新技術降臨時，往往裹挾著興奮、迷惘、恐懼、新生。蒸汽、電力和電腦乍然出現的那些年份，人們很難斷定，故事的結局將如何書寫。一如眼前令人興致勃勃又疑惑不安的AI。
3月，海南博鰲年會，中國工程院院士張亞勤在一場演講中，宣告了“智能體AI元年”的到來——就在2026年。埃隆·馬斯克對AI的演進速度更是激進地樂觀。“今年，最遲明年，我們就能擁有比任何人類都更聰明的人工智慧。” 1月的瑞士達沃斯論壇上，他宣稱。
很難說AI不會是一種全新的、具有意識的存在。哲學命題，留待科學家們辨析。大部分打工人無暇顧及形而上的爭論，因為近在咫尺的切膚轉變正在發生。2026年春節假期後，楊千返回北京的一家網際網路公司工作，很快接到公司準備裁掉三分之二研發人員的通知。
產品經理楊千起初是驚訝；接著，消息很快劃過腦子，應該是一次普通的“降本增效”口號吧。一個月後，殘酷的方案浮出水面。程式設計師一個一個離開，工位空了大片，從前吵吵鬧鬧的辦公室，現在安靜得可怕。被裁的不只是初級程式設計師，一位擁有八年工作經驗的技術“牛人”，也上了裁員名單。而取代他的，是一位會用AI智能程式碼編輯器Cursor的應屆生。
公司的理由順理成章。楊千明白，應屆生會用AI工具、聽話、能加班，每月薪資8000元到1萬元，足以頂上一位老員工80%的工作成果。老闆在公司群裡算了筆帳：一位老員工，月薪3萬元，三位應屆生+AI，月薪2.4萬元。有了AI，僱人成本大幅下降；不僅如此，一個需求，過去研發排期得等兩周，現在三天能出原型，需求交付周期從兩周壓縮至三天。
3月底，大公司密集發佈年報。在傳統製造業、網際網路、科技企業的財報中，AI正成為支撐增長不可或缺的敘事。商業新故事背後，打工人的悵然卻無處遁形，下一輪裁員會否輪到自己？潮起潮湧的時代也混雜著熱切的目光，從Openclaw引發的養蝦潮，到影視、遊戲、電商各領域，琳瑯滿目的AI工具湧現，摩拳擦掌、躍躍欲試搶登AI大船的人不在少數。
未來不在過去的延長線上。大國博弈或公司競爭，遵循一套適者生存的進化法則，而今，AI成為法則的一部分。新技術席捲，AI會接管人類那些崗位，又會催生那些新職業？2025年5月，Anthropic CEO（首席執行長） Dario Amodei接受Axios採訪時說，人工智慧可能在未來一年至五年內“消滅一半初級白領崗位”，將失業率推高至10%至20%。科技、金融、法律、諮詢和其他白領職業，尤其是入門級工作，可能會大規模消失。
今年3月，高盛的一篇文章預計，全球3億個工作崗位面臨AI威脅。20多歲到30多歲的入門級員工，尤其進入知識和內容創作領域的員工，最可能受到人工智慧新應用的影響。“但這並非板上釘釘。”高盛研究部全球經濟團隊聯席主管約瑟夫·布裡格斯同時補充說。
我們引以為豪的大學教育的某些部分正在失效。AI時代，如何就業？模糊的圖景逐漸顯現。
再就業3個月又沒工作了，“一崗多能”漸成標配
如果將就業市場比作一條河流，它不會突然斷流，只會悄悄改道。最先發生變化的，是那些範本化的工作。客服、文案、基礎財務、法律助理、設計、程式設計師、資料分析——這些崗位有一個共同點：流程清晰、規則明確、可以被拆解、重複。也因此，最容易受AI衝擊。
戴奈之前在一家網際網路金融公司的營運崗位工作。2024年，公司裁員，連同他在內，營運、設計、產品、程序走了一批人。2023年，他才經歷過一次裁員。新一次失業後，他不再向公司尋求工作機會，轉頭做起自由職業。除了網路博主，也經營些小型線上生意。
“後續也有很多人找到了工作，但工作不是特別穩定。”戴奈告訴《財經》，這兩年，AI在工作中應用越來越廣泛，周遭朋友的就業空間變得愈發狹窄。有人被裁後重新找到了工作，但到新公司半年之內又被裁員；緊接著去下一家，工作三個月，工作又沒了。
戴奈乾脆開始嘗試自媒體，在小紅書上營運一個叫“尼斯特戴”的帳號。戴奈猜想，自己職場空窗兩年，如今很難受到面試官和HR的青睞。不過，擁有網際網路公司三年至五年的營運工作經驗，基本可以兜住大部分的基礎工作。總體來說，比設計、程式設計師還是容易不少。
戴奈做設計的朋友，受AI衝擊更為嚴重。AI出現前，電商公司的商品詳情頁長尾圖和商品主圖，已經有固定範本。人只負責簡單色彩調整或結構最佳化。而今，這些工作交由AI完成。
戴奈聽說，一些公司裁掉設計崗位後，由營運人員向AI給出設計的提示詞，要求AI產出什麼規格、風格的圖片，尺寸長寬是多少。過去，營運人員將需求傳遞給設計，中間經過郵件三四道溝通，現在，營運只需要求AI。在戴奈看來，跨部門溝通往往費勁，而向AI毫無顧忌地多次提出修改請求，AI也不會有任何怨言脾氣，這減少了許多人際交往上的困擾。
短短時間內，AI可以生成風格不同的100張圖，人力相形見絀。設計師們的工作如今岌岌可危。如今，有的設計師也開始用AI工具，一半人工智慧生產，另一半自己“手搓”。一些個體老闆還不太瞭解AI，設計從業者還有為數不多的生存空間。
“一崗多能”正在成為新的用工底線。高等教育的學歷仍然重要，但不再足夠；職場經驗也在貶值——尤其那些基於舊工具的經驗。
阿亮是AI行業的創業者，2011年至2015年，他在網際網路大廠做程式設計師，2016年追隨別人創業，直到後來，個人的創業方向轉向AI。他的公司為國內電商企業提供AI辦公協作工具，也面向海外市場推出了圖片文字轉視訊的網站與App，還有些AI翻譯產品。
“AI現在完整地將一家電商公司的所有崗位替代是不現實的。但運用AI工具，比如在營運、資料監測方面，十個人的活兒可以一個人全幹了。”阿亮坦言。他們公司的翻譯AI產品面向翻譯社，從2024年12月開始營運，不斷最佳化迭代，如今可以翻譯100多種語言。
人工翻譯直接替代掉，最後留一位審稿人做文字和格式覆核即可。
阿亮公司全職員工六人、兼職員工六七人，非常精幹。這家公司的程式設計師全用公司配備的AI工具寫程式碼。“不允許自己寫程式碼，這就是我給大家唯一的要求，因為效率太低了。”
過去，阿亮或許需要僱傭從阿里巴巴出來的“大牛”程式設計師。而今，只要會用AI工具，只有三五年工作經驗的程式設計師，也能寫出好程式碼。全公司AI使用成本每月不過五六千元。
“做技術的員工，同時可以去盯盯資料、做點營運。做視訊剪輯的員工，我不希望他只是一個視訊剪輯，我希望從頭到尾，從編導到視訊，一條龍全做完了。”最近一場公司會議上，阿亮向員工鼓勁說，“有AI之後你的能力放寬了，我希望未來每個人都是一名全能戰士。”
“你覺得那項技能不行，我可以給你些工具。不會用，我可以教你怎麼用。你說我寫不了東西，那我們給配置很好的skill（技能）協助。沒關係，你都可以去學。”應用AI工具後，這家公司一個月的產出成果可以趕上以前50人的勞動成果。過去，研發一款產品，需要半年，非常痛苦，把員工的精力都耗沒了。如今只需一周，產品就從立項走到了最終發佈。
阿亮起初是技術出身，如今兼做技術、產品和營運。每個月，他的AI工具花銷差不多2000元人民幣，佔據公司AI開銷大頭。“我效率拉滿，每天同時干八、十來件事兒。”
一人公司崛起：初級崗位消失後，人的核心能力是什麼？
在阿亮看來，AI如今打掉了原本還不錯的職業——程式設計師、設計師、資料分析師。
切身的觀察在資料上也有一定體現。根據美國人工智慧公司Anthropic最近發佈的報告，程式設計師高達近75%的任務已被AI覆蓋。這份報告列出了最受AI衝擊的前十大職業，程式設計師之後分別是：客服代表、資料錄入員、醫療記錄專員、市場研究與行銷分析師等等。
當一個人用AI可以完成一組團隊的工作，大公司裁員與組織調整就已經箭在弦上。今年以來，Mata、亞馬遜、甲骨文、Block、戴爾等國外大公司都傳來了大規模裁員的消息。
3月消息，美國公司Meta計畫裁員約1.6萬人，佔員工總數的20%。這家公司預計到2028年投入6000億美元用於資料中心建設，同時斥資至少數十億美元進行多項收購。大公司對AI的投資正在成為驅動裁員的關鍵因素。他們的擴張方向正從人力轉向算力。
相比國外公司，中國網際網路公司的人力調整更加隱蔽。公開資訊中，很少出現大公司因AI裁員的明確比例或數字，但大廠AI導向的資源再配置已經十分明顯。
3月中旬，“網易將用AI全面清退外包員工，4月1日先裁30%，5月1日全部清退”的說法在網際網路上迅速擴散。儘管網易隨後否認了這一消息，但確認“因項目調整及正常人員汰換”。戴奈告訴《財經》，最近確實聽說網易裝了AI工作流，“朋友說有些外包人員陸陸續續在走”。
更有一些聳人聽聞的賽博設想：2026年3月底，GitHub上出現一個名叫“同事.skill”的項目：上傳被最佳化的同事留下的飛書聊天記錄、郵件、程式碼提交記錄，AI會將他/她“蒸餾”成Skill——一個能以原同事的語氣、思路、程式碼風格繼續工作的數字角色。人離職，Skill繼續。
過去，被一家人盡知曉的大公司錄取，意味著確定的收入、穩定的職場路徑、體面的社會人身份。到AI時代，傳統的就業模式與身份認知劇烈擺動。安全感，變得越來越脆弱。
陸遠舟不再信服傳統的大學教育與就業路徑。他是上海交通大學的一名大三學生，一道學習行政管理專業的同學，現在忙著找實習、找工作，或保研、考公。陸遠舟從2022年底開始做自媒體，積累了30萬粉絲，營運一個“錢眼”的小紅書號。他開設了一家公司，一人打理營運。這家“一人公司”，一頭連接大學生做自媒體，另一頭為AI公司提供有償內容營運服務。
新型就業思路源於2025年4月，陸遠舟到上海一家AI公司實習。彼時用AI，他一人可以營運14個小紅書推廣帳號，半年將閱讀量從400萬提升至900多萬。這家公司的AI產品類似OpenClaw，2025年已經可操控個人電腦，完成發郵件、做PPT等自主任務。
“你就只需要在AI瀏覽器裡發佈命令，AI就會自己進入小紅書後台。把需要上傳的圖片和文字從電腦本地上傳，發佈就好了。”陸遠舟說。
2026年1月，他試著在網上招募培訓更多大學生，加入公司自媒體營運矩陣。100人一個月最終實現900萬流量。許多同學線下沒有見過面，只在直播中見過他的臉。一人公司，能以一己之力撬動如此規模的人力資源，陸遠舟認為，這或多或少能說明些什麼。
不過，大學生人來人往，陸遠舟需要培訓新人，時間成本很高，3月底，他停止了實習生招募。“我一個都不想帶了。與其花巨大成本去教一個實習生，不如教AI。”陸遠舟花半天投喂好知識庫，調好提示詞，點選滑鼠，AI一分鐘就能吐出十篇80分的結構化文案。
“過去，你靠一點天賦，能拿到一張實習門票。公司願意花錢給你時間試錯，讓你把靈性變成能力，但現在這扇門被死死鎖上了。你空有一身才華，卻連上牌桌的機會都沒了。”
這種洞察並非空穴來風，AI正在擠壓職場新人“從干中學”的路徑。崗位不是突然消失的，AI先是消滅了年輕人“通過初級崗位成長為專家”的路徑。這才是更深層次的衝擊。
國務院發展研究中心社會和文化發展研究部部長卓賢向《財經》舉例，傳統的律所依賴大量初級律師進行檔案審查、法律檢索，現在AI可以在幾秒鐘內完成這些工作。連鎖反應是，律所大幅減少初級律師招聘——“如果企業不再招聘初級員工，未來的高級專家從何而來？”
AI觸發更大規模的崗位調整與削減，許多人開始對傳統的就業途徑放棄幻想。
和戴奈一樣，決定做自媒體的公司職員不在少數。戴奈更多琢磨如何用好AI：過去一些博主哼哧哼哧扛著長焦相機去拍攝精緻圖片、經營小紅書，現在可以直接讓AI生成精美的四宮格素材。抖音真人出鏡的視訊帶貨，也能直接用AI換自己的臉錄製。
“如果我去找工作，AI會無限壓縮我的生存空間，但對自由職業又是非常有利的。”戴奈想，目前大部分人還不太會熟練使用AI工具。個人如果有清晰的思考脈絡，AI其實可以幫助完成許多從前不敢想或沒有能力完成的事情。這絕對屬於AI時代積極的工作訊號。
陸遠舟想了想，如今用AI輔助做自媒體，人的核心能力反而是“生而為人”的能力——察覺情緒。“我能迅速判別某個資訊值得講述。你對大眾的心理有洞察力，知道人們喜歡什麼樣的東西，對什麼樣的情緒有共鳴，這種辨別能力很重要。和人互動的能力也很重要。”
工作對人能力要求的轉變，也會反向重塑教育。19世紀誕生的普魯士教育體系是現代學校制度的源頭之一，經由年級制、統一課程、標準化考試、課堂紀律等，系統生產可管理、可複製的人才，供給工業化社會的各個細分崗位。而今，人們用豆包、千問、元寶、Deepseek，隨時調取各領域的知識包，記憶和考試能力顯得不那麼重要。
“你能夠記住的古詩，肯定比不過AI；比拚對某個SOP（標準作業程序）的執行能力，也比不過AI。我們現在需要的是洞察力和突破規則的能力。”陸遠舟對《財經》說，“你如果沒有很多內涵，你只會被AI牽著走，分辨不出來那個好、那個壞，你就站不到主導的位置上。”
工資再難上漲，專家呼籲征機器人稅、變革社保體系
儘管如此，AI的演進速度依然令人敬畏。
陸遠舟做過知識付費、賣課。他很快發現，AI不久就能獲取那些知識，他轉型做小紅書營運。“AI產出的小紅書文案，仍需要人糾正，但那只是現在，一年後它一定會變得更聰明。”
“B端也不需要一個所謂的操盤手或內容創意官來生產內容。”眼下，陸遠舟為一位客戶營運小紅書，每月拍攝20條視訊，所有文案全由AI寫就，輕鬆收穫35萬播放量。“當老闆學會後，還要我操盤自媒體幹嘛？我覺得這個生態位遲早是要完蛋的。”他憂心忡忡地說道。
很長時間，白領崗位令人豔羨，而今，情況正在發生逆轉。反而是體力勞動與藍領崗位更能抵禦AI衝擊。高盛研究也指出，市場可能需要更多技術熟練工，例如建築工人、工程師、電工和線路工人。僅在美國，到2030年需要新增約50萬個就業崗位，才能滿足因AI資料中心基礎設施建設而不斷增長的電力需求。
陸遠舟向《財經》分析，需要線下與人協作交流的工作，可能會好找。像家政清潔工、裝修師傅、紋眉師、整形醫生等藍領工作、非標化的工作。每個人喜歡的裝修風格不一樣，每個人適合的眉形也不一樣，這些需求非常個性化。
目前，對AI時代的就業前景，存在樂觀、悲觀兩種分歧。諾貝爾經濟學獎獲得者、倫敦政治經濟學院教授克里斯托弗·皮薩裡德斯接受《財經》採訪時認為，歷史證明，重大技術轉型也會創造新的崗位。“當汽車被發明出來，司機們唯一要做的事情就是學會開車。”
英國經濟學家凱恩斯曾在1930年預言，隨著生產力的提升，到2030年的時候，人類每周只需工作15個小時。皮薩裡德斯贊同這種觀點，認為有一些西方國家的公司已經在這麼做了，從西歐到北美。一周工作四天，是可行的。“我們可以更少工作，更好地享受生活。”
同時，也有部分觀點擔憂生產效率的提升，不一定讓人們獲得更豐厚的社會福利。譬如，卓賢警告，勞動者工資與生產率提升可能會脫鉤，人類工資上漲，面臨一定壓力。
對美國就業市場的研究顯示，自20世紀70年代以來勞動生產率與實際工資的脫鉤一直在持續，AI的加速應用可能擴大這一裂痕。卓賢分析，傳統社會，製造業等高生產率部門創造的超額價值會通過勞動力市場競爭或工會談判、最低工資等，溢出到醫療、護理、文娛等生產率增長緩慢的部門，從而實現全社會工資水平普漲。但在AI時代，高效率部門不再需要更多崗位，無須通過不斷漲薪來維持勞動力隊伍，也就無法拉高全社會工資水平。
“當被AI替代的中等技能勞動者（如文員、翻譯、初級程式碼員）流動到生產率提升較慢的服務業（如網約車、配送、基礎護理），出現勞動者供給大於需求，低效率部門勞動者工資隨高效率部門工資上升的機制被阻斷。”卓賢舉例，在某項任務中，當AI的部署成本下降到每小時5美元，那麼原本只從事該單一任務工人的工資可能永遠無法超過5美元。
經濟學家呼籲，對社會保障體系進行前瞻性的改革。皮薩裡德斯認為，企業和政府之間需要合作，在技術轉型中對失業者提供更多社會保障支援。“世界上現有的實踐中，我更傾向於北歐模式，比如瑞典、丹麥和挪威。它們有精心設計的再培訓項目以及在培訓時期提供的社會保障。我不推薦美國模式，只是把勞動者扔到市場就不管了。”
卓賢指出，AI時代，就業發生結構性重組，崗位減少、僱傭關係碎片化、工資增長停滯，這種變化會動搖現代社會保險體系賴以運轉的三大基礎——穩定就業、持續工資增長與可預測的人口結構。當越來越多勞動者從單位職工變為任務承接者，從穩定收入變為波動收入，社保體系將面臨稅基收縮與風險上升的雙重壓力。工作將不足以支撐原有的社保體系。
他建議，考慮徵收“機器人稅”，這或能內化AI發展的社會成本（如失業），減緩過快的就業替代。可根據AI技術類型實行差別化稅率，對輔助工人的外骨骼、增強現實眼鏡等“勞動增強型”技術給予稅收抵免；對單純替代勞動的技術不予以稅收優惠或適度徵稅。
此外，採取“稅費協同”的社保融資。卓賢指出，丹麥等國選擇以一般稅收為主要資金來源，日本在2019年將消費稅率從8%提高至10%，並明確提高的消費稅收入專款專用於養老、醫療和護理等社會保障支出。“稅費協同”的社保融資方式能讓AI創造的財富紅利回流至社會保障網。一些研究機構還提出徵收AI“超額利潤稅”。
卓賢還建議，國家對持有算力徵收費用。若AI算力如一些研究所說會成為未來的貨幣，那麼掌握AI基礎設施即掌握了未來的鑄幣權。國家投資持有核心算力基礎設施，在AI大規模商業化應用之後，AI產生的經濟租金可以直接注入社會保障體系。
教育也需要轉變。卓賢提到，在基礎教育和高等教育中，特定專業背景和技能的半衰期縮短，教育必須轉向培養批判性思維和跨學科的系統整合能力。隨著AI接管初級工作，必須設計新的畢業生見習激勵機制。可考慮由財政資金補貼初入職場青年的工資或代繳社保。
“大學教育很早就脫軌了，只不過AI時代來臨後，它是徹底脫軌了。”阿亮2016年時曾經到一所大學向大一新生們演講。看不清就業前景，學生們很焦慮，問他，“未來社會會怎麼發展？我們應該學什麼東西？”當時，他回答：未來是人工智慧的時代，大家應該要學AI。
彼時，AI概念尚未普及，科技界還在摸索電腦“深度學習”。阿亮在圖像軟體研發中意外發現，通過有意識地訓練電腦，模糊的圖像能夠顯著變得清晰。“當時我就覺得這個東西真是太好了，未來AI會越來越聰明。”現在，阿亮招人只看一點——願意學習AI工具。
技術從不提前通知誰被淘汰，它只悄然重寫規則。蒸汽機普及前，人們依靠馬車出行，但當火車出現，馬伕也隨之消失。AI時代亦然：我們現在需要隨時準備好，重新改寫一直理所當然的工作方式與社會觀念本身。 (財經雜誌)