来源：图虫
最近，上到掌握生产资料的老板，下到完全看不懂代码的普通人，纷纷养起了“小龙虾”。
然而，在这场狂欢的背面，是另一种无法言说的焦虑——既然AI什么都能干，那我还能干什么？
在这个AI狂飙的2026年，人，正在被重新定价。
普通人，又该如何衡量自己的价值？
01
当AI轰轰烈烈地取代人类工作时，最先被冲击的互联网大厂，却开启了史上最大规模的招聘。
近日，字节跳动和腾讯同日官宣2026年实习生招聘计划，两大厂合计放出超1.7万个实习岗位。
字节跳动的ByteIntern计划，是其史上规模最大的转正实习生招聘，研发类Offer超4800个，创历史新高。AI工程、AI产品等岗位需求井喷。
这组数据，或许让在寒冬中瑟瑟发抖的应届生感到一丝暖意。
但事情，真的那么简单吗？
互联网大厂对AI人才的争夺，早已白热化。
数据显示，到2030年，全球AI人才缺口或突破280万，国内AI人才需供比高达3.5:1。
看起来是机会，但仔细看岗位要求，会发现一个残酷的现实——
如果你不是2027届的毕业生，不是那个能写代码的人，如果你只是在传统行业摸爬滚打十年、看着AI浪潮袭来的普通人，这1.7万个岗位，这些人才缺口，和你没有任何关系。
归根结底，大厂抢的是“AI人才”，不是“人”。
之所以会有需求缺口，不是因为需求太大，而是能满足要求的人太少。
越依赖经验和复杂判断的资深岗位，变得越稀缺、越抢手。
而越是标准化的初级岗位，越先被挤压空间。
这样的分化，反而更加验证了AI对就业岗位的冲击。
世界经济论坛预测，到2030年，技术进步将创造1.7亿个新岗位，但同时，也将替代约9200万个现有岗位。
当AI能写文案、能编代码、能做报表，甚至能自主执行复杂任务，普通人还能做什么？
以前，处理全天候客户咨询需要20名人工客服，如今，仅需2名专员处理机器人无法应答的复杂问题。
以前，装卸10万吨级巨轮需要50名码头工人，负责现场调度、装卸辅助、收箱叠箱、安全监护，如今，仅需1名远程操作员。
一个现实的问题摆在面前：剩下的员工，何去何从？
这正是大多数人对于AI焦虑的来源。
正如数百年前，珍妮纺纱机将效率提高八倍，被取代的工人愤而去砸毁机器。
当年砸机器的工人，如今或许正坐在电脑前，一边焦虑地看着“龙虾”爬行，一边担忧自己会不会是下一个被优化的人。
广东高科技产业商会会长王理宗在今年两会上指出，AI时代，个人知识的折旧周期已从10年缩短至2年。
从25岁参加工作到60岁退休，每个人都要经历多次知识折旧，不学习就会被淘汰。
更关键的是，AI对于人的替代往往是突发的，某一个大模型的突飞猛进，可能会瞬间取代一批岗位。
就像2025年底到2026年初，可灵3.0、Seedance2.0的发布，让“Hollywood is Panicking”成为现实。
AI对于工作的创造，却是渐进的、分散的，甚至对绝大多数人来说，是隐蔽的。
就算有越来越多的“AI原生”岗位逐渐涌现，如AI训练师、人机协同、智能系统维护工程师等。这些岗位要求的能力，也和大多数普通劳动者现有技能之间，存在巨大的鸿沟。
随着AI发展速度越来越快，这样的问题也将日渐凸显。
普通人，又该如何面对呢？
02
在大厂拿着股权和激励抢人之时，在广州海珠区康鹭新招工广场，另一种“抢人”也在同时上演。
康鹭周边的数百名服装厂老板手持成衣样品排成长队，工人们则穿梭其间，仔细比对工价。
如今，制衣工人工价已经达到400元一天，熟手更是达到五六百元。
这个被当地人称为“招工广场”的地方，累计接待人次已超1500万，日均人流量约2万人次，日均成功促进灵活就业对接约3000人次。
一边是挤破头想进大厂的应届生，一边是挑三拣四的制衣工人。
看似毫不相关，但现象背后，都是被同一股力量重塑——AI。
康鹭广场上的抢人，是由于如今服装行业小单快返模式盛行，订单像潮水一样涌来又退去，工厂不敢养太多长期工，只能靠日结工救急。
而能在这个生态里活下来的，只能是什么款式都能上手、什么机器都会操作、能够独立做整件衣服的熟手。
这就是AI带来的变化，它既创造了新的高薪岗位，也加剧了传统技能的稀缺性。
尽管AI能在几秒钟生成几十个设计图，但能把图纸变成衣服穿到人身上的，依然是需要人类一双灵巧的手。
当机器可以24小时不停运转时，能搞定款式复杂、批量又小、客户催得要死的急单的，依然是那个在缝纫机前坐了二十年的老师傅。
无论是文字产出，还是代码编写，产生的都是虚拟资产。
但对于需要现实接触、需要手感、需要对物理世界进行干预的行业，在AI时代反而会愈发稀缺。
华尔街巨头、全球最大公募基金管理公司贝莱德就宣布，将投资1亿美元用于技术工人培训项目。
计划的目标是，在未来五年内惠及5万名工人。惠及的技术工人包括电工、水管工、暖通空调技工和钢铁工人等。
据国际电气工人兄弟会统计，未来十年，美国预计将有超过20万名电工退休，但同期需要新增30多万名电工才能满足人工智能建设需求。
最关键的是，贝莱德CEO拉里·芬克指出，仅仅依靠资金是不够的，人才是建设美国未来的核心。
这句话，放在国内也一样。
当我们不再需要记忆知识，因为AI可以随时调取；
当我们不再需要基础写作，因为AI可以生成初稿；
当我们不再需要简单编程，因为AI可以自动完成——
那么，人还剩什么？
剩下的，是提出问题的能力。
AI知道什么是正确答案，但它不知道什么值得被问。
某种程度上，人们对于AI的两极化想象——一种是被替代的恐惧，一种是不用工作的解放，其实是同一枚硬币的两面。
它们导向同一个结果，那就是AI正在把人类推向一个我们从未面对过的路口，那里生存不再依赖技能，价值不再取决于功能。
因此，面临汹涌的AI热潮，与其问“我会不会被AI取代？”，不如问问自己：
“当AI能做完所有基础的事情时，我还愿意为什么事情投入全部的精力？”
答案在哪里，人的价值就在哪里。
而当我们终于不再被需要，人的价值，才刚刚开始。
03、尾声
正如中国科学院大学知识产权学院院长马一德所说——
我们长期以来所培养的，是能够在既定规则下解决既定问题的专业人才。
而AI时代更需要的，是那些能够在规则尚未成形、问题边界尚不清晰的情境下持续学习、融会贯通的人。
两种培养导向之间的距离，远比学习内容的调整要深得多。
这正是普通人焦虑的根源，也是解法的起点。
我们过去的教育和工作模式，像是一条预设好的轨道，学好专业，按部就班，积累经验。
但AI把这条轨道炸断了，它要求你不再只是轨道上的火车，而要成为能在旷野中辨别方向、寻找路径的探险家。
重要的配先查配资，是找到那条适合自己的道路。
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