夜雨聆风近况
最近项目忙，疯狂 coding，今天去看飞书的信息，发现团队壮大速度很快，每天都有新人入职，然后就想到了自己之前求职时的状态，现在 boss 或者脉脉，社区讨论最多的估计就是发出去几十到几百次的求职，回复寥寥无几。我相信经济下行是占了一部分因素，另外更大的一部分，应该就是 AI 了。但是从常规逻辑来看，那些架构师、高工应该是更受欢迎才对，而实际数据并不是这样。
你一定也想不通这件事。经验丰富的人,判断力强、知道问什么,理论上应该更会用 AI 才对。可现实里,被嫌"太贵、转身慢"的,偏偏是他们。我去查了数据,却发现一个更扎心的真相:
问题根本不在年龄。
一个焊工,曾经写代码
先讲一个真实的人。Tabby Toney,37 岁,美国俄克拉荷马州人。一年前,她还是一名软件工程师。非科班,靠自学和死缠烂打朋友,才挤进科技行业。她爱这份工作。爱那种"靠创造性解决问题"的快感。
2025 年 5 月,她被裁了。其实她早有预感。眼看整个行业一头扎进 AI,她提前几个月就开始攒钱。被裁之后,她没有再投简历。她借来家里的焊接设备,去当了一名全职焊工。一年后回访,她说自己很平静——"再也没有那种对工作朝不保夕的恐惧了"。但真正让我心头一紧的,是她那句冷静的判断:
"如果我们依赖 AI 做这么多事,那么除非你是那个创造 AI 的人,否则你几乎感觉自己的技能在倒退。"
请记住这句话。它是这整篇文章的钥匙。
她还特意澄清:别以为我只是因为 AI 抢了饭碗才生气——我的工作,并不是被 AI 取代的。她气的是,行业在 AI 还没准备好的时候,就急不可耐地用它把人替换掉。这是 2026 年,无数中年职场人的缩影。
不是被一个机器人取代,而是被一种新的游戏规则,悄悄请出了牌桌。
先纠正你一个错觉，你可能觉得:AI 时代,公司爱招便宜、可塑、听话的应届生,嫌弃贵又转身慢的中年人。我查了数据。真相恰恰相反,而且更冷。
风投机构 SignalFire 的 2025 报告:大厂应届生招聘,2024 年比 2023 年砍了 25%,入门级岗位三年蒸发一半以上。如今应届生只占大厂招聘的 7%。
斯坦福数字经济实验室用真实工资数据发现:在 AI 冲击最大的岗位上,22 到 25 岁的年轻人就业下滑最猛,而年长员工几乎毫发无伤。
咨询公司 Korn Ferry:近 40% 的企业,打算用 AI 直接替掉入门级岗位。
换句话说——最先被 AI 推下牌桌的,不是中年人,是新人。
因为 AI 干掉的,恰恰是过去交给应届生的活:写样板代码、做基础整合、整理资料、跑重复流程。一个资深的人 + AI,顶得上过去一个带着两三个新人的小组。所以企业要的不是"年轻",而是:一个能驾驭 AI 的人,去干完原来一群人的活。
那问题来了。既然如此,为什么 35 岁以上的人,还是觉得自己被时代抛弃了?真正的问题不在年龄，因为牌桌上的胜负手变了。
从"你会不会做",变成了"AI 做不了的那部分,你还剩多少"。而大多数人的经验,刚好长在了 AI 最擅长的地方。过去你值钱,是因为"我见过、我知道、我踩过坑"。可这些东西,正是 AI 今天几乎免费供应的。
你花十年攒下的、最硬的那块资产,恰好是 AI 最先吃掉的部分。这不是说经验没用了。而是说:作为标准答案的经验,贬值了。
更扎心的是另一面。理论上,经验丰富的人本该更会用 AI——判断力强、知道问什么、一眼看穿 AI 在胡说。
数据也支持这一点:麦肯锡发现,35 到 44 岁这群人里,62% 自评 AI 水平"高",远超 Z 世代的 50%、婴儿潮一代的 22%。
经验 + AI,本该是最强的组合。可现实里,很多资深的人偏偏卡住了。卡在三件事上。
一、路径依赖
"还不如我自己做来得快。"这句话,是中年高手效率最大的陷阱。
你十年磨出的高效习惯,在"人 + AI"的新范式里,反而成了要先卸载的包袱。
应届生是一张白纸。而你,得先擦掉旧字。
二、身份认同
你的尊严,建立在"我是那个给答案的专家"之上。
可 AI 时代,"给答案"被商品化了,廉价得像自来水。
很多人破不了局,卡在心理,不在能力。
三、企业不为"会用 AI"付溢价
在 HR 眼里,"会用 AI"已经是默认项,不是加分项。老板的算盘很冷静:同样的产出,凭什么给你三倍工资?所以,真正被淘汰的,从来不是"35 岁"。
而是那个把全部价值都压在执行和记忆上、又因为太成功而舍不得改变的人。年龄不是原罪。它只是让你的沉没成本更高、转身更难。
稀缺的不是年轻,是判断力
我想给你看一个数字。商学院 Section 调研上千名知识工作者,把真正会用 AI 的顶尖一类称为"AI 阶层"。
他们每天用、用在三个以上场景、效率高 25%、每周省下近 30% 的时间。这群人占多少?只有 7%。
把它和前面那个数字放在一起看:会用 AI 的"AI 阶层":全行业只有 7%。35-44 岁自评 AI 高水平的:62%。
结论清清楚楚——"会用 AI"是一种极其稀缺的能力。它和年龄无关,有经验的人本该更有优势。
世界经济论坛《2025 未来就业报告》也说:到 2030 年,AI 会消灭 9200 万个岗位,但会创造 1.7 亿个,净增 7800 万。
牌桌没被掀翻,只是重新发牌了。问题只是:新发的牌,你愿不愿意重新学着打?
现在,该把筹码挪到哪
讲完冷的,讲点能落地的。四句话。
第一,从"答题者"变成"出题者"
AI 极擅长解一道已定义好的题。但它极不擅长判断:哪道题值得解,哪个方向是对的。
你的经验,该用来定义问题、选择战场、对结果负责。
第二,把经验"窄而深"地变现
通用经验在贬值。但某个垂直领域里别人没有、AI 也学不全的深度,反而更稀缺。别做"什么都懂一点"的人。做"这件事问我准没错"的人。
第三,从"做事的人"变成"放大器"
别和应届生比单兵执行。你的杠杆是:指挥一群 AI + 带一个小团队 + 对一摊业务的结果负责。一个人,干出一个组的活。
第四,从"我知道"变成"我能搞定"
放下"专家"的人设包袱,换上"操盘手"的心态。专家守着答案,操盘手对结果负责。前者会被 AI 替代,后者不会。
一个 50 岁女人的反击
我想用另一个真实的人收尾。Katerina Stroponiati,一位投资人。她做了一件硅谷觉得"疯了"的事:创办全球第一支只投 50 岁以上创始人的风投基金,名叫 Brilliant Minds。她的理由,字字砸在这个时代脸上:硅谷的投资人,连超过 40 岁的人都视而不见。他们崇拜年轻——而这,是一场资本的错配。
她不是喊口号。她搬出 MIT 教授 Pierre Azoulay 的研究:成功创业者的真实平均年龄,是 45 岁,不是 25 岁。而且,50 岁以上的创始人,成功的概率是年轻人的三倍。她说,那个"开发者坐在世界中心、而开发者必须年轻"的时代,正在结束。而 AI,恰恰可能是把这件事反转过来的杠杆。
因为当写代码被 AI 拉平,真正稀缺的,重新变回了行业的深度、解决真问题的智慧,和那些只有岁月才能给你的东西。
这正是 Tabby Toney 那句话的另一面:"除非你是那个创造 AI、驾驭 AI 的人……"
她说这话时,带着遗憾。但你读到这里,该把它听成一句邀请。
结尾
AI 淘汰的,从来不是 35 岁的你。它淘汰的,是"只会执行、停止进化"的人。这和年龄无关。只是 35 岁的人,沉没成本更高,也更难转身。所以别再问"AI 会不会取代我"。
问你自己一个问题就够了:如果此刻,我手下有 10 个不知疲倦、随叫随到的 AI——我能干成一件什么大事?
想清楚这个,你就不在牌桌下面了。你坐在了发牌的位置。
