 20% số người chọn "không giới hạn", phản ánh sự tự tin vào năng lực của bản thân.

Và về việc có lạc quan với thị trường tuyển dụng tìm việc năm 2026 hay không, chỉ 28% số người cho rằng sẽ tốt hơn, đa số giữ thái độ bi quan hoặc chờ xem.

Phần nói thật (真心话环节)

Liên kết bài gốc:https://www.bitpush.news/articles/7598504

Câu hỏi Liên quan

QTheo khảo sát, tỷ lệ người làm việc trong ngành mã hóa có mức lương dưới 4000 USD là bao nhiêu?

AHơn 70% người được khảo sát có mức lương hàng tháng dưới 4000 USD.

QTỷ lệ người từng trải qua việc cắt giảm nhân sự trong ngành là bao nhiêu, và họ có nhận được bồi thường theo tiêu chuẩn N+1 không?

AGần một nửa số người được hỏi từng trải qua việc cắt giảm nhân sự. Trong đó, 40% không nhận được bất kỳ khoản bồi thường nào, và 21% cho biết mức bồi thường thấp hơn nhiều so với tiêu chuẩn pháp lý (như N+1).

QLý do chính nào khiến hơn 80% người được hỏi vẫn quyết định ở lại làm việc trong ngành mã hóa?

AMặc dù thu nhập thấp và thiếu ổn định, hơn 80% người được hỏi chọn ở lại vì lợi ích của làm việc từ xa (70%) và hy vọng đạt được mục tiêu tài chính cá nhân, như giấc mơ nghỉ hưu với 5 triệu USD.

QCó bao nhiêu phần trăm người làm việc trong ngành mã hóa ở trạng thái 'làm việc trả phí' (tổng tài sản tích lũy âm)?

AKhoảng một phần tư (25%) số người được khảo sát cho biết họ ở trong tình trạng 'làm việc trả phí', với tổng tài sản tích lũy âm kể từ khi tham gia ngành.

QCông cụ hợp tác từ xa nào được sử dụng phổ biến nhất trong các công ty mã hóa theo khảo sát?

ATelegram là công cụ được ưa chuộng nhất nhờ tính bảo mật và dễ sử dụng, tiếp theo là các công cụ phổ biến trong nước như Feishu và WeChat, và các nền tảng quốc tế như Google Suites, Discord, Slack.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit7 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit7 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit13 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit13 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit1 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit1 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit1 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片