95 后已“老”:AI 招聘正在“活埋”中间层

2026-03-12 16:50 金色财经

300 万抢博士 95 后已“老”:AI 招聘正在“活埋”中间层 原创独家深度深潮 TechFlow 刚刚 作者:Ada 深潮 TechFlow “一个互联网大厂,今年 offer 了 60 个 300 万年薪以上的 AI 背景应届博士生。”服务过 1500 多家 AI 公司的猎头公司 TTC 创始人肖玛峰说出这个数字时语气很平淡,像在报当天气温。 同月,脉脉数据显示 AI 岗位数量飙升 29 倍,智联招聘说求职人数暴增 200%。29 倍的岗位,200%的涌入,数字美得像牛市 K 线。 但这组数字藏着一个秘密:大量资金和注意力正涌入一个开口极窄的漏斗。塔尖的几十个人哄抬了整个市场的薪资预期,塔底的几十万人承接了所有焦虑。 而漏斗中段,那些在职场走了五年、十年的人,正在被悄悄掏空。 人才市场的繁荣是假,流动性幻觉是真。 一将难求,万卒厮杀 猎聘报告显示,47% 的 AI 职位要求硕博学历,近半数企业只认 985/211。 猎头 Eva 说得更直接:“大厂招人,211 已经勉强,起码得是 985,没有垂直项目经验的简历基本不看。” 塔尖是什么样? 阿里千问的林俊旸离职消息发出当天,“各家大公司的人都来找我们,说能不能帮联系上林俊旸。”肖玛峰回忆。 这种级别的人才全国可能就几十个。为了找到他们,猎头们早就不翻简历了。他们泡在 GitHub 查代码提交记录,在谷歌学术上追论文作者,混进播客听友群和 AI 创业社群。Eva 甚至加入了清华某 AI 创业比赛群,里面都是二十一二岁的年轻人。“现在提前聊,两三年后他们有工作需求,先占坑。” 另一位猎头 Steve,2022 年开始 AI 方向的招聘,说了句意味深长的话:"我相当怀疑未来可能没有简历。" 他举了个例子。今年 1 月某公司要招一个懂 OpenClaw 的人,方向太新,没人会写在简历上。他的应对方式是把需求拆解,这本质上是一个多 Agent 框架的问题,有没有人做过类似的框架?这个框架是否有开源?在开源社区里有哪些贡献者? 简历在贬值,传统招聘渠道在失效。 有人从这个裂缝中捕捉到了机会。 DINQ 的联合创始人 Sam 创业的起点是一个类似的观察:OpenAI 那些最牛的论文作者往往不是名校出身,有的甚至辍学,年轻,没有 Title,不是技术人根本看不出他们牛在哪儿。LinkedIn 看学历看履历的逻辑,放到 AI 人才身上是失灵的。 所以,Sam 创建了一个“AI 科学家和开发者的 LinkedIn”DINQ,不看履历看实绩,顶会论文引用数、GitHub 代码贡献度、合作者是不是技术大牛。HR 在 DINQ 上输入"Sora 2",平台会延展到相关技术的论文作者,而不是局限在 Sora 2 相关经历上,把水下的人挖出来。 肖玛峰给的替代方案是 build in public:把你的产品直接抛出来,就是能力最好的证明。 虽然 621 所高校已经开设人工智能本科专业,麦肯锡预测 2030 年中国 AI 人才缺口 400 万。但缺口这个词有欺骗性,缺的是做过十万张卡训练的实验科学家,是既懂大模型能力边界又能找到商业场景的复合型人才。听了两期播客就说"我对 AI 特别感兴趣"的人,市场里从来不缺。 牛客创始人叶向宇概括得很准:塔尖“一将难求”,塔底“万卒厮杀”。脉脉那句“每两个 AI 岗位就能匹配到一位合适候选人”,说的是塔尖。塔底呢?没人统计,因为塔底的简历没机会进系统。 杠杆定价:离模型越近越值钱 那钱到底流向了谁? Eva 给了一组数字。大厂 P7 级别,非技术岗天花板 100 万左右。同级别 AI 技术岗,150 万到 200 万。跳槽涨幅差距更大,技术岗涨 50% 算普遍,翻倍的也有;非技术岗涨 10% 到 20%,最高不超 30%。 Steve 用了一个词来解释这种定价逻辑:杠杆。 把模型想象成太阳。离内核越近的人,能撬动的杠杆越大,身价就越高。一个核心研究员做出的模型能力提升,对大厂市值的影响可能是几十亿。他运转的十万张卡成本远超自己的工资。从这个角度看,给他一亿都不贵。 离太阳远的人呢?产品经理、运营、销售,杠杆效应没那么直接,薪资自然受限。Steve 估算,在应用层,技术和非技术岗的薪资差距在两三倍以上。 肖玛峰补了一个关键变量。他认为这条“鄙视链”本质是供需,而且分两层。宏观上,做过十几万卡训练的人就那几个,薪资就是天价。但微观上取决于创始团队基因。如果创始人自己是清华教授,实验室里技术人才多的是,反而是能搞商业化的人更值钱。 几十个人的稀缺性,定义了整个行业的薪资叙事。剩下的人拿着这个叙事当标尺,量出来的只有落差。 一场对“老登”清洗 “AI 时代拒绝老登”,肖玛峰给出了犀利的点评。 上一波 AI 浪潮里的人,经历旷视、商汤时代,现在大概四十多岁,他们的经验反而成了包袱。 Steve 的说法更委婉但指向一致:“我们不相信用旧地图能找到新大陆。在一个行业工作太久的人,势能和惯性会大。大脑的直接反应是强化训练的结果,但时代变了,正确反应可能截然相反。” 年龄焦虑已经渗透到每个层级。一些投资机构在寻猎 00 后创业者,“95 后已经老了”这种话开始出现。 这话听起来荒谬,但招聘市场给出的信号很真实:资源有限的时候,天平毫不犹豫地倒向年轻人。 “现在比拼的是执行和落地的速度,大家养的是特种部队,不是大方阵。”Steve 说。特种部队不需要那么多指挥官。 但这里有一个没人愿意正面回答的矛盾。 真正把 AI 产品落地、把技术转化为商业价值的,靠的恰恰是行业经验、隐性知识、踩过的坑。Steve 自己也承认,这些隐性知识存在在比较成熟的人身上。他们不一定知道未来能从哪条路走到,但他们知道哪些路肯定走不了。 行业需要年轻人的冲劲,也需要老手的判断力。这两句话谁都会说,但钱的流向只讲了前半句。 中间层被吞掉了 三位猎头不约而同提到一个变化:管理层正在被压缩。 “纯做管理的人可能已经挺难了。大量的事情在被颠覆,你建的那套体系说不定明天就被推翻。”Steve 说。 组织在变得极度扁平,不再需要层层汇报的金字塔,而是需要每个人都能打仗的小队。你去依赖人去干一件事情,还不如依赖一个 Agent 去干。原来强调管理能力强、管的团队复杂,但这件事情正在被挑战。 产品经理、运营、前后端工程师之间的边界在模糊。一个人用 AI 就能跑完一个产品的 MVP。 陈蕾(化名)在一家中型 AI 公司做了三年产品总监,管一个八人团队。今年初公司重组,她的团队被拆散,四个人转去做 Agent 产品,两个人被优化。她自己的 title 从“总监”变成了“高级产品经理”,向一个比她小五岁的技术负责人汇报。 “我不是被裁了,但我知道这比被裁更难受。”她说,“你在这个公司待了三年建起来的东西,一个组织架构调整就没了。而且你没法抱怨,因为人家会说,你不是还在吗?” 这才是这场流动性幻觉最残酷的部分。漏斗顶端,几十个天才被天价争抢。漏斗底端,几十万新人连门都进不了。而漏斗中段,那些已经在职场走了五年、十年甚至十五年的人,正在被从内部架空。 职业阶梯被抽掉了中间几级。以前坐电梯,一层一层上,现在变成了跳伞,要么直接落在塔顶,要么自由落体。 谁在制造这个幻觉? 这场流动性幻觉,谁是受益者? 招聘平台用“AI 岗位暴增 29 倍”“人才缺口 400 万”收割流量,每一次转发都在把更多焦虑的求职者推进漏斗。 企业用 AI 当遮羞布,Forrester Research 发现,55% 的雇主承认后悔因 AI 裁员,那些被替代的 AI 能力根本没准备好。Resume.org 的调查更直接:59%的企业承认把裁员包装成“AI 驱动”,理由是跟利益相关方解释起来更好听。说因为 AI,听起来像战略升级;说因为业绩不好,听起来像管理失败。AI 成了最好用的遮羞布。 Klarna 砍了 700 人说 AI 替代了客服,结果服务质量暴跌,客户造反,又悄悄招回来。这不是个案。Forrester 预测,半数 AI 裁员最终会被悄悄重新招聘,但用更低的薪资,或者外包到海外。 Steve 精准概括了当下老板们的心态:“他们现在先问第一个问题,要不要招人?然后才是招什么人。” 据 Forrester Research 统计,全球只有 16%的员工具备高 AI 就绪度。企业不投入培训,员工靠自学。Z 世代 AI 就绪度最高,有 22%,却最先被从入门级岗位上赶走,因为入门级岗位正是最容易被 AI 吞掉的。Mercer 调查显示,员工对 AI 导致失业的焦虑从 2024 年的 28%飙升到 2026 年的 40%。 AI 既是抢人的理由,也是裁人的借口。定义权在谁手里,游戏的庄家就是谁。 漏斗不会变宽 回到最开始那组数字。 29 倍的岗位增长,200%的求职涌入,300 万的年薪,400 万的人才缺口。每一个数字都是真的,但拼在一起,讲的是截然不同的故:岗位在增长,开口极窄;求职在涌入,绝大多数连筛选都过不了;薪资在飙升,只属于金字塔尖那几十个人;缺口在扩大,缺的东西和供给的东西根本对不上。 但这个漏斗不会变宽。AI 技术每半年迭代一次,今天最火的方向半年后可能成为遗迹。你以为离太阳很近,一个新模型发布,你可能就被甩到了外围。 Steve 说了句话,既可以当这个行业的墓志铭,也可以当入场券:“用时间长度来衡量资历可能已经不够了。重要的是你跟 AI 交互的密度和深度。有人四年前入行,但只是一般性地用一用。有人去年才进来,但全身心投入。你告诉我,谁的资历更深?” 三位猎头自己也在被这个行业重塑。Eva 在学算法原理,Steve 在研究 Agent 框架,肖玛峰刚从一个 00 后创业者的会议上出来,感叹“人家的认知已经到了下一个层次”。卖铲子的人也得跟着淘金的节奏跑。 陈蕾最近在 GitHub 上开始做一个小项目,用 Agent 框架写了个法律文书自动生成工具。没人让她做,也没人给她钱。她说自己想明白了一件事:与其等着被漏斗筛选,不如自己凿一个洞出来。 这可能是全文里唯一接近乐观的部分,但也只是接近。 绝大多数人既不是那 60 个拿到 300 万的博士,也不是陈蕾这样还有能力和意愿去凿洞的人。他们是漏斗中段那些沉默的大多数,不够顶尖可以被天价争抢,不够决绝可以推倒重来。 这个漏斗,不会变宽。

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