AI时代的城市选择

/中国合伙人

22年的时候，我制作过一个一本率-房价-工资全局图，

24年的时候，更新了一个版本。

回顾传送门：

现在来到26年，间隔年更新触发，

上一版到现在，恰好是AI大爆发的三年。

原来的「房价-工资」视角，已经随着房地产市场的触顶，

不再是应届生们的最关注的核心决策思维。

今年与时俱进，在DeepSeek的帮助下，回顾了过往的框架，

纳入到新的思考，核心升级为寻找「AI与人共存感更友好的城市」。

经过几轮vibe，这是我比较满意的一个版本，大家可以根据自己的偏好，输入权重，给40城打分，选择自己的梦中情城。

拆开跟大家聊聊，这四个维度。

维度一：产业前景

传统的“一本率”反映的是教育供给，属于稀缺资源，谁考上一本，谁大概率获得好的起步工作。

但AI的出现，大幅抹平了「知识溢价」，间接也消解了学历敲门砖的作用。

更加实际的角度是，城市的产业需求与个人专业的匹配度。

你在拉萨，肯定是找不到大模型开发工作的，对不对。

AI时代，机会已从一线城市单向主导，变为多点开花。

这里的机会代理选择了独角兽数量，尤其是AI/硬科技的含量，

（为啥不用招聘岗位数量，相对关系是类似的，主要是没找到原始可靠数据集）

不要光看北上广，比如现在以及未来的高潜力具身智能方向，在苏州、无锡等制造业重镇可能比北京有更多落地机会。

维度二：成长土壤

对应原框架中的“工资”，但内涵更丰富。不再只看起薪，而要看城市能否提供让你持续学习、不易被AI替代的环境。拿个小米校招offer，1年后就被裁掉了，浪费了自己应届生的「新手保护」运势。

这里选择的代理是应届生起薪的中位数，更接近大众的真实水平。

不是平均数，不然你拿100，跟5500元一天的AI顶级人才平均一下，与科比合砍82分的尴尬。

维度三：生活性价比

工作考虑好了，生活不能丢。

用房价收入比替换了原原框架的“房价”，计算收入与生活成本的“剪刀差”，综合考虑高成本是否能被未来的机会所覆盖。这个比例，当然是越低越好。

维度四：城市温度

这是新增的考察，“归属感”在2026届毕业生求职诉求中攀升至第四位，创五年新高。

大家已经不是当年，先去北漂沪漂冲一把，不行再回去的那个年代了，

你在二线、三线早早扎根的同学，比起在一线混几年不如意再想退出去，就没那么容易了。

代理数据是人才补贴强度，新手大礼包等。

这块的数据，不是特别全面，只能当一个感性考察，毕竟大部分补贴都有较高的门槛。

（如果让我自己做，用房租或大众点评热门餐厅的平均客单价，可能是更好的温度计）

最后形成的四维综合框架，有一些典型城市供大家了解。

考虑到每个人的侧重点不同，

在框架的最后，我还增加了一个排行榜，默认按25%等权重综合打分排序。

你可以按自己的偏好方向，调整权重，改变排序结果。

AI时代的城市选择，网页版体验地址：（点击原文链接直达）

https://codepen.io/xrunmxqk-the-builder/full/qERjeaK

以上，仅供参考娱乐！