全球科技公司大裁员还在继续。今年2月以来，多家公司宣布裁员，有的裁员规模甚至是公司成立以来最大的一次。
甲骨文一夜之间上演「跨国大清洗」，预计裁员人数高达3万。Twitter前CEO Jack Dorsey创办的金融科技公司Block更是一次性砍掉40%员工。Meta也被曝正计划启动新一轮大规模裁员，20%（近1.6万）员工或将丢掉工作。
科技行业的大规模裁员正在世界各地蔓延。4月8日，《日经亚洲》发文称，今年第一季度，全球科技公司的裁员人数达8万人，其中近半数岗位削减直接或间接归因于 AI 技术的实施与工作流自动化。
这组数字似乎印证了当下最普遍的AI焦虑——人们时刻担心自己的工作被AI取代，而这件事正在发生。Dorsey毫不避讳地表示，裁员并非因为公司陷入困境，而是「AI从根本上改变了建立和运营一家公司的模式」。
这样的时代背景下，不仅是科技行业，整个市场对人才的定义和定价都在随之变化。在这条被技术重新划分的分水岭上，有人被动出局，也有人主动重构自己的位置。
AI能力或成为求职必备
Grace是海外科技公司的一名程序员。AI完全改变了她的工作方式。
现在她几乎不用手敲代码，只需输入一段指令，AI就能生成和修改代码。哪怕只是删除其中一行，也会让AI执行。这样做的好处是，AI能结合指令的上下文得知为什么要这么改，而人工改动对AI来说则等同于一个新的输入，无法与其他代码关联起来。
Grace所在的小组中，有同事曾用ClaudeCode生成绝大部分代码，人工修改后手动提交。可是这样一来，就不能算ClaudeCode提交。经理因此找到这位同事，强调一定要用ClaudeCode提交，否则会影响整个小组的AI使用率。
其实几年前，她所在的公司就开始鼓励员工使用Copilot、Windsurf。这类早期的AI编程工具依靠强大的代码库，可以根据程序员的输入快速预测并帮他们写出完整代码，还可以代为提交。
ClaudeCode就完全不一样了，直接集成在系统里，权限更高。可以阅读文件，删改文件，也更聪明。
因此，公司的态度也发生明显转变。Copilot和Windsurf是「随便你用不用」。ClaudeCode不然，今年一月份之后，公司要求大家强制使用。
AI使用率已经成为管理层衡量程序员工作量的核心指标之一。据Grace了解，除了基础的代码量，现在很多科技公司的检测指标已经细化到用哪个工具、每个工具分别提交了多少行代码、每个人工作中使用AI的比例等等。
如果不使用AI工具，就会影响产出效率。尽管写代码的速度和产量还没有成为一个硬性考核指标，但平均值在上涨。Grace说，虽然不是明文规定，但「你不跟着其他人的速度，你不就慢了嘛?」
国内互联网公司几乎也同步发生着类似的冲击。
2026年后，刘芸所服务的一家软件公司，同样要求全员使用ClaudeCode等AI开发工具。同时聘请外部专家分享成功案例宣称:单人使用AI只需两个月就可以完成高级程序员两年的工程量。
所有人都感受到一种强烈的「AI推背感」，且大家心知肚明，公司之所以如此大力推进AI在各个业务环节的落地，本质上就是「如何用AI取代自己」:程序员用AI自动写代码，测试人员用AI全自动测试，等到这些事务逐渐完成AI化，接下来会发生什么事，每个人都知道，可是都无能为力，只能顺应潮流。
程序员无疑是最早感知AI冲击的工种之一。但是千行百业，都在不同程度遭遇AI的冲击。不论是对职场人能力的定义，还是定价。
广东一所中学的老师林澄也在面临AI时代的压力。自从DeepSeek火了之后，凡是公开课、比赛等活动，都会加上「AI赋能」这几个字，她所在的学校也成了AI试点学校。
林雪长期服务一家跨国零售品牌公司的内容传播，以往设计和文字交付都遵循市场报价。即梦、可灵等AI设计工具面世之后，甲方的付费逻辑发生了变化:一个视频或海报交付产品的费用，变成由工具会员费+Token消耗费+半天的人力成本构成。整个费用相比之前，减少了近2/3。
林雪说，这对设计人员简直是灾难，是对他们价值的严重消解。但是她也明白，这种趋势是不可逆的。
放眼整个职场，「万物皆可AI」的趋势更加明显。
58同城董事长姚劲波接受《中国企业家》采访时透露，虽然公司还保留了过去的考核体系，但在提拔干部、调整组织结构时，最看重的就是AI能力:「如果我判断一个人不了解AI、没有未来视野，绝对不会把他放到管理岗位。」
这种思路正在自上而下蔓延至整个就业市场。脉脉发布的《2026年1-2月中高端人才求职招聘洞察》（下称《洞察报告》）显示，企业对于求职者AI能力的要求在快速提升，超过34%的新发岗位描述中明确提及「AI」或「大模型」等关键词。猎头小拆也注意到，「会不会用AI产品」几乎成了招聘中必问的一道题，而「之前几乎没有这个要求」。
《洞察报告》还显示，近八成受访职场人所在公司已对AI能力提出相关要求，其中超过三成企业已配套考核或培训机制。
可见，AI技能正从加分项转变为硬性门槛。不过据小拆观察，就目前来说，虽然熟练使用AI对求职有一定加成，但薪资并不一定会因此提升，「除非是AI编程相关的岗位」。
但究竟该怎么判断一个人是否具备AI能力?
作为多年的互联网从业者，刘芸说，以往类似程序员这样的岗位面试前，候选人通常要刷题，甚至要当场手搓一段代码，以检验真实水平。但是如今AI可以轻易解决曾经面试环节中的算法问题，以及被大家称为「八股」的理论知识问题。如何鉴别人才能力，就成为企业当下面临的新问题。
「不过我们公司现在只会减人，没有加人，所以我也不清楚岗位能力要求以及面试流程有没有新的变化。」刘芸告诉新莓。
年轻人的第一份工作可能会消失
AI浪潮的大肆冲击下，哪些岗位的数量会收缩?又有哪些岗位会被彻底取代?自AI问世以来，这些话题就被人们津津乐道。
Anthropic3月发布的《Anthropic经济指数》显示，客服、市场分析、设计等以信息处理为核心工作内容的岗位受AI的冲击最大——由于AI承担了原本需要高学历才能胜任的任务，这些工作的专业护城河正在崩坏。
这些可不只是冷冰冰的研究数据。在AI创业者陶哲曾经任职的公司里，AI带来的冲击已经精准对应到了岗位上。
他曾经分管AI相关业务，其中一个核心业务就是在线上客服和销售中引入AI。这个举措为公司创造了几千万的年收入，同时也造成了部分销售岗位的缩减。
「公司需要的是好的销售，本来就比较难招。」陶哲进一步解释，「公司里面高阶的不管是技术还是销售，人手都是不够的，然后市场上也就这些人。现在AI替代了中低阶岗位，这部分岗位自然就缩减了。但我要招高阶的时候，市场上的供给却基本没有增加，所以他们目前不面临被替代的问题。」
这套理论放在程序员身上同样成立。据陶哲观察，国内一些科技公司在大力推动员工使用AI后，确实会调整和缩减岗位，而且缩减的主要是「偏业务开发的程序员」。
他解释背后的原因:「这部分程序员的工作通常更偏业务实现和需求交付，重复性会更强一些，对系统底层能力的要求相对没那么高。」高阶程序员则具备「兜底」的能力，他们负责搭出框架，其他人基于框架的接口去实现功能。「即使应用层功能出现问题，框架通常也会预先设计好降级、容错和异常处理机制，避免整体服务失控，而这些能力往往来自他们长期的工程经验积累。」
事实上，很多初阶程序员已经不止是「担心被替代」，而是「已经被替代」了。但陶哲发现，高阶程序员目前很少有这个担心，甚至还在跳槽。「因为你做到高阶岗位的时候，拼的往往不是某一项具体技能，而是业务、技术和组织协同的综合能力。」
由于AI替代了大量低阶岗位，企业对人才经验的要求也发生了显著变化。
《洞察报告》显示，2026年春招中，要求三年以上工作经验的岗位占比超过七成，其中3至5年和5至10年经验段的需求增长尤为明显。相比之下，面向一年以内经验求职者的岗位数量同比减少约两成，市场呈现明显的「去初级化」趋势。
「AI影响的是大模型公司的岗位薪资，但其实正常普通公司变化不是很大」，小拆说。上述报告提到，Al人才争夺成春招主战场，岗位量暴涨12倍，平均薪资60738元。
不过，在初阶职位方面，小拆坦言，实习岗位确实被AI取代了不少，但没到停止招聘的地步。
Grace也提到，现在面试变难了很多，新人求职的门槛变高了。至于薪资，既没有普降也没有普升，「反正就是没什么活力」。其中缘由也不难理解——「一个工程师加上1000美元的Token，能做以前3个你做的事，那你们组为什么需要这么多人?如果你们组做的东西不变多的话，要那么多人干嘛?」
所以陶哲非常理解，初入社会的大学生自带严重的AI焦虑。
「因为刚毕业的人，你不管是做程序员、客服还是销售，都丧失了由初阶变成高阶的通道。因为没有人会有理由雇佣一个初阶人才，就算给你一个极低的薪资，你也卷不过AI。当前环境下，只有中高阶人才对组织有补充作用。」
这意味着，很多职场新人在失去锻炼的机会。
上海交大中国发展研究院院长何帆在一次访谈中称，AI浪潮使得很多年轻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钱购买的。
AI时代，审美和判断是稀缺
如今，ClaudeCode已经成为Grace工作中必不可少的编程助手，但它的局限性也很明显。也正是因为早早意识到了这些，身处AI「最前沿」的Grace远没有外界想象的那么焦虑。
她指出，所有开源代码都是Claude的训练数据，所以它很熟悉，但是公司内部比较复杂的代码对它来说是新知识，而且Claude本身有100万的Token限制，超过之后就会压缩，所以有时候会有点「笨」。
「人脑学一个东西，你去睡一觉，压缩之后你知道什么重、什么轻。我们忘掉的是不重要的东西。但Claude压缩的时候可能会把一些很重要的东西忘记了」，Grace解释，「每个公司内部都有比较复杂的系统，人跳槽来跳槽去可以带着对前公司系统的理解，但Claude做不到。」
所以她的习惯是同时开很多个窗口，同时做好几个项目。对于每个项目，她会先和AI讨论出大致计划，再一点点做细节。「AI的算力更强，但是它跟人脑的结构不一样。所以如果人能帮它拆一下，肯定是最有效的方法。」
可是，即便人们已经帮AI做了必要的决策和拆解，由于AI仍然存在这样那样的缺陷，所以创造大量产出的同时，也在制造大量问题，需要人来解决。
简而言之就是「熵变大了」。Grace说，「以前你搭一个东西，是慢慢搭的。你现在咣叽一下搭那么多，测试没法面面俱到，导致这里崩完那里崩。我们现在其实问题比以前多更多，然后大家现在都很累，所以我们还是需要很多人去解决新的AI衍生问题。」
刘芸也有同感。尽管大家已经接受了「AI即将取代程序员」这个现实，但是目前来看，企业里程序员的岗位仍然存在。或许一些组织会把这个岗位冠以其它名称，如「AI工程师」。
但这并不意味着传统积累的经验和能力被抛弃或无用。刘芸说，同样是用AI写代码，一个会写代码的人，一定会比不懂技术的人更有优势。如果想让AI解决问题，前提是明白自己面临的问题是什么。此时，审美和判断显得更重要，也更加稀缺。
如果说AI已经把科技行业搅得天翻地覆，那么有些传统行业还处于「雷声大，雨点小」的阶段。
在林澄工作的中学，AI赋能究竟怎么做?对此，学校没有给出任何指引。
于是她抱着这个疑问，借公开课的机会去其他省市的学校学习，发现往往形式大于内容，甚至有种「为了技术而技术」的感觉。比如有的学校要求学生人手一台平板电脑，有的在演示材料中加入少量「数字人」画面。
「所谓的那些AI赋能，仅仅体现在公开课上，因为只有公开课才是一个展示的时机。」林澄说，「它就很像是一个热点，然后每一个人都想要去追它的那种感觉……」
所以，当前「AI赋能」暂时还不算一个强制性任务。真要落实到怎么把AI应用到教学中，她觉得现阶段比较难，年纪更大的老师甚至可能有点抗拒。
不过，教育部等五部门近日联合印发《「人工智能+教育」行动计划》，鼓励在基础教育阶段开展人工智能跨学科教学，推动人工智能教育融入课后服务、研学实践等环节，并提出将人工智能纳入教师资格考试和认证内容。未来AI与日常教学的融合已经可以预见。
未来AI和人将逐渐融合，而非百分百取代——这也是几位受访者的共识。
「它（AI）不是你想象的那样，一用它就直接把人『干掉』了，它会重构大家的工作。比如AI销售会衍生出一个新的岗位，AI销售策略。这个岗位会帮我们去定义哪些环节可以由AI承接，哪些必须人来介入，哪些需要人指导AI迭代，然后才能在工业环境里使用。」陶哲说。小拆也认为，「AI帮员工提效」的工作模式将成为主流。
当AI不断抬高效率的下限，稀缺的就不再是完成任务的能力，而是判断、拆解与承担不确定性的能力。也许，比「是否会被取代」更重要的，是我们还能在多大程度上主动选择自己被需要的方式。