被AI洗牌的人才市場：誰在決定你的身價？

• “AI的深度介入，導致企業重新定義人才。有人被動出局，也有人主動重構自己的位置。”

撰文｜王沐沐

編輯｜翟文婷

全球科技公司大裁員還在繼續。今年2月以來，多家公司宣布裁員，有的裁員規模甚至是公司成立以來最大的一次。

甲骨文一夜之間上演「跨國大清洗」，預計裁員人數高達3萬。Twitter前CEO Jack Dorsey創辦的金融科技公司Block更是一次性砍掉40%員工。Meta也被曝正計劃啟動新一輪大規模裁員，20%（近1.6萬）員工或將丟掉工作。

科技行業的大規模裁員正在世界各地蔓延。4月8日，《日經亞洲》發文稱，今年第一季度，全球科技公司的裁員人數達8萬人，其中近半數崗位削減直接或間接歸因于 AI 技術的實施與工作流自動化。

這組數字似乎印證了當下最普遍的AI焦慮——人們時刻擔心自己的工作被AI取代，而這件事正在發生。Dorsey毫不避諱地表示，裁員并非因為公司陷入困境，而是「AI從根本上改變了建立和運營一家公司的模式」。

這樣的時代背景下，不僅是科技行業，整個市場對人才的定義和定價都在隨之變化。在這條被技術重新劃分的分水嶺上，有人被動出局，也有人主動重構自己的位置。

01 AI能力或成為求職必備

Grace是海外科技公司的一名程序員。AI完全改變了她的工作方式。

現在她幾乎不用手敲代碼，只需輸入一段指令，AI就能生成和修改代碼。哪怕只是刪除其中一行，也會讓AI執行。這樣做的好處是，AI能結合指令的上下文得知為什么要這么改，而人工改動對AI來說則等同于一個新的輸入，無法與其他代碼關聯起來。

Grace所在的小組中，有同事曾用Claude Code生成絕大部分代碼，人工修改后手動提交。可是這樣一來，就不能算Claude Code提交。經理因此找到這位同事，強調一定要用Claude Code提交，否則會影響整個小組的AI使用率。

其實幾年前，她所在的公司就開始鼓勵員工使用Copilot、Windsurf。這類早期的AI編程工具依靠強大的代碼庫，可以根據程序員的輸入快速預測并幫他們寫出完整代碼，還可以代為提交。

Claude Code就完全不一樣了，直接集成在系統里，權限更高。可以閱讀文件，刪改文件，也更聰明。

因此，公司的態度也發生明顯轉變。Copilot和Windsurf是「隨便你用不用」。Claude Code不然，今年一月份之后，公司要求大家強制使用。

AI使用率已經成為管理層衡量程序員工作量的核心指標之一。據Grace了解，除了基礎的代碼量，現在很多科技公司的檢測指標已經細化到用哪個工具、每個工具分別提交了多少行代碼、每個人工作中使用AI的比例等等。

如果不使用AI工具，就會影響產出效率。盡管寫代碼的速度和產量還沒有成為一個硬性考核指標，但平均值在上漲。Grace 說，雖然不是明文規定，但「你不跟著其他人的速度，你不就慢了嘛？」

國內互聯網公司幾乎也同步發生著類似的沖擊。

2026年后，劉蕓所服務的一家軟件公司，同樣要求全員使用Claude Code等AI開發工具。同時聘請外部專家分享成功案例宣稱：單人使用AI只需兩個月就可以完成高級程序員兩年的工程量。

所有人都感受到一種強烈的「AI推背感」，且大家心知肚明，公司之所以如此大力推進AI在各個業務環節的落地，本質上就是「如何用AI取代自己」：程序員用AI自動寫代碼，測試人員用AI全自動測試，等到這些事務逐漸完成AI化，接下來會發生什么事，每個人都知道，可是都無能為力，只能順應潮流。

程序員無疑是最早感知AI沖擊的工種之一。但是千行百業，都在不同程度遭遇AI的沖擊。不論是對職場人能力的定義，還是定價。

廣東一所中學的老師林澄也在面臨AI時代的壓力。自從DeepSeek火了之后，凡是公開課、比賽等活動，都會加上「AI賦能」這幾個字，她所在的學校也成了AI試點學校。

林雪長期服務一家跨國零售品牌公司的內容傳播，以往設計和文字交付都遵循市場報價。即夢、可靈等AI設計工具面世之后，甲方的付費邏輯發生了變化：一個視頻或海報交付產品的費用，變成由工具會員費+Token消耗費+半天的人力成本構成。整個費用相比之前，減少了近2/3。

林雪說，這對設計人員簡直是災難，是對他們價值的嚴重消解。但是她也明白，這種趨勢是不可逆的。

放眼整個職場，「萬物皆可AI」的趨勢更加明顯。

58同城董事長姚勁波接受《中國企業家》采訪時透露，雖然公司還保留了過去的考核體系，但在提拔干部、調整組織結構時，最看重的就是AI能力：「如果我判斷一個人不了解AI、沒有未來視野，絕對不會把他放到管理崗位。」

這種思路正在自上而下蔓延至整個就業市場。脈脈發布的《2026年1-2月中高端人才求職招聘洞察》（下稱《洞察報告》）顯示，企業對于求職者AI能力的要求在快速提升，超過34%的新發崗位描述中明確提及「AI」或「大模型」等關鍵詞。獵頭小拆也注意到，「會不會用AI產品」幾乎成了招聘中必問的一道題，而「之前幾乎沒有這個要求」。

《洞察報告》還顯示，近八成受訪職場人所在公司已對AI能力提出相關要求，其中超過三成企業已配套考核或培訓機制。

可見，AI技能正從加分項轉變為硬性門檻。不過據小拆觀察，就目前來說，雖然熟練使用AI對求職有一定加成，但薪資并不一定會因此提升，「除非是AI編程相關的崗位」。

但究竟該怎么判斷一個人是否具備AI能力？

作為多年的互聯網從業者，劉蕓說，以往類似程序員這樣的崗位面試前，候選人通常要刷題，甚至要當場手搓一段代碼，以檢驗真實水平。但是如今AI可以輕易解決曾經面試環節中的算法問題，以及被大家稱為「八股」的理論知識問題。如何鑒別人才能力，就成為企業當下面臨的新問題。

「不過我們公司現在只會減人，沒有加人，所以我也不清楚崗位能力要求以及面試流程有沒有新的變化。」劉蕓告訴新莓。

02 年輕人的第一份工作可能會消失

AI浪潮的大肆沖擊下，哪些崗位的數量會收縮？又有哪些崗位會被徹底取代？自AI問世以來，這些話題就被人們津津樂道。

Anthropic 3月發布的《Anthropic經濟指數》顯示，客服、市場分析、設計等以信息處理為核心工作內容的崗位受AI的沖擊最大——由于AI承擔了原本需要高學歷才能勝任的任務，這些工作的專業護城河正在崩壞。

這些可不只是冷冰冰的研究數據。在AI創業者陶哲曾經任職的公司里，AI帶來的沖擊已經精準對應到了崗位上。

他曾經分管AI相關業務，其中一個核心業務就是在線上客服和銷售中引入AI。這個舉措為公司創造了幾千萬的年收入，同時也造成了部分銷售崗位的縮減。

「公司需要的是好的銷售，本來就比較難招。」陶哲進一步解釋，「公司里面高階的不管是技術還是銷售，人手都是不夠的，然后市場上也就這些人。現在AI替代了中低階崗位，這部分崗位自然就縮減了。但我要招高階的時候，市場上的供給卻基本沒有增加，所以他們目前不面臨被替代的問題。」

這套理論放在程序員身上同樣成立。據陶哲觀察，國內一些科技公司在大力推動員工使用AI后，確實會調整和縮減崗位，而且縮減的主要是「偏業務開發的程序員」。

他解釋背后的原因：「這部分程序員的工作通常更偏業務實現和需求交付，重復性會更強一些，對系統底層能力的要求相對沒那么高。」高階程序員則具備「兜底」的能力，他們負責搭出框架，其他人基于框架的接口去實現功能。「即使應用層功能出現問題，框架通常也會預先設計好降級、容錯和異常處理機制，避免整體服務失控，而這些能力往往來自他們長期的工程經驗積累。」

事實上，很多初階程序員已經不止是「擔心被替代」，而是「已經被替代」了。但陶哲發現，高階程序員目前很少有這個擔心，甚至還在跳槽。「因為你做到高階崗位的時候，拼的往往不是某一項具體技能，而是業務、技術和組織協同的綜合能力。」

由于AI替代了大量低階崗位，企業對人才經驗的要求也發生了顯著變化。

《洞察報告》顯示，2026年春招中，要求三年以上工作經驗的崗位占比超過七成，其中3至5年和5至10年經驗段的需求增長尤為明顯。相比之下，面向一年以內經驗求職者的崗位數量同比減少約兩成，市場呈現明顯的「去初級化」趨勢。

「AI影響的是大模型公司的崗位薪資，但其實正常普通公司變化不是很大」，小拆說。上述報告提到，Al人才爭奪成春招主戰場，崗位量暴漲12倍，平均薪資60738元。

不過，在初階職位方面，小拆坦言，實習崗位確實被AI取代了不少，但沒到停止招聘的地步。

Grace也提到，現在面試變難了很多，新人求職的門檻變高了。至于薪資，既沒有普降也沒有普升，「反正就是沒什么活力」。其中緣由也不難理解——「一個工程師加上1000美元的Token，能做以前3個你做的事，那你們組為什么需要這么多人？如果你們組做的東西不變多的話，要那么多人干嘛？」

所以陶哲非常理解，初入社會的大學生自帶嚴重的AI焦慮。

「因為剛畢業的人，你不管是做程序員、客服還是銷售，都喪失了由初階變成高階的通道。因為沒有人會有理由雇傭一個初階人才，就算給你一個極低的薪資，你也卷不過AI。當前環境下，只有中高階人才對組織有補充作用。」

這意味著，很多職場新人在失去鍛煉的機會。

上海交大中國發展研究院院長何帆在一次訪談中稱，AI浪潮使得很多年輕人的第一份工作消失了，以后孩子的第一份工作可能是要花錢購買的。

03AI時代，審美和判斷是稀缺

如今，Claude Code已經成為Grace工作中必不可少的編程助手，但它的局限性也很明顯。也正是因為早早意識到了這些，身處AI「最前沿」的Grace遠沒有外界想象的那么焦慮。

她指出，所有開源代碼都是Claude的訓練數據，所以它很熟悉，但是公司內部比較復雜的代碼對它來說是新知識，而且Claude本身有100萬的Token限制，超過之后就會壓縮，所以有時候會有點「笨」。

「人腦學一個東西，你去睡一覺，壓縮之后你知道什么重、什么輕。我們忘掉的是不重要的東西。但Claude壓縮的時候可能會把一些很重要的東西忘記了」，Grace解釋，「每個公司內部都有比較復雜的系統，人跳槽來跳槽去可以帶著對前公司系統的理解，但Claude做不到。」

所以她的習慣是同時開很多個窗口，同時做好幾個項目。對于每個項目，她會先和AI討論出大致計劃，再一點點做細節。「AI的算力更強，但是它跟人腦的結構不一樣。所以如果人能幫它拆一下，肯定是最有效的方法。」

可是，即便人們已經幫AI做了必要的決策和拆解，由于AI仍然存在這樣那樣的缺陷，所以創造大量產出的同時，也在制造大量問題，需要人來解決。

簡而言之就是「熵變大了」。Grace說，「以前你搭一個東西，是慢慢搭的。你現在咣嘰一下搭那么多，測試沒法面面俱到，導致這里崩完那里崩。我們現在其實問題比以前多更多，然后大家現在都很累，所以我們還是需要很多人去解決新的AI衍生問題。」

劉蕓也有同感。盡管大家已經接受了「AI即將取代程序員」這個現實，但是目前來看，企業里程序員的崗位仍然存在。或許一些組織會把這個崗位冠以其它名稱，如「AI工程師」。

但這并不意味著傳統積累的經驗和能力被拋棄或無用。劉蕓說，同樣是用AI寫代碼，一個會寫代碼的人，一定會比不懂技術的人更有優勢。如果想讓AI解決問題，前提是明白自己面臨的問題是什么。此時，審美和判斷顯得更重要，也更加稀缺。

如果說AI已經把科技行業攪得天翻地覆，那么有些傳統行業還處于「雷聲大，雨點小」的階段。

在林澄工作的中學，AI賦能究竟怎么做？對此，學校沒有給出任何指引。

于是她抱著這個疑問，借公開課的機會去其他省市的學校學習，發現往往形式大于內容，甚至有種「為了技術而技術」的感覺。比如有的學校要求學生人手一臺平板電腦，有的在演示材料中加入少量「數字人」畫面。

「所謂的那些AI賦能，僅僅體現在公開課上，因為只有公開課才是一個展示的時機。」林澄說，「它就很像是一個熱點，然后每一個人都想要去追它的那種感覺……」

所以，當前「AI賦能」暫時還不算一個強制性任務。真要落實到怎么把AI應用到教學中，她覺得現階段比較難，年紀更大的老師甚至可能有點抗拒。

不過，教育部等五部門近日聯合印發《「人工智能+教育」行動計劃》，鼓勵在基礎教育階段開展人工智能跨學科教學，推動人工智能教育融入課后服務、研學實踐等環節，并提出將人工智能納入教師資格考試和認證內容。未來AI與日常教學的融合已經可以預見。

未來AI和人將逐漸融合，而非百分百取代——這也是幾位受訪者的共識。

「它（AI）不是你想象的那樣，一用它就直接把人『干掉』了，它會重構大家的工作。比如AI銷售會衍生出一個新的崗位，AI銷售策略。這個崗位會幫我們去定義哪些環節可以由AI承接，哪些必須人來介入，哪些需要人指導AI迭代，然后才能在工業環境里使用。」陶哲說。小拆也認為，「AI幫員工提效」的工作模式將成為主流。

當AI不斷抬高效率的下限，稀缺的就不再是完成任務的能力，而是判斷、拆解與承擔不確定性的能力。也許，比「是否會被取代」更重要的，是我們還能在多大程度上主動選擇自己被需要的方式。

（應訪談對象要求，文中Grace、劉蕓、林雪、林澄、小拆為化名）