86.「明年科技公司就只招 AI 人才了！」和脉脉CEO林凡聊全球 AI 人才动向、组织变革与大模型季报

86.「明年科技公司就只招 AI 人才了！」和脉脉CEO林凡聊全球 AI 人才动向、组织变革与大模型季报 - 卫诗婕｜漫谈Light the Star | 小宇宙 - 听播客，上小宇宙

过去半年间，AI行业最大的趋势已经从模型能力探索，步入了“Agentic 化（智能体化）与深度组织渗透”的实操阶段。AI 已不再只是后台的算法演进，而变成了一种全新的工作流和生产力底座。

巧合的是，我和脉脉创始人兼 CEO 林凡总，最近都刚从硅谷回来。林凡总深入拜访了 OpenAI、Anthropic、Google 和 Meta 等顶尖大模型厂商及一线AI 前沿团队。本期节目可以视作一份当下全球大模型发展态势与动向的“AI 季报”。

我们的对话将涉及几个硬核议题：

中美大模型的真实差距 “AI 人才”的新标准 人才市场正在及未来即将发生的结构性震荡。

作为中国最大职场社区与社交平台的掌舵人，林凡不仅在密切观察全行业的人才流向，更在企业内部推进着一场近乎“激进”的 AI 组织变革。希望这一期对话能为大家找到个人价值的核心锚点、摆脱焦虑，共同进步～

一些 takeaways：

• 生产力的颠覆性跨越 ：在 OpenAI 内部，过去专属于程序员的 Coding Agent（如 Codex），在短短 9 个月内已经渗透到了法务、财务等全体非技术岗位，人人每天平均让 Agent 自主跑上 1 小时以上；

• Agent 开始“主动抢活” ：在 Anthropic，Claude 已经能够在 Slack 等协作社区中自主识别任务，甚至主动接管工作；

• 星辰大海的科学目标 ：OpenAI 的核心关切早已超越了简单的工种替代或商业蒸馏，他们正全力冲刺用 AI 攻克数学菲尔兹奖级别的前沿科学难题（AI for Science）。

本期嘉宾：林凡（脉脉创始人 & CEO）

本期 Shownotes：

• 硅谷调研核心发现 中美大模型差距现状：当前中美sota模型差距处于收窄状态，美国一线技术人员普遍认可中国的技术进展，并非外界所说的单纯蒸馏。 模型成本走势判断：未来6-12个月sota模型仍将维持高价，后续小模型能力追平当前头部水平后，token价格将显著回落。 头部厂商布局方向：OpenAI当前核心目标为1年内拿下数学菲尔兹奖，重点攻坚AI for Science，30%训练工作已交由AI优化，目标1年内达70-80%。 行业共识方向：硅谷创业公司普遍达成工种替代的共识，Coding Agent对程序员的替代趋势已十分明确，人力资源产业存在巨大商业机会。

• 核心技术迭代逻辑 过去一年核心突破：推理类RL、agentic RL的落地是AI能力跳变的核心原因，可打破人类顶尖水平的能力天花板。 能力释放规律：任务闭环越短、评价标准越清晰，AI能力释放速度越快，当前Coding、数学领域的替代进度领先其他领域。 落地进度变量：各领域替代进度不取决于模型能力，而取决于对应赛道的商业价值规模，资源将优先向高价值行业倾斜。

• AI人才的定义标准与招聘市场变化

• AI人才的三类划分框架 基座技术人才：负责大模型预训练、后训练、底层infra搭建，对应大众认知中的高精尖AI技术人才。 应用开发人才：负责agent开发、工具链搭建、记忆与功能模块开发，需具备基础的技术背景支撑。 业务效能人才：核心衡量标准为能否让agent自主、自动运行超过1小时，需具备清晰的目标拆解与约束设计能力。

• 人才评估的核心维度 基座技术人才：以顶级论文发表、开源项目核心贡献者、顶级竞赛获奖经历为核心硬核评估标准。 应用开发人才：以真实AI应用落地案例、业务指标提升效果、流程自动化程度为核心评估依据。 业务效能人才：以能否实现agent超1小时自主运行为核心门槛，同时考察架构设计与约束条件的设置能力。 一小时分水岭的由来：普通任务agent通常20-30分钟即可完成，将目标翻倍至1小时，可倒逼用户设计完整的目标与验证闭环。 人在回路的正确方式：仅需在初始阶段设计架构、结尾阶段设置验证规则，中间环节无需人工介入，耐心等待AI完成多轮迭代即可。

• 招聘市场的结构变化 市场情绪转折点：25年DeepSeek R1发布成为行业转折点，大中小公司对AI人才的招聘热情同步快速提升。 岗位需求变化：非AI类岗位普遍缩招，AI相关岗位需求连续两年保持同比10倍的增长速度。 人才获取路径：基座、应用开发类人才可通过圈子社交触达，业务效能类人才以内部培养为核心路径。

• AI对企业组织与工作模式的深层渗透 企业AI落地的核心前提 上下文供给要求：企业需开放文档库、代码库、线上日志、数据库等内部数据，为agent提供完整的信息访问权限。 落地速度差异：技术能力扎实、内部数据数字化程度高的企业AI普及更快，OpenAI用9个月完成全员AI覆盖，2-3年内所有企业将完成该切换。 落地优先级判断：企业可优先开放权限、跑通业务验证，再逐步完善权限体系，落地速度将比先完善权限再推进快3-5倍。

• Agent落地的当前实际效应 降本提效案例：部分存量市场头部企业通过agent落地，缩减2/3人力成本，直接实现十亿级别的利润释放。 创业公司红利：三五人规模的AI原生创业公司，可实现传统三五十人甚至数百人公司的业务产出能力。 组织变革速度：原互联网行业20年完成的工种细分拆分，将在1-2年内重新合并为单人全链路负责的模式。 Agent主动性趋势：头部厂商已实现agent主动识别可承接的例行工作，主动向员工提出自动化承接请求，明年将成为普遍现象。

• 企业AI蒸馏的本质与应对 蒸馏的核心本质：企业通过agent将例行工作自动化的正常过程，并非针对员工的恶意行为。 员工的应对逻辑：需主动将自身例行工作逐步交付给AI，持续探索新的可例行化工作边界，避免被替代。 人性对抗的问题：刚毕业的新员工对AI的接受度更高，老员工普遍存在对抗心态，需主动调整认知适配变革。

• 未来劳动力市场的变革方向与行业布局

• 岗位替代的核心逻辑 替代的判断标准：核心看任务是否具备清晰可验证的闭环，短闭环任务可直接由AI独立完成，长闭环任务可由人带领agent完成。 暂难替代的岗位类型：仅需人和人深度交互、关系型导向的岗位暂难被AI替代，其余岗位均面临不同程度的收缩压力。 人才流动趋势：程序员群体将从互联网行业向全行业扩散，单人搭配agent即可支撑传统行业的数字化需求。

• 脉脉的行业布局与长期规划 服务对象不变：始终以企业端、求职者端为核心服务对象，不会脱离“成就职业梦想”的底层使命。 服务路径升级：从早期的信息撮合，逐步升级为更精准的人岗匹配，最终实现全局劳动价值的智能匹配。 长期终局构想：未来将搭建统一的AI管理灵活用工平台，实现小时级、天级的任务指派，适配人力资源上云的趋势。

• 宏观劳动力市场的长期判断 短期震荡风险：未来10年将是劳动力市场的剧烈震荡期，当前需求侧信心不足、供给侧生产力快速提升的矛盾将持续存在。 需求增量方向：未来新增需求将主要向个性化、情绪情感、人文关怀类方向倾斜，其余领域的增量空间有限。 长期终局展望：20年后将实现全民无需工作的社会形态，当前的震荡期是向该形态过渡的必经阶段。

• 普通人拥抱AI的核心行动建议

• 核心行动方向 掌握核心工具：优先熟练使用Coding Agent等核心工具，达成让agent自主运行超过1小时的基础门槛。 公开成果沉淀：主动在GitHub、职场平台等渠道公开自己的AI落地成果，清晰展示解决的问题与效率提升价值。 打破标签限制：无需被学历、过往岗位标签限制，学习速度、AI产出能力是当前阶段最核心的竞争力来源。

特别鸣谢硅谷睡眠科技品牌 Eight Sleep 对本期节目的大力支持：

Eight Sleep 是一款当下硅谷最火热的 AI 核心健康设备 ——马斯克、扎克伯格、OpenAI 的 Sam Altman 都是它的用户。这家公司成立于 2014 年，核心产品是一张通过动态调节床面温度、以达成更快入睡、更长深度睡眠的床套。融资目前已超 2.5 亿美金。

Eight Sleep 构建了一整套完整的睡眠干预的闭环系统。

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