黃鈺涵算了一下，今年夏天她在各大招聘平台上投出去的簡歷，大概有兩百多份。

她就讀於廈門一所大學傳媒學院，現在正進入求職季，大三下學期開始找實習機會。字節跳動、各大互聯網公司的品牌市場崗位，招聘要求里幾乎都會提到AI，“希望候選人能跟上AI行業發展的節奏，至少深度使用過一款AI產品”。

她投了，很多聊了幾句就沒了後續。“那段時間感覺自己就像無頭蒼蠅一樣到處亂撞。”

後來通過老師轉介和學長的幫忙，才找到一份在上海的暑期實習。入職之後，從前輩口中聽到最多的一個詞，是“降本增效”。學長告訴她，現在尤其是大公司，基本都在大規模裁減員工，更別說實習生，因為AI可以替代掉很多實習生的工作。

黃鈺涵的遭遇是中國年輕人嚴峻就業形式的縮影。2026屆全國高校畢業生規模達到1270萬人，同比增加48萬，連續第11年增長，再創歷史新高。加上往屆未就業和海歸回流，全年求職大軍超過1500萬。

當歷史上最大的一屆畢業生群體走出校門時，他們面對的不是一個正在擴張的就業市場，而是一個正在被AI重新定義的就業市場。

雇主端的決策

澳大利亞國立大學 經濟學系副教授沈凱玲對媒體中文表示，AI與以往的技術進步有一點非常不同：它對應屆生剛進入職場前一到三年的經驗積累階段衝擊較大。

“傳統上，資歷更深的員工會通過和新人協作來共同完成任務，同時也承擔着培養新人的角色。但隨着AI的應用，初級崗位的勞動力需求發生了很大變化，對剛進入職場的應屆生來說，這一點很不利。”

作為雇主的龐國強（Chris Pang）驗證了上述判斷，他是一家國際貿易服務商GenPark的創辦人兼CEO，他的企業利用AI工具做海外市場行銷。

他的團隊分布在上海、香港和新加坡。去年在香港招收了5位實習生，負責運營相關工作，表現不錯。

但今年初，新一代以“龍蝦”為代表的AI智能體（agent）工具大行其道。龐國強的公司也快速鋪開AI agent工具。

今年夏天，他突然發現，不需要實習生了。

“從成本和效率的角度看，AI agent已經可以覆蓋掉很多原本需要人工完成的運營工作。”龐國強說。對一個小團隊來說，實習生承擔的工作非常基礎，時間也短，而招應屆畢業生的磨合成本較高，效率上也會受影響。除非未來要拓展新的業務線，否則不再考慮招剛畢業的年輕人。

但他通過幾家大型招聘平台，依然收到幾千份簡歷，他“幾乎沒看”，只計劃招聘一名在新加坡的業務負責人，通過獵頭搞定即可。 

衝擊不均勻

沈凱玲副教授指出，AI取代的往往是教育水平相對較高、“非固定流程認知性任務”的崗位。這類工作在傳統勞動力市場裡的回報，通常高於體力勞動等其他類型工作。所以這一輪AI浪潮，特別衝擊“接受高等教育應該有更好回報”的這種預期。

剛畢業的黃鈺涵從事新媒體運營，她說撰寫周報、月報這類基礎工作，本質上是數據整理和歸納，“AI完全可以做，只要你把要求說得足夠詳細就行”，至於更有創意的品牌文案，AI只要大量學習品牌過去的調性和風格，就能寫出很不錯、甚至可能比人寫得更好的文案。她認為自己的崗位未來“完全有可能被AI替代”。

但AI的衝擊並不是均勻的。

同一個畢業季，不同領域的人才有截然不同的體感。對於一些研究性工作，AI的替代性沒那麼明顯。

29歲的高同學今年從新加坡國立大學藥學院博士畢業，已入職中國內地一家藥物研發企業。在整個求職面試過程中，他沒有太多機會用到AI。 

“AI可以幫你看一些市場信息，給出建議和指導，但這些終究還是比較表面的東西。”

他工作的核心，是要處理理論和實驗之間的落差，實操性強，強調實驗的效果和產出。他說這恰恰是AI幫不上忙的地方，他周圍的同事也對AI態度消極，既沒積極應用，也不太看好。

AI在取代誰？

做醫藥研究的高同學，相比廣告領域的黃鈺涵更不容易被取代。這是行業問題，還是跟性別有關？

黃鈺涵被問到性別和AI替代的關係時，她的直覺是“男女差不多”。她不覺得女生更容易被替代，理由是理科男生寫代碼一樣被AI替代，計算機方向男生偏多，AI同樣能自主生成代碼。

數據給出的卻是另一種答案。

2026年3月5日，Anthropic發布了一份關於AI對勞動力市場影響的研究報告。報告提出了一種新的衡量指標--“實際暴露度”（Observed Exposure），直接利用Claude的真實使用數據來衡量各職業受AI影響的程度。報告結合美國人口調查數據，分析了不同暴露度群體的勞動者畫像。

結果顯示，高暴露度前25%群體中，女性占比約54.4%，顯著高於零暴露群體的38.8%，差距達15.5至16個百分點。研究生學歷占比17.4%，是零暴露群體4.5%的近四倍。

報告指出，這一發現與傳統認知形成鮮明對比：以往的自動化或全球化衝擊通常最先影響低學歷、從事常規體力勞動的勞動者，但這次AI衝擊的“鋒線”恰恰對準了受過高等教育、收入相對較高的白領群體。

反而是快遞員、外賣員這些體力勞動崗位，吸納了大量學歷較低的男性就業群體。

悉尼大學商學院教授克林頓·福睿（Clinton Free）對此解讀認為，過去十年間進入專業服務行業的女性大學畢業生數量已超過男性，這使女性在這波AI浪潮中的暴露度顯著提高。

換言之，不是AI“針對”女性，而是女性集中的行業恰好是AI滲透最快的領域。

沈凱玲沒有直接反駁報告的結論，而是從另一個角度切入：現在的職場很大程度上是為男性設計的，工業社會最初的職位設計、工作時間安排，都是圍繞男性展開的，女性進入這樣的工作環境後，制度層面並沒有為她們做出太多調整。

而AI廣泛應用之後，她希望，長期來看，女性能夠藉此獲得更大的話語權，在就業和創業領域貢獻出自己獨特的能力。

陣痛與機會

在AI的衝擊下，學生們也各有選擇。

沈凱玲觀察發現，一種明顯的兩極分化：一端有強烈的動機想回到安全、舒適、傳統的保護狀態里，比如回到體制內；另一端則顯得比較興奮，想要嘗試、想要突破。這兩個群體比較明顯地浮現出來。

但不可否認的是，在新技術的衝擊下，依然有大量失落的、畢業即失業的人口。中國國家統計局顯示的16至24歲青年失業率，在排除了在校生之後，落在14%到19%之間。 

沈凱玲補充，中國的勞動力市場和北美、歐洲有所不同。中國勞動力市場在非正式就業方面相對更靈活，工資的“剛性”相對較弱，也就是工資可以向下浮動調整。這一點很關鍵，因為當工資不能向下調整時，一旦就業出現問題，往往更難通過市場自身去解決。

“應屆生起薪相對往年可能有所下降，但這個看起來負面的現象，某種程度上其實也緩解了就業難的問題。”

作為雇主的龐國強，雖然減少了雇用年輕人，但他認為未來依然有很多機會等着他們。他的判斷是，過去很多經驗需要幾年的工作積累，但現在的年輕人可以藉助AI快速獲得接近資深員工的生產力，關鍵在於他們需要從執行者轉變為問題解決者。真正有競爭力的人，是那些能把AI、行業知識和創造力結合起來的人。

沈凱玲的視野放得更加長遠--人應該成為“human being”而非“human doing”。她說在AI的影響下，還想回到十年、二十年前那種朝九晚五、像螺絲釘一樣在辦公室里重複做同樣白領工作狀態，既沒有必要，也不該是這一代年輕人未來職場生涯的樣子。

“未來，不是日復一日重複做事的‘工具人’，而是能體現自己審美和獨特性的‘活生生的人’。人越能真正體現出自己的審美、價值觀和獨特性，未來在這個 經濟社會裡，可能反而會因此獲得更多的經濟回報。”