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昨天深夜，我刷到了一篇让我彻底失眠的文章。
作者像个侦探一样，分析了2021年至2024年底期间，近1.8亿个全球招聘信息，然后跟2020年的职位做了对比分析。
这个规模太震撼了。1.8亿个岗位，这相当于把全中国所有城市的招聘岗位都翻了好几遍。
但比数据规模更震撼的，是数据背后的残酷真相。
01. 一个改变我认知的数据
首先，我们需要统一一个基准：
2024年全球职位发布总数比2020年下降了8%。
这8%可不是小数字。按照全球招聘市场的规模算下来，相当于几千万个工作岗位就这么消失了。
更关键的不是岗位总数下降，而是哪些岗位下降最多。
作者的分析揭示了一个反常识的现象：
被AI冲击最严重的，不是那些我们想象中的”低端工作”，而是入门级和初级岗位。
具体数据显示：
初级程序员岗位下降最明显，同比下降超过30%入门级设计岗位减少25%以上基础文案、客服等职位下降20%左右传统翻译岗位几乎腰斩
为什么？
说白了就是：AI工具让一个老员工一个人能干过去10个人的活，公司自然就不需要那么多”打下手”的年轻人了。
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02. AI正在杀死学徒制
作为一个35岁的程序员，这个发现让我脊背发凉。
我想起了自己刚入行时的经历：22岁，从一个小公司的初级程序员做起，写着简单的CRUD，修复着前辈们留下的bug，拿着微薄的工资，但每天都在学习。
那时候，我们有学徒制。
一个新手可以通过”给老员工打下手”的方式，慢慢积累经验，慢慢成长。企业愿意培养新人，因为新人的廉价劳动力和成长潜力，对老员工来说是很好的补充。
但AI打破了这个模式。
现在的情况是：
一个资深程序员使用AI工具，可以完成3-5个人的工作量企业宁愿给一个资深员工加薪，让他用AI工具提高效率，也不愿意招新人新人失去了”打下手”的机会，也就失去了学习成长的路径
学徒制这个传了几百年的老规矩，就这么被AI给毁了。
03. 35岁程序员的”三明治困境”
说回我自己，35岁，房贷每月接近3万，两个孩子的爸爸。
我最近发现了一件特别荒唐的事：
上面被AI挤压，下面也被AI挤压。
上面挤压：以前我这个”资深工程师”做的复杂活儿，现在老板希望我用AI工具加速搞定。跟不上？那你就”价值不够”了。
下面挤压：以前那些简单的、可以丢给新人干的”脏活累活”，现在公司宁可让我们这些老员工用AI工具批量处理，也不愿招新人来慢慢培养。
我这哪是工程师啊，简直就是职场三明治，上下挤压，动弹不得。
更可怕的是，我发现自己的处境还不是最糟的。
04. 更残酷的真相：新人被堵在门外
这1.8亿个岗位数据告诉我们一个更残酷的现实：
AI正在杀死绝大多数的新人。
传统的职业路径其实很简单：
新人入门 → 慢慢积累经验 → 成为资深大佬 → 指导更多新人
但现在AI把这个链条给砍断了：
新人？连门都摸不着了。
我想起了前几天刷到的一个帖子：
一个22岁的计算机专业应届生，投了200多份简历，面试了10几家公司，结果都是：“我们希望你有一些AI工具的使用经验。”
但问题是，学校里根本不教这些，而且他没有工作经验，怎么可能熟练使用AI工具？
这就是AI时代的死循环：
没工作机会 → 没法练AI工具不会AI工具 → 找不到工作机会
05. 我身边的真实案例
说说我们团队的真实经历。
去年我们团队招了一个22岁的实习生，小王，211大学毕业，技术基础很不错。
但来了之后，他发现自己陷入了一个尴尬的境地：
简单的编码工作：我用AI工具几分钟就能完成，他手动写要几个小时复杂的架构设计：他经验不够，参与不了测试和文档：这些工作AI工具也能批量生成
结果三个月实习期结束，我们没有转正他。
不是他不够优秀，而是在AI工具的加持下，我们真的不再需要那么多初级程序员了。
更让我愧疚的是，我发现小王的情况还不是个例。
我们公司今年只招了2个应届生，而往年至少要招8-10个。
HR给我的解释很简单：“AI工具让现有团队的效率提升了300%，我们真的不需要那么多人了。”
06. 数据背后的深层逻辑
看了这1.8亿个岗位数据，我算是想明白了：
AI不是要抢所有人的饭碗，它专门抢新人入门的饭碗。
传统模式下：
资深员工：做复杂和核心的工作初级员工：做简单和辅助的工作新人：从最简单的工作开始学习
AI模式下：
资深员工 + AI工具：既做复杂工作，又批量处理简单工作初级员工：价值被大幅稀释新人：几乎没有立足之地
这就是为什么1.8亿个岗位数据显示，入门级岗位下降最惨烈的原因。
07. 我们该怎么办？
分析了这么多数据，观察了这么多现象，我觉得不能只停留在焦虑层面。
基于我的观察和思考，我总结了几条应对策略：
策略一：重新定义”入门级”工作
对于新人来说，不能再指望传统的”打下手”路径，而要学会”AI辅助创造”。
现在的入门级工作应该是：
学会使用AI工具完成基础任务在AI的辅助下，做一些超出新人能力范围的创造性工作展现出”人+AI”的协同价值，而不是单纯的人力价值
策略二：资深员工的”工具化”转型
对于我们这些35岁的”老人”，必须完成从”经验型”到”工具型”的转型。
我现在的日常：
30%时间：核心架构设计和复杂问题解决40%时间：学习和优化AI工具使用30%时间：指导团队如何用好AI工具
经验的价值不再是你一个人能做多少事，而是你用AI能带动团队做多少事。
策略三：建立新的学习路径
传统的学习路径已经失效，我们需要建立新的”AI时代学习模式”。
我给小王（那个实习生）的建议：
先精通1-2个AI工具，而不是贪多求全用AI工具做个人项目，积累作品集而不是工作经验在开源社区贡献代码，展示”人+AI”的协同能力专注某个垂直领域，成为细分专家而不是全栈通用人才
策略四：寻找AI无法替代的价值
AI虽然强大，但有些东西是它无法替代的。
业务理解和商业敏感度跨团队沟通和项目管理用户体验和产品感觉创意思维和问题发现能力
这些都需要大量的实践积累，恰恰是我们35岁”老人”的优势。
08. 最后想说的话
这1.8亿个岗位数据告诉我们一个残酷但必须接受的现实：
AI时代，职场的游戏规则正在被重写。
对于我们35岁的人来说，最危险的不是被AI替代，而是固守旧思维，拒绝变化。
对于22岁的应届生来说，最需要担心的不是AI抢工作，而是没有找到新的学习和成长路径。
AI不是在杀死所有人，它只是在杀死那些不愿意改变的人。
就像当年汽车取代马车时，马车夫消失了，但司机这个职业诞生了。而且司机的数量远远超过了马车夫的数量。
历史总是在重复，但这次变化的速度比任何一次都快。
接受变化，主动学习，重新定义自己的价值。
这可能是我们在这个AI时代唯一的生存之道。
如果你也在经历类似的转型困惑，欢迎在评论区分享你的故事和思考。
关注我，一起在AI时代寻找新的生存之道。
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