2026年春招季配资流程指南，一种情绪在高校与求职社区之间逐渐蔓延——“我会不会被AI取代？”
这并不是无端的焦虑，高盛早在2023年就预测过，生成式AI可能影响全球约3亿个岗位。美国人工智能公司Anthropic 的CEO（首席执行官）Dario Amodei的判断更为直接——人工智能可能在未来1-5年内消灭一半的初级白领岗位。
预测之外，现实的变化已经在悄然加速。在硅谷，Meta、亚马逊等科技巨头一边交出净利润创新高的财报，一边以“结构性重置”为名，让部分岗位悄然消失。
今年3月底，在全球开源代码托管平台GitHub上，一个名为“同事.skill”的开源项目引发关注。只需上传离职同事留下的聊天记录、邮件和代码，系统就能生成一个延续其工作风格的数字角色。人离开，能力却可以被复制、被调用。
在这样的环境里，越来越多职场人开始感到一种说不清的失重感。规则在变，但个体却很难判断，自己的能力什么时候会突然失效。
中国政法大学社会学院心理系副教授于悦将之概括为控制感的缺失，“AI带来的最大挑战不是技能升级，而是如何重建年轻人对职业的掌控感。”
AI究竟是用来替代人，还是让人变得更强？
如今，“用算力替代人力”正成为越来越多企业的增长逻辑，直指降本增效。然而，有一家中国出海科技企业却反其道而行之，提供了一个截然不同的解法。面对日趋激烈的人才竞争格局，他们率先将战场从传统的“人力资源”拉升到全新的“算力资源”维度。
安克创新（300866.SZ）是一家追求极致创新的全球化智能硬件科技企业，早在2023年，公司就向全员开放顶级AI模型。截至2026年4月底，这家公司的员工累计消耗的Token总量已近10万亿。值得一提的是，进入2026年，Token的消耗速率呈指数级增长，安克实现了从"探索期"到"规模化应用期"的跨越。
更重要的是，在这个被算力覆盖的组织内部，数千名员工的能力边界正被打破，一套新的分工方式和分配规则，也在悄然成形。这向外界展示了一种可能：当算力不可阻挡地涌入职场，公司可以更好地帮助员工拓展能力外延，实现“自我进化”。
不被设限的起跑线
当就业市场的河流悄然改道，最先感受到水温变化的，是即将踏入社会的年轻人。
一位在互联网公司实习的学生察觉到，导师开始习惯把问题直接交给AI处理，“原本分给我的一些基础工作，现在他自己用AI就做完了。”
也就是说，AI正在挤压年轻人从“干中学”的传统路径。但在安克创新，00后应届生Hongjie的职业起点，呈现出截然不同的面貌。
2024年，Hongjie作为后端开发校招生加入安克。按照IT行业传统的发展路径，新人需要花上3-5年时间，在系统边缘修修补补，才有机会接触核心架构。但在安克，他参加了公司内部以真实业务为导向的“AI火箭班”，接手了一个新系统的开发任务，仅用一周时间就完成了从0到1的上线。在这里，传统的“干中学”单一路径进化成了“学中干+干中学”的组合路径。
人机协作方式一旦改变，效率便立竿见影。在开发的过程中，AI承担了超95%的基础代码生成，为他节省了约80%的传统开发工时。这让Hongjie得以跳过“代码熟练度”的积累期，直接进入系统结构的深层次思考。
“AI替我剥离了低效重复的工作，让我能聚焦于上层决策。”随后他主导构建了智能化数据对象管理平台，将传统的“数据找人”扭转为自然语言检索的“人找数据”；接着又开发了服务治理智能体，涵盖80%的研发线上问题，让问题的分析效率提升了300%。
如今，作为ATIT部门的AI软件开发工程师，Hongjie最实质的变化体现在职业认知上：“以前觉得自己只能做后端，现在可以做前端，也能以产品经理的身份做事。”他慢慢发现，一旦不再被岗位框定，“自己不只是纯粹的工程师，更像是一个创造者。”
这般跨越式的发展轨迹，并非简单依赖个体的聪明才智。
2025年，安克的研发投入达到28.93亿元，同比增长了37.2%，研发人员占全体员工的比重达到56.30%，并在全球范围内获得了数千项专利。
安克创始人兼CEO阳萌曾将公司划分成三类：第一类（蓝鲸）：聚焦“深海”（超级品类）的巨无霸，如苹果；第二类（大白鲨），在少数“浅海”（中小规模品类）中做到领先，绝大部分公司都属于此类，如戴森；第三类（虎鲸群）：通过整合大量“浅海”品类而成功的企业集团，如宝洁。
阳萌对安克的期许是：虎鲸群。
阳萌坦言：“我们作为第三类公司，相比苹果、华为这些第一类公司，我们为人才（尤其是应届生）提供的最大优势，就是更多的‘独当一面’的机会。”
“一个真正能干的应届生，可能第二年就能上关键岗位带队打仗。而且，当你在一个岗位上做到平台期，还可以给你换一个新的岗位去挑战。”
虎鲸群的基因，赋予了团队协作和快速适应的本能，再加之AI工具的广泛使用，安克的人才培养模式得以在速度与规模上同时迭代，既能快速响应业务变化的需求，又精准匹配每个年轻人的成长节奏。
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安克创新CIO Neil感慨：“AI时代下年轻人的成长速度，越来越取决于他能不能尽早独当一面解决真实问题，而不是只做边角的辅助工作。”
于是，安克创新选择成立专职的ATIT部门（Ability Transformation & Intelligence Technology），主动用AI工具替新人过滤掉基础的重复性劳动，并将真实的复杂业务交到他们手中，从而加速了年轻人的成长。
于悦将这种组织行为称为“心理赋能”，当组织愿意用算力为新人的试错兜底时，便消解了他们的防御性焦虑。AI没有成为阻挡新人晋升的拦路虎，而是被组织用来铺设路基，让他们直抵问题的中心。
跨越专业壁垒的技术“平权”
新人的无边界生长只是一个切面，而对于已在岗位上积累多年经验的人来说，技术冲击带来了更为直白的拷问：过去的经验还算不算数？
如今，这种变化在日常工作中反复出现。
在电商行业，一张商品详情页过去需要运营、设计、摄影多轮协作，如今只需一段提示词，AI就能在短时间内生成大量素材。当工作流被彻底重构，过去积累的经验并不能直接转化成绝对的竞争优势。一旦熟悉的工作路径失效，业务骨干容易因职业定位模糊而陷入巨大的不确定性。
从游戏行业跨界进入制造业、由软件项目管理转向AI能力建设方向的Cecilia，曾经实打实地撞上了这种不确定性。
进入安克后，自嘲为“硬件小白”的她，接手并主导了物料清单（BOM）端到端数字化系统的建设，这项任务需要横跨产研、制造、采购及售后等多个环节。传统的IT开发模式，往往需要耗费大量时间进行需求拆解，并依赖规模庞大的开发团队协同推进。
项目刚启动时，质疑便迎面而来。
一位在制造领域深耕多年的业务负责人曾当面质问：“AI能帮我们做什么？”在资深专家眼里，复杂的工业协同需要依赖长期的专业积累，而通用大模型很难插手。
Cecilia没有选择去死磕代码，而是从顶层逻辑出发，把精力集中在理解业务本身。借助公司内部的AI工具，她快速梳理制造流程和数据逻辑。在与业务团队反复对齐需求后，她带着一个仅有3人的技术小团队，用一个月时间便完成了系统开发并上线运行。
系统真正跑通后，她不仅能解释业务逻辑，亲手搭建出可复用的智能体，还能反过来为业务团队做培训。原本横亘在“懂业务”与“做系统”之间的那道技术鸿沟，也就被真正跨越了。
“好奇心、懂业务，再加上懂AI，这三点结合，可以让一个人在陌生领域快速建立判断力。”Cecilia总结道。
一个不懂代码的业务人员，能带着3个人就建构起复杂系统，离不开公司在底层的系统性支撑。
正如Neil所说，如果只把AI放在技术部门，它的本质还是一种技术和工具，最终只能服务少数人。安克的做法是把AI能力建设成组织层面的基础设施，包括模型能力、数据底座、智能体平台和交互系统以及工具。这让Cecilia不必从零硬啃技术骨头，就能直接在现有平台上完成系统开发。
类似的变化和获益，同样发生在技术人员身上。
Shaolin曾长期从事传统的软件开发工作。面对AI代码生成工具的普及，传统程序员同样面临着职业边界被压缩的焦虑。
在参与公司内部AI实践的过程中，Shaolin发现了一个更大的痛点：限制AI落地的往往不是模型能力，而是普通员工的使用门槛。内部系统彼此隔阂，导致大多数业务人员难以真正将AI用起来。
安克推动全员AI化的环境，为Shaolin提供了一条职业跃升的新路径。公司鼓励像他这样的工程师，从单纯“接需求写代码的执行者”，转向“让更多人用得上技术的架构者”。
在参加公司组织的一场AI黑客松活动时，他结合公司的实际业务，抽象设计出了元智能体和流程自动化（PA）开发套件，打造了一套从数据底座到业务应用的一站式解决方案。
这样的底层建设，把原来只有少数专家才能完成的技术能力，逐步变成了更多业务骨干也能使用的基础能力。在这个过程中，他自己也成功跳出了传统软件开发的边界，转型为安克ATIT部门的AI技术专家。
截至目前，安克逐步组建了24个专职能力建设团队（ADT），沉淀出五十多个高频使用的智能体，覆盖多个核心业务环节。一线员工的感受最为直观——当工具不再构成门槛，原本需要技术背景才能完成的工作，开始向更多岗位开放。
当个体确信自己仍然拥有跨界和试错的空间，且过往经验不会因为工具迭代而迅速清零时，才更容易建立起对新技术的掌控感。在安克，AI不再只是少数极客的效率工具，而是逐渐演变为所有岗位都可以调用的基础能力。
一条原本由专业分工划分出来的技术鸿沟，正被重新填平。
“多出来”的效能归谁？
当AI融入日常工作，每个人的产出就会被成倍放大。同样规模的团队，如今能够撬动相当于过去几倍的业务量。
然而，这随即引出了一个全社会都难以回避的分配博弈：当AI让每个人的价值创造能力倍增，多出来的价值究竟该归谁？
诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·索洛曾经在一篇短文中指出，人们随处可见计算机时代的来临，唯独在统计中看不到生产率的提高。
这个现象被称为“索洛生产率悖论”，在AI时代更是演变成了一种职场防御。员工担忧提效等同于加码工作量，或是沦为被优化的牺牲品。效率越高，抵触情绪反而越强。
安克把这个问题前置，并嵌入公司的制度设计。
在内部推行的“NEW人计划”中，公司明确设定了一种结果导向：如果原本需要10个人完成的工作，通过AI优化后由6个人完成，那么释放出的效率价值不会被公司直接拿走，而是以奖金、激励等形式，分配给实际使用AI创造效率的人。
在具体机制上，参与工具建设的“大NEW人”与应用工具的一线员工“小NEW人”，均被纳入收益分配的链条中。
33岁的亚马逊渠道销售运营专家Jingxuan，是这套机制的体验者之一。加入安克四年后，她的工作逐渐进入一种重复状态，每天监控销量、处理排名波动、跟进异常数据。经验仍然重要，但成长速度开始放缓。
2025年年初，公司启动新一轮AI能力培训项目。Jingxuan选择报名参加“AI火箭班”，起初她并没有宏大的转型规划，只是想解决手头反复出现的烦琐问题。
在实践中，Jingxuan果断跳出熟稔的纯业务一线，主导搭建了跨渠道的通用AI应用。通过这类业务骨干与开发团队共建的底层能力，安克获得了直接的效率跃升。
过去，每个电商平台的IT对接需时将近两周，而在内部实测中，十余位开发人员仅用2小时，就完成了11个渠道业务的AI接入。
在安克的“NEW人计划”下，这部分被释放的效能价值，将会精准折算成对Jingxuan及其团队真金白银的实质性激励。
对Jingxuan而言，更直观的感受不是拿到奖金，而是工作边界的改变——从执行既有流程转向了设计流程本身。
“如果只是把AI当工具用，能力是留不下来的。只有把它变成自己能控制的东西，才是带得走的。”她的感悟，道破了AI时代劳动者在焦虑之下最本质的诉求。
2025年，创始人兼CEO阳萌曾公开介绍，在公司约6000名员工中，年薪（仅含工资、奖金和递延奖金，不含股权）过百万的人数预计将达到八百多位。员工的平均收入也在快速增长，相比2024年，2025年的平均收入增长了约20%，其中6%来自工资，14%来自奖金。
如今，新增效能归属不明，是不少企业的管理盲区——不知分给谁，更不懂如何分。真正缺失的，是一套能将“效率红利”兑现为“制度红利”的分配机制。
但在安克，分配制度的核心是让价值创造者参与分账，提效带来的不是额外“烦恼”，而是一份应得的回报。
在于悦看来，这不仅仅是道德姿态，更是一种心理契约的重构，“只有‘我努力，我受益’，劳动者才会真正从被动防御状态，转向主动拥抱变革。”
把“人”放在资产负债表第一行
无论是新人的无界生长，还是职场“老兵”的跨界重生，这场看似与资本逻辑相悖的职场实验并非空中楼阁，而是一项极具前瞻性的长期投资。
截至2026年4月底，安克员工累计消耗的Token总量已近10万亿。对于这个庞大的数字，Neil给出了另一种核算方式：“Token对应的不是费用，而是组织内部的学习强度、探索密度，以及新生产力的活跃程度。现阶段ATIT部门正着力解决的共性难题在于，多元增长机遇与高素质人才供给存在结构性失衡。因此， Token投入的核心方向不是给人力做减法，而是放大个体能力、批量培育优质后备人才，让人才储备与持续增长的业务机会充分匹配。”
这种资源配置逻辑，最终指向企业管理者的选择。
阳萌很少把时间花在具体产品或客户上，而是将主要精力投入战略、组织与能力建设之中，试图在企业内部打造一个真正的“创造者乐园”。
在招聘环节，他仍会亲自参与校招宣讲。在普遍强调“以技术替代人力”的商业环境中，他保留了一个并不主流的判断：“劳动者分配的价值，理应远大于股东分配的价值。”
例如，在利润分配机制上，安克提出“劳动者与股东7:3分配”的原则。
具体来说，安克将所有发给员工的钱（薪酬、奖金），以及最终留给股东的利润加总，称之为“总剩余价值”，公司承诺将这笔钱的70%分配给劳动者（团队），30%留给股东。
这样一来，股东能否接受就成了一个关键问题。
2025年，阳萌曾在接受采访时表示，作为上市公司，他需要不断向股东传递一个信念，“对于消费电子品牌而言，持续开发出领先的产品是公司发展壮大的唯一前提。”
“要做到这一点，就必须激励好我们的创造者。只要饼能越做越大，股东最终也能分享到更大的收益。”
阳萌坦言，作为公司最大的股东，他带头执行，每年只领几万块钱的象征性工资，主要回报来自公司分红，“目前来看，只要公司保持增长，大部分股民是认可这种长期主义做法的。”
然而，这也带来了一个更直接的问题：当AI被大规模引入企业并运行，这种不以“减人”为目标的投入，是否会拖累效率？
财务数据提供了一个相对客观的参照。安克2025年的年报显示，全年营收达到305.14亿元，同比增长23.49%；实现归母净利润25.45亿元，同比增长20.37%。
更为关键的是，当AI深度渗透研发、营销、客服等核心环节，“员工培养与AI进化”更是被明确写入核心战略。
如今，当外部讨论仍集中在“AI是否会替代人”时，一部分学者已经开始推动更宏观的制度回应。
2018年，英国经济学家皮萨里德斯作为联合创始人在伦敦成立了未来工作研究所，关注人工智能等新技术如何改变工作形态，并致力于确保这一转型能够带来更美好、更公平的工作与生活。
在安克，AI对工作的重塑还在继续发生。负责海外品牌传播的Ailing，刚刚完成了一次紧急的竞品专家背调——过去需要外部合作伙伴耗时数周的工作，如今借助内部 AI 工具，她仅用半天就独立完成。兴奋之余，她把这段经历分享给了身边同事：“当你发现AI不只是给答案，而是能和你一起共创策略的时候，工作的边界突然就打开了。”
类似的变化也在其他岗位上悄然发生：有人用AI拆解竞品的爆款内容机制，为新品定位找到切口；有人在数据排查中意外发现隐藏的功能插件，打开了全新的分析思路；还有人在品牌认知度极低的市场中，通过AI深挖本地消费者的痛点，找到了差异化的突破口。
在此背景下，安克近10万亿Token的投入，提供了一种更直观的变革路径：将算力作为重组工作流程的基础设施，用来扩展个体的能力边界，而非压缩人力的工具。在安克，还有很多像Hongjie、Jingxuan、Cecilia和Shaolin这样的员工，用他们自己的故事印证了安克对员工的核心承诺：有机会、有成长、有回报、有意义。这四个维度并非抽象的口号，是在AI工具深度融入日常工作的背景下，对年轻人才发展路径的具体诠释。
这不仅是一家全球化科技企业的战略规划，更是一条被验证有效的现实路径。人与技术的关系，从来不是替代，而是一次分工的重新缔约。它放大了彼此的能力和边界，更推动了安克在追求极致成长的道路上走得更远。
文章来源：南方周末
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