用声音 碰撞世界 生动活泼 与全球创新第一时间同步 这里是科技早知道前沿创业者专栏 我是亚贤 让我们与创业者一起感受时代科技浪潮 哈喽大家好 欢迎来到我们今天的节目 我是亚贤 今天是一期站在2025年的年底 盘点2025人才流动的节目 那节目上线的时候呢 应该已经是2026年了 所以先祝大家新年快乐 过去的一年呢 我们听到太多了职场热词啊 比如说什么亚马逊大财员 AI替代 然后岗位消失等等等等 但是真实的职场水温到底是什么样的呢 那我们今天的嘉宾呢 就是麦麦的CEO和创始人林凡 那林凡总应该是对中国的人才走势尤其是科技人才的走势最了解的人 因为麦麦社区里面有很多的一线行业从业者 That's my mind. I'm a member of the 2025 year-to-art business. I'm a member of the 2025 year-to-art business. We're going to talk about this report. Let's talk about the new-to-art business. Hello. Lin凡总,你好. Hello. I'm a member of the CEO of Lin凡. I'm a member of the CEO of Lin凡. I'm a member of the CEO of Lin凡. If you use three words to describe the change, you think the whole of the change in 2025. You would use the three-to-art business. 我觉得三个关键词应该是 一个是AI 一个是回暖 一个是贸易战 AI的话我觉得 今年最大的拐点 其实就DeepSeek把整个AI的落地的成本曲线 下降了非常的多 那么这个时候呢 AI就不再只是 行业大会上面的一些 PPT的一些热词了 它开始是 真金白银的影响收入 那么去年很多公司 我们看到说 他们对AI的这个态度 更多的是说 千关万然后再调研之后再说然后在今年会变成说再不上车可能明年就没有位置了就大家这种紧迫感就突然间就起来了那实验上面我们看到的结果或者数据上面的表现就是AI招聘类的这种需求开始暴展那么原来一年可能招几个相关的职位现在一张口可能就是几十个上百个大厂可能都是成百三千个的这种AI的崗位在去放量所以我们现在看到很多甚至传统的这种业务部门 都在挂着比如说某某家AI的这种职位 比如分控家AI或者是客服家AI 就是有不同的这样子的一个现象出现在那边 第二个词就是回暖 那我们从数据上面来看的话 6月份开始就业市场就是真的回暖了 不是大家自我安慰或者一些小的一种幻觉 但今年跟去年最大的不同是说 AI自驾机器人这几个热门赛道它带来了非常非常明确的增量然后对应的中国科技公司的票来讲的话今天整体也还不错对 所以你能看到说因为有的人就是有的公司有钱了对吧 开始砸钱 开始去抢人那整个的这个就业市场其实就开始灰暖了第三个关键词我们就是说时髦一战虽然很宏观但是它还是很具体很具体的它直接推动了两类的这种人才的这个风口一类呢就是明显的大家都能感觉到这个芯片 That will help film in terms of consciousness, extracted champion terms of technology at the end, also sold in 후 husband and groomed. Our free marketing company would help Pokemon the whole world in terms of the creation of a growingther around the whole world. in the world of the world of the world. The country will find better opportunities. And you know, China's supply chain, and the other countries, the region's range is still very big. You can say that some companies will feel that this year if you don't have a car, it feels like a lot of companies. What are some traditional companies? Are there any traditional companies? Are there any new companies? I think that now, it is a new company. 相关的这些行业 那他们对于AI的敏感度 确实是非常高的 那去年的话 很多人其实还没有想明白 说到底他怎么助力 自己公司的一些业务 但今年的话 其实有很多的公司和团队 都已经缓过进来了 但你今天说 如果是说传统的行业 我觉得现在还处在一个 可能像科技行业前年的 而去年的那个状态一样 就是说他还是有点吃不准然后他会去找一些大模型服务的这种供应商搬他们去策划 搬他们去测试但是效果可能还不见得有那么理想所以今天我觉得说还是基本上可以放在这种互联网和高科技的这种行业里面可以理解为说是互联网行业他们对落地的场景相对比较清晰但是传统行业还不太知道怎么样deploy AI的技术吗其实它的核心是两个方面一个方面其实大家都比较清楚就是说一个是跟数据的在线化的程度是有关系的对吧天然的互联网这个行业它的这个数据的在线化的程度就是会高所以AI去使用加工和优化这部分数据的这个能力就会比较强第二方面的事情来讲的话就是说互联网行业里面它其实对于效率的这个追求是非常高的就是这些公司它都有非常好的方式和方法去统计所有链路上面的 这种转化效率对吧 比如广告的业务也好 或者是内容的业务也好 那么因为它已经有比较成熟的指标体系 来去做这个判断和优化了 那么于是这些工作部分被AI化以后 它带来的那个结果的衡量 就会变得很容易 对 所以我觉得这两点 其实会让互联网行业会有一个领先的这个优势 那么对于传统行业来讲的话 有的时候它是它缺前者 比如说它的这个数据的在线化的程度是不够的有的传统行业它可能缺后者它更多更主观的描述它不一定是那么链路化的数据的衡量所以这两个因素会导致说传统行业它离内部还是有一点点的这个窗户值还没有捅破你刚才提到一个时间节点是从今年六月开始职场开始回暖了你觉得这个六月份这个时间有什么特殊的含义吗瞎猜就是我觉得说它其实是一个传导的过程因为实际上面那个信号是仓耗是二月份就刚才说到 Deep Seek 那一波带来的信号但这一波从信号到资本市场大概可能需要一到两个月的时间从资本市场再返到各个公司的这种招聘的这种预算和这种Hack on的这种规划可能又有一两个月时间实际上它有一个传导过程明白 所以其实本质上还是Deep Seek Moment给整个AI行业以及职场造成了一个非常类似于一个节点式的这么一个充机对 其实你可以认为说 最核心的事情其实是资本市场对于这件事情的指挥办的那个效应 但是只是说Deep Seek时刻撬动了资本市场开始重新进入到了 因为他压抑了几年然后给他一个重新活跃的一个机会 对吧那到现在大家就已经明显的感觉到资本市场是一个非常活跃的一种状态了 然后刚才大概说了一下2025年的这个整个职场三个关键词 然后我知道麦麦也有自己的社区嘛 然后我刚才跟林总说说我没事在潜水在那社区里看大家聊天还挺有意思的 社区特别适合潜水 对 然后我不知道从这一年到回来看 你觉得漫漫的这个社区里头 最火热的三个关键词又是些什么 大家讨论的最激烈的 漫漫社区会有它的很明显的独特性 当然有一个词是重合的就是AI 那第二个词我们就是年终奖 那第三个词是今年也是比较特殊的 就是内推 我稍微展开来讲 就是我觉得说对应本事是三件事情 一件事情是工作的方式在变化 一个事情是分钱的规则在变化第三个事情是找工作的路径在变化那工作方式在变化呢我就觉得说其实以前AI还是一个闲聊其实我觉得说你看二三年或二四年很多时候都是说比如你又没用CHIGPT啊或者说AI又出了一个什么搞笑的段子啊或者是说0.1和0.9谁大啊什么这些东西但是到了今年的话你明显的感觉到说大家在聊的都是说跟工作有关系的就工作前提 比如说今天AI这个写代码 然后你要不要用AI来写代码 那肯定所有回答都是要 然后大家开始讨论说 用Codex来写代码 用Cosor来写代码 大家讨论就这个事情 或者说今天说 你做一个这个方案 要不要用AI来这个班主 你去写PPT也好 做方案也好 那答案也是要 那好多人就开始讨论说 不同的比如豆包也好 什么也好 它的这个生成PPT的 这个效果是怎么样子的 对吧 包括做报表 做总结 就是你会看到说非常非常多的资产人其实他今天已经开始讨论说我怎么用AI来提升我的工作效率了那这个其实是一个非常典型的工作方式在发生变化的一个情况那我举些典型例子比如说社区里面的一些讨论说磕色用多了代码的这个能力会不会衰退离开了AI好像程序都写不出来了这有点像我用AI写文章写我就要想我自己会不会自己写文章是的然后还有人说可能不会吧 反而通过review AI写了代码 你发现说自己理解代码的这个能力好像变得更强一点了 你还有人就关于这话在进一步讨论的时候说 那你看自动驾驶多了以后 以后人可能就不太会开车了 因为毕竟你看现在从自动挡 手动挡换成自动挡 现在大部分人已经不会换挡了嘛 所以我们会看到说整个社区里面就是说有焦虑的 有兴奋的 有担心的 所有的这些情绪混在一起 但是很明显的一个事情 就是说AI已经从要不要用 变成了你怎么用 用多深的这种讨论的问题了 那另外一个事情 我们觉得说也很有意思的事情 其实是年终奖 它是从前的分配 去看到最本质的说 就这个公司在奖励 什么样的这个人 看到前两年聊年终奖 其实大家比较多关注的就是说 发不发 打不打折 对吧 有几个月然后跟去年比是多还是少这可能是这个社区里面就应该说每年都讨论年龙家但过去大概是这样的一个情况但今年会有一个非常明显的一个趋势或倾向就是说激励往绩效最好的价值最高的那一小部分人去做倾斜就大家都做了薪酬结构的这种改革把更多的钱板在个人的业绩和团队的结果长期价值等等这三面比如说我举个例子 自杰12月份对这轮的这个 对 薪酬绩效的政策 就自己的同学在麦威山 直接就总结了 说公司这次就是把话说透了 核心就是挑尖子 落化平均主义 把最拔尖的塞出来 让他们往上走 所以年终奖讨论 职场人就关注说 公司经营怎么样 对吧 然后公司最重是哪一类人 我是不是那一类人 我能不能够获得这样的这种机会 那第三个我们看到的是内推 内推呢 其实它是跟单金的这个就业市场是有很大的关系的基本上现在的很多的资产人有一个共识了就是说如果你只是靠海投简历你基本上是拿不到好的工作机会的那内推就基本上变成了突破这个瓶颈的主要的通道了我们以前看到就是说有一些高端的人对吧工作几年以后就基本上不投简历了要不然就是同事校友去内推要不然就是猎头找过来基本上这是以前 中高端的一批人的这样的一个工作的方式 但现在我们觉得说 哪怕是低端的一些岗位 你有内推和没内推 可能差别就会很大 实际上我们就会碰到有一个很有意思的case 就是说某一家公司 他招这个 招一个HR的经理 就还是一家小公司 不算太大的这种公司 就是能收到一千多份简历 根本看不过来 而且这简历里面还不乏是有HRVP 这样子这种高级别的人说 I actually can't be a good person I think that's a good person I think that's a good person But the last thing you will find You face it You're not sure Because HR has been a lot of It's not that clear It's a good person to recommend So the last thing I still I think that's a good person I think that's a good person I think that's a good person So you will find that The whole job of this The whole job of this The whole job of this Is随着 the chance It's a little bit less It actually will become It's a bit easier And then this time Your network will become Very important I think that I heard maybe Well, I just need someone to engage with you Over there are HR很多时候也不搭理你社区上面有好多吐槽的说投了100分简历一个人都没有回那他自己受伤是很严重的但是如果你今天是通过朋友网络去走这样的通道的话至少他会告诉你说我们就是要不要你这样的人对吧他其实有个反馈的我觉得这个是还是一个蛮大的变化对 如果相比2024年在2025年你都给职场火热程度打个分从0到10分 零是最冷 十是最热的话 你给去年和今年各打多少 我觉得去年的话 可能打个四分到五分 所以是偏凉那一段 我觉得今年大概 特别是如果算下半年的话 可能会是到六分 就是会有一种温的那种感觉 就刚才说到我们是六月份 就这些市场开始回暖了嘛 然后我们看到最核心的推力 还是AI岗位 2025年的一到十月份整个AI岗位的新的发布量同比去年是增加了500%5倍对 5倍多然后9月份单月的同比的增幅已经超过11倍了所以这个是一个巨大的变化刚才那个是AI的直接的岗位那AI的相关的岗位比如说AI产品经理涨了大概360%大模型的这个算法杆涨了249%这整体是一致的 但是今年的这个机器人的赛道 那机器人的算法杆位呢 同比涨了200% 所以你就会看到说社区里面有大量的这种就是高薪抢人的这样的这种帖子 对吧 比如说阿里签问的HR在社区发帖 说这个大模型训练 大模型收管推的杆位都在招人 背上管身寒然后德务年底再集招广告算法说大模型应用算法然后工程然后全年最高28星对吧然后什么接约新程招语音多模态的大模型大模型算法一训练新之open都可以谈等等就是你会看到非常多的这种抢人才的这种帖子那当然这个是就是特别极端因为它刚才是这种量级上面的这种倍数的增长那对于这个通用的一些技术和研发的岗位来讲的话比如说Java安卓前端其实也还是在有扩招的非技术的岗位涉及到比如说像商业数据分析产品经理项目管理等等这些岗位它也会有少量的这种增加当然游戏领域其实也不错Unity 3D的原画设计师关卡设计策划等等这些岗位的涨幅也还不错所以总体上面来讲我觉得可以变成一个温的一个状态我们怎么定义AI相关的岗位我们核心的定义的方式 其实是说就是你的整个的这个职位描述里面涉及到跟AI相关的一些就是关键词 比如说AI初创的企业 那理论上这个企业发出来所有的岗位都应该是AI相关 没错 当然他们的行政感不算 而且我看到你们有一个统计说的是拿产品经理举例子 就是AI相关的产品经理会比传统的产品经理他的薪资会高出来20% 对 那这个AI相关的部分是体现在哪里呢 就是AI的产品经理和普通的产品经理 AI运营和普通的运营它是这样的就是核心比如说你拿AI产品经理来举例就是说我们现在其实招AI的产品经理我们面试的时候都会问你会不会用AI写代码对吧因为产品经理他过去的工作的方式往往是说他先去做用户调研然后做一些流程设计然后做一个初步的交互的设计然后把这东西交给设计师然后设计师把它做出来以后再交给程序员那我们今天我们往往要求是说这个产品精力快速做原型的能力它做完以后大家都已经可以可以开始点可以开始用只是他们可能没有接到线上的这个生产环境里面去运作但线下基本上它的很多功能都已经实现了那这种情况底下你就会发现说它的工作效率有巨大的一个提升因为它自己在做这个过程中间它就已经验证了它的有些想法 That not true . . . . . 说就是说自己晒出百万年薪 然后有些人说自己已经空窗了半年 你觉得这种冰火两重天是什么样原因 它其实回暖其实只是影响到一小部分人是吗 从大面的角度上面来讲是这样子 因为你可以认为说整个的这种岗位的集中度 回暖的这个岗位集中度还是比较高的 那你看我们从行业上面来看的话 刚才讲到说AI自驾机器人新能源新能源汽车游戏等等 这些赛道是比较热的 那他们的特点就是说 不仅在招人甚至在抢人 就是他缺人 那从公司的角度上面来讲的话 我们看到说还是两类的这个公司 一类是这种扩张的头部的互联网公司 对吧 京东啊 字节啊 腾讯啊 阿里啊等等 然后还有就是说在各个赛道里面 成长比较好的这种明星的公司 比如说造车和自驾领域里面的小米 小鹏 然後奇瑞 林跑 BRD等等 然後智能硬件的這種 可能像大家 傳音 追蜜 對吧 然後安科傳新 科大訓飛等等 然後遊戲裡面 可能比如說像 骷髏遊戲等等這些 所以你就會看到 確實是一個很強的 對比畫面 就是說 集中度高的這些地方 有人就是年薪百萬的 甚至說實話 現在年薪百萬 都不是個很 exciting的事情了 現在都是年薪千萬了 但是呢这个在集中度之外的这些地方呢很多人投了几百个三百个简历其实也没有人打理他空穿半年 但我自己觉得说就是说这里面很核心的事情就是说如果你学好了AI就如何用AI写程序就用AI这些工具 那你很可能你就马上就会开始变得很残手 有个好奇啊什么样的港湾年薪千万 你看像之前不是说那个腾讯的姚顺宇都过亦了嘛 Actually, you can see that The most important of The most important of the The most important of the The core training program The most important of the year The most important of the year So, it's a big thing With the most important of the year Some of the year, some of the year Yeah, that's right I just feel like The most important of the year The chance of the year The chance of the year That's from you here Have you ever thought What kind of business is Is going to go on-行 But what kind of business is Is going to go on-坡 Especially if you're on-坡 Yeah, on-行 We actually usually Just use the people 人才流出比来去衡量 大一的话就是人才是净流出 小一的话就是人才是净流出 然後我們現在看到的 净流出的行業有 就是智能機硬件和AI機器人 就是機器人相關的頂域 然後電子商務和新零售 這個其實也是 因為今年的外賣大戰打得很厲害 互聯網本身 然後金融科技 生活服務 然後電子等等 这些就芯片电子等等这些行业 那这是我们看到静流路的这个行业 静流出的话呢 我觉得说可能不太 怎么讲 我们就用发展一般吧 比如说像什么通讯啊 数字化服务啊 没那么好吧 然后真正的你要说静流出大家可能也都清楚 你是像地产啊 像传统金融啊等等 这些流出还是比较明显的 对 我看到其实包括像新增岗位以及经流入都有这个智能硬件对这个智能硬件你可不可以展开说一下大家通常要求的是一些什么样的人才智能硬件这个行业其实它要求的人才的画像是非常中和的就是它既有偏软件方面的这种设计因为有大量的这种智能硬件比如说眼镜或者耳机它其实还是有非常多软件的设计的环节的这里面就会包含所有的算法AI相关的这些东西其实它有另外一个很重要的就是硬件设计的这个能力那硬件设计的能力其实对于包括甚至包括工业设计等等这些的人才的这种要求都会蛮高的那再有一类呢其实是生产制造的生产制造的话呢有一部分的这个智能硬件的这些产生它是指管设计它是相当于是ODM的这样的这种这种方式找ODM的这种供应商去做但是其实还是有一些是自己建产的甚至包括说车间工人啊什么这些东西它其实都是需要去招聘的那供应链体系的这个完善更不用讲所以你可以认为说今天的AI硬件智能硬件这样子的一个就是人才的画像基本上覆盖了所有科技领域的人才的画像和包括一部分的传统制造领域里面这种人才的画像所以我觉得这样的这种公司其实还是蛮好的某种程度上你像华为OPPAWeb这些都是在过去的这十几年的时间里面就是走出来的一个很大的公司和赛道但其实这两年你看像Jame什么这样的一些产生它的出现就是你又刷新了对这些行业的一些认知对 因为我看到就是说这个新发的AI岗位涨幅最高的这个企业是Dreamy这个还是让我有点意外的是的 是的因为Dreamy对它来讲的话它在这一两年的时间里面已经展开了小100个这个业务领域那每个业务领域里面都需要人才去进入去做所以它的这个增幅就会变得特别快对 因为我家机器人扫地机器人确实是 bestimmt yolainsa 350 0 Dani Digital power 5 5 Vish commentary 0 现在AI人才的供给情况是什么样子? 我们觉得说现在的供给情况肯定还是离各个产生的需求中间差距还是蛮大的 AI的整个我们看人才供求的比例的话 这几年其实供应端开始变得更多一些 最早的时候是0.9几 然后今年可能到1.0几 1.0几就是说正好能供应上 正好能供应上一个球但是呢在这个过程间我们一定要看清楚就是说有很多它是大家也对于这个岗位比较感兴趣去学习了AI相关的一些知识然后想去应聘那它让供给行看起来变得多了真正的核心的技术感可能就是一个人一般有两个职位甚至有两个三个职位就是0.3 0.4的这种供应笔都是非常常见的对那这些AI的人才通常在哪里如果你说技术感的话基本上就是C9高效的计算机系 毕业的硕士或者博士 是作为一个大家典型的这种 AI 人才的这种供给的画像 专业呢 专业就是计算机 计算机系 计算机及相关专业吧 比如软件工程啊什么 但很多时候还是更倾向于计算机本身 现代高校有专门的跟 AI 相关的 有的 像清华就有专门的 AI 的那个学院 然后别的学校的没直接了解 然后但是应该大概都有对其实刚才你说的就是其他专业的人才可能学一点AI也会来找AI的工作对这个我可以证实因为前两天跟我一个师妹聊天她是学生物信息学的相当于是在生物里头做跟数据处理相关的然后她就找工作她说非常好找但是其实她去做的那个专业跟她本专业并不相关但是是要跟也是因为是AI所以也跟数据处理有点关系所以她去了那边以后就是相当于是边做边学干种学对 因为现在说实话就是说AI本身因为它太新了 就是这两年其实才大规模的开始出现和应用的 所以我们有一个基础的判断 叫说所有人都在同一起跑线上 那你今天你是学生还是今天你是工作20年的人 你都是一样在学习的 那这时候反而可能年轻人学的还更快一点 其实蛮想跟你聊一聊 就是美国的职场的财员的新闻也比较多嘛 尤其说去年Amazon裁了1万4 它们的移动服务商Verizon其实是也裁了将近1万5 然后包括它们零售商像Target什么的也有裁员 然后其他大厂也都有点裁员 对我不知道林总这边是怎么看待着美国的裁员场 这一轮裁员的这个已经连续搞了四年了 2025年我们看你刚才提到好多家的公司 对吧 我们统计过2025年大概有200多家公司宣布裁员 科技公司大概裁了11万人 但是这是四年来裁的最少的一年 不到2023年的一半 那另外你看到说这些公司就是说 不是单纯的裁员 他基本上是边裁边招 就一边裁员一边招人 然后头部公司的整体员工规模 其实还是比较稳定的 比如说你像Alphabet 像微软 像Netflix 像总员工数 基本上还是历史高位 那如果我们总结来看的话 I'd rather be figured in thinking of it founder of the shed And my 우리�овор I think it's an important pet Ne재 dat E- informação The things that头 各个科技大产就分款造人 然后那很多岗位其实你说就是它的价值是怎么样 说不清楚的 因为很多是协调协同的这种事情 就开会对接转发邮件协汇报 所以等到超水一退 那股价稍微有影响的时候 就马上就会开始去动刀财这批高薪的企业人 那这个我觉得这就是环球仔 那另外一个 财的大部分是一些什么样的岗位 这不同公司还不一样 ourterm understanding is, what Iman was talking about is a booked examples. We will show that 22 years to 25 years ofPD she had have been operating Dugue D έχει Google and meta of this and he said已經半 this is from backups but you can insert his he he he he he he he to he now especially why is AI er I sell I Oh Oh Oh Oh Oh Oh Oh 还没有完全出现这种情况 那所以你会发现说 对于这些公司来讲的话 他在这么高的这种投入的时候 他就会在想说 那我既然投了这么多的算力了 我能不能省下来 我的一些人力成本呢 所以他就会同时 用AI的算力去想说 我怎么替代掉 我现在一些高薪的白领 我怎么样把这组织去受益人 然後那所以你会看到说 IBM全球裁员然后Salesforce什么把客服支持团队给踩到了从9000人踩到5000人等等等等他就是一个说因为我投了未来我在算力上面已经投了这么多的实际的成本进去了那我能不能把这部分的人力成本再进一步的降低你觉得说这部分工作是被AIT带了是准确的吗其实有的时候还未必是被AIT带了我给你讲一个故事就是我们之前有朋友他就说说其实呢他们公司就是硬财就是十个财一个十个财两个领导们的说法是说这些事情就可以让AI来干了但底下干活这些人呢他们都没有办法他们觉得说AI还是差得有点远所以呢只好通过自己加班来干因为以前大家都是觉得说硅谷其实不加班嘛然后中国这边加班家的要命然后现在其实有点反过来现在硅谷加班其实挺严重的 and many flyers but yeah there is a lot ofARE taking 20% as always the variety of 50% all of a probability butedor the people they wurden they were forced to research I think somespeals how to figure it out I experienced 现在的这种实际的这种工作上的这种问题 所以呢 其实你会发现说 大厂里面的一些团队和一些部门 确实已经硬裁完以后 已经补上这个效率了 那它就会变成一个内部的一个 Butterfly 就开始去影响别人去学习 怎么去提升这个自己的效率了 因为其实前两年的时候 中国的大厂也有裁员潮 你觉得跟美国这个相比起来 是一个什么样的情况呢 中国其实跟美国还不太一样 中国前两年的那个裁员潮 它其实更多的是说 其实刚才提到就整个资本市场变人 资本市场变人以后呢 我了解到的这些大的科技公司的这个管理层 它其实它的第一反应是说 我能不能通过降本的这种方式 把利润给做得更好一些 我能不能够带来资本市场上一个更好的股 股票的一个反应这个完善走 所以那个节点上面其实 就最早其实几家大产是这么去干的 但是后面所有的公司都觉得说这是一个很好的降本真效的一个理由因为你想别人都在裁员如果你也裁员你员工不会对你有意见但如果说别人没有在裁员就只有你一家在裁员那可能员工就对你有意见了当然你说这个受伸社跟美国疫情有没有相像其实也有点相像就是说19年到22年那段时间里面其实中国的线上的这些服务也有了一次大的一个跳变所以这部分的理由我觉得是很类似的只是说跟美国相比是中国资本市场是在疫情之后变差的美国资本市场是在疫情之后变好的但反正我跟很多朋友聊下来他们就说哎呀财了半天确实成本也降下来了利润也上去了股价斯文不动他们的反应就是说那我做这么多干嘛呢对吧我还不如多干点活不是网上有个个说财源财到大洞麦是那个还是少说那个很多我感觉还是就是说就是员工的一个 美好的想象嘛 觉得这样的话就显示出打工人的重要性 但说实话对于大产来讲的话 这个事情做完了以后 确实利润变好了 但是本身没有什么变化 那我认识到这些大产基本上就开始 放飞了 就是说资本市场这个紫菲办就算了 就不管它了 还是用自己对于未来和对于业务 怎么去看 用自己的判断力 但这一轮的判断力刚好叠加了 AI的增长嘛 所以其实我觉得说今天的中国的 这些公司它其实是一个我们叫做真本真效的一个逻辑 增本真效以前是降本真效 对以前是降本真效 但现在它会是一个真本真效的逻辑 它就是说我今天有这么多的AI的这个机会 我其实应该更多的投入人 中国因为算力的一些制约限制 它没有办法投入那么多的钱在算力上面 那它就要更多的投入钱在人上面 让这个算力有一个充分的发挥 对吧 So you will see Deep Sik With people's thousand percent of each of them Can achieve the top Practitioners This is people's involves So you will see So anyway Are the real hard Bron frozen To think that Some people want to give A common gun to draw To profits To draw? To draw all the money Quer down to offer mint That the way To make up yield The more this is 那你会发现说大产一边在外面是高薪去抢人的 那另一边就是说在内部就是真金白银的给核心骨感 和AI的主张产的这些团队去加薪去加期权豆包就有专门的虚拟股权的设计在那个地方我们看到的典型的事情是说一些博士的实习生他们就已经能够日薪五千日薪五千但是你会发现说这种就是在最早的时候去年我印象特别深它还是个故事今年它就变成是个标配特别卷去年可能还是说个别实习生 能够拉到日薪5000 今年就变成一个标配 叫做各大产开出来的这些博士实习生的 这个标配就是日薪5000 所以就基本上就是钱砸进来 去做这个事情 那你看到说给股票这个事情 你就说字节你看他这个12月19号的 这个内部邮件就说 绩效期权投入同比拉高35% 调薪拉到1.5倍 对吧 然后起薪和天花板 都是对标全球科技公司 都已经不看中国的这个通行了 然后更早之前 字节还降低了这种内部的活水的门槛 以前是要M加才能够活水 然后TL和HR 我们就明显的看到他就特别活跃地 开始在卖卖上面去发布各种 活水的这种招聘的这种启示 对 然后你看腾讯的话 就是说双五星 然后是特别是AI和 这个关键工线的这种岗位的这种员工 那就直接加薪5到9K 然后再有一个20万起步的 RSU这个股票的这个激励然后转到像混元元宝这样的这种AI的战产的话那以前要满一年才能申请现在三个月就可以申请了然后所以你就会告诉公司就是说冲啊你去就往AI总是喊产生命冲就好了就不用考虑有什么后顾之忧也不用考虑有什么限制条件就这样的一个情况所以确实就是包括Alia等等还有很多很多这样的这个例子但核心的事情就是说 Because more high- którzy louder, more sharp- prom data, Soon you will get more sustainable for this decision. It's the bigymph Employment App, these great if they… How about you? If it were there, compared to the Chinese exchange¶, you'd like to go out there and find those who inf plans? N mobب I think was always fazer it to be exploring for some small business. No, no, no, no, no. 或者说已经编辑效应已经 对 但是因为最核心的两家公司 一家是OpenAI 一家是Google的Gimini 他们还在这上面有巨大的投入 而且确实拉到了还不错的进展 你没有单是那么exciting 但是确实还不错的进展 所以他就会倒逼今天所有的这些 在大模型的这个奋战的这些公司 都得这么去投 对吧 最紧张的就是Meta 包括今天还收购了Mena不要命的在碗里面去投这些资源因为他就担心说我错过了我就是错过了一切那中国的公司呢幸好还有个算力封锁在这个地方他就没有办法投那么多的钱但是他也尽可能的在碗里面去堆这个资源所以你说泡沫呢美国的泡沫肯定更大一点中国泡沫肯定更小一点但是如果你真的说从十年的角度上面来讲的话那这些东西都不会白干可能未来一到两年会有一个回调的过程但是实际上面我举几个简单的例子互联网的人才并没有因为01年的那个泡沫而导致说他的薪资下降了或者导致说他找不着工作了实际上在00年到10年的10年的时间里面互联网的人才一直都很抢手而且薪资基本上没有怎么降过的就个别的人可能在分子阶段薪资有下滑但总体来讲薪资是完全没有降过的那今天的AI的这些人才 它的需求度和它的薪资 而在未来十年的维度里面 可能有个别一两年的年份 可能会有小范围的调整 但是从长的角度上面讲 只会赚得更多 只会更稀缺 看这对AI还是特别有信心 是的 是的 我是非常非常信AI这件事情 而且前两天我们跟那个 做另外一期节目的时候 跟一个投资人聊 他也提到就是说 Deep Seek Moment对中国人对人才的信念感增加了很多就是他们发现原来这些东西其实不需要海贵不需要的海外的人才也能把中国大模型做大做强对包括我们去美国开玩笑说你去美国现在都不用讲英文了都讲中文因为你在AI方面的交流就所有的公司都是一半以上的中国人对然后呢你跟中国人聊其实会聊得很自由很舒服所以我们经常在开玩笑说AI就是拼中国的中国人和美国的中国人对吧谁干得更好一些但反正大家都是中国人但我其实想强调一件事情就是说因为AI整个它的技术理念和技术架构原来是一个非常小众的分支就是就整个的深度学习其实本来就已经是虽然它的应用量已经很广但它其实还是在少数人手上然后到大模型实际上深度学习的进一步的这个应用所以它原来培养的这部分人才太少了但是到了一个大模型时代广泛地开始应用AI的时候你就会发现说这个人才是极其稀缺的那这种稀缺的人才刚才又说到说其实你是这个博士生还是一个工作20年的人都在同一起跑线上面就大家都在同一起跑线上面那年轻人可能憧憬还更强一点点所以在这个中间大家就会变得就还挺有差异感的那个地方对 回到这个节点我就觉得说未来还是有很多很多的变化和可期的地方在 对然后刚才好几次提到说那个腾讯挖姚顺宇 说网传他的那个薪资是上亿 然后包括雷军也是用千万挖deep seek的这个天才少女入职 那你觉得他们这个薪资包括后来你可现在说的这些年终奖提醒 他们这个钱是算得过来的吗 当然算得过来了 我给你算个账啊 就是说大产的对于算力的投入一年大概在几百个亿对吧然后姚顺宇像罗福利这样子的同学我们都不说多吧就是他在调这个工程的架构或者在调这种算法的这个核心的这个变化的时候帮你省10%的算力你看Divisic省了10倍的对吧我们就说10%10%那就是几十个亿对吧那几十个亿你说你今天拿一个亿去请人家来干这事情你觉得值还是不值你要是老板你肯定说再来两个我都愿意 role planets And they were probably The allowed there's a choice ofằng Max. They're gonna keep the people doing this. I've seen a leader of my leadership in边lands. I'll see you soon, yeah. So this level I think depends on how with Prime Minister arreals. He FX makes in theقي Imp fazendo some kind of issues. Maybe too. But even if it's kind of cool. 可能有十个罗夫利 但是你真的能聊到一起去的 有可能就是这么一个 对吧 所以它就变得还挺有意思的 就是你应该也听到这个词 就是说很多时候大模型就跟炼丹一样的 对吧 开个炉 对吧 然后就是你有那个手感 这都开玩笑 但是它确实有很多的不确定性 有很多的随机性 所以人和人之间 那个是不是有演员 是不是能match 它也是一种随机性的一种表现 因为我看网上有这种说法 说让Alexander去管杨立坤 然后说杨立坤很不服气 所以现在走了 是肯定的 对 就是因为Alexander 还是一个商人 对吧 他并不是一个 真正的技术的天才 然后杨立坤他肯定是个 技术领域里面走得足够深的 当然我觉得说核心的还是说 是不是Transformer 这个底层架构的这种设计 因为Meta他还是很着急 说我今天在大模型这块我就已经落伍了那他更多的事业我要追上去但是你像杨利坤那就比较公开的表达说这个不是未来的翻向对吧他和伯格自己的角度上面来讲的话我至少我先要追上再说有没有那个新的这个东西如果你真的做出来新的东西那我再把你买回来就好了嘛对吧就是我得找到愿意相信这个翻向的人然后我才能落得下去我的这个战略我觉得在中国的职场还是相对比较论子排位的我觉得要请这么年轻的一个leader来 20 多岁然后来领导大厂的整个AI部门我感觉还是需要一点玻璃的那不是姚胜宇吗不如不立吗这个现象反正肯定在变化因为其实智杰之前也反思了这个问题他们原来是拿手管推的那一波内带的那个算法来负责但这次其实也做了切换在AI落地这方面美国的企业和中国的企业你感觉有什么不一样吗我们要看中美就是在用这个事情的本质的差异 是什么地方 我觉得首先 美国的公司来讲的话 它们跟中国公司相比 它们有一个非常大的特点 就是它们的人力成本 还是比中国公司要贵 至少一倍以上的 但是两边的XAN á supplemental 基本上是一样的 所以我们就会发现说 在美国尽可能的 会去多拆人 多用AI来替代人 哪怕刚才说到那个大Les 还要逼着它 倒逼着员工自己去想办法用AI 他知道你投给算了以后 算了一定是在满负荷的在运作的 那在中国这边的话呢 人力成本它没有到 贵到那个非才不可的那种状态 所以你会发现说 中国这边的这个公司呢 其实它就开始用比较多的 这个人去 还是用人去解决AI的这个事 所以你就说 从AI落地的宏观的角色们来讲的话 美国更愿意 他有更强的动力去落地 在中国呢 其实会有更慢的发展的动机去落地那第二个事情来讲的话我们自己就觉得说美国整个的2B的服务其实非常完善和发达的然后他们原来就已经依赖一个创业公司可能就几十套的2B的服务去采买然后SaaS 自动化等等这些东西都是非常的完整的那么在这个过程间美国今天它就快速的产生了一系列的AI的2B的这种公司 has been doingiques in for the artist too. You can do a lot of different stuff These kinds of technology They say WEW They aren't any employees They do not want to pay on AI They do extra 2B They do a basic marketing business They just want the whole They just want the bold Thank you But in most of the time The freaked market So it changes Of people To find go They will seem to use nutrients AI 的工具去产出这个工作的上面的内容所以你就会美国它的整个 AI落地更系统化更就是工具和平台化更服务化基本上不依赖于自己的员工自己在努力去做一些事情但中国的这个 AI这个落地呢就非常明显的就是说它得靠自己的人去探索和尝试还没有形成很多标准的达法而且你往这里面投人似乎还挺有效还是有蛮大的差异性对我突然想起来前段时间有个段子说的是我现在把我的产品做得越来越好以后我的产品就把我替代了对这个其实是那个agent的逻辑对吧就是说我现在在打磨agentagent其实在替代我的某些工作我把agent打磨了足够好的时候那我就不用存在了但先不管这个段子我们说事实的话其实是说如果是你把agent打磨好的那你就会在公司里面被重用然后你的同事就会被agent优化掉 We were talking about the fact that you need to be able to use AI But then you will be able to use AI to use AI to replace it And I saw that in the US, they also have studied What kind of岗位 is the most easy to be AI to replace it Just AI, the most people who work with AI to replace it They work with the job of the duty is the most easy to be AI to replace it For example, law or law, in the law, you need to write a lot of books If this tool is enough to get used, you don't need to write a lot of books Actually, I don't completely agree. I'll give you a example, just very明显. Just say,以前,对于知识产权侵权,或者对于盗版,很多大公司,它的业务部门,只能挑一些大的case来做.就这个人,可能市场上有100家公司,都在侵权我的这个产品.我可能只能挑一到两家最大的公司.因为你要去收集证据,你要去起诉,你要去准备证据,很多这些东西,都是要负你大量的精力的对吧包括刚才说的这种文书的整理所以你只能搞定一两家但是有了AI以后你可能这家公司可以同时起诉一百家公司它的核心先是说你原来成本高所以你只能做这么多的事情比如说只能做10%的这个事情但因为你有了AI工具以后你首先先开始顶这个线线从这10%变成你可以做100%的这个事然后你才开始轮到说 So this time people will hold ti-dom him I think in the first half year by £3 per day through AI level I saw people might lose the majority of people but even if theyr to get up to people and việc turned the exactly to the entire world so that they would see the most that now is even with college college English is the same. So, the majority of junior jobs are not open. We have a 1% of the people who are 1% of the people who are 1% of the people who are 1% of the people. We should be able to do that. I always表达 a point. The majority of people are going to use AI. This is important. In the 90s, you don't use the phone. It's a good thing. You can't live. 但是呢你可能到了90年代末或2000年初好的机会一定还是要会用电脑的 然后可能到10年的时候可能你不上网不用智能手机也行对吧 但是你到大的公司好的岗位你肯定要拥抱移动互联网的这一系列的这些能力在那个地方 今天我们就是说每个人要用好AI工具甚至要会用AI写代码然后用AI解决问题那当你具备了这个能力的时候你就会有机会在现在这个时代获得更好的机会因为你再过十年再过二十年这又变成是一个标配了对吧你不可能不会但是你在这个节点上面你就是一个非常大的一个跳变的可能性所以就刚才说到说现在所有人都在一个起跑线上这件事情也不仅仅是针对年龄也针对学校就是名校的这个背景当然你去争夺那1%的技术人才的时候肯定是有用的刚才说到这些人就必须得C9必须得硕博对吧但是对所有其他的跟AI相关的这些岗位来讲的话名校背景就不是那么重要你觉得写代码你觉得特别重要是不是因为你是计算机背景出身不是就是用AI写代码其实是说你用AI写完代码以后你用代码可以驱动计算机帮你干更多的活以前只有程序员才能让计算机帮你干更多的活 但是如果你今天说你就告诉AI说每个小时帮我去看各个这个媒体对吧 然后如果你就有什么好的东西你给到我 那他去写一个程序帮你去完成这个工作 你可能就是收到各种push的这个信息 他不仅给你push这个信息还给你你该怎么写 针对这个事情写一个什么样的这个内容 你可能再做一两步简单的操作可能你这个东西就出来了 那你真正让AI开始去收集这些信息 to manage this data and to fix and fix and fix and fix it it's always asking you to write a letter at least this stage maybe two years maybe agent becomes stronger and then not need to be more so I think this process is a way of getting a chance to make a way so I always say write a letter it's not a software actually you in different places you said that every person will write a letter and then I thought as a work of a work I feel like I didn't I don't know what I'm doing.每天帮你去美国的各种这种网站上面去收一些最新的这种食谱也好什么东西也好把它翻译好然后你在小龙虫上面推出一个做西餐的一个美食的一个频道很可能你可以用这一套流程你就快速的每天只要花半个小时可能就能帮你经营好这个内容频道了这是你以前肯定不会去干的事但是当你有了这个能力以后你就可以干五件事或者十件事了 it doesn't matter, it doesn't matter. It depends on you. It glances such that things such that money takes advantage, and it is not the of your thoughts that didn't matter. It is important. It has been aYE that I raised earlier. It was a cultural marker that siinä finds 8 percent. A lot of ideas are diagnosed with me are very emotional. Totally viable insight with us six thoughts in 2025. That 65% of forward is a 5 percent constant low- drawn durations. 但是我觉得可能大环境会说大家都想稳定啊不想主动离职啊然后啊你怎么看这两个矛盾的点对前年和去年吧大家的主动离职率其实是非常非常低的特别是大产的有的时候甚至都是零离职的这种情况但今年其实我们觉得说有两个呃两类人就是这一类人呢有一部分可能占到10吧他是那种就是说今天这个大的这个时代有这么多好的机会对吧那我还在一个传统的这个工作里面再去做所以他就会有一种说我要去往特别热的那个赛道里面去跳去挤的那样子的一个动力那主要就是刚才说的流向跟AI相关的这个事情跟这个游戏相关的甚至跟一些外卖因为外卖大战区也抢了很多人它是一个主动职业生涯的这种切换那我觉得这个可能带来的这种收益其实蛮大的还有一类人呢其实是说离职了 But he actually didn't work with him He was just waiting for a while This situation we talked about Because the first thing we talked about He was more than a young man You feel like 23 to 28 years Just like that 00 or 95 years old And then we talked about this Just明显離職 And then we didn't go to work with him Or we didn't go to work with him They're the age of 35 years They're the age of 45 They're the age of 45 And they're not a big fan 是小一点的这种公司 比如说500人以下的这种小一点的公司 那他们是觉得说 过去这几年太卷了 就身心疲惫 然後呢他就需要说 充个电 对吧 然后或者是说 休息一下 放松一下 这个时候他其实是一个 我认为说是资产的一个暂停嘛 就是说没关系 我这半年空窗 我也活得下去 我也不会缺钱 对吧 那我 去玩一玩 或者我看看书再掌握一下AI的一些信息等等我觉得都有甚至还有一些人可能就出去做一些兼职顾问的这样的这种身份他也有所以这是两类完全不同的人但总体来讲就是说大产的年轻人之间还是会跳的就会主动跳的然后这些人可能就是说有一定急需和积累了会安稳一点但是他想再休息休息明白这部分人估计是财富自由的一体我觉得到不了财富自由 I think I have a friend with a colleague I have a lot of空窗 So I have to keep my computer I have to keep my computer I don't know if I do a job But now it's a bit more difficult I think it's a bit difficult I think it's a bit difficult for young people Actually, you work for a few years You say you have a few years空窗 Who cares this thing It's more clear of the thing I think it's a relationship with you You're not even going to go to this time You're not going to go to this time You're not going to go to this time 新的技术完全一点都不了解 它的原因不是因为你空窗 而是因为你脱节 明白明白 那现在如果大家想找工作的话 一般看中的都是些什么样的条件 我们看到说求职的首要的这些 就是要素其实是没有变化的 但是顺序发生了变化 前三的因素还是说 薪资福利 岗位的成长性 然后行业和公司的这个发展前景 但是我们看到的很重要的事情是说 前的重要性在下降 然后长期的确定性的权重在上升 也就是说行业或者公司的前景会变得更重要一些 你看比如说从数据的角度上面来看的话 就是2024年的时候薪资福利的重要性是85.16% 到2025年的时候就已经降到了74.54% 降了10个点 降了10个百分点 其实还是蛮厉害的 对吧 但是它的侧重点就放在了这个长期因素就是说行业和企业的发展前景那很重要一个事情就是说变革期因为你现在AI来了过去熟悉的东西其实都有巨大的一个变化所以这个行业五到十年以后还在不在会不会被AI颠覆对吧还是说会被AI放大这可能就是大家非常关注的一个事情然后公司也很重要因为你在这个节点上面确实很多时候大公司或者有资源的公司有对AI有投入的公司它有可能在这个地方能够活得下来然后对AI完全没感觉的这个公司可能也会被淘汰掉所以我们自己觉得说大家确实在变革期的时候他会关注说公司和行业的前景就业的结构其实也会有一些变化比如说岗位的这种成长性他可能会考虑说我找工作因为比较难对吧如果我今天到这家公司这个岗位本身没有成长性的话那我可能干了两年或者干了十年 I'm all the young Then I'm going to be closed But if I go to this company The degree of the year The size of the year I'm quite high That I can do two years I'm in this place I'm in five years I'm in this place That I actually I'm going to go to this I don't even need to go to this You will find that The long-term things You can see that It will be more important And if I want to give For the first year For the first year of the year There are two建议 Then I will be able to do this Just to put Will use AI to do this To become a hard work It's a hard work Not to say I'm going to go to the next This situation That's a good idea. It's a good idea. First, you have to learn from the first. You have to learn from the new tools. You have to learn from the new tools. You have to learn from the new tools. The new tools can be used. It's because it's more than the new tools. And the second is the判断力. When AI gives you 10 ideas, you actually need to decide which is better. This is the best way to考察 your best. And the third is the question. 很多时候你是要向AI去提出一个正确的问题的 然后这样的话AI才会给你一个正确的答案 所以我们自己觉得说就是一定要做的事情就是分款的用AI干活 然后一定不要做的事情就是说不要去失去希望不去看这个机会 因为今天确实找工作是比较难的 特别是对于英杰毕业生来讲 那有很多人就找着找着他就算了 对吧但是因为这是一个变革的时代AI在大量的替代基础性的工作就未来会越来越难所以你在这个空间你一定要跟上这个时代对 其实你刚才说的判断力我觉得很多的判断力是在工作中锻炼出来的我感觉有点遗憾的就是现在因为出街的工作很多都被替代了我感觉大家反而失去了这个锻炼的机会其实我觉得不完全是这样的首先有一个特别trick的做法就是说你把A的拿一个GPT的这个方案拿出来然后去问金木乃说这里面哪个好对吧然后金木乃就会给你一个分析然后说哪个更好因为我们实际上面我们在今天在大模型的应用里面不是有个强化学习吗以前这强化学习就叫做human feedback就是人反馈现在都叫agent feedback机器反馈为什么这么说呢是说科学家和这些大模型的这种开发者他们都发现到一个很有意思的现象就是说今天对于人来讲 你可能不是一个作家 但是你看这个公众号 你还是会知道说 哪个公众号好一点 哪个公众号差一点 他是就是人还是眼高手低的 就是你的品位 还是比你的这个 串组能力要再好一些的 就大模型能力一致的情况底下 他在评价这个东西 谁好谁坏 和他在这个 串造这个东西好坏的时候 评价的能力 还是要高于串造能力的 明白 所以你在这个过程间 是有机会去 哪怕就是在AI之间倒腾 你都能够有一个很好的那个训练你的品位和判断的一个方式的当然了就是你如果能够跟人去做很多的讨论讨论也是对你有帮助的那我觉得都是有机会培养自己的那个创造力的那你觉得就现在AI的时代35岁的人是以上的人他是更有优势还是更有劣势其实我很多场合我都表达说35岁以上的人反而是更有优势的因为他有那个判断力然后他的那个审美他的这个都是变得更好的 The only problem is that 35 years old The learning rate is not as young as the learning rate The learning rate is not as young as the learning rate I've been able to try to do this Because I've been working many years Actually, you don't have to be able to do this In the same time, you don't have to be able to do this But if you really want to try to do this Every day to learn a little bit of a little bit of things You will find that you still can learn So it's not a good thing Because I've seen a lot of these The first section says 35-60 in the computer You'll send a chance to check your checks 你这一小时时间抽出来去做这个学习, 那么你依然还是有这个学习力在那个地方。 对,昨天我看到漫画上有个帖子, 说程序员的斩杀线是什么,回答说是35岁。 对,但我觉得有AI以后, 程序员的斩杀线都不是35岁。 是变小了吗? 不是,就是说, 首先程序员这个大工种未来可能会减少很多, 那其次是属于说, 可能老程序员反而比年轻程序员更有优势了。 所以AI如果用好了, 对这个比较成熟的工作以后的人来讲, 其实是优势 绝对是个好事 对 然后卖卖其实有很大部分是跟招聘相关的 对 那你说比如说像HR之类的 其实也是一个还蛮繁琐的工作 对 你觉得就是在AI这部分 它是怎么样可以更加让这个招聘的工作变得更高效呢 我自己觉得说这个叫招聘是所有企业里面 能够被AI重做的最应该做的一件事情 因为整个招聘的这个全流程就重复劳动还是非常非常多的 能够占到70% 真正用来理解说用就是业务的招聘需求判断候选人的匹配度 或者是做用人的决策的这部分的这个时间可能是30%都不到的 那你看比如说以前的这个场景里面招聘的这个场景里面 HR去写一份职位描述发职位描述一份一份的筛简历然后手动的跟这些候选人去聊说你现在看什么样的机会或者是回办公地点在哪里等等这些很junior的这些问题那我们进入到AI时代的时候我们就是说首先就是先用AI去解决刚才HR身上最沾最累的那70%的重复劳动比如说我们今天麦麦做的这个AI招聘的这个功能它就是核心是两个环节提效 一个环节是人才的筛选 HR不用再去挑说 哪个我要 这个是我想要的 那个不是我想要的 他可能只要跟同事说话一样 说我不要三年 跳两次潮的 当然如果说每次都升值的话 那也行 或者说我今天优先看某个领域的 或者说我今天只要 2B的 不要2C的 就是你可以用正案语言去表达这些 你想要的东西 以前筛选卷例它也有 你也可以画一个线 比如说三年工作经验以下我不要 他也可以筛入来 对 但是他就这种筛选条件 但是三年跳槽两次以上的你不要 他就没有这个条件 相当于比较复杂一点 对 其实他就说你可以用各种各样的条件 去定制你的这个事情 他以前就必须是你系统做出来哪些功能你才能用 现在就是你爱怎么讲怎么表达 对 刚才这个事情 我们实际的情况就是HR三分钟就能看完5000份简历 它的效率非常非常的高 然后那还有就是意向沟通的这种自动化就是说 HR相当于说有一个7×20小时的AI小助手搬他去发消息回消息然后我们有个客户招后端研发然后AI搬他筛选了1600人自动聊了1200人然后最后给HR留下来了120个有明确意象的那对他来讲的话就是用习惯了以后就很难再回到手动的这个时代了所以我自己觉得说就是整个AI招聘它是在这个阶段会把HR从体力活中间解放出来让他们回到真正有价值的这个工作那如果说再进一步的话我们认为说全环节就刚刚因为还是定义了两个核心的HR的这个比较累和苦活的这样的这个环节那未来我觉得说全链路其实十几个环节都可以被AI去做这个接管和优化那这个时候可能就变成说业务方直接说我要什么什么什么样的一个人什么样一个画像 AI就可以帮你全自动的一键道杆那到这个过程中间的话那可能 HR就已经就从招聘的这个体系里就解脱出来了还可能更多就是搭建人才策略然后搭建人才梯队然后帮助这个企业去判断说什么样的这个人才的这个供应能够真正让企业的业务有个更好的成长所以这个是我们觉得说从搬助干粘活累活到最后能够直接一键道杆 AI全自动盗杆就是招聘agent明白那以后慢慢还要再长远来看慢慢还有什么想要做到的事情第一是刚才讲到说在整个招聘的这个领域我觉得说我们实际上是把以前的所谓的招聘平台的这种撮合对吧两边互相去通过广告的形式互相看到的这种方式变成了一个全链路的AI的交付的这种方式那这样的话我们自己觉得说 未来的几年三到五年的时间 可能不一定会很快 但是三到五年的时间里面 整个招聘的这个事情 就可能都是由AI去完成了 所以我就觉得说 可能麦麦应该在这个时代下面 会去重新定义 这个AI时代的招聘 对 这个是我们想做的 对 我觉得这个人才市场 somehow其实可以代表 整个国家发展的一个大趋势 所以我觉得非常高兴 今天可以跟林环总聊天 听我们有问题也可以随时在评论区评论好 那我们今天就这样谢谢大家拜拜拜拜 We'll be right back.
