AI创业公司抢人：不要会用AI的，只要能造AI的

两年前，“熟练使用ChatGPT”还算简历上的加分项。到了2025年，这句话的含金量约等于“精通Word和Excel”——写了等于没写，甚至可能被贴上“只会用工具”的标签。

某大厂校招HR直言不讳：笼统地写“熟悉AI工具”，在HR眼里跟没写差不多。他们要的不是你会用某个产品，而是你在哪个项目里用AI解决了什么问题、产出了什么可量化的结果。

面试环节的变化更具杀伤力。现在企业会直接出题测试候选人的AI实战能力，这已从加分环节变成常规筛选。猎头顾问刘杰透露的一个细节很说明问题：半年前客户还要求“精通Prompt Engineering”，上个月同一个JD已改成“具备多Agent协同系统设计经验”。Prompt优化从核心技能降级为基本功，现在连门槛都算不上。

更残酷的现实是：AI正在让基础生产环节的人力需求归零。过去招运营，看文案、活动策划等单项技能；现在要求你用AI快速生成多语言、多风格的文案、海报、视频脚本，一个人干了过去一个小组的活。如果你只能“熟练使用AI”，却没有用AI改造业务流程、实现自动化产出的能力，简历投出去就是石沉大海。

当工具门槛低到几乎为零时，什么才是真正的壁垒？

知潜创始人周子龙给出了精准概括：好奇心+判断力，正在取代学历背景，成为核心硬通货。AI技术迭代速度以周为单位，没有持续的好奇心和学习能力，三个月就会落伍。但光有好奇心远远不够——你得知道什么工具适合解决什么问题，生成的结果该如何评判和优化。二者缺一不可。

这解释了为什么DeepSeek创始人梁文锋会说“我们并没有什么高深莫测的奇才，都是一些Top高校的应届毕业生”。创业公司不看学历光环，看的是你能否在未知领域快速摸索出解决方案。资深猎头陆海天用了一个形象的比喻：“每个人都是棋手，老板给你tokens（AI算力额度），你用这笔资源对业务做了怎样的赋能，决定了你在公司的价值。”

这个能力，跟年龄无关，跟学校背景无关。

关键在于你能否把自己负责的业务模块完整“蒸馏”出来，交给AI跑通流程，实现自动化。做得到，老板自然愿意给更高薪水、更大权责。做不到，再漂亮的履历也只是过去式。

二、选人逻辑反差：创业公司偏爱“白纸”与“极客”

AI创业公司的选人标准，正与互联网大厂形成刺眼的反差。当巨头们还在用“3-5年相关经验”筛简历时，顶尖AI公司已悄然转向那些未被职场规则“定型”的人。在AI原生时代，错误的经验可能比没有经验更危险。

DeepSeek用人真相：不迷信经验，只看重创新与编程底子

2025年初，DeepSeek以应届生最高年薪112万冲上热搜。其52个在招职位中，深度学习研究员岗明确要求“在校或应届硕士生”，核心系统研发工程师甚至对本科生敞开大门。

创始人梁文锋的用人哲学很直白：“我们并没有什么高深莫测的奇才，都是一些Top高校的应届毕业生，没毕业的博四、博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。”

这背后是一个残酷的招聘逻辑反转：AI技术迭代太快，传统经验可能成为包袱。 一个在旧框架里深耕5年的人，面对大模型带来的范式转移，反而比白纸更难重塑思维。DeepSeek不要求相关工作经历，核心只看两点——创新意识和编程能力。一名在校本科生实习，月薪也能过万。

这种偏好并非孤例。曾经的AI明星格林深瞳在鼎盛时期，招聘广告直接打出“对不起，我们只招牛人”，号称哈佛、斯坦福的MBA“在当实习生”。虽然后来因经营危机吸引力骤降，但对“极客基因”的执念，代表了AI创业圈的主流审美。

顶会论文与项目实战：创业公司如何定义真正的“牛人”

没有工作经验背书，创业公司如何筛选人才？答案藏在两个硬指标里：顶会论文和可展示的项目成果。

资料显示，大厂算法岗现在会直接考察候选人是否在CV、ACL等顶级会议发表过论文。这不是镀金，而是判断“创新底子”的核心依据——一个能在学术界最前沿产出成果的年轻人，比一个只会调参的熟手更有价值。

与此同时，项目实战的门槛被AI工具大幅降低。招聘专家指出：“你不需要会写复杂代码，但得有产品思维，能从0到1想清楚一个产品的逻辑。”这意味着，一个应届生如果能独立跑通一个小程序、做出demo，在面试中的说服力可能远超三年重复劳动的简历。

创业公司要的不是“会用人”，而是“能造人”——能造出AI模型、能重构业务流程的人。 这种对底层创造力的饥渴，正在重塑整个AI人才市场的价值坐标系。

三、岗位价值重构：被疯抢的“AI原生”与正在消失的“流程执行者”

AI对岗位的重塑，不是简单的“替代”，而是一场价值标准的彻底重构。过去三年，企业招聘看的是技能匹配度；如今，看的是你将业务逻辑“蒸馏”进AI模型的能力。这场重构的核心，在于区分谁在驾驭AI，谁在被AI边缘化。

算法与产品岗升级：Agent编排、大模型API调用成必备技能

技术岗位的招聘要求，正在经历前所未有的快速迭代。半年前，精通Prompt Engineering还是大厂算法岗的加分项；如今，同一岗位的JD已改为“具备多Agent协同系统设计经验，能独立完成复杂业务场景的Agent编排”。

这意味着什么？Prompt优化从高阶技能降级为基本功，连门槛都算不上。 LLM微调、效果评估这些2024年的前沿能力，现在只是简历上的默认项——写上去不会加分，没写一定会减分。

产品经理岗同样经历质变。过去企业关注需求分析、用户调研等传统能力，现在核心要求变成了：熟悉主流大模型API调用、具备大模型产品设计经验、有AI相关产品落地项目。AI产品经理的需求增速达到178%，平均月薪逼近2万，杭州更是高达2.9万。

AI技术栈的岗位边界也在消失。以前前端、后端、测试各管一摊，现在很多部门直接浓缩成一个“全栈AI工程师”岗位。过去三个HC的事，现在一个人加一堆AI工具就解决了。

纯开发与职能岗缩水：AI正在边缘化缺乏业务“蒸馏”能力的人

岗位价值重构的另一面，是大量传统岗位的急剧缩水。

程序员首当其冲。某顶级互联网大厂的纯技术开发岗，已不到原来的20%。猎头的判断更加残酷：“再过一两年，‘程序员’可能成为历史概念。” 一些顶级程序员的速度和产出都赶不上AI，只会写代码、能加班的人，在AI面前几乎没有竞争力。

职能岗同样面临边缘化。大厂已高度依赖AI做简历初筛，0.3秒扫完1500份。财务、法务等流程化强的岗位，效率被AI拉上去后，企业就不需要那么多人了。

真正被疯抢的是哪类人？算法人才，特别是能把大模型嫁接到传统行业、改造工作流程的人。 AI缺优质数据和场景理解，只要有一个懂取舍的专业人士在中间，AI的能力边界就能不断扩展。这种人才稀缺，往往被企业哄抢。

主导这类项目的运营和项目经理同样值钱。他们的核心价值不再是“执行”，而是把自己负责的业务模块完整“蒸馏”出来，交给AI跑通流程，实现自动化。做得到，老板自然愿意给更高薪水、更大权责；做不到，就会被AI替代。

四、职场新货币：“经验+AI”的跨界价值

争议焦点：三年传统经验为何不如一个懂AI的应届生

DeepSeek以最高126万元年薪招聘应届生，梁文锋直言团队都是“Top高校的应届毕业生，没毕业的博四、博五实习生”，完全不要求相关工作经验。这直接引爆了“经验贬值论”。

但真正贬值的不是经验本身，而是可被AI标准化的重复经验。多位猎头观察到，AI正在抹平新人与资深员工的效率差距。某大厂猎头直言：“过去三个HC的活儿，现在一个人加一堆AI工具就干完了。”一个只会按流程执行、缺乏业务判断力的三年经验者，在产出效率上反而不如一个将AI用到极致的应届生。

资深猎头陆海天用了一个精准比喻：“每个人都是棋手，老板给你tokens，你用这笔资源对业务做了怎样的赋能，决定了你的价值。”关键在于**“业务蒸馏”能力**——能否将行业痛点转化为AI可执行的指令。

一个反常识现象是：对AI最抵触的，反而是部分IT开发人员。他们离技术最近，感受到的替代压力也最直接。而有三年经验的人，如果愿意拥抱AI，反而更具优势——他们更知道领域里的痛点在哪，知道如何向AI提问，知道什么结果是合理的。

垂直行业新机遇：谁能把行业知识“蒸馏”进AI，谁就值钱

AI创业公司的高薪并非互联网行业独享。脉脉报告显示，AIGC算法工程师在通信行业平均月薪达6万多元，在游戏行业超5万元。AI产品经理需求已渗透到医药制造、教育培训等领域。

AI缺的不是算力，是优质数据和场景理解。 那些能把行业知识“蒸馏”进AI模型的人，正在被企业哄抢。例如，有公司训练法律领域垂直模型，需要的不仅是算法能力，更是对法律实务的深刻理解。

陆海天观察到，越来越多大厂管理岗或资深技术人，开始批量流向国央企的数字化平台。这些企业正处于数字化升级关键期，最需要“有资源、能从0到1落地项目”的复合型人才。

“经验+AI”才是真正的职场新货币。单纯的经验会贬值，单纯的AI技能会过时，但将行业know-how转化为AI工作流的能力，短期内难以被替代。

对求职者而言，核心问题不再是“要不要学AI”，而是**“你能否把自己负责的业务模块完整‘蒸馏’出来，交给AI跑通流程，实现自动化”**。做到了，无论应届生还是资深人，都值钱。