年终总结3:2025 职场水温报告:AI 浪潮下的人才流动与岗位重构 | S9E44What's Next|科技早知道

年终总结3:2025 职场水温报告:AI 浪潮下的人才流动与岗位重构 | S9E44

70分钟 ·
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在美国,一边是科技大厂持续裁员、岗位收缩,另一边,Meta 却不惜以天价挖角 Alexander Wang 这样的顶级 AI 人才;在中国,职场同样呈现出一种高度割裂的状态:一方面,初级岗位明显减少,应届毕业生的就业形势愈发严峻;另一方面, 顶尖 AI 人才依然能够拿到千万年薪 Offer。裁员、AI 替代、高薪抢人,这些看似互相矛盾的信号不断叠加,让人很难判断当下的人才市场,到底是在降温,还是在重构?
AI 是否正在大规模「替代工作」?为什么同一时间,会并存着「应届生找不到工作」和「AI 人才被天价争抢」?美国科技公司「边裁边招」的逻辑,和中国企业的用人策略有何不同?这一期节目,我们邀请到的嘉宾是脉脉的创始人兼 CEO 林凡。作为长期处在一线观察人才流动的从业者,脉脉同时也发布了最新的《2025 年度人才迁徙报告》,让我们得以用报告中的数据重新理解这一轮变化。

本期人物
林凡,脉脉创始人兼 CEO
Yaxian,「科技早知道」主播

主要话题
01:19 如果用三个词总结 2025 年职场,会是哪三个?

  • AI:DeepSeek 显著拉低落地成本,AI 从 PPT 走向真实业务
  • 回暖:6 月起招聘需求出现明显反弹
  • 贸易战:直接推动芯片与出海电商相关人才需求

07:28 脉脉社区里,2025 年最热的三个关键词是什么?

  • AI:从「要不要用」变成「用多深、用多好」
  • 年终奖:薪酬向少数高绩效核心人才集中
  • 内推:海投失效,关系网络变得更重要

13:37 如果给 2024 和 2025 的职场打分,差别在哪?

  • 2024 年明显偏冷;2025 年进入「温」的状态
  • AI 岗位发布量同比增长 543%,成为核心驱动力
  • 岗位回暖高度集中在少数赛道

20:25 哪些行业在吸人,哪些在持续流出?

  • 净流入:AI、机器人、智能硬件、新能源、出海电商
  • 净流出:地产、传统金融、部分传统服务业
  • 智能硬件成为“覆盖面最广”的人才黑洞

26:38 美国科技公司的裁员,究竟在裁什么?

  • 2025 年裁员规模已是四年最低
  • 主要裁中层和初级(Entry-level)岗位
  • 本质是「还旧债 + 投未来」

34:00 中国和美国,在 AI 用人逻辑上有什么不同?

  • 美国:算力贵、人力贵,更强动力用 AI 替人
  • 中国:算力受限,更依赖「用人放大算力效率」
  • 中国互联网大厂进入「增本增效」阶段

55:56 为什么 2025 年主动离职率反而上升?

  • 年轻人主动跳向 AI 等热赛道
  • 35 岁以上人群出现「职业暂停期」
  • 离职背后,是两种完全不同的动机

59:57 在不确定时代,求职者最看重什么?给职场新人的建议有哪些?

  • 薪资重要性下降,长期确定性上升
  • 行业前景、岗位成长性权重提高
  • 大变革期,稳定不再等于安全

幕后制作
监制:Yaxian
后期:迪卡
运营:George
设计:饭团

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Special Guest: 林凡.

展开Show Notes
乐之_4k7Q
乐之_4k7Q
2026.1.08
听下来根本没听出来就业回暖,完全是越来越寒冬了。整个谈话都集中在头部大厂,明星独角兽,顶尖人才。集中在几十万分之一那批精英上。就算中国能数出100个头部公司,每个公司开200hc,也才20000,而且也不要junior和无相关经验的。这算个鸡毛回暖
风墨:想到于祥宇的脱口秀,ai时代机遇与挑战并存,但不是并存在一个人身上😅
Yaxian
:
说的没错,这种“回暖”是高度集中的,在资源高度集中的现状下,普通人的收益甚至变得更少
Jhong3
Jhong3
2026.1.08
感觉科早的节目越来越脱离普通人实际了,节目里提到的高薪人员就像NBA里面的乔丹和詹姆斯一样稀少,听感上就像让人去多练球就可以打上NBA一样
Yaxian
:
感谢留言。从嘉宾视角聊到的确实是“金字塔尖”的人,而普通人的处境、焦虑和受冲击的程度,确实更重。节目里提到的极少数样本,不能也不应该被当成大多数人的参照系。作为每天都担心被AI替代的普通人,我自己也挣扎在被自己记录的“宏大叙事”之下
BillLuo:非常同意,希望能够有人或者节目正视就业市场寒冬的事实,然后跟大家说说能如何应对
只能听出是脉脉的广告
HD127984z
HD127984z
2026.1.08
回暖 你认真的吗 何不食肉糜吧 这秋招刚进尾声 要不要出来看看招聘市场啊
有空闲聊
有空闲聊
2026.1.09
听得想取关了,这嘉宾都说得什么跟什么,浪费一小时,应该早早关掉的,后面听得人慎重考虑
bernhard
bernhard
2026.1.12
长期保持在物理和数学领域的兴趣和深入,虽然年近40,但自己最不担心的就是学习力,甚至比年轻人学的更快
HD623819s
HD623819s
2026.1.07
国内对空窗期不宽容,有gap就会被视为找不到工作(除了主动休息的,大部分确实找不到匹配的),非常减分项
实名表达一下这是听了那么多年声动系列节目唯一厌恶的一期,居高临下,爹味十足的大型pua现场。
小岛之间
小岛之间
2026.1.10
1:09:19 听到最后有点upset,一开始说35以上的更有竞争力,AI时代更关注人的审美、提问能力、判断能力,但是AI招聘这个产品的核心功能却是HR可以随心所欲地设置“line”。可是,诸如判断能力,是无法通过line识别出来的,可能在年龄 毕业院校 工作年限等这样的最简单直白的line中,就已经被筛掉了,这样经AI后的简历,更难到达HR 或需求方面前了…只能说,观点和产品实践中间本身就会存在巨大鸿沟,呜呼哀哉!
AI-Nate
AI-Nate
2026.1.22
1:03:54 2014年4月开始,每天坚持拿出两个小时出来学习不同领域的知识和技能,自学了编程,数据科学,机器学习,中国国学,统计,光学等各个领域的知识,同时不断做不同的项目和工作,让这些所学能在实际工作和生活中发挥作用。坚持到了2022年末ChatGPT的出现,发现在大模型的加成下,一是之前所学有巨大的复利效应,让自己变成了一个通用大模型,来不断创造和探索,最近做了一个实验,十五周发布十五个AI产品,完成了这个挑战后让我意识到人的创造力加AI的执行力,可以无所不能;二是学习的效率和理解程度在AI的加成下呈现指数增长,过去需要花一个月才能学会去做的事情,现在几个小时就和AI搭建起来了,并且对底层有深入的理解。所以我个人的建议是,每天拿出2小时和AI一起学习很创造,会有无限的可能,并且个人的能力可以得到无限的放大。共勉!
焙橙
焙橙
2026.1.08
1:06:31 真诚发问:最后几分钟里提到的AI帮助招聘,是不是类似高技能的ATS?个人猜测用AI系统筛选人才可以“正确”筛掉很多人,但有可能会错失看起来不符合要求的人才。比如转行但是有能力有意愿的候选人。如果候选人看似单独的几段经历ABC都不起眼/不是企业需要的,但如果串起来这个人的经历其实很有意思/可以被培养呢? 这是一个the whole is greater than the sum of its parts逻辑,还请各位大佬提出见解。
Chenhui:你可以改你的简历描述,如何突出能力重点,让 ai 评价与岗位的适配度。就像现在营销要针对 ai 投语料,这个也是同理。
焙橙:有道理 谢谢回复!
Suuuunk
Suuuunk
2026.1.07
说话有一点点吐词不清
一席_2vzz:南方人,理解一下~
米村小飞
米村小飞
2026.1.28
有意思 评论区很多人并没有从嘉宾的聊天内容中提取出有启发的部分 但更多的是情绪输出 他们希望听到什么呢 承认就业寒冬? 然后呢? 嘉宾提到的不断学习 拥抱AI时代反而被忽略了~
XWW_YES
XWW_YES
2026.1.18
这期节目可能更多是聚焦在这波AI浪潮对AI(或软件)相关行业的影响。能感觉林总对AI原理有所了解,对AI变革及其未来充满信心。
在这样一个变革的时代,我们每个人确实都要跟上时代,最关键的是去学、去做,做中学,学中做,培养自己的判断力(taste)。
非IT相关的其他人,也许暂时写代码有些难度,但先学会用相关AI应用,让AI为我所用、为自己赋能是可以做到的。
方进
方进
2026.1.14
58:07 有道理啊,🤓要不要空穿一下呢,哈哈
12:24 是的 现状就是这样 基础岗后台塞满简历 看不完 能内推就内推 至少能让HR直接看到简历。真的是没办法了,求职太不容易了。
回暖仅仅是几个板块和高精尖人才的回暖。AI板块的技术岗位确实挺多 我对接的猎头跟我提过 她对接的33岁的AI人选几百万年薪。。现在比较大的是结构性问题,AI出现后一些基础性的岗位替代减少,但是并没有增加基础性岗位,对我们普通人能感觉到的就是越来越缩紧,找工作越来越难。
Chenhui
Chenhui
2026.1.25
很有启发的节目,但被评论区惊到了。个人无法改变环境,只有去适合跟随时代。
吴大仙:启发什么?你以前不知道内推?这有啥可2025总结的呢?我甚至怀疑这个都不是这么的脉脉CEO…有点low的输出
吴大仙:那个时代不是内推最直接 最靠谱?能找到内推我还去投boss嘛 ?…
Shura_h9fa
Shura_h9fa
2026.1.09
脱离群众了
1:01:53 作为 35 岁以上的老人,听到这里很欣慰。我们可以有更好的评价能力,更好的品味。AI 不需要学,直接用,用多了就知道怎么回事了,和同事对接或者培养下属是一样的感受。“强制自己每天学一个小时”可能是没必要,强迫自己就是别动手,让 AI 帮你做一些工作,磨刀不误砍柴工,培养出来和 AI 协作的经验是需要花费时间的。