这篇文章通过引用红杉资本的最新分享，揭示了一个令人震惊的事实：95%的公司对AI的投入并没有产生实际价值。与此同时，AI对就业市场的影响也逐渐显现，尤其是对刚毕业的年轻人来说，AI的冲击尤为严重。

当然，就业情况不光和技术挂钩，可能也受经济波动的影响。为了证明AI对就业的影响，研究作者用了个聪明的办法，叫DiD（双重差分）。

通俗点说，就是做个天然的AB测试：一组公司真的用AI，另一组公司没用。可问题来了，怎么知道谁在用？

于是研究者另辟蹊径：去看公司招不招“AI Integrator”岗位，比如职位描述里有“LLM、Prompt Engineer、GenAI”这种关键词。这样锁定下来的公司有10.6万家，占比3.7%，而且从2023年开始猛增。

这样搞完，实验组和对照组就齐活了。

好戏上演：结果显示，从2023年第一季度开始，用AI的公司，初级岗位的招聘数量明显下滑，相比对照组差距越拉越大，六个季度后，差了7.7%。

高级岗位呢？完全没这个趋势，甚至AI公司招高级人才还更积极。证据链就闭环了，拥抱AI的公司，确实对年轻人关上了大门。AI真的是在“卡死”初级岗位。

那问题来了：AI到底是怎么抢饭碗的？是直接开除人吗？数据再一拆，背后逻辑很冷酷。AI公司里，初级岗位人数下降，并不是因为裁员变多，而是因为，他们根本不再招人了。

数据显示，平均每个季度少招3.7个新人。对于本来招聘量很大的公司来说，这意味着初级岗位直接缩掉22%。这是种“温水煮青蛙式”的替代，既不用付裁员赔偿，也没公关危机，就这么悄无声息地把新人的入场券抽掉了。

而且这不是个别行业的事，几乎所有行业都中招，只是程度不同。你可能觉得受打击最大的应该是互联网、软件、设计？没错，这些确实受冲击。

但最惨的其实是批发零售业。因为这个行业的初级岗位，大多是文员、客服、导购，正好是AI最擅长替代的。结果就是，拥抱AI的零售公司，比不用AI的同行，每季度少招40%的新人，招聘直接砍半。

更扎心的是，名校学历也不是这场就业危机的护身符。

在研究里，作者们把毕业院校分成Tier 1到Tier 5五个档次，结果出来一条“U型曲线”。顶尖名校（Tier 1）影响不大，普通地方学校（Tier 5）也还好，真正被打击最狠的，是Tier 2和Tier 3，也就是那些“不算顶尖，但也很不错”的学校。

为啥？因为顶尖名校生虽然贵，但能搞定复杂问题，不容易被AI替代；最普通的学校毕业生虽然能力一般，但便宜，性价比高。最尴尬的是中间档：薪资要求不低，但工作内容又刚好落在AI能替代的区间，高不成、低不就，最容易被优化掉。

在红杉看来，这个发现很关键，原因有两个：

第一，它是目前少见的、能拿出大规模数据来证明“AI真的在挤掉工作”的证据。

第二，它揭示了AI对不同人群的影响不一样：受冲击最大的，是刚入职场的新人。因为AI最擅长的是复制那些写在书本里的“显性知识”，而这些恰恰是初级岗位的核心技能。相比之下，有经验的老员工手里的“隐性知识”和判断力，目前看起来还不容易被替代。

这种变化对我们理解未来的工作有很大启发。AI时代不是单纯的“机器把人顶掉”，而更像是一场复杂的“任务再分配”：一些事情交给AI去做，同时也会出现新的任务和岗位。人类的价值，也会慢慢从“掌握标准答案”转向“积累经验、形成独特判断”。

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