作者｜刷子

編輯｜賴捷

2026年畢業季來了，這是AI真正繁榮起來后，年輕人的第一個畢業季，而他們的命運正在走向分野。

小魚是老師心中優秀學生，她收到一家知名互聯網內容管培生職位的測評邀請，可點開就傻眼了，整個測評就一道題：用AI以任何形式介紹下我們公司。

她會用大模型，但完全不知怎么下手，她想起大學里還在教PS摳圖，開始頭一次懷疑認認真真讀的四年書，一開始就搞錯了方向。

可還有些同齡人，用AI搓了一個幫自己找工作的小程序，然后找到了工作；用Github上的小應用代替冗長的自我介紹，拿到了大廠的offer。

這一代畢業生，被市場稱為第一批“AI原生勞動力”。

從大一進校門起，以ChatGPT為標志的大模型時代，走到了爆發前夜；到了大三大四，以DeepSeek-R1發布為契機，AI應用在中國各行各業落地。對他們來說，AI就像水和電一樣的存在，寫論文、改簡歷樣樣靠它，可偏偏是這樣一群“從小用AI長大”的人，有的卻被公司嫌棄“不會用AI”。

命運的分野怎么發生的？這屆年輕人有何自救之道？AI時代對勞動者的技能要求究竟發生了哪些真實改變？“AI新榜”試圖為焦慮的年輕人尋找答案。

同一種簡歷

三種截然不同的求職命運

有人天天用大模型，卻被嫌棄不會用AI。

小魚就讀于華中某211大學文科專業，成績排專業前10%，獎學金年年拿，績點漂亮，證書一摞，可投出的簡歷全部石沉大海。

那道測評題最后是硬著頭皮交的——讓AI寫了段文案，配了張圖，做了幾頁PPT。

更讓她全程懵逼的是線上面試。

面試官幾乎沒問專業，甚至不問她平時用不用AI，而是直接切入最細節的問題，"你提示詞的架構是怎樣的”“平時用什么智能體分別解決什么具體工作問題”“你怎么判斷它給的東西好不好？”

這些問題小魚一個都沒接住，也從沒考慮過，“那一刻我才發現，跟AI打了四年交道，其實根本不會用”。

小魚告訴我們，她所謂的會用AI，說到底就是在對話框打一句“幫我把語氣改專業一點”。而那道“用AI介紹公司”的測試題，壓根不是考她會不會用AI做漂亮的PPT，而是考驗她是否能根據公開信息理解公司業務，提煉出真正值得展示的信息。

小魚至今待業中，這不是她一個人要面臨的窘境。

有人用AI手搓應用，拿到更多面試機會。

211廣告學畢業的小杰，則走出了相反軌跡。

她大四時在實習內容運營，但自己希望找份跟AI相關的運營工作，將來職業路子更寬些，可簡歷投到手麻都沒回音。

泥潭里死磕久了她突然意識到，既然想找AI相關工作，何不自己用AI搭一個找工作的小程序，一來方便自己，二來體現專業能力。

于是她從和大模型聊天做起，先學基礎知識，再去智能體上跑代碼，從零死磕。

過程一點都不順，程序三天兩頭抽風，最抓狂的是AI記性不好，每讓它加個新功能，它常常會把前面的舊代碼給抹了。從無數失敗中小杰學到新經驗：動手前得先把需求和邏輯，寫成一份清晰的產品文檔。

小杰制作的AI求職工具

而恰恰是這些經驗，這個因為找工作而誕生的小程序，讓她得到了更多面試機會。小杰這才發現，用人方關心的，從來都是應聘者有沒有真拿AI工具解決過具體問題，面試官壓根沒看她的成績績點，全程都在追問小程序怎么做的。有家傳媒公司的測評，甚至讓她用AI做一段vlog或脫口秀。

不僅AI企業如此，小杰還面試過一家零售頭部企業，用人方直接丟出一個測評題，讓面試者用AI工具，去打通兩個部門原本扯皮的流程。

類似經驗不是孤例，小紅書博主“清秋Aaaaqiu-”用Vibe Coding搭建了一個個人作品網站，直接讓面試官蹦出一句評價——面試你，感覺像在面對未來。

有人用“模擬AI創業”拿到大廠offer，入職后發現真相并不簡單。

小李在國內一所985名校讀經濟專業，他的目標就是要進大廠。

從大二起，他就輾轉各城市實習，攢下一摞大廠簡歷，比起小魚，小李會些基礎編程知識，他也有意識的用AI模擬了一堆項目，參加創業比賽，其中一個比賽項目，就是用AI去營銷產品。

這些經歷，讓他拿到了不少工作機會。

可面試時，這張牌還是打了折扣——面試官反復追問那些拿過獎的比賽項目，“最后落地了嗎”“預計數據效果怎樣”，小李只能支支吾吾說項目都是“模擬”的。那時他才意識到，光有漂亮成績單不夠了，公司越來越看中你對真實市場的思考能力，哪怕你只是應屆生。

但真正的考驗還在入職后。

小李進入了某國內頭部互聯網企業，迅速發現了自己的差距，“AI我天天用，但說白了就是搜資料、潤色、整表格，沒什么固定章法”，那些真會用AI協作的同事，有套清晰明確的方法——會定義問題，拆解目標，然后選合適的模型、智能體來解決，最后用業務經驗判斷AI給的東西好不好。這些認知和眼光上的差距，需要很多年才能彌補。

但好在小李已經拿到了入場券。

從A4簡歷到AI作品，

企業真實用人需求正發生三大轉變

那么，招聘市場對畢業生的AI能力，又有怎樣的真實需求呢？變化常常從從一行字開始。

同一家公司的內容運營崗，兩年前的要求是“文字功底扎實，熟悉新媒體”。而如今在末尾普遍多了句“熟練使用AI工具”——不在加分項，在硬性要求那一欄。

脈脈報告顯示，AI相關崗位需求相比往年暴增

這不是個別公司。脈脈的數據顯示，今年新發崗位里帶“AI”“大模型”字樣的，占比從去年同期的22.35%上升到34.39%，明確要求會用AI工具的崗位，同比上漲215.61%?！敦斝轮芸氛f得更干脆：現在已經沒有跟AI完全無關的崗位了。

脈脈報告顯示，AI崗位霸榜熱招、高薪、緊缺三榜

錢也在涌向AI。2026年新發的AI崗位量同比暴漲約12倍，占新經濟崗位的26.23%（去年同期僅2.29%），平均月薪超過6萬；阿里2027屆校招，AI相關崗位占了八成以上。

可另一頭留給新人的門正收窄——可接受1年以內經驗的崗位，這一年來少了約兩成。

脈脈報告顯示，初級崗位持續收緊，應屆生求職難

而企業嘴上說的“會用AI”，跟很多畢業生以為的“會用AI”，根本不是一回事，招聘啟事的文字其實很難看清企業用人真相。“AI新榜”咨詢了大量公司的實際用人部門，涵蓋大廠、初創企業，AI類公司以及非AI公司，發現了三個共通點。

首先，“AI作品”比簡歷更好使，因為作品就是最好的自我簡介。一位農業AI初創企業負責人介紹，他會直接聯系那些在網絡上做出作品的人，可以是一個Skill，也可以是某個小應用。因為作品直接體現了候選人對用戶需求的洞察，以及解決這個需求的技術能力和動手能力。

“簡歷可以造假，但作品很難騙人”，企業沒那么多試錯機會，去培養人才和磨合新員工。

一位大廠高管說得更直接，她壓根沒時間看學歷成績，一般都是直接看畢業生用AI做了啥。

國內很多頭部新媒體，在招聘需求中都會寫著“能用AIGC優化創作流程”，但實際上HR在招聘內容人員時，幾乎不會追問應聘者平時用ChatGPT還是DeepSeek，而是直接要求發三條近期原創作品，用作品和數據說話。

其次，AI時代，用人部門非?？粗亍皩徝馈焙汀芭袛唷?，這是我們在交流中最常聽到的關鍵詞。

國內某大廠營銷部門負責人認為，大廠里AI使用率很高，畢業生會這些只是基礎項，并不能真正打動業務負責人，而且對非技術崗位來說，大廠的培訓和流程機制可以迅速補齊基礎技能差異。相反，如果你用AI做出的作品具備非常好的審美，能讓用戶或領導一眼看到亮點，那就是極大的加分項，為整個部門帶來利益。

boss上一家公司新媒體運營崗位的招聘要求

國內一家頭部新媒體的內容負責人也有類似看法。

他們在招聘時，的確會看應屆生能不能用AI寫稿、做視頻，如果能拆解工作流程并實現自動化，也是加分項。但他自己更看重學生是否具有內容判斷力，也就是這個選題是不是真的切中大眾關注點，是不是社會真正重要的問題，以及判斷AI給出的東西是不是真的靠譜，這需要應聘者有大量的積累和閱讀習慣。相比使用AI工具，這種能力更難被培養，是屬于人的底層密碼。

最后，專業能力同樣不可忽視。

上述做農業AI的初創企業，核心業務是用AI幫助農民識別病蟲害，進行日常耕作管理，它們非?？粗卦谵r業專業領域有建樹的畢業生，對AI技術人才的需求反而沒那么強烈。與此同時，類似項目非常需要得到社會關注，從而幫企業從地方產業基金拿到融資，所以它們同樣需要懂內容營銷的人，幫他們把產品的農業AI語言，轉換為基金管理人能看懂的大眾語言。

一家為騰訊、網易等大廠提供游戲制作能力的公司負責人甚至說，他們其實不看重畢業生的AI技能，反而更看重年輕人在動畫領域的專業能力，因為公司早就大量使用統一的AI流程來簡化創作，公司每年都有上百位新人入職，都會提供標準化的AI進階能力培訓，這些流程一點就通，無需個人自行探索，反而是專業和審美能力更難培養。

日常分享比“自我介紹”更管用？

非技術畢業生的實用應聘邪修大法

面對用人方的需求變遷，精通專業、洞悉市場、用作品替代簡歷，將是畢業生應對AI時代就業的1.0版本。

但也有人在此基礎上，探索出了“野路子2.0版本”。

有文科生曲線救國，給大模型當起了“審美教練”。

很多人已經意識到，AI將會是改變生產力結構的長期趨勢，只有入局其中才能實現職業和命運的真正轉變。

但問題是，大部分人并非計算機、數學、物理等專業畢業，怎么辦？

新聞傳播專業背景的阿文不會代碼，原本規劃走媒體和公關的傳統路子。但在一次試水AI工具后，她意識到技術圈雖然天天發新模型，但初創團隊里極度缺乏一種人：能“挑剔”大模型，能從用戶視角、內容審美去判斷AI產出質量的好壞。于是萌生了想進AI公司做產品工作的想法。

但她沒有一上來就硬沖核心的產品崗，而是選擇先買票上船，找了份AI產品的測評實習工作，每天用人類特有的審美和直覺去校準大模型。

攢夠行業認知后，她徹底重寫簡歷，把過往的“發布內容”“對接達人”這類實習流水賬，換成了“拆解用戶場景”“挖掘大模型功能需求”。同一段經歷換個視角，在用人方眼里，她成了那個懂業務、懂得怎么跟AI協作的熟手，最終順利跨界進入了某大廠產品團隊。

有人組局黑客松，積累了行業人脈。

斯怡舉辦的女性黑客松

今年畢業入職頭部AI公司的斯怡，曾在上海張羅了一場科技極客的跨界黑客松。她發現在極客圈里，主題越古靈精怪的活動越容易出圈，而組局子、想點子、搞破冰，正是自己人文學科背景獨有的長處。這場活動成了她的作品集，讓用人方在行業圈子里一眼看見了她。

有中文系畢業生把愛好曬成資產，順利拿到騰訊阿里Offer。

中文系畢業的琳琳熱愛創作，平時喜歡寫作畫畫，搞同人和科幻。求職期間，她沒有去填大廠流水線般的實習格子，而是一邊用AI工具輔助創作，一邊在社交媒體上運營個人內容IP，高頻輸出作品，把心得和提示詞毫無保留曬在賬號上。

當她投遞簡歷時，這個持續更新的賬號就成了最好的背書。

把簡歷變成vibe coding的個人主頁成為潮流

“AI新榜”也發現，很多公司業務部門的實際用人者，其實非常喜歡翻看這種“野生創作者”的個人主頁，比起簡歷上干巴巴的“對AI充滿熱情”等描述，社交媒體案例更有說服力。所以不要羞于表達，而是要勇敢曬出自己，這是一個異常忙碌的時代，人們很少有空閑時間去認真研究一個年輕人的冗長文字簡歷。

結語

回過頭來看上述案例，它們都指向了AI時代大學生就業的殘酷邏輯——當所有人都能通過一句簡簡單單的提示詞，換來一個及格線之上的作品時，“及格”就已經等同于不及格。

這場效率海嘯淘汰的，注定是只把AI當成“高級搜索框”和“文案潤色器”的人。

那些成功案例，提出了更直達底層邏輯的找工作解法——首先，你得會判斷用人單位的真實需要，搞清楚那些模板化招聘文字背后，用人者的真實焦慮；然后，你要能提出用AI解決問題的辦法，通過最直接的方式被人看到，無論是做個小程序，還是打造自己的社交媒體，抑或是一篇文章，本質上都是降低他人了解你的成本。

你被誰需要？你怎么被ta看見？這兩件事，AI都代替不了你。

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