会AI的人,正在变成会Excel的人

    上周帮业务部门筛一批简历，翻到第七份的时候我停了下来：十份里有九份，技能栏都写着"熟练使用AI"。薪资预期却一家比一家低。我想起两年前，同样的这句话写在简历上，是能直接加钱的。

    这不是错觉。虎嗅9月19日有篇文章把AI人才市场拆开看了，结论比"AI抢饭碗"扎心得多——岗位没有消失，但价格结构变了：最顶上的人和最贴业务的人在涨，夹在中间的那一层，正在批量掉价。

一、两头在涨：最顶上的，和最贴客户的

    先说涨的那头。大模型预训练研究员姚星丞7月离开腾讯，去向是OpenAI前CTO Mira Murati创办的Thinking Machines Lab——据雷峰网报道，他在腾讯的年薪包已是数千万元级别，新东家出价"明显高于"腾讯。模型知识早已公开，但真正完整跑过一次大规模训练的人，没有变多。

    另一头涨价的，是一个听起来不性感的岗位：FDE（前置部署工程师）。OpenAI正在新加坡招这类人，要求把模型直接接进客户的系统里，评价标准不是跑分，而是生产采用率、工作流有没有改善、业务结果怎么样，出差比例50%。为什么贵？截至今年6月，OpenAI企业客户里Codex产生的输出已占其与ChatGPT合计输出的64%；用得最深的10%企业，人均输出Token是典型企业的8.3倍，年初还只有2.6倍。企业不是缺一个会演示的人，是缺能把AI真正接进权限、数据和流程的人。

二、中间那层为什么掉价：越容易写成教程的，越容易被标准化

    尴尬的是中间。过去两年，会调API、会写Prompt、会LangChain、能搭个基础RAG，就足以和大量同行拉开差距——不是这些能力没用，是当时会的人少。

    这个稀缺性正在消失。一个很直接的信号：连接模型与工具的MCP协议，2026年7月新版规范发布时，官方披露Tier 1 SDK已接近每月5亿次下载，TypeScript和Python的SDK累计下载都超过10亿次。以前"让模型接上数据源"是一项工程本事，现在它成了基础设施，一层层被模型公司和SDK包掉了。

    原文里有句话我原样搬过来：十年前，会Excel是一项优势；后来，不会Excel才变成问题。LinkedIn 2026年的报告说，美国要求AI素养的职位同比涨了70%，两年全球新增约130万个AI相关岗位——需求在涨，稀缺性在跌，这两件事是同时发生的。

三、你的溢价，要从"我会用"换成"我做成了什么"

     行业其实在重新定价一件事：什么值得长期付高价。往下扎，做那些很难标准化的事；往上贴，进到真实业务里处理数据、权限、流程，把结果交付出来。最危险的是停在中间——"我会用AI，所以我天然比别人贵"这层溢价，正在被工具吞掉。

     顺带说个招聘视角：以后我看简历，"精通Prompt"这句话权重会越来越低；"用AI把工单一次解决率从62%提到81%"这种可验证的结果句，一句顶十句。公司付钱买的是后者。

行动建议：给你的AI技能做一次"折旧体检"

     三步。第一，写下你最拿得出手的三个AI技能，逐个问自己：一个认真的人，照着教程三十分钟能不能学会？能，它就在折旧。第二，把技能改成结果句式——不是"我会搭RAG"，而是"我把__接进__流程，__指标从__到__"；填不出来的那格，就是你的风险敞口。第三，挑一个只属于你行业的深水区沉下去：你们行业的数据口径、流程细节、权限结构、行话黑话。模型越强，这些越值钱。