封面故事｜AI人才淘金热

“未来人工智能(AI)不会取代人类，而是会取代那些不会用AI的人。”40岁的黄思琪谈起自己尝试开发AI智能体的初衷时，语气坚定。作为一家药企的质量管理人员，她的工作原本稳定而体面，但当生成式AI席卷全球，她敏锐地意识到，掌握AI技能正成为职场人的新核心竞争力。

起初，黄思琪只是偶尔使用AI进行图片生成和文案润色，对如何把AI变成职业技能并无明确思路。真正的转折出现在她赴港进修期间。由于固定收入中断，她决定尝试用百度文心智能体平台开发一款应用，探索商业变现方向。

在过去，对于一个软件开发“零基础”的门外汉来说，这几乎是不可能完成的任务。但如今，生成式AI的普及大大降低了非技术人士的开发门槛。通过反复试错、学习平台教程、向“文心一言”咨询等，黄思琪逐渐掌握了开发流程。她结合自身专业背景，设计出一款AI营养师智能体。黄思琪还为智能体导入了个人知识库，设定多轮对话逻辑，使其自主实现从咨询到交易的完整闭环。

“智能体会通过与用户的多轮对话了解需求，适时跳出商品链接推荐用户选择，有些方面甚至比我更专业。”她笑着说。短短几个月，这项AI副业已为她带来上万元的交易额，更重要的是让她看到了AI改变未来的潜力。“这次经历拓宽了我的视野和思维方式，也是我进入AI领域的重要起点。”

黄思琪的转型故事，是AI浪潮下普通职场人的一个缩影。自ChatGPT出现以来，生成式AI不仅重塑了众多行业生态，也革新了人们的生产和工作方式。一批新兴职业因AI而生，大量传统职业被AI重塑甚至取代，这使得掌握相关技术的精英人士——“AI新贵”在职场中崛起。

国际货币基金组织(IMF)估计，全球约40%的就业机会将受到AI的直接影响。麦肯锡的研究显示，随着生成式AI的推广，自动化时代将提前10年到来。到2030年，中国约有50%的工作内容将实现自动化，这意味着约2亿劳动者必须实现技能转型或升级。

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这种结构性变化在就业市场上已开始显现——AI人才正成为科技公司竞相争夺的“战略资源”。根据脉脉发布的《2025年AI人才流动报告》，今年以来，中国AI领域新发岗位呈爆发式增⻓，截至7月份，脉脉平台已有超过一千家企业发布7.2万个AI相关岗位，涵盖互联网大厂、外企、车企和AI垂类企业。新发岗位量同比增长超10倍，简历投递量也暴涨了11倍。

算法类岗位在AI领域招聘中占据核心地位。热招岗位前20名中，过半岗位与算法强相关，“大模型算法”高居榜首。从人才紧缺度来看，“算法”岗位依然霸榜，其中“搜索算法”成为AI领域人才稀缺度最高的岗位，人才供需比仅为0.39，相当于5个岗位争夺2个人才。

数据来源：脉脉高聘人才智库

薪酬变化更直观地反映了人才竞赛的激烈。今年1-7月，AI新发岗位平均月薪达到6.1万元，较去年同期上涨4.3%。高薪岗位主要集中在技术壁垒高、对业务影响力强的技术工种。其中“AI科学家/负责人”以平均月薪超13万元断层领先，架构师（7.11万元）、大模型算法（6.90万元）、搜索算法（6.67万元）、广告算法（6.66万元）紧随其后。此外，AI Infra、高性能计算工程师、软件工程师薪资超过部分算法岗，反映出AI应用落地阶段，企业人才需求的多样化。

“AI四小龙”之一商汤科技的首席人力资源管张春娟解释称，当前AI人才需求的爆发源于技术成熟与产业需求的共振。“一方面，各行业数智化从‘工具替代’迈入‘智能重构’；同时，生成式AI产业化加剧了人才缺口：企业既需要突破底层创新的科学家，也需要懂业务、能交付商业价值的工程化人才。”

互联网大厂是这场争夺战的主力军。随着秋招启动，阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动等公司纷纷面向青年AI人才发出“英雄帖”。 字节跳动今年计划招聘5000人，研发类岗位同比增加23%，其中算法、前端与客户端岗位增幅最为明显；阿里巴巴秋招中六成以上岗位与AI相关，阿里云、钉钉等业务线的AI岗位占比甚至高达八成；百度预计招聘4000人，其中AI岗位占比超90%；腾讯不仅扩充AI+校招岗位，还以算法大赛等形式提前“锁定”潜在候选人。

值得注意的是，除了每年例行的校招之外，各家大厂还相继推出针对AI人才的专项计划，例如百度的“AIDU计划”、京东的“顶尖青年技术天才计划”、腾讯的“青云计划”、字节跳动的“Top Seed大模型顶尖人才计划”等。部分项目甚至放话“薪酬不设上限”，凸显企业在AI人才争夺上的决心。

为争夺AI人才，中国互联网大厂相继推出针对性的专项招聘计划

对于应届毕业生而言，这是一个前所未有的窗口期。数据显示，今年1-7月，平均月薪在5万-8万元的新发AI应届生岗位占比高达42.7%，月薪超过8万元的岗位占比接近15%。换言之，每7个AI应届生岗位中，就有一个年薪突破百万。甚至有部分实习生岗位日薪高达4000元，远超多数行业正式员工的收入水平，这在过去的就业市场中几乎不可想象。

据字节跳动内部人士透露，当前大厂AI人才争夺激烈，薪资可能偏高，目的是为了招揽更多人才。这位人士证实，今年字节跳动在招聘一位知名院校算法博士加入实习生岗位时，确实开出了日薪上千元的酬劳。

清华大学计算机系的硕士生李明称，他所在班上超过九成的学生都在申请AI相关岗位，即便是那些过去主要从事传统软件开发的同学，也在积极自学Transformer架构和PyTorch框架，以期能够抓住AI时代的机遇。

多位行业招聘人士注意到，AI人才在择业时，除了关注薪酬待遇外，更重视未来发展空间和企业的技术资源支持。淘天集团首席科学家郑波表示，阿里之所以能够吸引到众多优秀人才，正是因为阿里在AI战略布局与产业落地实践方面占据优势。“AI在现阶段已经成为了综合实力的竞争，而阿里的全栈能力在全球范围内是屈指可数的，相信我们能够给同学们提供一个大展身手的舞台。”

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这一趋势不仅限于中国，在大洋彼岸的硅谷，AI人才争夺的戏码更加极端，不少科技巨头CEO甚至亲自下场挖角。

据报道，Meta CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)曾亲自撰写邮件，试图从谷歌DeepMind挖走AI研究人员。谷歌联合创始人谢尔盖·布林(Sergey Brin)也曾打电话挽留一位计划跳槽至OpenAI的员工。这一局面令特斯拉CEO埃隆·马斯克不由得感慨，“AI人才争夺战是我见过的最疯狂人才竞争。”

这场AI人才争夺战在今年夏天达到了高潮。6月底，扎克伯格宣布重组Meta的AI团队，并成立Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）。为搭建这支“梦之队”， Meta砸下重金，以闪电战的方式从 OpenAI、Anthropic、谷歌、苹果等公司大规模挖角。据业内人士透露，扎克伯格不仅通过WhatsApp等即时通讯工具直接联系研究人员，还曾在位于帕洛阿尔托和太浩湖的私人住宅中举办晚宴，亲自招待候选人。截至8月，Meta超级智能实验室已有44名核心成员，其中约40%来自OpenAI，20%来自谷歌DeepMind，15%来自独角兽公司Scale AI。

这种直接“掏空”竞争对手的做法，引发了整个行业的震动。对此，扎克伯格表示，“从长远来看，如果你打算在算力上投入数千亿美元，建设多个吉瓦级的集群，那么确实值得全力竞争，不惜一切代价争取那50位或70位顶尖研究人员来打造你的团队。”

Meta CEO马克·扎克伯格不惜重金从竞争对手处大规模挖角

Meta的杀手锏是天价薪酬。今年7月，Meta以2亿美元总薪酬将苹果AI团队负责人庞若鸣(Ruoming Pang)揽入麾下，这一数值在苹果内部仅次于CEO蒂姆·库克(Tim Cook)。8月，为吸引24岁的AI研究员Matt Deitke加入超级智能实验室，Meta开出了一份四年1.25亿美元的高额合同，在被拒绝后又迅速将报价翻倍至2.5亿美元，其中1亿美元可在第一年兑现。Deitke最终接受了邀约，这也成为硅谷人才市场最轰动的案例之一。

Meta频频开出远超市场水平的薪酬包，已引起业界不满。OpenAI的首席研究官Mark Chen直言其“如同强盗闯入家中行窃”。他表示，OpenAI正调整薪酬体系，探索创新的方式来表彰和奖励顶级人才。OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)则强调，“我相信OpenAI股票的上涨空间远超过Meta，但真正的回报应建立在成功之上。对我而言，重要的是我们的方案必须公平，而不能只针对那些恰好被Meta盯上的人。”

Meta技术负责人安德鲁·博斯沃思(Andrew Bosworth)回应称，“市场确实火热，但没那么夸张”，并澄清天价薪酬包只针对“极少数高级领导岗位”。但他坦言，“市场正在为这种级别的人才重新定价，这在我20年的技术高管生涯中是前所未有的。”

根据薪酬追踪网站Levels的数据，Meta的AI工程师薪资区间为18.6万-320万美元，而OpenAI为21.2万-250万美元。科技招聘公司Harrison Clarke的最新统计显示，AI领域顶级工程师年薪已突破1000万美元，常规薪酬方案也达到300万-700万美元，较2022年水平暴涨约50%；中高级研究科学家的薪酬介于50万-200万美元，相比之下，非AI领域的高级软件工程师薪资仍停留在18万-20万美元。

当高薪不足以满足人才扩张需求时，科技巨头们开始采用另一种更直接的方式——“人才收购”，即通过投资或收购小型AI公司，实现对整个团队的打包引进。

今年最大的一笔此类交易发生在6月，Meta以143亿美元收购AI数据标注公司Scale AI 49%的股份，而作为交易的一部分，年仅28岁的Scale AI创始人汪滔(Alexander Wang)加盟Meta，担任首席人工智能官。

今年6月，Meta以143亿美元收购Scale AI 49%的股权，并将Scale AI创始人汪滔纳入麾下

同样的策略也被英伟达广泛使用。今年6月，英伟达宣布收购AI公司Nexusflow，实则是为了招募该公司两位创始人、华人科学家朱邦华与焦剑涛；紧接着，又以超4亿美元的价格收购加拿大AI初创公司CentML，将包括四位联合创始人在内的19名员工团队纳入麾下；9月，英伟达再次出手，斥资超过9亿美元将AI硬件初创公司Enfabrica的首席执行官Rochan Sankar及部分核心员工打包带走，并获得该公司的技术许可。

过去一年多，英伟达相继收购前阿里副总裁贾扬清的LeptonAI团队，以及MIT顶尖学者韩松的团队，此外还有Deci、Run:ai、Nebulon等多家AI初创公司，可谓以收购驱动人才吸纳的典范。据统计，英伟达2024年的收购数量甚至超过了前四年的总和。

此外，谷歌在今年7月与AI编码公司Windsurf达成协议，引入其联合创始人兼CEO Varun Mohan并获得技术许可，这笔交易价值24亿美元。去年，谷歌还以类似的交易方式拿下了Character AI创始人Noam Shazeer。微软则支付了6.5亿美元获取Inflection 的技术授权，并顺势接收其大部分员工，包括联合创始人穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)和凯伦·西蒙尼安(Karen Simonyan)。

这种“买人买团队”的方式，让AI人才的市场价格被推得越来越高。正如招聘公司Randstad Digital首席执行官帕格利埃里(Graig Paglieri)所言，“公司现在将顶级AI人才视为战略资产，与知识产权甚至整个业务单元同等重要，他们正在以曾经仅限于收购的强度和估值框架来追求这些人才。”

奥尔特曼指出，科技公司愿意承担巨额人才成本，是因为对通用人工智能(AGI)突破的期盼，以及背后百亿美元等级的算力投入。“如果你考虑到这些人创造的经济价值，以及我们在计算资源上的巨额投入，市场很可能将维持这种态势。”

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过去一年，各行各业都在加速将生成式AI纳入业务流程的核心环节，以充分释放其潜在价值。在企业内部，AI正在推动一场前所未有的生产力革命，颠覆传统工作方式。

亚马逊云科技（AWS）正在帮助全球数千家企业构建生成式AI解决方案，涵盖金融、医疗、汽车、制造及公共服务等领域。据AWS全球客户技术支持与服务副总裁 Uwem Ukpong观察，企业对AI的应用已深入核心运营环节。“企业选择的生成式AI应用场景正在逐渐迭代升级，从简单的对话式聊天机器人，过渡到内容、图像、视频等多媒体内容生成，以及数据洞察与决策等。”

麦肯锡发布的全球AI调查显示，超过四分之三的受访企业已经在至少一个业务环节部署AI，生成式AI的推广速度尤为迅猛。在已部署生成式AI的企业中，21%的受访企业已对部分工作流程进行了彻底重构。

麦肯锡的分析认为，AI的真正价值在于重塑企业运作方式。那些同步重构工作流程的企业，其息税前利润（EBIT）提升幅度比仅部署 AI 工具的企业高出 42%。这种变革并非简单替代人工步骤，而是通过 "思维链" 编排实现流程基因重组。

微软是拥抱这一趋势的典型代表。CEO萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)透露，如今公司内部约20%至30%的代码由AI生成，且代码建议的接受率已达到30%-40%，仍在持续上升。这意味着程序员的工作重心正在从写代码转向审阅、修改代码，基础工作将由代码智能体(Code Agent)自动生成。

在纳德拉看来，AI带来的生产力提升本质上来自工作流的整合。在软件开发中，开发者通常在庞大的代码库和复杂的工作流中工作，因此必须整合工具链才能实现生产力提升。这同样适用于其他知识类工作。在微软的销售部门，AI助手Copilot已经深度嵌入工作流。以客户会议为例，Copilot可实时整合来自互联网、公司内部及CRM系统的多源信息。过去需要专人准备的会议材料，如今唾手可得。

“在客户服务、营销材料创作、内容创作等方面，我们都能看到实实在在的进展和生产力提升。“纳德拉形容这场变革类似从传真机到电子邮件的跃迁。这要求人们改变工作方式、成果和流程，这种转变起初缓慢，随后会突然加速普及。

IBM CEO阿维德·克里希纳证实，公司已部署AI智能体取代数百名人力资源部门员工

微软并非唯一利用AI进行“流程再造”的企业。IBM CEO阿维德·克里希纳(Arvind Krishna)证实，公司已部署AI智能体取代数百名人力资源部门员工，这些AI系统能够自主执行电子表格分析、数据研究、邮件起草等流程性任务。对IBM而言，AI替代人力的优势显而易见：提升流程效率、降低人力成本，同时释放资源以增强核心业务竞争力。

克里希纳强调，尽管AI和自动化技术正在重塑部分岗位，IBM的整体员工数量并未减少，反而因资源优化得以向高价值领域扩张。克里希纳指出，被AI取代的主要是重复性、流程化的工作，而需要“批判性思维、人际互动或复杂问题解决”的岗位，如软件工程、销售和市场营销等，反而在持续增长。

尽管企业部署AI的热情高涨，但从整体收益来看却不尽如人意。麦肯锡研究显示，80%的企业声称使用了新一代AI，但只有约20%的企业获得了显著价值提升，如收入增长或成本下降。最常见的现象是，企业已部署的横向应用（如企业级AI助手）虽能提升员工效率，但创造出的零散多余时间未能为企业带来明显财务效益；而高价值的纵向用例（如职能专用场景）潜力虽大，但有近九成止步于试点阶段。

中欧国际工商学院管理学教授韩践指出，“目前多数企业只是碎片化地应用AI，没有系统化地构建组织级AI。”尤其是中国企业普遍存在“数据孤岛”问题，尚未建立统一的数据底座，使得AI无法在组织内部形成真正的网络效应。另一个关键阻力来自组织内部——许多员工担心被AI替代，不愿意协助系统升级，除非他们能在变革中看到明确的个人收益。

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企业员工的焦虑并非空穴来风。奥尔特曼预计，AGI将在2030年前出现，这种“远比人类聪明”的AI可能接管人类40%的工作。Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫(Marc Benioff)则称，AI对劳动力市场的冲击堪称“数字劳工革命”。由于AI智能体的介入，该公司今年已削减4000个客户支持岗位。

据企业家、投资人拉斯·特维德(Lars Tvede)观察，AI已开始在基础编程领域替代人工，造成年轻计算机专业毕业生就业困难。“最大的痛点在于，一些人在高等教育中投入了大量时间和精力，却发现职业理想难以实现。”特维德创办的公司Supertrends致力于通过AI追踪和预测全球技术与产业趋势。据他介绍，Supertrends所提供的服务如果依靠人工支持，至少需要500人，而如今完全交由AI运行，大大节省了管理成本。

哈佛大学一项基于28.5万家企业、近6200万员工数据的研究表明，生成式AI对不同资历员工的影响有所不同，初级员工受影响更大，而资深员工受影响较小。自2023年起，采用生成式AI的公司初级职位数量平均减少7.7%，中高级职位则保持稳定增长。对初级员工的冲击主要体现为企业招聘放缓，而非离职增加。其中，批发和零售行业受影响最大，初级员工招聘减少约40%。

研究还发现，不同学历的员工受AI影响程度也不同，中高等学历的毕业生受到的影响最大，而顶尖名校学历和低学历的毕业生受影响较小，呈现“U型效应”。这说明AI的应用并没有全面削弱对初级员工的需求，而是在重新塑造需求结构——受影响最大的，恰恰是处于人力资本中上层次的群体。

种种迹象表明，生成式AI正在将大量任务从入门级岗位转移出去，导致企业职业阶梯的“底层阶段”逐渐收缩。这一结构性变化可能会加剧收入不平等，影响大学学历的薪资溢价。另一方面，企业可能更加依赖经验丰富的员工，并加快内部员工的晋升速度。

面对AI带来的挑战，员工们普遍认识到技能重塑的紧迫性，但企业和社会的准备却严重滞后。德意志银行的最新调查显示，54%的美国员工和52%的欧洲员工希望在工作中接受AI相关培训，但迄今为止，仅有约三分之一的美国员工和四分之一的欧洲员工表示接受过任何形式的AI工作培训。

部分走在前沿的企业已经意识到培养AI人才的重要性。网络安全和云计算服务提供商Akamai首席执行官Tom Leighton指出，“人才需求不仅限于AI领域，而是整个STEM领域（即科学、技术、工程、数学）都将日益增长。”他坦言，目前全球网络安全专业人才严重短缺，人才库的多样性也有待提升。

Leighton在麻省理工学院担任应用数学教授，是美国国家科学院、工程院和文理科学院院士。30多年来，他一直致力于提升学生在STEM领域的就业机会，包括大力支持Akamai基金会来推广数学教育，并监督创建了Akamai技术学院（ATA）。据他介绍，该学院作为公司内部创新项目，旨在培训不同领域的非技术专业人员从事技术职业，涵盖了从K-12到大学，乃至成人职业人才培训等多个层级。

37岁的Joanna是ATA培训项目的受益者之一。拥有环境工程学位的她原本在一家小型家族企业从事不锈钢相关业务，近年来AI的快速发展点燃了她对学习新技术的热情。在朋友的推荐下，她参加了ATA为非技术专业人士开设的网络工程职业课程——这成为她职业转型的起点。“计算机网络知识对我来说颇具挑战，”Joanna说，“ATA 项目让我体会到持续学习和紧跟技术趋势的重要性，同时强调实践能力和问题解决能力，这些都是科技行业中不可或缺的素质。”经过系统学习，Joanna不仅掌握了Python、网络安全、Linux等技能，还顺利进入IT 行业，获得一份初级Python开发工程师的新工作。

科技巨头也在加大投入人才培养。亚马逊于2023年启动“AI就绪”(AI Ready)计划，承诺在2025年前为200万人提供免费人工智能技能培训和教育资源——这一目标在2024年底就已达成，比原计划提前了一年。去年，由思科公司牵头，联合谷歌、IBM、Indeed、英特尔、微软等八家公司共同参与组成“人工智能信息与通信技术劳动力联盟”，计划在未来10年培养超过9500万名AI专业人才。谷歌还宣布设立一个1.2亿美元的全球人工智能机会基金，旨在提供AI教育和培训，避免全球“AI鸿沟”。

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AI对劳动力市场的影响也在教育行业掀起了蝴蝶效应，对AI人才的培养甚至上升为更广泛国家战略的一部分，牵动着大国科技博弈的未来。

从全球范围来看，美国在AI人才储备方面占据显著优势。保尔森基金会旗下智库MacroPolo的追踪报告显示，美国拥有全球60%的顶级AI研究机构，并成为全球最精英（前2%）AI人才的首选就业目的地，高达57%的顶尖AI人才首选在美国就业。

然而，值得关注的是，在美国顶级的AI研究机构中，来自中国的AI人才占比已高达38%，甚至超过了美国本土人才（37%）。更令人瞩目的是，中国已超越美国，成为AI人才的最大产出国，培养了全球近一半的顶尖AI研究人员（占比从2019年的29%跃升至2022年的47%），且这些人才越来越倾向于在国内产业发展。这预示着在AI人才的培养和引进方面，美国的传统优势面临挑战，而中国正以前所未有的速度迎头赶上。

DeepSeek的横空出世便是最佳证明。这个完全由中国本土人才组成的团队，以远低于美国竞争对手的预算，训练出性能媲美ChatGPT的创新模型，在全球AI市场引发轰动。其创始人梁文锋没有挖角出身大型科技公司的科学家或工程师，而是招揽了一群来自中国顶尖高校的应届毕业生和博士生，彻底打破了AI前沿创新由硅谷天才主导的公式。梁文锋曾表示，中国的顶尖人才经常被低估，“因为硬核创新稀缺，他们很少得到认可。而我们正好提供了他们渴望的舞台。”

麦肯锡的研究报告预计，2030年中国对熟练AI专业人员的需求将增至2022年的6倍，达到600万人，而人才供应量仅能达到200万人，缺口高达400万人。这一数据凸显了高校人才培养与市场需求之间的矛盾。

为满足国内日益增长的人才需求，中国正加快构建本土AI人才库。政策方面，国务院2017年印发的《新一代人工智能发展规划》首次将AI教育纳入国家战略；2018年，教育部《高等学校人工智能创新行动计划》进一步明确了AI助推教育改革的具体路径；2025年3月，教育部宣布将正式发布首部《人工智能教育白皮书》，标志着AI技术深度融入国家教育战略。

教育体系方面，北京大学、清华大学、上海交通大学、电子科技大学等高校近年来陆续设立AI学院、研究院或交叉研究中心。目前，中国已有50余所高校成立了AI学院。自2019年AI正式纳入本科专业目录以来，已有超过600所高校完成专业备案。相关课程体系也在不断完善。由于AI教育具有跨学科交叉的特点，不少高校正探索“AI+”融合路径，如开设“AI+生物工程”“AI+医疗”“AI+科学”等新兴交叉学院，以培养复合型人才。

中国科学院自动化研究所研究员王亮指出，尽管当前AI专业的报考持续升温，但从市场需求来看，“当前最紧缺的依然是基础研究型和应用复合型人才。”王亮认为，中国在AI应用层面已形成明显优势，但在基础创新层面存在一定短板，比如高端AI芯片国产化率较低，算法原创性不足等，因此亟需具备深厚数学和计算机科学背景的研究型人才推动原创突破。同时，随着AI在产业中的加速应用，培养兼具技术和行业背景的复合型人才已成为当务之急。

不少专家认为，破解这一困境的关键在于强化产学研融合，通过有效整合高校、科研机构和企业的资源与优势，加速AI人才的成长与落地。

“产学研合作在AI时代至关重要，因为它涉及基础科研、数据和应用场景。中国在这一领域有待加强。”清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤表示。AIR正在这一领域扮演关键角色，致力于构建一个从基础科研到技术转化，再到企业孵化的完整创新链。AI+自动驾驶、AI+新科学和AI+IoT（绿色计算）是该研究院重点发力的应用方向。

据张亚勤介绍，AIR的学生主要是清华大学的博士生和博士后，AIR的目标是培养他们成为未来的CTO和顶级架构师。“我们有80%以上的项目源自企业需求，通过与企业合作解决实际问题。”他举例说，“在大模型领域，我们与字节跳动的豆包和阿里巴巴的通义都设立了联合实验室，这种合作不仅使学生受益，也对企业有所帮助。”目前，AIR已与百度、滴滴、比亚迪等约40家企业达成合作，并孵化出多家新创公司，如生物制药领域的“水木分子”和“华深智药”，这些公司都是基于产学研合作诞生的。

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AI正在重塑劳动力市场，这已是不争的事实，至于这一趋势究竟会带来多大冲击，学界与业界仍存在分歧。不少经济学家认为，AI将大规模取代人类工作的说法被过度渲染了。

耶鲁大学预算实验室和布鲁金斯学会的最新研究显示，自ChatGPT问世以来，生成式AI对就业的影响并不比计算机和互联网当年出现时更大。研究并未发现AI工具正在大规模取代人类工作的证据。应届生就业难更多与整体经济环境相关，而非技术冲击。

布鲁金斯学会高级研究员莫莉·金德(Molly Kinder)表示：“过去三年的劳动力市场总体稳定，并未被AI改写。我们没有迎来所谓的‘就业末日’，这对感到焦虑的公众来说应当是个好消息。”金德补充说，AI的影响尚处于早期阶段，公司还在摸索如何用它重塑业务。

10月1日，美国北卡罗来纳州一所大学举办应届生招聘会

世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》预计，到2030年，将有22%的就业机会面临变革，新创造的工作岗位数量为1.7亿个，而被替代的工作岗位数量为9200万个，就业机会净增7800万个。近40%的工作技能将会发生改变。人工智能、大数据和网络空间安全领域的技术技能需求预计出现快速增长，但创造性思维、韧性、灵活性和敏捷性等人类技能依然至关重要。这两类技能的组合在快速变化的就业市场上愈发重要。

即使AI技术对部分应届毕业生和职场新人造成了冲击，许多专家仍认为这一动态可能是暂时的。长远来看，年轻劳动者或许比任何其他群体都更有能力为AI时代重塑自身技能。

哈佛大学劳动经济学家戴维·戴明(David Deming)指出，“过去一个世纪，颠覆性创新历来更青睐年轻人和受过良好教育者，因为他们更善于适应新的做事方法。AI或许会是个例外，但我深表怀疑。”戴明认为，年轻群体已是AI最核心的用户，他们所具有的创造力和开放思维，足以洞见其最佳应用场景。

AI的核心价值在于通过提升全员生产率和替代特定岗位，为企业降本增效。换言之，AI的目标市场正是人类劳动力本身。但从技术创新的历史来看，从蒸汽机到电力，再到大型计算机，技术突破从未导致大规模失业，反而大幅降低了交通运输、工业动力和信息处理的成本，催生出新的产业和岗位，最终扩大了整体经济需求。

摩根大通的分析认为，AI有可能遵循相似的发展轨迹：先是带来剧烈的职业更替，随后迎来广泛的生产率提升。“AI将提升生产率并促进经济增长，在开辟全新总需求渠道的同时不会对劳动力市场造成持久损害。这是颠覆，而非毁灭。我们认为，引领AI热潮的公司和成功应用该技术的企业，拥有获得超额市场回报的机会。”撰文/陈佳靖  编辑/范荣靖