被AI搶走工作的人，在忙什么？

既然改變不了環境，就改變自己。

AIX財經（AIXcaijing）原創

作者 | 李夢冉 雷晶 王璐 王漢星 陳丹 金玙璠

編輯 | 陳丹

AI來了，有人看到新大陸，有人沒了工作。

歷史上，每一次生產力的大幅提升，都會伴隨恐懼。從砸毀紡織機的工人，到抗拒汽車的車夫，本質都是對“被替代”的反應。但這一次更不同，AI觸碰的，是白領們賴以立足的能力結構。它帶來的，是消失的崗位、暴增的工作量，以及漫無邊際的“無價值感”。

在宏大的技術博弈與社會動蕩之下，具體的職場人正經歷著更細微、更驚心動魄的轉折。

我們與幾位在風暴中心的普通人聊了聊。在TA們的講述中，聽不到狂熱的技術崇拜，更多的是一種“既然來了，就得接招”的無奈。投資分析師用了三四天啃透的競品報告，AI半天完成；后端程序員發現自己70%到80%的日常工作可以直接交給AI；包裝設計公司不再招初級崗位；通信外企程序員部門的十幾號人被集體優化……

他們的遭遇各不相同，但有著相同的疑惑：當重復性工作被AI接管之后，我的價值在哪里？

這場變革中，消失的或許是崗位，但留下來的，仍然是一個個具體的人。

01.

我一邊享受AI的便利，一邊被AI代替了

春風｜95后 北京 投資分析師

我是一名投資分析師，在一家五六百人的公司做技術落地項目分析。更簡單點說，我的工作就是給甲方寫技術投資報告。

去年9月，我記得很清楚，部門里有同事第一次用AI生成了一份競品分析報告。那一天，我們整個辦公室都沉默了。

AI片刻間就做完了我們三四天的活兒，數據、圖表、競品分析一應俱全，雖然還需要人工核對，但對甲方來說，那種程度已經足夠交付。

你要知道，以前光啃透一份英文競品資料，我就要花三四天，現在把資料往AI一丟，半天時間，它就能完成信息篩選、重點提煉，甚至直接出圖表。同事們都在用，尤其是分析國外競爭對手時，把資料導進去讓AI過一遍，重點抓得極準。

我們一邊享受著AI帶來的便利，一邊被“搶飯碗”的恐懼籠罩著。

很快，這種恐懼就變成了現實。

裁員是從去年年底開始的。每個部門都裁掉了兩三人，我們部門原本12人，最后只剩下8個。和我同期入職的三個同事都走了，也包括我。

“你不是唯一被裁的人。”HR通知我時，語氣冷漠得像在讀一份天氣預報。

以前，我們這種技術分析崗位的流動性很大，公司一直在招人。但現在，招聘窗口徹底關上了。公司還在招的，只剩下行政、財務這類功能性崗位。

AI的沖擊不止是裁員，還有收入縮水。因為人力成本降了，項目提成也跟著大幅縮水。不少同事被直接降薪30%，公司明說了后面還會接著降。忍不了的人主動離職，留下來的人在高壓里硬撐。

現在我在重新找工作，簡歷投出去，幾乎所有崗位都對AI能力有明確要求。

更窒息的是，有招聘要求還寫著：“結合AI的工作量要是以前人力的三倍以上，未來做到十倍。”這意味著，公司不僅要提效，還要給你承接成倍的工作。以前三個人的活，現在要一個人扛。

為了找工作，我每天都在用各種AI工具。豆包、ChatGPT、Gemini、Grok我全在試。工作正在被AI一點點拆解。我還在嘗試，想跟上這個節奏。

02.

整個部門被AI端掉后，我決定開始卷AI

楊露 | 90后 西安 通信外企程序員

我本碩讀的都是通信，2018年研究生畢業那會兒，這個行業正火熱，到處在招人。同學們大多去了中興、華為這些大廠。我則順順當當進了西安一家國企做軟件開發。2022年，又跳槽去了一家外企，圖這邊加班少，管理扁平，能按自己想法做事。

這四年來，工作一直挺穩的。我從來沒想過，有一天，我們整個部門會被裁掉。AI來了，曾經吃香的通信專業，現在反而成為了裁員集中區。

我平時的工作是寫代碼、排查外場站點上報的問題。我們的代碼庫有幾百萬行，以前定位一個基站接入失敗的原因，我得在海量代碼死磕，最快也要半天。有了AI，我直接給它指令，讓它幫我梳理邏輯。十幾分鐘，結果就出來了。以前，想深挖一個核心函數得花幾天，現在AI幾分鐘就把結構理清楚了。而且它吐出來的代碼，比不少資深程序員寫的都規范、整潔。

公司也在推廣，統一買了ChatGPT、Claude等會員，鼓勵大家用。需求分析、代碼生成、自動化測試……整個流程都在被AI接管。以前代碼要資深工程師人工審，現在Agent直接審，還能給優化建議，人力需求自然就降下來了。

行業本身也在萎縮。4G飽和了，5G沒市場，6G還在路上，前幾年冒出來的小公司，到2024年底基本都關了。行業衰敗加上AI替代，上個月，我們部門幾十號人都被優化了。

剛得到消息的一兩周，確實很焦慮。干了快八年通信，轉行成本太高；不轉，這個行業還有位置嗎？躺在床上反復想，做什么都提不起勁。

但焦慮完了，日子還得過。

我開始找AI相關崗位。算法門檻太高，數據分析沒經驗，最終我決定結合通信領域，學AI Agent開發。我現在每天都在補大模型和Agent知識，想把老本行和新工具結合，探索一個新方向。

我給自己定了個計劃，3個月零基礎入門。我在視頻網站上看教程，不求學到多深，只求能聽得懂、能解釋。不懂就問AI，比如說不理解的名詞，就一直問到明白為止。用AI學AI，效率比硬啃高太多了。

這個過程讓我興奮，掌握新技能并落地，是有成就感的。既然AI來了，那就主動擁抱它吧。

03.

學會AI只是入場券，還要理解商業、理解人

吳才 | 30+ 北京 視覺設計

我做設計七年了，進過大廠，也在小廣告公司待過。現在在一家中小型廣告公司帶項目，從想創意到最終落地，我都要盯。

AI普及前，我的流程很固定：看需求，想點子、畫草圖、找參考，出初稿，接著是內審和反復修改。一個項目從立項到交稿，短則兩三周，長則一個月。

2023年初，我站在同事身后看他用AI做圖。他打了幾行字，幾分鐘，一組概念海報圖就吐出來了。當時我覺得細節有點怪，也沒太當回事。

但后來，AI更新的速度快得讓人心慌。

有一次，做產品的主視覺，以前找參考和畫草圖就需要兩三天。那次，我試著用指令生成，幾分鐘就出了五六張不同風格的圖，方向瞬間就定了。

沖擊最具體的一次，是做電商節廣告圖，AI生成的版本在構圖和配色上，完成度比一些剛入行同事還要高。雖然品牌元素融合得一般，但當我盯著屏幕，覺得“這圖視覺上能用”的那一刻，心里真的沉了一下。

變化很快從工具蔓延到用人。今年開始，我們公司不再招初級設計師了。

老板在會上說“AI是工具，不會取代大家”，但轉頭就調高了考核標準。我知道一些同行小公司已經開始裁員。那類日常社媒圖、延展類物料等偏基礎性的工作，要么交給AI，要么讓客戶經理用軟件自帶的AI插件順手處理。

更直接的打擊來自甲方。

我曾花幾天時間精修一個方案，客戶反問我：AI幾分鐘就能出的東西，為什么要花這么多錢和時間？我拿著對比圖去解釋品牌特性和傳播目標，但對方似乎更在乎那張圖看起來順不順眼。

我現在不得不變，每天除了做圖，還要花時間補品牌策略和用戶體驗的課。行業正在重新洗牌，學會AI只是拿到了入場券，如果你只會用AI，很快就會被更便宜、更快的人或工具替代。

如果有年輕人想學入行，我會告訴TA，別只盯著軟件和技巧。去理解商業、理解人，把AI當成筆一樣的工具。設計這個行業還在，但做事的方法，已經完全不一樣了。

04.

面對AI，我只剩下了20%的有效經驗

李睿｜32歲 北京 互聯網公司后端開發

我今年32歲，在北京一家互聯網大廠做后端研發，6年經驗，主要負責業務系統的接口開發。我屬于那種踏實干活、不怎么拔尖，但每年評績效都過得去的人。

本來想著，我大概率能干到35歲，到時領“大禮包”走人，但在AI的沖擊下，一切都被提前了。

去年下半年，公司開始強制推行內部AI編程工具，每個部門都被要求提效，組里規定，每周必須專門有一項匯報AI提效的“進展”。

一開始，我主動用AI寫基礎接口、生成測試用例，確實能省不少時間。但在使用的過程中，我看清了一件事，AI目前的寫代碼能力實際上是溢出的，只是缺少積累下來的可復用流程和經驗。

對我日常做的后端開發來說，70%-80%的部分交給AI完全沒問題，剩下的20%的所謂經驗優勢，我也不知道還能守多久。

今年年初，部門開始要求后端轉全棧，壓力瞬間就上來了。

焦慮感跟著這種要求也一起滋生。每個人都被要求去做之前不屬于自己的工作，甚至連產品的同事，也被要求去試著寫代碼。當最擅長的工作開始被AI一點點取代，經驗和技術壁壘也就消失了。以前只有某個崗位能干的活兒，變得大家都能干。

對于遲早要來的人員優化，大家其實都心知肚明。

過完年回公司，同部門負責前端的4個同事，轉眼就走了一半。

上個月，領導找我談績效，還問我有沒有“內部活水”的意向，建議我可以轉去其他部門做AI應用開發，或者干脆轉去寫產品。我目前沒有什么具體的想法，想著能多待一天就算一天。

如果明天一早，HR突然找我談話，我也不會感到意外。

網上現在有很多散播AI焦慮的言論，我覺得里面有夸大的成分，但是從一個“代碼搬運工”的視角來看，我工作中大量的重復性勞動，確實是可以被AI迅速替代的。

對我來說可能也不算壞事。就算沒有AI，也會有別的競爭壓力。AI就像一把雙刃劍，讓我提前面對程序員“35歲危機”，也逼著我去找新的出口。

現在，我每天都在學習大模型工程化的知識。我不想再被輕易替代，或者說至少比別人晚一點被替代。

如果現在有年輕人問我要不要學編程，我會告訴TA，學可以，但一定要跳出基礎開發的舒適區，去找到AI替代不了的核心價值。

否則，再怎么踏實努力，也可能變得沒用。

05.

AI能給100個方案，但哪個能用必須你來選

湯圓不圓｜34歲 蘇州 包裝設計

我今年34歲，做設計十多年了。

去年7月，我第一次用ChatGPT，那一下確實被震到。以前做一個字體，精細點要半天，但AI十幾分鐘能吐十幾稿。我當時就意識到，這東西對公司是降本，對我是提效。

像做包裝常要買素材，一張圖一千多，攤到單價不高的包裝上，成本壓力很大。有了AI，這塊基本省了。再比如一款身體乳包裝，從找參考、平面創意到C4D渲染出圖，原本一天半現在只要半天。我是公司第一個把AI全流程跑通的人，不僅自己用，還去教別人。

但沖擊也隨之而來。包裝設計原本被認為偏落地、不易被取代，可現在從創意到渲染，AI都能做。去年底，老板們摸清AI能干什么后，行業里開始出現“以AI為名義的裁員”。其實大部分裁員本質是行業環境不好，AI只是個降成本的理由。

我們部門原本9個人，裁掉了4個只能做簡單執行的設計師。資深的動不了，因為裁我們的成本遠高于留著繼續干的效益。我不在裁員名單里，但還是決定跳槽。在原公司待了四年，已經沒有成長空間。34歲再不動，一線設計師可能就做到頭了，我想往管理崗走走。

春節后，我整理了作品集和簡歷，開始找工作，求職幾乎全程用AI輔助。我在DeepSeek上建了個窗口，把年齡、收入、婚育情況全告訴它，讓它幫我準備面試問題、做面試培訓，甚至面后的心理輔導和職業路徑對比。最后拿了三個offer，薪資漲幅都不錯。其中一個互聯網公司給得最高，但我最后選了一家醫療公司。

我這人是興趣驅動的。29歲才正式踏入包裝設計，之前做品牌設計總覺得太虛。我喜歡研究盒子的結構和印刷的圖案，那種樂趣很難形容。所以我不會只為錢去那個3C大廠。

很多人勸退想讀設計的小孩，說會被AI取代。但我覺得這就像“小馬過河”，每個人感知不一樣。如果你真熱愛，就去嘗試，別人的建議代替不了你的體驗。

我也不擔心AI替代我。一個項目拿到手，要判斷賣點是什么、客戶真正想要什么，得靠人去分析。溝通和審美也是。AI能給100個方案，但哪個能用，必須你來選。而且用久了你會發現，AI是有“基因”的，你投喂什么風格，它調出的結果就帶有你的審美傾向。

在原來的公司，我其實已經停滯了，今年做的就是去年那一套的迭代。AI的出現反而讓我覺得有新東西可以學，久違的興奮感回來了。我想，焦慮的大多是聽說過、沒真用過的人。

真正用起來你會發現，AI能學會的是我已有的東西，而未知的、需要人去探索的那部分，才是我們的價值所在。

06.

收入腰斬，我從“翻譯”變成了“AI校對員”

林桐｜29歲 上海 自由譯員

我是一名自由譯員，今年29歲，畢業于一所211院校的英語專業。做這行五年了，主要接的是網文和短劇的英譯中、中譯英項目。

在AI工具普及之前，我的工作流很傳統：接單、通讀原文、查閱背景資料、逐句翻譯、最后整體潤色。比如一集20分鐘的短劇，從看懂人物關系到交出滿意的雙語字幕，我通常要花上整整一天。那時候覺得自己在打磨作品。

第一次真切感受到AI的沖擊，是在2023年初。當時，一個合作了很久的制片公司客戶發來一個劇本，緊接著發來了一份雙語文檔，說：“這是我們用ChatGPT跑出來的初稿，你幫我‘過一遍’就行，按3塊錢一分鐘算審校費吧。”

我起初很抗拒，指出一些俚語翻得生硬，但客戶直接說，“你們人工的性價比太低了，AI翻譯的大意已經夠用了，這劇本來就是看個爽……”

我又仔細看了看，心里還是“咯噔”一下。雖然人物稱呼也有點亂，但整體的語法框架和基礎詞匯，居然出奇地通順。我當時有一種“被架空”的感覺。我花了大學四年加上從業三年才練出來的語感，機器已經模仿了個七七八八。

到現在，我的日常工作里幾乎已經沒有“純人工翻譯”了。90%的項目都變成了MTPE（機器翻譯+譯后編輯）。客戶用機翻后，我再去修補爛攤子，報價只有原來的一半。

這種模式下，我的收入斷崖式下跌。到了今年，中英短劇，客戶普遍只愿意給3到5元一分鐘的MTPE價格，甚至有些客戶壓到了1到2元一分鐘。為了維持生計，我只能瘋狂接這種“審校單”，靠量去賺錢。因為每周五十多個小時用電腦，再加上修改非常費眼，我前段時間發現眼鏡度數竟然漲了。

我身邊的同行，境遇大同小異。譯員群里，以前大家在里面討論哪個詞怎么翻更地道，現在每天討論的都是“哪家公司又降價了”、“怎么轉行”。

既然改變不了環境，我只能改變自己。我現在不僅自己熟練使用各種大模型，還總結了一套“如何高效做AI譯后編輯”的方法論，建了社群，教那些接不到單的新人怎么用AI提效。我也在逼自己轉型，從單純的翻譯向跨語言項目管理轉型。

前兩個月一個學弟問我，MTI畢業，要不要繼續做翻譯。我想了一會兒跟他說："AI吞了太多的活兒，所以千萬別死磕純翻譯崗，去企業外事、跨境公司都行，靠語言優勢，補點行業知識，找工作會順利很多。

*題圖及文中配圖來源于pexels，應受訪者要求，文中楊露、吳才、楊睿、林桐為化名。