红杉最新分享：多数公司AI投入打水漂，毕业生就业难上加难

科技故事往往说得精彩，但对普通人而言，实际影响没那么大。上世纪90年代，MIT的布林约尔松提出“生产力悖论”：电脑越买越多，信息化口号响亮，可生产力却不见提升。原因在于，仅有新技术不够，还需配套组织调整、流程重塑以及员工学习新技能，才能真正释放价值。

到了2025年，这一悖论在AI行业重演。最近，MIT和哈佛研究团队发表两篇论文，深入剖析AI对职场的影响。

第一篇论文聚焦AI对行业的影响，结论令人惊讶：企业中95%的AI投入几乎没产生价值，真正发挥作用的很少。反而是员工个人掏钱购买ChatGPT、Claude账号，“偷偷”用AI工作，推动了生产力提升，催生了“影子AI经济”。第二篇论文关注AI对就业的冲击，结果显示，受AI冲击最大的不是老员工，而是刚毕业的新人，这意味着AI让毕业生找工作愈发困难。

接下来，让我们一起看看红杉分享的这两篇论文，了解AI在现实世界的真实面貌。

01

多数AI投入无价值，影子AI经济兴起

红杉提到的“GenAI Divide”（人工智能鸿沟），是MIT今年提出的新词。其含义为：虽然大家都在使用ChatGPT、Copilot等工具，但真正从AI获利的公司仅占5%，其余95%的公司要么处于试点阶段，要么只做宣传，投资回报率近乎为零。

这一结论并非空穴来风，MIT调研了150位企业高管，访谈350名员工，分析300个公开案例后得出。调研结果表明，超80%的公司尝试过ChatGPT、Copilot，40%声称已部署，但实际效果不佳。AI虽能提升个人效率，如写邮件、改方案，但对企业转型作用不大。

为准确评估AI对各行业的影响，MIT推出“AI市场颠覆指数”，从市场份额波动、新AI公司增长、新商业模式、用户行为变化和高管更换情况五个方面进行评估。结果显示，在9个重要行业中，只有科技和媒体行业发生明显结构性变化，其余七个行业，包括专业服务、医疗保健与制药、消费品与零售、金融服务、先进产业、能源、材料，几乎没有变化。

科技行业作为AI的主场，变化显著。例如开发工具市场，原本微软Copilot占据主导，如今Cursor、Zed等AI原生IDE迅速崛起，市场格局在两年内发生明显变化。媒体和电信行业也受到直接冲击，AI降低了内容生产门槛，广告、短视频、新闻编辑均可批量生成，广告预算向智能投放的AI平台转移，给传统广告代理带来压力。

而其他七大行业则变化不大：专业服务有一定效率提升，但交付模式未变；医疗多在文档、转录方面试点，临床应用受监管限制；零售主要优化客服和营销，未改变消费者购物习惯；金融在后台进行风控自动化，产品和客户关系未受影响；制造和能源行业中，AI仅用于排产和预测性维护，行业格局稳定；材料行业几乎没有动静。一位制造业COO表示：“LinkedIn上总说AI颠覆世界，但对我们来说，只是合同处理速度加快，其他没什么变化。”这反映了多数传统行业的现状，AI能提供一定帮助，但效果仅停留在“流程提速”，离“行业重塑”还有很大差距。

有趣的是，当公司在AI应用上进展不顺时，员工已熟练使用AI。调研显示，超90%的员工用个人ChatGPT或Claude账号完成工作，形成了“影子AI经济”。员工更喜欢灵活、易用的消费级工具，而非笨重的企业AI，很多生产力提升正是通过影子AI实现的。

出现这种情况的原因很简单。ChatGPT等通用工具价格便宜、操作简单、容易上手，能随时满足写邮件、改方案等需求。而企业花费大量资金定制的AI系统，集成复杂、缺乏记忆和学习能力，难以融入实际工作流程，最终往往在试点阶段就失败。一位律师的例子很典型：公司花5万美元购买合同分析工具，但她仍用ChatGPT起草合同，因为“ChatGPT能通过对话迭代得到想要的结果，企业工具又死板又不好用”。

MIT将这一现象与历史对比：上世纪80、90年代PC普及初期，人们以为生产力会大幅提升，结果陷入“生产力悖论”。直到组织结构、管理方式和流程重塑跟上，电脑的价值才得以释放。如今的生成式AI也处于类似阶段：工具已具备，但工作方式未改变，真正从AI获利的公司并不多。

02

毕业生就业形势严峻

说完AI对工作方式的影响，再谈谈就业问题。红杉提到的第二篇论文“Canaries in the Coal Mine?”，意为“矿井里的金丝雀？”，这是一个英语隐喻，过去煤矿工人用金丝雀检测井下毒气，金丝雀昏倒意味着空气有毒，矿工需撤离，现在用来比喻“预警信号”或“最早的受害者”。

这篇论文由哈佛大学两位经济学博士生Seyed M. Hosseini和Guy Lichtinger撰写，主要分析2023年以来AI对美国就业市场的冲击。他们发现，AI确实在挤压就业岗位，受影响最大的是刚进入职场的新人。

他们获取了一个庞大的数据集，来自Revelio Labs公司基于LinkedIn招聘信息收集的数据，涵盖285,000家招聘公司、6200万员工简历和超1.5亿次招聘记录，包含了美国大部分就业人群。

数据显示，2015 - 2022年，初级岗位和高级岗位的就业曲线同步上升，但2022年中情况发生变化：高级岗位继续增长，初级岗位停滞甚至下降，而这一时间与ChatGPT发布时间吻合。

为证明AI对就业的影响，研究作者采用DiD（双重差分）方法，即进行天然的AB测试。他们通过查看公司是否招聘“AI Integrator”岗位（职位描述含“LLM、Prompt Engineer、GenAI”等关键词）来区分使用AI和未使用AI的公司。锁定的使用AI的公司有10.6万家，占比3.7%，且从2023年开始大幅增加。

测试结果显示，2023年第一季度起，使用AI的公司初级岗位招聘数量明显下降，与对照组差距逐渐扩大，六个季度后相差7.7%。而高级岗位不受影响，AI公司甚至更积极招聘高级人才。这表明拥抱AI的公司减少了初级岗位招聘，AI正在“卡死”初级岗位。

进一步分析发现，AI公司初级岗位人数减少并非因为裁员，而是停止招聘。平均每个季度少招3.7个新人，对于招聘量大的公司，初级岗位直接缩减22%。这种“温水煮青蛙式”的替代方式，既无需支付裁员赔偿，也不会引发公关危机，悄然剥夺了新人的就业机会。

这一现象并非个别行业的问题，几乎所有行业都受到影响，程度有所不同。互联网、软件、设计等行业受冲击较大，但批发零售业受影响最严重。该行业的初级岗位，如文员、客服、导购，容易被AI替代。拥抱AI的零售公司比未使用AI的同行每季度少招40%的新人，招聘量减半。

更令人沮丧的是，名校学历也无法保障就业。研究将毕业院校分为Tier 1到Tier 5五个档次，结果呈“U型曲线”。顶尖名校（Tier 1）毕业生受影响较小，普通地方学校（Tier 5）毕业生也尚可，受打击最大的是Tier 2和Tier 3学校的毕业生。原因是顶尖名校生能解决复杂问题，不易被AI替代；普通学校毕业生成本低、性价比高；而中间档毕业生薪资要求不低，工作内容又易被AI替代，处于尴尬境地。

红杉认为这一发现很关键，一是有大规模数据证明“AI真的在挤掉工作”；二是揭示了AI对不同人群影响不同，刚入职场的新人受冲击最大。AI擅长复制书本中的“显性知识”，这是初级岗位的核心技能，而有经验的老员工的“隐性知识”和判断力目前难以被替代。

这一变化对我们理解未来工作有很大启示。AI时代并非简单的“机器取代人”，而是一场复杂的“任务再分配”：部分任务交给AI，同时也会产生新任务和岗位。人类的价值将从“掌握标准答案”转向“积累经验、形成独特判断”。

本文来自微信公众号“乌鸦智能说”，作者：智能乌鸦，36氪经授权发布。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com