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2026年一开年，职场圈就被某节跳动的高薪大招搅得沸沸扬扬。1月5日消息一出，不少应届生直呼“酸了”。
某节全面上调实习生薪资，产品岗日薪从200元直接涨到500元，涨幅足足250%，技术岗也同步拉满到500元/天。这波操作看着疯狂，实则精准戳中了当下人才市场的畸形现状。
你发现没，现在找工作早就不是“大家一起涨薪”的普惠行情了，而是赤裸裸的“K型分化”。
一边是大厂拿着真金白银抢实习生，恨不得把顶尖人才提前锁死；
另一边是普通求职者投十份简历九份石沉大海，连个面试邀约都盼不来。到底谁在这场职场博弈里赚足了溢价，谁又在悄悄被市场淘汰？
溢价者：稀缺技能才是硬通货
说句实在话，现在的高薪从来不是给闲人准备的，只追着稀缺人才跑。某节这波涨薪根本不是跟风凑热闹，而是AI人才战已经下沉到校园的必然结果。
全球AI岗位需求同比暴涨500%，供需比仅0.5，相当于两个岗位抢一个人，不砸钱根本留不住有潜力的年轻人。
但咱们得掰扯明白，AI行业缺的不是人，是“能实打实解决问题的人”。市面上会写点基础代码、调调模型参数的初级程序员一抓一大把，根本不值钱。
真正让大厂HR主动追着跑的，是懂大模型底层架构、能搞定千卡集群并行训练的系统级人才，这类人手里握着下一代技术的钥匙，属于稀缺战略资源。
早在此前，阿里通义实验室、月之暗面这些企业，为了抢有权威会议论文背景的“超级实习生”，就把日薪抬到了1500到2000元，顶尖算法博士实习生日薪更是冲到5000元，月薪轻松超4万。
就连硅谷的Meta，都为顶尖AI研究员开出过亿签约奖金，本质上都是在掠夺这种高价值智力资产。
从另一个角度看，懂业务比纯技术更吃香。2025年第三季度，AI产品经理招聘需求同比暴涨178%，杭州地区平均月薪冲到28659元，比传统产品岗高出一大截。
{jz:field.toptypename/}中小微企业里，80%以上的AI岗位招聘都在抢“懂AI+懂场景”的人，毕竟能靠低代码工具落地跨境电商选品、制造质检项目的人，才是企业真正能用得上的。
光会技术不会落地，在现在的市场里根本站不住脚。
困境者：平庸岗位的生存危机
我跟你讲，高薪的另一面，是普通岗位的寒冬腊月。行政、基础运营、初级文案这些重复性强、能被标准化的工作，正在被AI快速替代。
现在投这类岗位，竞争激烈到一个职位能收到68份简历，“已读不回”都算常态，不少人投了几十上百份简历，连个水花都溅不起来。
更扎心的是资源严重失衡。大厂靠着雄厚资金虹吸了市场上大部分高端人才，中小微企业根本没法比，别说抢人了，就算开出高薪，也很难吸引到优质人才，陷入“高薪难觅良才”的困境。
最后只能放弃核心研发，转而依赖大厂的开源框架和资源，形成“越没钱越留不住人，金沙电玩城越留不住人越难发展”的恶性循环，创新慢慢变成了巨头的专属游戏。
就算挤破头冲进高薪赛道，也未必能高枕无忧。高薪换的不是稳定，是实打实的试错风险。
AI研发本身就充满不确定性，企业砸几千万买算力、付高薪，要是模型没法落地变现、投资回报率打不正，这些高薪岗位转眼就会出现在裁员名单上。
2025年全球科技公司裁员超8万人，Meta、谷歌一边裁传统岗位，一边抢AI人才，就是最好的证明。
更关键的是，很多应届生简历上只有实验室里的漂亮数据，压根没处理过工业级的复杂问题，属于“有学历没能力”。
实验室里的满分答卷，到了真实商业场景里可能根本不及格，这种能力落差，也让不少高薪从业者随时面临被替代的风险。
破局难：高校脱节与人才错配
为了填补人才缺口，高校早就开启了“急行军”。
截至2025年6月，全国已有553所高校开设了人工智能本科专业，疯狂增设相关课程，想靠扩大人才基数，来提高筛选出顶尖人才的概率。但课程表好改，真正的能力却没法速成。
现在高校人才培养最大的问题，就是产学研严重脱节。很多教授长期脱离产业一线，课程内容陈旧，学生实习也流于形式。从硬件上来说，高校实验室的显卡往往就那么几块，而工业界的训练集群都是万张起步，学生在校期间根本没见过真实的“战场”，学的知识和实际应用完全对不上号，就像在游泳池里学怎么应对太平洋的风浪，根本不顶用。
说句实在话，人才不是批量生产的工业品，得靠实打实的历练。现在行业需求已经从“会用AI就行”，转向了细分专才，专注AIGC、行业大模型的人才更受青睐。不少企业也开始从外招转向内培，通过“训战结合”让员工在实际项目中成长，这或许是中小微企业打破人才困境的关键。
毕竟职场早就不是“爬山”式的稳步上升，而是“滑雪”式的动态调整，中间层正在快速坍塌。要么成为能驾驭AI的超级个体，要么被市场淘汰，没有中间选项。高校和企业得形成合力，补上实践这堂课，不然人才错配的问题只会越来越严重。
结语
职场早就没有中间地带了，要么做不可替代的稀缺人才，要么沦为随时可被优化的成本。高薪从来不是福利，是能力和风险的对价。AI浪潮里，光懂技术不够，懂业务、能落地才是硬通货。平庸者的生存空间只会越来越窄，与其焦虑迷茫，不如沉下心深耕技能、补齐短板。记住，AI时代没有铁饭碗，只有能持续迭代的硬本事，才能在分化中站稳脚跟。
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