夜雨聆风前几天刷到一组数据，看完沉默了好一会儿。
高盛的研究团队发了一份报告，说AI每个月正在净减少大约16000个美国工作岗位。
16000。每个月。
这个数字本身已经够吓人了。但真正让我后背发凉的，是下一句。
这些消失的岗位，绝大多数是入门级的。22到25岁的年轻人，在AI高暴露行业里的就业率，已经下降了13%。
入门级。
就是那些刚毕业、最需要一份工作来证明自己的人。
数字背后站着什么样的人
我试着想象了一下这16000人里的某一个。
他可能是一个刚从某个二本院校毕业的计算机专业学生。在学校里学了四年Java，做了几个课程设计，简历上写着「熟悉Spring Boot」「了解微服务架构」。
他投了几十份简历，大部分石沉大海。好不容易拿到一个面试机会，面试官问他，你会用Cursor吗？你用过Claude Code吗？你能不能一个人搞定以前三个初级开发才能干的活？
他崩溃了。
他不是不努力。他只是刚毕业，还没来得及积累经验，就发现游戏规则已经变了。
Revelio Labs的数据更直观，自2023年1月以来，入门级岗位的招聘需求下降了超过35%。每个月少了10万个以上的新岗位。
10万个。
这不是某个行业的局部调整。这是整个职场底层的地基在松动。
一个反直觉的死循环
MIT的研究科学家Andrew McAfee最近说了一段话，我反复看了好几遍。
他说，那些为了省钱而用AI替代入门级岗位的公司，可能正在犯一个代价极其高昂的长期错误。
为什么？
因为入门级岗位不只是「干活」。它是整个人才管道的入口。
你想想看，一个高级工程师是怎么变成高级工程师的？不是天生的。是从写第一个bug开始，从被code review骂到怀疑人生开始，从半夜被oncall叫起来排查线上故障开始，一步一步踩坑踩出来的。
一个资深产品经理是怎么变成资深产品经理的？是从写第一份需求文档被打回来开始，从第一次跟开发吵架开始，从第一次看到自己做的功能上线后没人用开始。
这些经验，AI替代不了。
但如果入门级岗位消失了，年轻人连踩坑的机会都没有了，那十年后，谁来当高级工程师？谁来当资深产品经理？谁来当CTO？
这就是McAfee说的「人才管道断裂」。
你今天省下了一个初级开发的工资，明天你可能找不到一个能接班的高级开发。
IBM看到了什么
说到这里，有一个反例特别值得聊。
IBM。
就是那个2023年CEO还在说「AI将替代大约7800个后台岗位」的IBM。
2026年初，他们宣布要在美国三倍扩招入门级岗位。
三倍。
不是维持原样，不是小幅增加，是三倍。覆盖软件开发、HR、以及很多人以为「最容易被AI替代」的岗位。
为什么？
因为他们发现了AI的极限。
IBM的CHRO（首席人力资源官）说得很直白，AI确实能干很多事，但它干不了「判断」。它干不了「在模糊信息中做决策」。它干不了「理解一个客户没说出口的需求」。
而这些能力，恰恰是需要在入门级岗位上，通过大量的实战、犯错、被纠正，才能慢慢长出来的。
更有意思的是，IBM发现Z世代反而是最适合AI时代的一批人。76%的Z世代已经在使用独立的AI工具，比任何其他代际都高。他们不怕AI，他们跟AI一起长大。
IBM的逻辑是，与其用AI替代这些年轻人，不如让这些年轻人带着AI一起干活。人负责判断和决策，AI负责执行和加速。
这不是慈善。这是IBM算清楚了一笔账，今天不培养人，五年后就没人可用。
凯恩斯在1930年就说过这事
顺着这个逻辑往下想，我突然想起凯恩斯。
1930年，凯恩斯写了一篇文章叫「我们后代的经济可能性」。里面有一个概念叫「技术性失业」（technological unemployment）。
他说，这是一种「由于我们发现节约劳动力的手段的速度，超过了我们为劳动力找到新用途的速度」而产生的失业。
1930年。将近一百年前。
他当时说的是机械化对手工业的冲击。但你把「机械化」换成「AI」，把「手工业」换成「入门级脑力劳动」，这段话放到今天，一个字都不用改。
但凯恩斯还说了后半句。他说，这种失业是暂时的。因为人类总会找到新的工作形态。
问题是，「暂时」对于一个刚毕业找不到工作的22岁年轻人来说，可能是三年，可能是五年。
三到五年找不到第一份工作，一个人的职业生涯会变成什么样？
斯坦福的研究给了一个冰冷的答案，在AI高暴露行业里，22-25岁年轻人的就业下降了13%，但同样岗位上的资深员工，就业率保持稳定甚至还在增长。
AI不是在消灭所有工作。它在消灭「学习的机会」。
这不是「AI取代人」的老故事
我知道你可能在想，又来了，又是一篇「AI要取代你」的焦虑文。
不是。
我想说的恰恰相反。
AI不会取代所有人。高盛的数据也说了，资深员工的就业是稳定的。真正被冲击的，是那些还没来得及变成「不可替代」的人。
这才是最操蛋的地方。
你要变成不可替代的人，需要经验。经验从哪来？从入门级岗位来。入门级岗位没了，经验从哪来？
死循环。
Forbes有一篇文章标题写得特别狠，「Leaders Are Automating Away The Brains They'll Need Tomorrow」。
领导者们正在自动化掉他们明天需要的大脑。
这句话我看了三遍。
它精准地描述了一个集体性的短视。每个公司单独看，用AI替代初级员工，省钱，效率高，季度报表好看。但所有公司一起这么干的时候，整个行业的人才供给就断了。
这就像一片森林里，每棵树都在疯狂吸收地下水让自己长得更高。短期内每棵树都活得很好。但地下水位在持续下降。等到某一天水位降到临界点以下，整片森林一起枯死。
那怎么办
说实话，我也不知道标准答案是什么。但有几个方向，我觉得值得想想。
第一个，入门级岗位不会消失，但会变形。
IBM的做法给了一个参考。入门级不再是「做重复性工作」，而是「带着AI做判断性工作」。以前初级开发写CRUD接口，现在初级开发可能是review AI写的代码、判断AI的方案哪个更合理、在AI给出的三个选项里选最适合业务场景的那个。
岗位的内容变了，但「让新人在实战中成长」这个功能不能丢。
第二个，学习路径需要重新设计。
以前的路径是，学校学理论 → 入门岗位练手 → 逐步承担更大责任 → 成为专家。
现在中间那一步被AI压缩了。那新的路径可能是，学校学理论 + AI协作 → 直接进入「AI辅助的中级工作」→ 在AI加速下更快成长。
但这需要企业愿意投入培训成本，而不是简单地说「我们只招有经验的」。
第三个，也是最重要的一个。
如果你是一个正在找工作的年轻人，或者你身边有这样的人，我想说一句可能不太中听但我觉得是事实的话。
在AI时代，「会用AI」本身就是一种入门级技能。但真正让你不可替代的，永远是AI做不了的那些事。判断力、同理心、在模糊信息中做决策的能力、跟人打交道的能力。
这些东西，学校教不了，AI也替代不了。只能在真实的工作场景里，一次一次地犯错、反思、成长。
所以问题又回来了。
如果连犯错的机会都没有了，这些能力从哪里来？
写在最后
高盛说每月16000个岗位在消失。斯坦福说年轻人就业下降13%。MIT说人才管道在断裂。
但IBM说，等等，我要三倍扩招。
这两种态度同时存在于2026年的职场里。一边在疯狂砍人，一边在拼命招人。
看起来矛盾，但其实不矛盾。
砍人的是那些只看短期ROI的公司。招人的是那些算清楚了长期账的公司。
我不知道哪边会赢。但我知道一件事。
任何一个行业，如果只收割不播种，最终都会变成荒地。
AI可以替代很多东西。但它替代不了「一个人从菜鸟变成高手」的过程。那个过程需要时间，需要犯错，需要有人带，需要真实的项目和真实的压力。
这些东西，没有捷径。
如果我们这一代人把所有入门的门都关上了，下一代人要从哪里开始？
你身边有刚毕业找工作的朋友吗？他们现在的状态怎么样？AI对他们的求职有没有实际影响？评论区聊聊。
如果对你有帮助，可以的话请点赞、收藏+关注
谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
/ 作者：rocs
