AI人才荒真相，大厂抢的不是程序员，是“定义规则的人”

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文丨读瑶

编辑丨栀刊

2026年一开年，就业市场就像被人劈成了两半。

这边字节跳动刚宣布，技术岗实习生日薪从200元涨到500元，涨幅150%，那边阿里通义实验室直接甩出“超级实习生”offer，日薪1500到2000元，最顶尖的算法博士实习生，日薪能拿到5000元。

可同一时间，某招聘平台数据显示，行政、基础运营这类岗位，竞争比已经超过100:1，简历“已读不回”成了求职者的日常。

这不是简单的“有人找得到工作，有人找不到”，而是就业市场正在经历一场极端的“K型分化”，高端岗位薪资坐着火箭往上冲，普通岗位却在地上卷成了麻花。

从日薪5000到简历石沉大海：就业市场的“冰火两重天”

现在大厂抢人的架势，跟十几年前抢学区房差不多疯狂。

2025年的《中国AI人才报告》里提到，AI算法岗应届生起薪比2020年涨了两倍多，头部企业给应届生开的年薪，基本都过了40万。

月之暗面这家公司更夸张，为了挖一个懂大模型底层架构的工程师，直接把年薪开到了百万，还不算股票期权。

有猎头朋友说，现在高端AI人才的跳槽周期平均才8个月，哪家给的钱多就往哪跳，企业根本留不住人。

可普通岗位的日子就完全反过来了，某传统制造企业的HR跟我吐槽，他们招个行政岗，一天能收到200份简历，最后只面试3个人。

而且现在都用AI初筛，系统直接把重复度高的简历淘汰70%，剩下的还要看学历、实习经历，普通本科没经验的，连被看到的机会都没有。

2025年基础岗位的简历投递量比前一年涨了43%，但录用率反而降到了8.7%。

这意味着100个人投简历，最后能拿到offer的还不到9个，更扎心的是，这种分化不是偶然。

高端岗位抢的是“能定义规则的人”，比如懂千卡集群并行训练、能处理多模态算法的系统级人才。

这些人手里握着技术话语权，企业想搞核心研发就离不开他们，自然愿意砸钱。

普通岗位呢？行政助理的工作被OA系统自动化了，初级文案能用AIGC工具批量生成，基础设计靠Midjourney就能搞定。

2025年这类重复性劳动岗位的需求直接降了29%，被AI替代的风险越来越高。

高校教的VS企业要的：为什么621所AI专业毕业生仍“有学历无能力”？

很多人可能会说，高校不是开了很多AI专业吗？教育部数据显示，全国已经有621所高校开设人工智能本科专业，每年毕业生不少。

可企业那边还是喊“缺人”，这到底是为啥？某985高校的AI毕业生跟我抱怨，他在学校练的模型参数最高才1000万，入职后发现企业项目随随便便就是10亿参数，“感觉自己像在游泳池里学游泳，结果一进太平洋就懵了”。

问题就出在实践资源上，工业界训练大模型，动辄需要上万张GPU组成的集群，可高校实验室平均每校GPU数量还不到20张，学生根本接触不到工业级的数据集和算力。

清华大学AI研究院的李航教授说得直接：“未来5年，60%的重复性劳动岗位会被AI重构，高校如果还只教理论不练实战，毕业生只能被市场淘汰。”

中小微企业的日子更难，大厂用高薪把高端人才都虹吸走了，中小企业根本抢不过，只能放弃核心研发，转而依赖大厂的API。

2025年国内AI初创企业核心技术岗位的招聘完成率才31%，创投机构报告显示，当年AI领域85%的融资额都流向了头部10家企业，中小企业的研发投入占比还不到5%。

这种“巨头垄断”的局面，只会让人才供需的结构性矛盾越来越严重，破局的办法不是没有。

企业层面，百度飞桨跟200所高校共建实训基地，开放工业级数据集和算力，让学生能接触到真实项目。

个人层面，现在企业招人越来越看重“项目经验”，某字节跳动的算法工程师透露，“简历里有3个以上工业级项目经验，基本就能过初筛”。

普通人与其焦虑“被替代”，不如多在Kaggle竞赛、GitHub开源项目里积累实战能力，毕竟在AI时代，“不可替代的核心能力”才是铁饭碗。

说到底，就业市场的K型分化，本质是技术变革下的能力分层。

高端人才靠核心技术掌握定价权，普通劳动者如果不主动升级技能，很可能被规则淘汰。

教育得跟上实践，企业得平衡抢人与培养，个人得聚焦核心能力，只有这样，这场“冰火两重天”的就业困境，才有缓和的可能。

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