又到了金三銀四春招季。據(jù)悉，今年高校畢業(yè)生預(yù)計達1270萬人。畢業(yè)生成批，工作并不好找。本來就僧多粥少，在AI飛速發(fā)展之下，大廠還在優(yōu)化。

國外一大廠在利潤創(chuàng)下新高的同時，反手裁掉了40%的員工。CEO明確說，我們利潤很好，上漲勢頭很大，但我們就是要裁員，因為不需要這么多人。

職場不再相信“人多力量大”，正在用AI重組組織架構(gòu)。騰出空間留給 AI 工具、留給更精簡的團隊、留給更高的人效比。

圖片來源：mackard

這不是行業(yè)在整體衰退，而是行業(yè)在快速重新定義“有價值的人”。

現(xiàn)在越來越多的公司不看學(xué)歷了。比如，IBM取消了80%崗位的學(xué)歷門檻，改用“技能徽章”來篩選候選人，看掌握了哪些具體的能力。

和一邊裁員、一邊瘋狂招AI人才相對應(yīng)的，國內(nèi)的就業(yè)市場也呈現(xiàn)出“冰火兩重天”。一邊是傳統(tǒng)行業(yè)崗位縮水，一邊是AI賽道熱到發(fā)燙，算法、大模型崗需求暴漲。

今天，我們想和大家聊聊兩個年輕人就業(yè)的故事，或許能帶來一些教育上的思考。

1

拿新地圖找到新大陸

三月，春招進入白熱化。有人群面無望，有人筆試做到吐。唯獨阿杰，電腦屏幕開著的三個網(wǎng)頁，不是在投簡歷，而是三家公司在等他回話。可是去哪家，他還沒想好。

時間拉回半年前。那時候，所有人還在卷“傳統(tǒng)賽道”，宣講會擠得水泄不通，簡歷投出去就跟扔進黑洞一樣。

阿杰盯上了一家算力中心，室友當時還調(diào)侃：“你這是要去給服務(wù)器扇扇子？”阿杰沒反駁。他只是隱約覺得，大模型要火，總得有人給算力“燒鍋爐”吧？

結(jié)果半年后，大模型全面爆發(fā)，算力成了新基建，阿杰直接被企業(yè)高價搶。

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

風(fēng)口一個接一個。阿杰還發(fā)現(xiàn)一個數(shù)字：智駕工程師、車路協(xié)同架構(gòu)師，人才缺口68萬。

他立刻給學(xué)機械的本科同學(xué)發(fā)消息：“別盯著造車了，去學(xué)嵌入式+算法，快！”同學(xué)半信半疑，但還是報了個班。

結(jié)果還沒畢業(yè)，就被一家車企以年薪40萬“鎖死”。同學(xué)請他吃飯，握住他的手感謝。

圖片來源：小紅書@昆汀Queen

有人說，阿杰是運氣好、總能碰上好崗位，其實哪有什么突然的好運氣。

他是在別人等待世界給自己開門的時候，在研究門鎖的構(gòu)造，甚至在研究誰在生產(chǎn)門鎖。他深知，在這個時代，如果你手里拿著舊地圖，你永遠找不到新大陸。

2

企業(yè)只為“不可替代性”付費

林浩從來沒想過，有一天他會盯著手里的簡歷發(fā)呆。他是985高校的社會學(xué)碩士，GPA3.8，兩篇核心期刊，大廠實習(xí)經(jīng)歷。

放在三年前，這種簡歷扔出去能砸暈一排HR。但今天，他投了40多份，收到的回復(fù)只有一條：“已讀。”

這是2026年春招最真實的一面。千萬畢業(yè)生涌進市場，傳統(tǒng)崗位縮水，街道辦的基層崗位都能擠進3個博士、24個碩士。曾經(jīng)拿著985文憑可以橫著走的路，現(xiàn)在連門都摸不著。

長期以來，我們接受的就業(yè)邏輯是：只要擠進名校，只要上了一輛名為“大廠”的列車，車就會帶你去終點。

但現(xiàn)在，路徑已經(jīng)變了。

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

舊時代職場邏輯被推倒重建：企業(yè)不再為“苦勞”買單，只為“不可替代性”付費。

AI能干的事太多了，那些曾經(jīng)讓白領(lǐng)們引以為傲的“專業(yè)技能”，現(xiàn)在AI用很低的成本就能干完大部分的活。

剩下的AI干不了的活是什么？是解決復(fù)雜問題，是整合資源，是做判斷做決定。這些事兒，AI還干不了。

所以我們會發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)象：

一邊是傳統(tǒng)崗位縮水，一邊是“阿杰們”拿到了高薪。他們不是運氣好，而是手里的活兒，AI替不了。

3

讓自己成為資產(chǎn)而不是成本

時代已經(jīng)變了，好公司不再是避風(fēng)港，以前只要公司業(yè)績好，你的飯碗就穩(wěn)。現(xiàn)在，哪怕公司業(yè)績翻倍，你也有可能因為“AI能做得更好”而被請走。

當效率高了，人就多余了。剩下的人就不再是資產(chǎn)，而是成本。那么如何讓我們自己成為資產(chǎn)，而不是成本？

是給自己設(shè)一個“AI能幫我嗎”的刻意反應(yīng)，做事之前，先問自己一句：這事兒AI能幫我干嗎？如果能，就別自己吭哧吭哧干了。省下來的時間，去干那些AI干不了的事。

是不斷追問、拆解、驗證的思維，AI能給你答案，但給不了你提問的角度。會提問的人，才不會被替代；

是一定要去創(chuàng)造點什么，消費和創(chuàng)造是兩回事。刷短視頻是消費，剪短視頻是創(chuàng)造?？磩e人寫代碼是消費，自己寫個腳本是創(chuàng)造。只要你在創(chuàng)造，那么你在過程中就會有屬于自己的思考；

是不要等準備好了再開始，“等我再攢兩年經(jīng)驗”，等準備好了，機會早就過去了。別等著被改變，現(xiàn)在就直接去做、去試、去驗證、去迭代。

像在 GitHub 上，最近爆火的OpenClaw成為AI Agent 時代現(xiàn)象級的開源項目。

然而，一行代碼都沒有寫過的中國創(chuàng)業(yè)者——天潤，卻出現(xiàn)在了 OpenClaw 項目的貢獻者榜單上。

排在他前后的，是一群擁有十年以上開發(fā)經(jīng)驗的硅谷工程師和開源老炮。在這份名單上，他可能是唯一一個不寫代碼的人。

楊天潤本科、研究生學(xué)的是金融，畢業(yè)后的大部分時間都在做并購?fù)顿Y。但在開源世界里，他依然能給 OpenClaw 這樣的明星項目貢獻代碼。

以前，從想法到產(chǎn)品之間，隔著一道名為技術(shù)實現(xiàn)的鴻溝。但隨著 AI 的出現(xiàn)，這道溝不再那么寬，甚至開始迅速收窄。

“我不想再做那個坐在岸邊看潮水的人了?！碧鞚欉@么說，也是這么行動的。

而他身上這種硅谷常說的“High Agency”高能動性至關(guān)重要。這是對未知保持好奇，對可能性保持想象，并且敢于去走一條沒有人走過的路。

2026年的春招，只是一個起點，它讓我們看到真正的底氣，是那個不斷學(xué)習(xí)、不斷進化的自己。

潮水往哪兒退，往哪兒漲，這事兒沒人說得準。但我們可以永遠是那個，有本事逐浪的人。