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　　本文作者：陈丽娜 │ 前财经记者、行业研究员

　　目前，就业市场呈现出一种极端的“K型分化”。

　　2026年1月，字节跳动打响了今年人才定价重估的第一枪，宣布全面上调实习生薪资标准，技术类岗位日薪增至500元，而产品类岗位日薪从200元提升至500元，涨幅高达150%。

　　

　　此前，阿里通义实验室、月之暗面等大厂为争夺权威会议论文背景的“超级实习生”，将日薪直接拉升至1500元甚至2000元。这意味着一名应届生的月薪可轻松突破4万元。更有互联网大厂在招募顶尖算法博士实习生时，曾开出日薪5000元的条件。

　　而另一边，则是海量的普通求职者面临“已读不回”的窘境，行政、基础运营等通用岗位，竞争激烈程度达到巅峰。这种“冰火两重天”的局面，揭示了当下就业市场最残酷的真相。

　　你要么成为不可替代的精尖人才，要么变成随时可被优化的成本累赘。

供需错配，谁在溢价，谁在贬值？

　　都说AI行业人才最紧缺，其实缺的不是人，而是“定义规则的人”。所谓的AI人才荒背后，是存在欺骗性的。

　　市场上并不缺会调包、写基础代码的初级程序员。真正让大厂HR主动张开怀抱的，是那些懂大模型底层架构、能处理千卡集群并行训练、具备多模态算法能力的系统级人才。这类人才掌握着通往下一代技术的钥匙，属于稀缺的战略资源，所以才拥有相对较高的定价权。

　　这不是一场招聘，而是一场对智力资产的掠夺。

　　

　　与技术岗的狂热相反，传统行业的基础岗位正在经历寒冬。AI技术的革新带来的影响是两面的，行政助理、初级文案、基础平面设计等岗位，因为工作内容重复性和可标准化都比较高，部分已经开始被AI替代了。

　　在极致的AI效率面前，平庸是最大的风险。

　　不过，需要注意的是，当大厂用高薪虹吸了市场上大部分高端人才，中小微企业就陷入了两难。拼薪酬待遇肯定竞争不过大厂，部分中小微企业可能会被迫放弃核心技术研发，转而依赖大厂提供的资源。

　　所以某种程度来说，资金的厚度决定了技术的密度，创新逐渐变成了巨头的游戏。

光环下的现实落差，高薪也意味着高流失率

　　我们以为的蓝海行业，例如人工智能等行业，成功拿到Offer的应届生是不是可以高枕无忧了？从人才流失率来看，未必如此。

　　现实是，企业招聘看重的是GitHub上的代码提交量，处理过多少TB级的脏数据，解决过什么实际工程问题。

　　

　　绝大多数毕业生的简历上只有亮眼的实验数据，而缺乏处理工业级复杂问题的经验，导致“有学历、无能力”的现象普遍。实验室里的满分试卷，在真实商业环境里可能不及格。

　　即使是入职了高薪岗位的算法工程师，也不意味着上了保险。AI技术的研发具有极强的不确定性，企业投入千万购买算力、支付高薪，如果模型效果无法落地变现，ROI无法打正，高薪岗位就会迅速变成裁员名单。

　　以此来看，高昂的薪水不是因为工作稳定，而是因为你承担了巨大的试错风险。

高校的急行军，专业备案大爆发

　　如何破解人才市场的供需不匹配、能力不匹配？过去几年，全球高校都有在不断调整。

　　我国教育部发布的《2018-2024年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示，国已有621所高校成功备案人工智能本科专业，大量增设相关课程。我国教育领域正通过扩大人才的基础量级，来增加筛选出顶尖人才的概率。

　　

　　不过，课程表改得很快，但培养出真正的专家仍需要时间沉淀，无法速成。

　　目前，国内高校在人才培养上最大的短板，其实是知识脱节。

　　从技术上来说，大模型技术高度依赖昂贵的算力资源，高校实验室的显卡数量，往往是个位数，而工业界的训练集群是万张起步。学生在校期间没有见过真实的工业级战场，导致知识与实践严重脱节。

　　你无法在游泳池里，教会学员如何应对太平洋的风浪。