第一代AI原住民大学生，毕业后迎来职场暴击

大家好，我是玉莹。

很多人都有同感，我们是第一代没办法凭自己的经验，告诉孩子「学什么、走哪条路」的家长。

就连站在浪潮最中心的人都说不准。OpenAI 的 CEO 奥特曼就对大学生说，别太相信他对未来变化速度的判断，因为「今天的很多学生，将来会从事一些此刻还不存在的职业」。

黄仁勋也说，每一次重大的技术革命，都是「机遇与恐惧一同诞生」。

但预言再多，都有点隔靴搔痒。在就业市场，一个重要的风向标其实还是那些正在招人的公司，看看他们会把钱和岗位给谁。

所以今天，我想换一个我们平时很少看到的「雇主视角」，从最近一篇外网文章来聊聊：

当第一届AI原住民已经毕业了，AI已经强到足以顶替一名、甚至几名应届毕业生，就业会发生什么样的变化呢？

有人被雇主疯抢

要理解雇主的纠结，得先知道这批毕业生的特殊之处。

2026 届大学毕业生，是人类历史上第一代「AI 原住民」。他们 2022 年秋天入学，两个月后 ChatGPT 就横空出世，整个大学四年，都在和 AI相伴相生，从写作业到做项目，AI 是他们绕不开的「同班同学」。

如今他们涌入职场，而屏幕另一头的公司，正对着他们的简历犯难。

一边，是这批孩子身上那种上一代人没有的、对 AI 近乎本能的驾驭力；另一边，是他们要接手的那些初级岗位，恰恰是 AI 今天做得最顺手的活儿。

抢，还是砍？这就是今天雇主都要面对的灵魂拷问。

■数据显示，2024年科技行业入门级工作岗位的招聘较上一年仍下降25%。

先说被雇主疯抢的人，都是什么样的。

盖洛普针对近 6000 名美国人的调查显示，18—24 岁、拥有学位的年轻人里，有 22% 表示自己已经「非常有准备」在 AI 塑造的就业市场中竞争。

这个比例是所有年龄段里最高的，远超他们的父辈。

用一位劳动经济学家的话说：「我们要求整个劳动力大军重新学习 AI，但事实上，只有应届生是带着这套本能『出厂』的。」

于是有些公司开始主动抢人。

美国家电制造商 SharkNinja 的 CEO 今年 4 月请了二十多名学生来搞两天的 AI 黑客松，现场造工具解决真实商业问题，因为「这些年轻人带来的 AI 技能，比拥有 20 年经验的人还要先进」。

软件巨头 Salesforce 更激进，宣布今年要快速通道招募并培养 1000 名「AI 原住民」应届生，直接放到工程、产品、销售等「高影响力」岗位。

而这些活儿放在几年前，是要熬几年资历才轮得到的。

■家电制造商主办的黑客松，来自13所大学的35名学生参加了比赛。塔夫茨大学学生设计的AI工具通过专利数据、风投信息和社交媒体数据，帮助公司开发新产品，该设计获得大赛第一名。

这一代人里，也确实跑出了主动拥抱变化的弄潮儿。

一位商科毕业生 Tommy，去年秋天上了一门新兴技术课后一头扎进 AI，估算自己花了 800 多小时折腾个人 AI 项目。

找工作时，他干脆搭了 9 个 AI 子代理，分别负责搜职位、改简历、填申请，把整个求职流程自动化，自己腾出时间去做人脉。

结果他毕业后加入了一家私募，做 AI 与系统分析师，跨行求职成功。

Tommy 不是个例，数据也印证，在今天，简历上多一项 AI 技能，是实打实能提高「被雇」概率的。

有一项针对 1700 名招聘官的实验中，研究者给他们看了一批「除了有没有列 AI 技能，其余完全相同」的简历，结果列了 AI 技能的候选人，拿到面试邀约的概率要高出 8%—15%。

更关键的是，这个优势在平面设计、行政、软件开发等各行各业都成立，它甚至能抵消年龄和学历上的劣势。

■学会基本的编程语言、计算机科学原理，成为几乎所有职场人的必修功课，大量文科出身的人们也在积极学习vibe coding（用AI的氛围编程）

也正因如此，AI 技能早已不再是程序员的专利。

过去几年，大家挤破头去「转码」，这两年的趋势变成了，几乎什么专业，都在给自己加一项 AI 技能。

市场、HR、医疗、金融，招聘要求里都开始出现 AI 的身影，如今超过一半的「AI 相关岗位」，其实都在传统 IT 部门之外。这类要求 AI 技能的岗位，增长速度是整体就业市场的近 8 倍。

回报也很不错，普华永道分析全球超过十亿条招聘广告后发现，拥有 AI 技能的人，平均薪资比同岗位没有这项技能的人高出 62%。

在英国的一项研究里，AI 技能带来的薪资溢价，甚至超过了一个硕士学位。

■AI技能溢价

也有人被无情「砍掉」

过去，写代码、做 PPT、整理数据、客户服务这些初级岗，是职场公认的「新手起跑道」。但它们正是 AI 今天做得最顺手的事。

于是，雇主们自然而然想到，既然这些活 AI 就能干，公司还招那么多新人干嘛？

他们果然也这样做了。《2025人才趋势报告》的数据显示，适合毕业生的初级岗位正在被AI快速取代，比如白领工作中的数据分析、撰写报告、客户服务、行政协调等等内容，这类岗位的招聘规模已经只剩2019年的一半。

哈佛大学今年的一份研究论文也发现，在真正把 AI 嵌入工作流的公司里，初级岗位招聘量自 2023 年起每季度下滑约 80%，而同一批公司的资深岗位却在继续增长。

反映到大盘上，2026 届毕业生的失业率一度达到 5.6%，是 2013 年以来（除疫情初期）的最高水平。

更扎心的是，做着低于自己学历的工作的人，攀升到约 43%，意味着近一半学位持有者，正在从事本不需要大学文凭的工作。

■2025年毕业生失业率达到5.6%，几乎到达近十年（除疫情期间）的最高水平。

有一个词叫做「经验创跑」（experience creep），即同一个岗位，雇主要求的经验年限越来越高。

科技岗中开放给「2—4 年经验」的比例在下降，要求「5 年以上」的在上升。一个毫无经验的应届生，在这样的天平上，先天就吃亏。

或许，正因为快速掌握AI技能，并能和自己特质结合起来的人太少了，从应届毕业生整体来看，就业还是不太乐观。

全球最大的投资公司贝莱德CEO拉里·芬克就认为，当下的就业局面将会影响这届毕业生十年之久。

这就是经济学上被充分验证的现象：毕业即衰退对收入的长期伤害。

从他们毕业开始，就面临着职位变少、起点工资低，晋升渠道更少，以及储蓄和退休金积累更少的持续影响。

毕业时失业率每上升1个百分点，未来10-15年的年收入平均下降2-5%。这像一场连锁反应，从起点到终点，层层加码，不堪重负。

所以你同一批雇主，一边抢这些孩子的 AI 技能，一边砍他们能干的初级岗位，这才是这道两难题真正拧巴的地方。

那雇主到底怎么取舍呢？

教育机构 Strada 访问了近 1500 名企业高管，做了个实验。给他们看几份应届生档案，问「你会招谁」。

结果有点意外，一份「4.0 满绩点 + 学术荣誉，但没有任何实习经验」的简历，被排在了最后一名， 而那些有实习、有真实项目经历的候选人，排在最前面。

而且从大型科技公司和创新企业对员工的年资偏好来看，没有任何工作经验的应届毕业生在就业市场上没有任何优势，占招聘份额最高的、雇主最喜欢的一类，是拥有5-10年的经验丰富、技术实力强的资深人才。

■早在今年五月份，外媒便发表了名为「为AI引发的就业末日做好准备」的文章，悲观预测了2026届毕业生面临的就业现状。

雇主也开始对大学用脚投票

不光是个体的招聘要求高了，雇主对大学也有了不一样的品味。

有一个叫 GEURS（全球大学就业力排名） 的榜单，和我们熟悉的 QS、THE 都不同，它是唯一完全基于雇主投票的大学排名，由专业 HR 机构制作。

2026 年这一版报告，收集了近 12 万名全球雇主的意见，评价「哪些大学最能培养出职场准备好了的毕业生」。有意思的是，在雇主眼里，一些综合排名不算顶尖的学校（比如卡内基梅隆），就因为培养的学生「能干活、能上手」而名列前茅。

这也是一个越来越明显的信号，衡量一所大学好不好，风向都在从「学术声誉」转向「学生能不能干活」。

■前几名的MIT、斯坦福、加州理工、牛津、剑桥等名校，学生就业力也很能打

那除了真实经验，雇主还在找什么？批判性思维。

因为会用 AI 已经是这代人的出厂标配，不稀奇；真正值钱的，是你能不能判断 AI 给的东西对不对、该不该信、哪里有坑。

这也是为什么，越来越多公司开始重新设计对新人的培养。

会计巨头 KPMG 今年夏天试点了一套新的实习生培训，用游戏化的方式，逼实习生在真实情境里学会提问、避免偏见、保持职业质疑。

从就业市场传导到大学，教授们也在调整教学方式。

北卡罗来纳大学教堂山分校的计算机专业教授表示，在计算机科学领域，AI已经让教学重点从「写代码」转向「评估代码」，但他也警惕学生不要彻底依赖AI，从而失去独立能力。

佛蒙特大学的一位教授则要求学生每次交作业时，连同自己和 AI 的完整聊天记录一起交上来，然后逐条批注：你这个提示词该怎么改、你为什么省略这条信息、你有没有核查 AI 的回答。

「我希望他们在面试时，能讲清楚自己是怎么把 AI 当成探索工具、为公司创造价值的。」

无论是雇主还是教授，兜兜转转，挑人的标准都走向了同一方向。在人人都会用 AI 的时代，会用 AI 不算本事，能驾驭 AI、判断 AI，才算。

■美国面向高中生的免费STEM项目资源列表，也可以提高学生做真实项目的能力。网址：

https://www.veritasai.com/veritasaiblog/free-stem-programs-for-high-school-students-in-california

遥想4年前，这一批大学生入学时，AI 还只是个新奇的玩具，如今他们毕业，它已经长成了每个人身后那道甩不掉的影子。

这个影子太强大了，会替他们回答几乎所有问题，但唯独有一件事做不到：它没有自己想去的地方，只能跟着人走。

区别就在于，当这个人知道自己要去哪时，影子会成为工具，他们结合起来会成为在职场非常强悍的超级个体。

而对于一个不知道要去向何方的人，影子就会变成黑暗，一点点吞噬掉人。