BOSS直聘發布全年報，AI讓招聘平臺有機會做“結果生意”

3月18日，BOSS直聘（NASDAQ: BZ；HKEX: 2076）發布2025年第四季度及全年財報，全年營收82.7億元，同比增長12.4%。

財報發布后，中金公司發研報稱，BOSS直聘第四季度收入和利潤基本符合預期。第一季度收入指引低于市場一致預期，主要受春節延后影響，預計春節后招聘需求將恢復。

中信證券分析師認為，受“AI沖擊論”影響，BOSS直聘近期股價出現超跌（類似美國市場的情況），但市場忽視了中國就業結構差異及平臺中期收入機會。

一方面，AI 相關崗位招聘增加且白領整體復蘇。另一方面，與美國不同，中國藍領崗位及中小企業占主導，AI對其長期影響有限。最后，通過智能體 AI 技術，公司能更好服務招聘履約環節（該未充分開發市場規模達數百億元且按效果收費）。

分析師認為，市場高估了替代平臺的挑戰。BOSS直聘憑借更豐富行為數據、更優模型與智能體能力，競爭優勢將強化于同業，AI 工具亦可實現貨幣化。

AI賦能閉環服務，在線招聘商業模式迎來變遷

在業績發布的同時，管理層著重披露了AI在產品、技術和商業化層面的進展。

事實上，自1997年在線招聘行業誕生以來，在線招聘平臺提供的價值主要停留在信息傳遞層面。而隨著生成式AI能力的成熟，在線招聘平臺首次具備進入“閉環”的現實條件——即不僅撮合信息，更直接參與促成候選人入職。

BOSS直聘管理層表示，招聘者的目的是有合適的人入職，求職者的目的是入職合適的崗位。過去，互聯網招聘平臺提供的主要是BC雙方之間締結勞動合同的概率和機會；接下來，AI可以幫助平臺完成“最后一公里”的勞動，使大規模的閉環服務成為現實。

財報數據印證了這一判斷。2025年，BOSS直聘在AI能力支持下，閉環業務營收已達到億元量級，且增速超過平臺其他業務。管理層在電話會上預計，2026年這一數字將實現翻倍乃至多倍增長。

從更宏觀的視角看，AI可以通過更好地數字化雙邊需求、提升基層人員效率、降低大團隊管理成本，讓大規模的閉環服務從技術層面具備可行性。過往BOSS直聘平臺長期積累的2.5億求職者、2000萬家企業，是平臺發展AI能力的堅實底座。

AI多場景全面落地，產品與技術層全面滲透

在產品層，AI已深度嵌入招聘和求職兩端，并在多個場景取得可量化的進展。

求職端，對話式AI助手“直閃閃”在四季度服務用戶規模環比增長超200%，覆蓋簡歷優化、崗位推薦、信息答疑等核心場景。AI模擬面試工具拓展至學生及0至5年工作經驗用戶群，幫助求職者在AI輔助下系統準備面試、梳理職業經歷。

招聘端，BOSS直聘推出了面向高招聘要求、高付費能力企業的AI深度搜索工具。該工具在灰度測試中取得成效后，目前正在擴大試驗范圍。其核心機制是記憶和分析特定客戶的需求與偏好，在2.5億求職者庫中自動開展持續搜索，并與用戶實時交互以提升匹配命中率。管理層透露，該功能復用率極高，單次查詢字數較傳統搜索提升數倍，商業化前景可觀。與此同時，面試間用戶中已有三成使用AI輔助面試內容總結。

在AI Agent應用層，BOSS直聘采取了“適當激進”的態度。在制造業普工、主播等批量招聘場景中，引入AI托管與篩選功能后，人均交付效率明顯改善，使基于“達成”或面試的結果型商業售賣模式具備可行性。值得一提的是，平臺推出這項服務時，堅持向求職者表明對接方為智能體，求職者反響尚好。

在技術層面，AI能力已全面滲透平臺各業務環節。推薦算法層面，大語言模型對用戶語義的理解能力提升，幫助推薦系統更精準地把握用戶需求。平臺治理層面，AI被應用于企業認證、職位審核、違規識別和風險提示等環節，2025年全年約80%的違規賬號由AI支持的風控系統主動識別并攔截。

自研模型保持前沿追蹤，小參數路線驗證成效

在AI基礎研究層面，BOSS直聘通過南北閣實驗室持續推進自研模型迭代。管理層將這一戰略定位為“尾燈戰略”——在AI發展極為迅速的環境下，必須保持一支能夠清晰追蹤最前沿動態的科研團隊，確保公司“不掉隊”。

管理層表示，選擇專注于小參數模型路線，邏輯在于訓練和推理成本相對較低，更聰明的算法思路對實際業務極具價值，同時也為上層行業應用提供底層支撐。這一路線在2026年初得到了市場驗證。

2026年2月，南北閣實驗室發布了Nanbeige4.1-3B模型。雖然只有3B參數，但具備較強的通用推理、代碼生成和深度搜索能力。在代碼、數學、偏好對齊和工具調用等多項評測任務上，該模型不僅優于同參數規模模型，也展現出與更大參數模型競爭的綜合能力。公開數據顯示，Nanbeige4.1-3B在Hugging Face全球模型總趨勢榜進入前三，并位列文本模型趨勢榜第一。

管理層在電話會上坦言，公司并非行業中資源最豐富的參與者，但在這場技術變革中，規模較小的公司同樣可以通過算法創新發出自己的聲音。目前南北閣團隊規模相對精簡，科學家普遍年輕，其核心研究方向集中于在當前范式約束下突破小模型的智力和能力上限。

從應用前景看，自研模型的持續迭代與BOSS直聘的平臺業務形成雙向賦能：一方面，模型能力的提升直接作用于深度搜索、智能推薦、AI面試輔助等產品功能；另一方面，平臺積累的大規模招聘求職雙邊數據，也為模型在垂直場景下的持續優化提供了獨特的訓練素材。