AI 干的活已是人的 6 倍,初级程序员岗位在消失

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10 月 16 日，Anthropic 发布了一份内部报告。到今年 8 月，这家公司员工部署的 AI 智能体，累计工作时长已经是人类员工的 6 倍。

成立约五年，这家公司的人均雇员创收达到 Meta 和谷歌在各自高速增长期的 2 到 4 倍。

Anthropic 是 Claude 的开发方。报告的统计范围限定在公司内部，财务数据截至今年 4 月。

对比的对象是 Meta 和谷歌各自成立五年时的公开财报，比较前做过通胀调整。

外部机构 Epoch AI 另做过一次估算。Anthropic 今年 4 月的人均年化营收约 900 万美元，Meta 约 255 万美元，谷歌约 211 万美元。

Epoch AI 同时提醒，员工数量和营收数据不是同期披露的，估算存在不确定性。

人力数据机构 Revelio Labs 给出的是另一组数。Anthropic 今年一季度约 3830 名员工，一年前是 1573 人。

按这个人数摊下来，人均创收落在 800 万到 900 万美元之间，两家机构的估算能对得上。

Revelio 还统计了招聘结构。今年 1 到 7 月，Anthropic 招的技术岗 623 人，销售和销售管理 414 人。

报告的招聘数据覆盖 2025 年初到 2026 年 4 月。技术部门的初级员工占比，在这 15 个月里从 21% 降到 14%。

初级技术岗位在全部招聘里的占比，同期从 27% 掉到 9%。

招聘端的降幅，是存量降幅的两倍。

约三分之一的机器学习经理、五分之一的软件工程经理表示，因为 AI 出现而减少了招聘。

销售、财务、招聘这些岗位的增长速度快过技术岗，公司整体仍在扩张。

风投机构 SignalFire 的 2026 年人才报告追踪了 12 家科技巨头，Alphabet、Meta、苹果、亚马逊、微软、英伟达、特斯拉都在名单里。

应届生和入门级招聘比 2019 年减少约 65%。早期创业公司的降幅是 76%。

同一批公司的总招聘减少了 25%，工程岗只减少 11%。工程岗在新招里的占比反而升到 55%，2019 年是 46%。

斯坦福数字经济实验室 8 月更新了一组跟踪数据。在 AI 暴露程度高的职业里，22 岁到 25 岁劳动者的就业水平比应有水平低约 19%。

2025 年 7 月这个缺口是 15%，一年里扩大了 4 个百分点。资深劳动者没有出现可比缺口。

今年 8 月，美国新增 16.2 万个岗位，失业率 4.1%，信息业同月减少 2.3 万，数据来自美国劳工统计局。

斯坦福和 AI2Work 的研究者把机制写在同一篇论文里。调整是通过招聘完成的，不是通过裁员。

东北大学和斯坦福的三位研究者 6 月发过一篇论文，用 Lightcast 的在线职位数据对比了 ChatGPT 发布前后的岗位结构。

初级软件开发者的职位数量相对高级岗位下降 14% 到 15%，同一个效应在机械工程岗位上没有出现。

论文的结论是，企业没有更换岗位名称，只是在同一个标题下抬高了经验门槛。

论文写的新要求是问题解决、沟通、注意细节，不是写提示词。

SignalFire 的数据里，每家科技巨头的工程经理现在带约 12 名工程师，此前是 10 名，创业公司是 15 名。

裁员名单上没有初级程序员，招聘启事里也没有。

国内公司没有公开同类内部数据，招聘网站的趋势是眼下能看到的侧面。

据智联招聘 2026 年一季度报告，国内普通后端、前端开发岗位的需求同比下降 52%。要求三年以上经验的岗位占了七成，面向新人的岗位缩了约两成。

麦可思 2026 年中国本科生就业报告里，计算机科学与技术、软件工程两个专业，毕业半年后的月收入都跌出了前十。

智联的另一组数据显示，2026 年上半年 AI 行业职位数同比涨 10.6%，招聘企业数涨 24.8%。

同一份数据里，AI 产品经理岗同比涨 87.7%，数据标注、AI 训练师涨 30.3%。

只算员工主导的交互式会话和子智能体池，智能体的运行时间包含推理和工具调用。

超过 30 分钟的等待不计入，人类一侧按人数乘每周 40 小时折算。

返工和审查不计入这项工时，报告只统计算力在跑的时间。

智能体可以几十个同时跑，工时按运行时间累加；人类一侧一天只有八小时，两边不是同一种计量。

智能体总工时超过人工工时，是在今年 3 月。到 8 月，这个比值拉到 6 倍。

报告里的对比图显示，两条曲线在 3 月交叉，之后一条陡直向上，另一条几乎走平。

报告追踪了 192 名使用编码智能体的工程师。采用之后，人均代码提交量达到 6 个月前的 5 倍。

一个初级工程师过去的一天，是早上改三个样式、下午修两个 bug、晚上补一份测试。这些活现在被拆成任务交给智能体。

代码被删掉或回滚的比例没有变差，AI 写的代码有没有变糙，报告用这一项做了回应。

同一份报告里，律师处理了更多合同，财务处理了更多发票，销售成交了更多订单。

非技术员工如果要把 Claude 智能体的全部输出读完，可能占掉半个工作周。

写指令、搭监控面板、审查 AI 产出，这类工作在报告里叫"元工作"。今年春季，它占员工交互式 Claude 会话的 22%，一年前是 10%。

这层工作没有出现在任何一个岗位名称里，招聘启事上也不会写。

公司建立了岗位风险预警，受影响的员工优先在内部重新调配。

管理者现在更看重候选人的自主性、判断力，以及创造性地使用 AI 的能力。

狭窄的领域专长和具体执行力，在报告的描述里排到了后面。

一家卖 AI 的公司，用自己的账本论证 AI 抢岗位。

数据出自公司内部系统，外部无法独立复核，报告对它的生意有利，这一点要摆在前面。

公开披露同类内部运营数据的 AI 公司，目前只有这一家。报告里的 9%，是这一家公司的数字，行业数据要等各家都愿意公开账本。

手艺行当里有句老话，徒弟先干三年杂活，边干边学。写测试、改样式、查日志，历来是初级程序员的位置。

这三年杂活恰好落在大模型最擅长的范围里，学徒制的关键不在杂活本身，在于杂活是摸到系统全貌的入口。

入门岗的功能不止是产出一份代码，它同时是行业补充中层的地方。

报告给出的这条线是，初级技术岗招聘占比 9%，相当于 2025 年初的三分之一。

按这个比例，每 100 个技术岗位的招聘名额里，留给初级的从 27 个变成 9 个。

五年后的资深工程师，从今天这 9% 里长出来。

裁员会计入公开统计，不招人不会，招聘启事不挂出去，这个动作在任何一份数据里都找不到痕迹。

Anthropic 能用调岗和预警消化这一轮变化，整个行业没有内部调岗这一说，人被挤在入口外面，去处只有转行。