最近，上到掌握生产资料的老板，下到完全看不懂代码的普通人，纷纷养起了“小龙虾”。然而，在这场狂欢的背面，是另一种无法言说的焦虑——既然AI什么都能干，那我还能干什么？在这个AI狂飙的2026年，人，正在被重新定价。普通人，又该如何衡量自己的价值？

01 大厂抢的是“AI人才”，不是“人”

当AI轰轰烈烈地取代人类工作时，最先被冲击的互联网大厂，却开启了史上最大规模的招聘。3月6日，字节跳动和腾讯同日官宣2026年实习生招聘计划，两大厂合计放出超1.7万个实习岗位，掀起了新一轮人才争夺热潮。

字节跳动的ByteIntern计划，是其史上规模最大的转正实习生招聘，首次放出超7000个Offer，其中研发类Offer超4800个，创历史新高，AI工程、AI产品等岗位需求井喷，产品、研发岗位日薪更是达到500元，转正率高于50%，平均每两位实习生中至少有一位可成功转正。腾讯则全球招募超10000名实习生，岗位涵盖技术、设计、产品等类别，其中技术类岗位扩招36%，产品类扩招39%，AI相关岗位大幅扩招，面向2026年9月至2027年12月期间的在校大学生。

这组数据，或许让在寒冬中瑟瑟发抖的应届生感到一丝暖意。但事情，真的那么简单吗？

互联网大厂对AI人才的争夺，早已白热化。《IFF全球人工智能竞争力指数报告》显示，到2030年，全球AI人才缺口或突破280万，较当前增长近一倍，国内AI人才需供比更是高达3.5:1，人才短缺成为制约行业发展的关键瓶颈。

看起来是机会，但仔细看岗位要求，会发现一个残酷的现实——如果你不是2027届的毕业生，不是那个能写代码的人，如果你只是在传统行业摸爬滚打十年、看着AI浪潮袭来的普通人，这1.7万个岗位，这些人才缺口，和你没有任何关系。

归根结底，大厂抢的是“AI人才”，不是“人”。之所以会有需求缺口，不是因为需求太大，而是能满足要求的人太少。越依赖经验和复杂判断的资深岗位，变得越稀缺、越抢手；而越是标准化的初级岗位，越先被AI挤压生存空间。

这样的分化，反而更加验证了AI对就业岗位的冲击。世界经济论坛预测，到2030年，技术进步将创造1.7亿个新岗位，但同时，也将替代约9200万个现有岗位。当AI能写文案、能编代码、能做报表，甚至能自主执行复杂任务，普通人还能做什么？

以前，处理全天候客户咨询需要20名人工客服，如今，仅需2名专员处理机器人无法应答的复杂问题；以前，装卸10万吨级巨轮需要50名码头工人，负责现场调度、装卸辅助、收箱叠箱、安全监护，如今，仅需1名远程操作员。一个现实的问题摆在面前：剩下的员工，何去何从？

这正是大多数人对于AI焦虑的来源。正如数百年前，珍妮纺纱机将效率提高八倍，被取代的工人愤而去砸毁机器；当年砸机器的工人，如今或许正坐在电脑前，一边焦虑地看着“龙虾”爬行，一边担忧自己会不会是下一个被优化的人。

广东高科技产业商会会长王理宗在今年两会上指出，AI时代，个人知识的折旧周期已从10年缩短至2年，未来劳动者掌握的技能可能每过2至3年就会过时，从25岁参加工作到60岁退休，每个人都要经历多次知识折旧，不学习就会被淘汰，终身学习已成为AI时代的必选项而非选择题。

更关键的是，AI对于人的替代往往是突发的，某一个大模型的突飞猛进，可能会瞬间取代一批岗位。就像2025年底到2026年初，可灵3.0、Seedance2.0的发布，解决了以往文生视频难以解决的分镜规划、主体一致性控制等问题，让“Hollywood is Panicking”成为现实，影视行业迎来新一轮岗位变革。

AI对于工作的创造，却是渐进的、分散的，甚至对绝大多数人来说，是隐蔽的。就算有越来越多的“AI原生”岗位逐渐涌现，如AI训练师、人机协同、智能系统维护工程师等，这些岗位要求的能力，也和大多数普通劳动者现有技能之间，存在巨大的鸿沟。随着AI发展速度越来越快，这样的问题也将日渐凸显。普通人，又该如何面对呢？

02 另一种“抢人”：被AI重塑的传统技能价值

在大厂拿着股权和激励抢人之时，在广州海珠区康鹭新招工广场，另一种“抢人”也在同时上演。春节假期结束后，这里几乎每天都人山人海，数百名服装厂老板手持成衣样品、举着工价牌排成长队，等待工人驻足问价，而工人们则不紧不慢地穿梭其间，仔细比对工价、挑选订单，上演着“工人挑老板”的热闹场面。

如今，制衣工人工价已经达到400元一天，熟手更是达到五六百元，有熟练工人一天能做300多件衣服，辛苦一天甚至能挣800元。这个被当地人称为“招工广场”的地方，累计接待人次已超1500万，日均人流量约2万人次，日均成功促进灵活就业对接约3000人次，成为广州制衣业灵活就业的核心枢纽。

一边是挤破头想进大厂的应届生，一边是挑三拣四的制衣工人。看似毫不相关，但现象背后，都是被同一股力量重塑——AI。

康鹭广场上的抢人，是由于如今服装行业小单快返模式盛行，订单碎片化特征明显，像潮水一样涌来又退去，工厂不敢养太多长期工，只能靠日结工救急。而能在这个生态里活下来的，只能是什么款式都能上手、什么机器都会操作、能够独立做整件衣服的熟手，传统制衣技能的稀缺性被进一步放大。

这就是AI带来的变化，它既创造了新的高薪岗位，也加剧了传统技能的稀缺性。尽管AI能在几秒钟生成几十个设计图，但能把图纸变成衣服穿到人身上的，依然是需要人类一双灵巧的手；当机器可以24小时不停运转时，能搞定款式复杂、批量又小、客户催得要死的急单的，依然是那个在缝纫机前坐了二十年的老师傅。

无论是文字产出，还是代码编写，产生的都是虚拟资产。但对于需要现实接触、需要手感、需要对物理世界进行干预的行业，在AI时代反而会愈发稀缺。

华尔街巨头、全球最大公募基金管理公司贝莱德就于近日宣布，将投资1亿美元用于技术工人培训项目，资金将通过非营利组织和劳动力发展合作伙伴在美国多个州进行分配，计划在未来五年内惠及5万名工人，涵盖电工、水管工、暖通空调技工和钢铁工人等多个领域。据国际电气工人兄弟会统计，未来十年，美国预计将有超过20万名电工退休，但同期需要新增30多万名电工才能满足人工智能建设需求。最关键的是，贝莱德CEO拉里·芬克指出，仅仅依靠资金是不够的，人才是建设美国未来的核心。这句话，放在国内也一样。

当我们不再需要记忆知识，因为AI可以随时调取；当我们不再需要基础写作，因为AI可以生成初稿；当我们不再需要简单编程，因为AI可以自动完成——那么，人还剩什么？

剩下的，是提出问题的能力。AI知道什么是正确答案，但它不知道什么值得被问。正如全国人大代表、中国科学院大学知识产权学院院长马一德所说，AI在知识的广度和检索速度上远超人类，但无法替人建立属于自己的认知框架，无法替人在纷繁现象中发现规律，更无法替人找到值得深挖的方向，而提出问题、建立认知框架的能力，正是AI无法替代的。

某种程度上，人们对于AI的两极化想象——一种是被替代的恐惧，一种是不用工作的解放，其实是同一枚硬币的两面。它们导向同一个结果，那就是AI正在把人类推向一个我们从未面对过的路口，那里生存不再依赖技能，价值不再取决于功能。

因此，面临汹涌的AI热潮，与其问“我会不会被AI取代？”，不如问问自己：“当AI能做完所有基础的事情时，我还愿意为什么事情投入全部的精力？”答案在哪里，人的价值就在哪里。而当我们终于不再被需要，人的价值，才刚刚开始。

03 尾声：在AI旷野中，寻找自己的路径

正如中国科学院大学知识产权学院院长马一德在今年两会上所说——我们长期以来所培养的，是能够在既定规则下解决既定问题的专业人才；而AI时代更需要的，是那些能够在规则尚未成形、问题边界尚不清晰的情境下持续学习、融会贯通的人。两种培养导向之间的距离，远比学习内容的调整要深得多。

这正是普通人焦虑的根源，也是解法的起点。马一德建议，应对AI冲击，应培养跨学科的复合视野、练习与AI有效对话的能力，守住同理心、伦理判断等人类独有的软实力，同时推动人才培养模式重构，推行“AI+专业”或“专业+AI”双轨培养，深化校企对接，实现人才培养与产业迭代同步。

我们过去的教育和工作模式，像是一条预设好的轨道，学好专业，按部就班，积累经验。但AI把这条轨道炸断了，它要求你不再只是轨道上的火车，而要成为能在旷野中辨别方向、寻找路径的探险家。

重要的，是找到那条适合自己的道路。（全文完）