OpenAI的ChatGPT應用程式（圖片來源：Cheng Xin/Getty Images）
【看中國2026年5月6日訊】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，到抗拒汽車的車伕，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盪之下，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；後端程序員發現自己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：當重複性工作被AI接管之後，我的價值在哪裡？
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。
一、我一邊享受AI的便利，一邊被AI代替了
春風，95後，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，部門裡有同事第一次用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，最後只剩下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的衝擊不止是裁員，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%，公司明說了後面還會接著降。忍不了的人主動離職，留下來的人在高壓裡硬撐。
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。
二、整個部門被AI端掉後，我決定開始卷AI
楊露，90後，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。我則順順噹噹進了西安一家國企做軟體開發。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範、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。
剛得到消息的一兩週，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？躺在床上反覆想，做什麼都提不起勁。
但焦慮完了，日子還得過。
我開始找AI相關崗位。演算法門檻太高，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。
我給自己定了個計畫，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，掌握新技能並落地，是有成就感的。既然AI來了，那就主動擁抱它吧。
三、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，接著是內審和反覆修改。一個項目從立項到交稿，短則兩三週，長則一個月。
2023年初，我站在同事身後看他用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。
但後來，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。
衝擊最具體的一次，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，心裏真的沉了一下。
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。
老闆在會上說「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，要麼交給AI，要麼讓客戶經理用軟體自帶的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，為什麼要花這麼多錢和時間？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，別只盯著軟體和技巧。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。
四、面對AI，我只剩下了20%的有效經驗
李睿，32歲，北京，網際網路公司後端開發
我今年32歲，在北京一家網際網路大廠做後端研發，6年經驗，主要負責業務系統的介面開發。我屬於那種踏實幹活、不怎麼拔尖，但每年評績效都過得去的人。
本來想著，我大概率能幹到35歲，到時領「大禮包」走人，但在AI的衝擊下，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，組裡規定，每週必須專門有一項匯報AI提效的「進展」。
一開始，我主動用AI寫基礎介面、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。
對我日常做的後端開發來說，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，部門開始要求後端轉全棧，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於自己的工作，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幹的活兒，變得大家都能幹。
對於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，或者乾脆轉去寫產品。我目前沒有什麼具體的想法，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，我覺得裡面有誇大的成分，但是從一個「代碼搬運工」的視角來看，我工作中大量的重複性勞動，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，再怎麼踏實努力，也可能變得沒用。
五、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。
但衝擊也隨之而來。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，老闆們摸清AI能幹什麼後，行業裡開始出現「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於留著繼續干的效益。我不在裁員名單裡，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。
春節後，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，甚至面後的心理輔導和職業路徑對比。最後拿了三個offer，薪資漲幅都不錯。其中一個網際網路公司給得最高，但我最後選了一家醫療公司。
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，要判斷賣點是什麼、客戶真正想要什麼，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，你投餵什麼風格，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。
六、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，畢業於一所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、最後整體潤色。比如一集20分鐘的短劇，從看懂人物關係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的衝擊，是在2023年初。當時，一個合作了很久的製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，心裏還是「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彙，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，我的日常工作裡幾乎已經沒有「純人工翻譯」了。90%的項目都變成了MTPE（機器翻譯+譯後編輯）。客戶用機翻後，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，客戶普遍只願意給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。因為每週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。譯員群裡，以前大家在裡面討論哪個詞怎麼翻更地道，現在每天討論的都是「哪家公司又降價了」、「怎麼轉行」。
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譯後編輯」的方法論，建了社群，教那些接不到單的新人怎麼用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。」
