大厂中层正在被AI击穿岗位价值，而AI创业公司用高薪抢夺人才。本文拆解人才流动背后的深层逻辑：大厂的科层制与AI的扁平化正在重构职业选择。通过“成长净值”公式，帮你判断该留在大厂还是投身创业，找到最适合自己的路径。
某大厂办公楼里，27岁的算法工程师陈默收拾好工位，关掉电脑。这是他在这家公司的最后一天。下周一，他将入职一家成立不到两年的 AI 创业公司，薪酬翻倍，title 升一级，以及未来不知道有没有价值的期权。
“现金为王。”他在离职邮件里写道，“与其在这里等一个不知道什么时候会来的晋升，不如去前线打一仗。”
同一时刻，上海梧桐区的一家独立咖啡馆里，32岁的前产品经理林一正在调试她刚上线的一个 AI 写作工具。三年前她从大厂离职，尝试了两次创业失败后，今年开始以“一人公司”的形式做独立开发者。月收入不稳定，好的时候是大厂工资的1.5倍，差的时候几乎为零。
“不后悔。”她说，“哪怕最后失败了，我身上的能力谁也拿不走。”
同一个时代，不同的选择。背后是同一道正在被 AI 改写的人生考题：我的下一站，该去哪里？
推力与拉力：大厂在“吐人”，AI 在“吸人”过去两年，一个趋势越来越明显：人才正在从传统互联网大厂流向 AI 初创公司。
表面看是“AI 热”的跟风，但跟2015年的 O2O、2018年的区块链不同，这次流动的逻辑更底层：AI 正在重构组织的协作方式，而大厂的科层制首当其冲。
传统大厂的运转依赖一套“中层+流程+文档”的信息传递机制：一个需求从老板到执行层，至少要经过三到四层传递。每一层都在做信息加工、过滤、转译，效率损耗巨大，但至少保证了信息不出错。这套机制存在的前提，是人比机器更善于处理模糊信息，理解言外之意、感知政治风向、在不完整的指令里猜出老板真正想要什么。
AI 来了，这个前提正在松动。一个具备代码生成、文档梳理、数据分析能力的 AI 助手，可以直接替代大量中层的信息中转工作。一个人可以承接过去需要三四个人协作的任务模块，中间管理层级被迅速压缩。
但这里有一个更深的机制值得拆开看。大厂中层的价值，从来不只是“传话”，而是“翻译”：把老板的战略意图翻译成可执行的技术需求，再把工程师的技术限制翻译成老板能理解的风险语言。这种双向翻译能力，是在无数次会议、无数次拉锯、无数次被骂之后磨出来的组织经验，不是一个提示词能复现的。
问题在于，这种能力很难被量化，很难被看见，在 KPI 体系里也很难被奖励。大厂的绩效考核从来不考核“翻译质量”，只考核“项目交付”。当 AI 能完成60%的信息中转工作，剩下那40%的高质量翻译就更难被识别，中层的处境因此变得极其尴尬：被 AI 替代了一部分，但剩下的那部分又没有人愿意为它付钱。
这就是为什么不仅基层在动，大厂中层也在密集出走，他们的岗位价值，是第一批被 AI 击穿的，但他们自己往往是最后一个意识到这件事的人。
与推力相对的，是 AI 初创公司正在释放的拉力。
融资窗口期，人才极度稀缺。智联招聘数据显示，2026年上半年 AI 相关岗位的简历投递量同比增长210%，但企业需求增速是450%，供需缺口持续扩大。一个具备大模型训练经验的算法工程师，在 AI 创业公司的起薪普遍比大厂高30%至50%。
“以前互联网创业靠期权讲故事，现在 AI 创业直接给现金。”一位猎头这样总结。这也标志着行业进入更务实阶段，求职者不再迷信“上市暴富”的神话，而是优先看“到手的钱”。
但高现金的背后，也暗含一个信号：窗口期有限，融资烧完前必须跑出来。创业公司给高薪，不是因为它们比大厂更有钱，而是因为它们在用现金购买时间：你的时间，用来帮它们在死亡线前找到活法。
两条路径的真相：各有各的苦，各有各的甜很多人把职业选择简化成“大厂稳定、创业刺激”的二元对立。但真实的情况要复杂得多。
在大厂的人，也在分化。
有人守着核心 AI 业务，天天跟千亿参数模型打交道，能力成长速度远超同行。这批人是“驾驭 AI”的既得利益者。他们手里的资源、算力、数据规模，是任何创业公司短期内都无法复制的。在大厂做 AI 核心业务，本质上是在用大公司的子弹打自己的枪法，代价是你的名字不会出现在任何地方，但你的能力在悄悄升值。
更多人被困在边缘业务，维护一套十年历史的老系统、做重复的数据标注、写枯燥的运维脚本。他们每天的工作，恰恰是 AI 最容易替代的那一类。这类大厂人，正在成为“被 AI 管理”的人，不是被 AI 直接取代，而是被 AI 工具管理着，按照 AI 生成的任务清单逐条执行，判断力和创造力在这个过程里慢慢萎缩，却浑然不觉。
更隐蔽的危险是：边缘业务的人往往有不错的薪水，有完善的福利，有一个听起来不错的 title。这些东西构成了一种舒适的麻醉，让人很难在没有外部压力的情况下主动离开。等到某一天业务被砍、部门被并，才发现自己在这里积累的，是一份简历，不是一套能力。
去创业公司的人，同样分化明显。
好的创业公司，砍掉冗余层级，工程师能直接面对用户需求、参与核心架构决策。在某云平台 AI 创业部门的员工描述，入职三个月接触的业务复杂度，相当于在大厂待两年。这不是夸张，是密度不同。大厂的成长是线性的，因为流程把风险切碎了，每个人只承担一小块；创业公司的成长是非线性的，因为你必须同时处理技术、产品、用户、商业逻辑，任何一块没想清楚，整个东西就会垮掉。
差的创业公司，是另一种极端：打着“扁平化”的旗号，砍掉所有保障和缓冲层。员工直接承受老板压力、客户投诉、业务风险，一人身兼数职，却没有对应的决策权和资源支持。这不是“高效”，是“减配式压榨”。更糟糕的是，这类公司往往在面试时讲得天花乱坠，“我们是一个非常扁平的团队，每个人都能影响产品方向”，但入职后你会发现，所谓“影响产品方向”，是指你要在老板拍完板之后，想办法让他的决定看起来合理。
判断一家 AI 创业公司是“培养皿”还是“榨汁机”，有几个可以在面试阶段就问清楚的问题：你入职后第一个季度会负责什么具体的事？这件事的成功标准是什么，由谁来定义？如果你对产品方向有不同意见，决策链路是什么？上一个离职的人是因为什么走的？这些问题不会让你显得难搞，但会让你看清楚这家公司的真实运转方式。
决策公式：两个速度的赛跑那到底怎么选？这个公式给出了一个极其简洁的判断框架。
成长净值 = 能力提升速度 – 精力消耗速度
成长净值 > 0，值得去；成长净值 < 0，消耗型岗位，慎入。
所谓“能力提升速度”，包括：你是否接触业务核心而非边缘打杂？一年后你的可迁移能力是否显著增值？如果公司倒闭了，你带走的能力能不能独立变现？
所谓“精力消耗速度”，不只是加班时长，还包括情绪劳动、人际关系消耗、无意义会议、反复返工。所有这些“做了但没成长”的工作，都在侵蚀你的净值。
这个公式解释了为什么同样是996，有些人越干越值钱，有些人越干越贬值。前者是在用精力兑换能力，后者是在用精力兑换薪水，而薪水是一次的，能力是复利的。
但这个公式有一个使用前提，很多人忽略了：它要求你能准确评估自己当下的能力提升速度。而这恰恰是最难的部分。人在舒适区里，很难感知自己是否在成长，因为没有参照系。你觉得自己每天都在学东西，但学的是不是真正有市场价值的东西，是不是在这个行业里可迁移的东西，是不是三年后还值钱的东西，这需要你主动去外部校准，而不是在内部自我感觉良好。
一个可操作的校准方式：每半年做一次“能力市场测试”。不是真的去面试，而是认真更新一次简历，然后问自己：如果今天投出这份简历，我能拿到什么级别的 offer？如果答案让你不安，那个不安是真实的信号，不要用“我现在不缺工作”来压住它。
四条路径：没有最好，只有最合适基于这个公式，当下的职业选择可以归纳为四条路径。
第一条：留在大厂，用确定性换成长上限。
本质是出售时间，换取稳定的现金流、成熟的方法论和组织庇护。在大厂做 AI 核心业务的人，依然站在金字塔顶端。但如果是边缘岗位，AI 正在加速淘汰你而不自知。
这条路的真正风险，不是被裁员，而是“温水煮青蛙”式的能力退化。大厂的流程保护你不犯大错，但也保护你不需要真正成长。一个在大厂待了五年的人，如果没有主动去做困难的事，他的能力曲线很可能是平的，甚至是向下的，因为他的工作越来越熟练，熟练到不需要动脑。
适合风险厌恶型、需要平台背书、短期不追求爆发式成长的人。但要想清楚：你选择的是确定性，不是安全感，这两件事不是同一件事。
第二条：去 AI 创业公司，用风险换成长速度。
本质是押注赛道红利，用高密度投入换取指数级能力跃升。90%的 AI 初创活不过三年，但活下来的那10%，能给参与者带来远超同龄人的成长和回报。
这条路最容易被高估的，是“成长速度”。很多人去了创业公司，发现自己每天忙得不可开交，但忙的是救火，不是建设。救火也能学东西，但学的是应激反应，不是系统思考。真正高质量的创业公司成长，是在混乱中建立秩序的能力：你能不能在资源不足、信息不完整、时间紧迫的条件下，做出还算正确的判断？这种能力，只有在真正有决策权的位置上才能练出来。
适合25至30岁、试错成本低、学习能力强、渴望快速突破的人。但要提前想好：如果这家公司一年后倒闭，你带走的是什么？
第三条：做“一人公司（OPC）”，用杠杆换自由。
一个人加 AI 工具，干过去一个小团队的活。收入不经过组织分配，直接由市场定价。天花板极高，地板也极低。
这条路被严重浪漫化了。林一的故事听起来很美，咖啡馆、AI 工具、独立开发者，但她没有说的是，过去三年她失败了两次，月收入为零的时候是什么感受，一个人扛着产品、运营、客服、财务的时候是什么状态。“一人公司”的本质不是自由，是把所有风险都集中在一个人身上。组织存在的意义之一，就是分散风险；当你离开组织，你获得了自由，也承接了全部的不确定性。
真正能做好“一人公司”的人，需要具备三种能力的交集：足够深的专业能力（让市场愿意付钱）、足够强的产品化能力（把专业知识变成可重复销售的东西）、足够高的心理韧性（在没有收入的月份不崩溃）。三者缺一，都会在某个节点卡住。
适合有一技之长、自律性极强、享受独处决策的人。但更重要的是，要有足够长的跑道，至少一年的生活储备，让你在“差的时候几乎为零”的月份里，还能继续迭代，而不是被迫回头找工作。
第四条：深耕领域，用时间换护城河。
不追风口，在一个垂直领域持续积累。AI 让浅层知识加速贬值，但深层领域经验加判断力反而更稀缺。你选的领域是 AI 能替代的，还是 AI 需要人来驾驭的，这是核心分水岭。
这条路的难点，不是“深耕”本身，而是选对领域。AI 替代的逻辑很清晰：凡是可以被规则化、可以被大量样本训练、可以被标准化输出的工作，都在被替代的射程之内。但有一类工作是例外：需要在高度模糊的情境下做判断，需要整合跨领域的异质信息，需要对人性和组织动力学有深刻理解的工作。这类工作，AI 能辅助，但无法替代，因为它的核心价值不在于“处理信息”，而在于“在不确定中做决定”。
医生、律师、教育者、心理咨询师、战略顾问，这些职业的顶端从来不缺人，缺的是能把专业深度和 AI 工具结合起来的人。这才是“深耕领域”真正的机会所在。
适合有真正热爱、性格沉稳、追求长期主义的人。但要警惕一种自我欺骗：把“不愿意改变”包装成“深耕领域”。真正的深耕，是在同一个方向上持续迭代，而不是在同一个位置上原地踏步。
更现实的策略：组合拳大多数人不是非黑即白的四选一，而是阶段性的组合。
路径 A：大厂打底加副业探索。 白天拿稳定收入，晚上用 AI 工具做自己的小产品。当副业收入达到工资的50%，再考虑全职单干。这是普通人的安全路径，但有一个执行难点：大多数人晚上回到家，已经没有精力做任何有创造性的事情了。这不是意志力问题，是能量分配问题。如果你发现自己每天下班后只想刷手机，那个信号说明你的日间工作在消耗你，而不是滋养你。这时候需要先解决的，不是“怎么做副业”，而是“为什么主业让我这么累”。
路径 B：AI 创业镀金加深耕领域。去创业公司不是为待一辈子，而是用1到2年高密度接触 AI 前沿，把创业当“实战培训班”，找到真正想深耕的方向再扎下去。这条路的关键是：进去之前想清楚你要学什么，出来之前确认你学到了。很多人在创业公司待了两年，出来的时候发现自己只是经历了两年的混乱，没有提炼出任何可迁移的方法论。经历不等于成长，复盘才是。
路径 C：深耕领域加 AI 杠杆，走向一人公司。 在垂直领域做到前20%，用 AI 工具把专业知识产品化，课程、咨询、SaaS、内容 IP，逐步从“出卖时间”转向“售卖产品”。这是有专业积累的中年人转型的最优解。但“前20%”这个门槛是真实的，不是谦虚的说辞。在一个领域里，前20%意味着你的判断已经超越了大多数同行，意味着你能看到别人看不到的东西，意味着你的经验已经形成了某种不可复制的模式识别能力。没到这个程度，产品化只是把平庸的东西包装了一下，市场会很快给出反馈。
最终的底层判断把四条路径、三个组合、两份画像都看完了，回到最根本的问题：
AI 时代，你是要成为“驾驭 AI 的人”，还是“被 AI 管理的人”？
跟你在哪家公司没关系，只跟你每天在做什么事情有关系。
在大厂做 AI 核心业务的人，是驾驭 AI；在创业公司打杂做执行的人，是被 AI 管理；做独立开发者但只会用 AI 搬砖的人，也是被 AI 管理；深耕领域能用 AI 放大专业深度的人，是驾驭 AI。
但这个问题还有一个更难的层次：你怎么知道自己是在驾驭 AI，还是在被 AI 驾驭？
一个可以自测的标准：当你用 AI 完成一项工作之后，你对这件事的理解是加深了，还是变浅了？如果 AI 帮你写了一份报告，你读完之后觉得“对，就是这个意思”，那你在用 AI 放大自己的思考；如果你读完之后觉得“好像是这个意思吧”，那 AI 在替代你的思考。前者是工具，后者是拐杖。用工具的人越用越强，用拐杖的人越用越弱。
陈默去了 AI 创业公司，林一做了独立开发者，他们的共同点是：每天的工作，都在让自己变得更强、更难被替代。
而那些留在大厂、却困在边缘业务里的人，那些去了创业公司、却沦为廉价劳动力的人，他们选对了方向，却站错了位置。
2026年的北京后厂村，AI 的浪潮正拍打着每一扇窗户。有人选择留在原地被冲刷，有人跳进浪潮里学会冲浪，也有人造了一艘自己的小船。
选择没有对错之分，但每个人都要想清楚一个问题：
如果明天你现在的公司消失了，你带走的，是一份简历，还是一项能独立活下去的能力？
你是要站在光里，还是光站在那里？
本文由 @花爷本爷 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
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