300 萬搶博士，95 後已“老”：AI 招聘正在“活埋”中間層

撰文：Ada，深潮 TechFlow

“一個互聯網大廠，今年 offer 了 60 個 300 萬年薪以上的 AI 背景應屆博士生。”服務過 1500 多家 AI 公司的獵頭公司 TTC 創始人肖瑪峰說出這個數字時語氣很平淡，像在報當天氣溫。

同月，脈脈數據顯示 AI 崗位數量飆升 29 倍，智聯招聘說求職人數暴增 200%。29 倍的崗位，200%的湧入，數字美得像牛市 K 線。

但這組數字藏著一個秘密：大量資金和注意力正湧入一個開口極窄的漏斗。塔尖的幾十個人哄抬了整個市場的薪資預期，塔底的幾十萬人承接了所有焦慮。

而漏斗中段，那些在職場走了五年、十年的人，正在被悄悄掏空。

人才市場的繁榮是假，流動性幻覺是真。

一將難求，萬卒廝殺

獵聘報告顯示，47% 的 AI 職位要求碩博學歷，近半數企業只認 985/211。

獵頭 Eva 說得更直接：“大廠招人，211 已經勉強，起碼得是 985，沒有垂直項目經驗的簡歷基本不看。”

塔尖是什麼樣？

阿里千問的林俊暘離職消息發出當天，“各家大公司的人都來找我們，說能不能幫聯繫上林俊暘。”肖瑪峰迴憶。

這種級別的人才全國可能就幾十個。為了找到他們，獵頭們早就不翻簡歷了。他們泡在 GitHub 查代碼提交記錄，在谷歌學術上追論文作者，混進播客聽友群和 AI 創業社群。Eva 甚至加入了清華某 AI 創業比賽群，裡面都是二十一二歲的年輕人。“現在提前聊，兩三年後他們有工作需求，先佔坑。”

另一位獵頭 Steve，2022 年開始 AI 方向的招聘，說了句意味深長的話："我相當懷疑未來可能沒有簡歷。"

他舉了個例子。今年 1 月某公司要招一個懂 OpenClaw 的人，方向太新，沒人會寫在簡歷上。他的應對方式是把需求拆解，這本質上是一個多 Agent 框架的問題，有沒有人做過類似的框架？這個框架是否有開源？在開源社區裡有哪些貢獻者？

簡歷在貶值，傳統招聘渠道在失效。

有人從這個裂縫中捕捉到了機會。

DINQ 的聯合創始人 Sam 創業的起點是一個類似的觀察：OpenAI 那些最牛的論文作者往往不是名校出身，有的甚至輟學，年輕，沒有 Title，不是技術人根本看不出他們牛在哪兒。LinkedIn 看學歷看履歷的邏輯，放到 AI 人才身上是失靈的。

所以，Sam 創建了一個“AI 科學家和開發者的 LinkedIn”DINQ，不看履歷看實績，頂會論文引用數、GitHub 代碼貢獻度、合作者是不是技術大牛。HR 在 DINQ 上輸入"Sora 2"，平臺會延展到相關技術的論文作者，而不是侷限在 Sora 2 相關經歷上，把水下的人挖出來。

肖瑪峰給的替代方案是 build in public：把你的產品直接拋出來，就是能力最好的證明。

雖然 621 所高校已經開設人工智能本科專業，麥肯錫預測 2030 年中國 AI 人才缺口 400 萬。但缺口這個詞有欺騙性，缺的是做過十萬張卡訓練的實驗科學家，是既懂大模型能力邊界又能找到商業場景的複合型人才。聽了兩期播客就說"我對 AI 特別感興趣"的人，市場裡從來不缺。

牛客創始人葉向宇概括得很準：塔尖“一將難求”，塔底“萬卒廝殺”。脈脈那句“每兩個 AI 崗位就能匹配到一位合適候選人”，說的是塔尖。塔底呢？沒人統計，因為塔底的簡歷沒機會進系統。

槓桿定價：離模型越近越值錢

那錢到底流向了誰？

Eva 給了一組數字。大廠 P7 級別，非技術崗天花板 100 萬左右。同級別 AI 技術崗，150 萬到 200 萬。跳槽漲幅差距更大，技術崗漲 50% 算普遍，翻倍的也有；非技術崗漲 10% 到 20%，最高不超 30%。

Steve 用了一個詞來解釋這種定價邏輯：槓桿。

把模型想象成太陽。離內核越近的人，能撬動的槓桿越大，身價就越高。一個核心研究員做出的模型能力提升，對大廠市值的影響可能是幾十億。他運轉的十萬張卡成本遠超自己的工資。從這個角度看，給他一億都不貴。

離太陽遠的人呢？產品經理、運營、銷售，槓桿效應沒那麼直接，薪資自然受限。Steve 估算，在應用層，技術和非技術崗的薪資差距在兩三倍以上。

肖瑪峰補了一個關鍵變量。他認為這條“鄙視鏈”本質是供需，而且分兩層。宏觀上，做過十幾萬卡訓練的人就那幾個，薪資就是天價。但微觀上取決於創始團隊基因。如果創始人自己是清華教授，實驗室裡技術人才多的是，反而是能搞商業化的人更值錢。

幾十個人的稀缺性，定義了整個行業的薪資敘事。剩下的人拿著這個敘事當標尺，量出來的只有落差。

一場對“老登”清洗

“AI 時代拒絕老登”，肖瑪峰給出了犀利的點評。

上一波 AI 浪潮裡的人，經歷曠視、商湯時代，現在大概四十多歲，他們的經驗反而成了包袱。

Steve 的說法更委婉但指向一致：“我們不相信用舊地圖能找到新大陸。在一個行業工作太久的人，勢能和慣性會大。大腦的直接反應是強化訓練的結果，但時代變了，正確反應可能截然相反。”

年齡焦慮已經滲透到每個層級。一些投資機構在尋獵 00 後創業者，“95 後已經老了”這種話開始出現。

這話聽起來荒謬，但招聘市場給出的信號很真實：資源有限的時候，天平毫不猶豫地倒向年輕人。

“現在比拼的是執行和落地的速度，大家養的是特種部隊，不是大方陣。”Steve 說。特種部隊不需要那麼多指揮官。

但這裡有一個沒人願意正面回答的矛盾。

真正把 AI 產品落地、把技術轉化為商業價值的，靠的恰恰是行業經驗、隱性知識、踩過的坑。Steve 自己也承認，這些隱性知識存在在比較成熟的人身上。他們不一定知道未來能從哪條路走到，但他們知道哪些路肯定走不了。

行業需要年輕人的衝勁，也需要老手的判斷力。這兩句話誰都會說，但錢的流向只講了前半句。

中間層被吞掉了

三位獵頭不約而同提到一個變化：管理層正在被壓縮。

“純做管理的人可能已經挺難了。大量的事情在被顛覆，你建的那套體系說不定明天就被推翻。”Steve 說。

組織在變得極度扁平，不再需要層層彙報的金字塔，而是需要每個人都能打仗的小隊。你去依賴人去幹一件事情，還不如依賴一個 Agent 去幹。原來強調管理能力強、管的團隊複雜，但這件事情正在被挑戰。

產品經理、運營、前後端工程師之間的邊界在模糊。一個人用 AI 就能跑完一個產品的 MVP。

陳蕾（化名）在一家中型 AI 公司做了三年產品總監，管一個八人團隊。今年初公司重組，她的團隊被拆散，四個人轉去做 Agent 產品，兩個人被優化。她自己的 title 從“總監”變成了“高級產品經理”，向一個比她小五歲的技術負責人彙報。

“我不是被裁了，但我知道這比被裁更難受。”她說，“你在這個公司待了三年建起來的東西，一個組織架構調整就沒了。而且你沒法抱怨，因為人家會說，你不是還在嗎？”

這才是這場流動性幻覺最殘酷的部分。漏斗頂端，幾十個天才被天價爭搶。漏斗底端，幾十萬新人連門都進不了。而漏斗中段，那些已經在職場走了五年、十年甚至十五年的人，正在被從內部架空。

職業階梯被抽掉了中間幾級。以前坐電梯，一層一層上，現在變成了跳傘，要麼直接落在塔頂，要麼自由落體。

誰在製造這個幻覺？

這場流動性幻覺，誰是受益者？

招聘平臺用“AI 崗位暴增 29 倍”“人才缺口 400 萬”收割流量，每一次轉發都在把更多焦慮的求職者推進漏斗。

企業用 AI 當遮羞布，Forrester Research 發現，55% 的僱主承認後悔因 AI 裁員，那些被替代的 AI 能力根本沒準備好。Resume.org 的調查更直接：59%的企業承認把裁員包裝成“AI 驅動”，理由是跟利益相關方解釋起來更好聽。說因為 AI，聽起來像戰略升級；說因為業績不好，聽起來像管理失敗。AI 成了最好用的遮羞布。

Klarna 砍了 700 人說 AI 替代了客服，結果服務質量暴跌，客戶造反，又悄悄招回來。這不是個案。Forrester 預測，半數 AI 裁員最終會被悄悄重新招聘，但用更低的薪資，或者外包到海外。

Steve 精準概括了當下老闆們的心態：“他們現在先問第一個問題，要不要招人？然後才是招什麼人。”

據 Forrester Research 統計，全球只有 16%的員工具備高 AI 就緒度。企業不投入培訓，員工靠自學。Z 世代 AI 就緒度最高，有 22%，卻最先被從入門級崗位上趕走，因為入門級崗位正是最容易被 AI 吞掉的。Mercer 調查顯示，員工對 AI 導致失業的焦慮從 2024 年的 28%飆升到 2026 年的 40%。

AI 既是搶人的理由，也是裁人的藉口。定義權在誰手裡，遊戲的莊家就是誰。

漏斗不會變寬

回到最開始那組數字。

29 倍的崗位增長，200%的求職湧入，300 萬的年薪，400 萬的人才缺口。每一個數字都是真的，但拼在一起，講的是截然不同的故：崗位在增長，開口極窄；求職在湧入，絕大多數連篩選都過不了；薪資在飆升，只屬於金字塔尖那幾十個人；缺口在擴大，缺的東西和供給的東西根本對不上。

但這個漏斗不會變寬。AI 技術每半年迭代一次，今天最火的方向半年後可能成為遺蹟。你以為離太陽很近，一個新模型發佈，你可能就被甩到了外圍。

Steve 說了句話，既可以當這個行業的墓誌銘，也可以當入場券：“用時間長度來衡量資歷可能已經不夠了。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。有人去年才進來，但全身心投入。你告訴我，誰的資歷更深？”

三位獵頭自己也在被這個行業重塑。Eva 在學算法原理，Steve 在研究 Agent 框架，肖瑪峰剛從一個 00 後創業者的會議上出來，感嘆“人家的認知已經到了下一個層次”。賣鏟子的人也得跟著淘金的節奏跑。

陳蕾最近在 GitHub 上開始做一個小項目，用 Agent 框架寫了個法律文書自動生成工具。沒人讓她做，也沒人給她錢。她說自己想明白了一件事：與其等著被漏斗篩選，不如自己鑿一個洞出來。

這可能是全文裡唯一接近樂觀的部分，但也只是接近。

絕大多數人既不是那 60 個拿到 300 萬的博士，也不是陳蕾這樣還有能力和意願去鑿洞的人。他們是漏斗中段那些沉默的大多數，不夠頂尖可以被天價爭搶，不夠決絕可以推倒重來。

這個漏斗，不會變寬。