600份简历与6次AI公司面试

　　以及部分AI创业公司的招聘情况也呈现类似特点。一些AI内容运营、增长运营、创

　　这些岗位共同指向一个清晰的信号：当技术门槛逐步降低，单靠某一类学科背景已不足以定义竞争力。语言表达、审美判断、共情能力和垂直领域的专业知识固然在升值，但它们必须与AI工具实操能力、数据意识和产品思维结合，才能真正转化为职场中的稀缺价值。

　　一家科技初创公司人士对表示，受到市场重视的，其实不再是一个人属于文科还是理科，而是能否理解复杂场景、定义问题、连接不同领域知识，并将技术能力转化为现实价值。

　　换句话说，市场正在重新计算所有人才的生产力价值。当基础工具的熟练度、常规代码的编写成本无限趋近于零时，人类在各大专业中沉淀下来的高维核心价值，究竟该如何在人机协同的新生态中重新卡位？

　　清华大学经济管理学院副院长徐心表示，AI时代的人才需求正在从单一算法与模型能力，走向更加系统化、复合化的技能结构。

　　一个典型的方向是，过去大模型公司争夺的是算法工程师和GPU资源。如今，当模型能力越来越接近时，更具竞争力的是能够将算法能力嵌入具体场景、工程部署和应用产品中的复合型人才。

　　徐心称，AI技能正在从纯技术岗位向更多行业和职能扩散，智能已不仅仅是实验室中的研究路线，而是逐步成为企业生产经营中的重要生产要素。从行业看，AI需求集中于IT、汽车、电子、金融等领域，同时也在制造、生活服务、教育培训等场景中加速渗透。面向未来，不同岗位、不同资历的人才都需要重新理解AI能力，在具体场景中形成与AI协同工作的能力。

　　猎聘CEO戴科彬对讲了一个真实案例：他的一位非理科生朋友在广州和东京各雇了上百名文科背景的员工来做AI短剧和漫画内容，去年上架了一款短剧，一个月能赚1000万利润。

　　“我不知道什么叫文科生、理科生。”他说，“我只知道，能把想象和事情描述清楚的人，AI就能帮到他，能给到巨大的机会。”

　　特别

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