企业官网建设流程全解析

个人理解：
压缩成本、剔除中间环节，钱涌进来不是扩大生产规模，而是提升单点效率 -- 目的是少用人，而不是增加就业
AI赋予资深人士10倍杠杆，同时剥夺了初级人士的入场券
垂直领域的业务结合——AI不懂人性、不懂具体业务场景、不懂复杂利益博弈。-- 然而AI更善于学习，标准化、数字化正是AI的战场
未来高薪岗位属于懂AI的产品经理、运营操盘手、行业专家。钱最终分发给善用工具解决实际问题的人，而非制造工具的人 -- 解决谁的问题，人还是AI？
自动化消解了工人阶层，人工智能消解白领阶层
每个垂直场景需定制化服务难以规模化 -- 定制化、个性化
生成式AI解决不了最后10%的不确定性问题
汽车取代马车，然而训练汽车司机不必从马车夫里挑 -- 失业是必然，转行是必然，快速的
若AI真能提升社会生产力，普通人不拥有生产资料、效率不及AI，无法产生足够消费力，就业岗位更难增加

AI综述

本文是知乎作者Simon Zhang对“AI为何没带来大量就业岗位”的深度分析，核心观点如下：

• AI在当前经济环境中的定位是降本增效：即原本一个团队的工作现在只需一个人且时间更短，原本需外包给乙方的工作可以内部消化。自动化消解了工人阶层，人工智能消解白领阶层——当对他人的重复性劳动和创造性劳动的需求都不存在了，就不会有新岗位，就算有也是给AI的。

• 乙方市场格局：①ToC赛道由大厂（豆包、kimi）和明星独角兽烧钱竞争，草根团队希望渺茫，成熟路径反而是AI自媒体卖课；②ToB落地困难重重——需要对接前十年SaaS埋下的数据坑（“陈年变质芬达”要重新蒸馏成红酒）、每个垂直场景需定制化服务难以规模化（小微企业沦为大企业的外包合同工）、生成式AI解决不了最后10%的不确定性问题，且模型迭代快（Mistral、Llama迅速被淘汰），无法构建长期稳定的输出系统。头部聚集效应极其明显：前1%的团队拿走80%-90%的融资。

• 甲方冲击领域：工作产出中数字化内容占比越大越容易被取代，宣传语“原先XX人XX天的工作，现在XX分钟完成”最终一定是把员工输送到社会上。已受冲击的包括：多语种翻译、网络销售客服、新媒体运营、平面设计、效果图行业（从手工画→电脑渲染→快速渲染→SD直出的演进）。体制内也不例外，笔杆子和当年的老会计一样，早晚成为历史的阶段性产物。

• 无人驾驶的警示：“汽车取代马车但司机永存”是旧思想。当劳动被托管，人不可能时刻绷紧神经（Uber事故中观察员正在玩手机），资本宁愿买保险赌事故概率也不会养着看监控的员工。

• 生产消费失衡的深层危机：若AI真能提升社会生产力，普通人不拥有生产资料、效率不及AI，无法产生足够消费力，就业岗位更难增加。上次如此严重的生产消费失衡危机，打了两次世界大战才走出现有历史进程——作者暗示这可能是比技术问题更深刻的社会结构问题。

核心结论：短期内AI怎么看都不会带来大量就业岗位，它本质是资方用来降本增效的工具；也许长期看会重塑整个社会对劳动力的定义和商业模式。

本文是知乎作者“跑酱er”对“AI为何没带来大量就业岗位”的分析，核心观点如下：

• 本质是资本对智力劳动的替代而非扩张：钱没有变成工资发给普通人，而是固化成算力——变成英伟达的财报、电网的营收、极少数顶尖人才的超额分红。我们正经历人类历史上第一次智力与肉体的彻底脱钩，普通学历的边际贡献率正无限趋近于零。

• 两个时代的根本差异：互联网时代是连接革命——连接需要庞大团队维护网络节点，企业必须疯狂招人，二本生会写Java就能拿不错薪水；AI时代是生产力革命——核心逻辑是压缩成本、剔除中间环节，一个资深全栈工程师配合AI就能干完以前五个人的活。钱涌进来不是扩大生产规模，而是提升单点效率。

• AI岗位的两极分化：①造轮子的人（基座模型预训练）门槛极高，需顶级高校博士，因容错率极低；②用轮子的人（应用层）恰恰因AI出现而门槛被极度拉低，初级程序员价值归零。残酷现实是：AI赋予资深人士10倍杠杆，同时剥夺了初级人士的入场券。

• 人才金字塔断裂的死结：过去金字塔型人才结构靠大量初级员工磨练爬升成专家；现在AI本身是永不疲倦的“超级初级员工”，企业只招高手不招新手。但如果不招应届生做基础工作，他们如何成长为资深专家？这是整个行业都无法回答的问题。

• 技术性通缩：存量博弈时代，AI的效率提升带不来新用户，省下的钱变成买量广告费和平台税，唯独没变成就业岗位。计算机专业“闭眼拿高薪”的时代彻底结束，普通技术工人价值正回归社会平均水平。

• 普通人的出路：不在卷算法赛道（留给1%的天才），而在垂直领域的业务结合——AI不懂人性、不懂具体业务场景、不懂复杂利益博弈。未来高薪岗位属于懂AI的产品经理、运营操盘手、行业专家。钱最终分发给善用工具解决实际问题的人，而非制造工具的人。

核心结论：这波AI浪潮没有带来就业岗位，因为它本身就是为消灭岗位而生——消灭平庸的岗位，留下精英的岗位。作为个体，不要和机器比拼效率，要和机器比拼洞察力、决策力和整合力。

没带来就业岗位无非两个原因：应用落地了但是效果不行卖不出去，相应的团队或者企业扩张不了。又或者落地了效果很好，但是这种效果本来就是把更多的就业岗位干掉……
在这两年的经济环境下，AI在资方的眼里就是用来降本增效的。也许长期看会重塑整个社会对于劳动力的定义和商业模式，短期怎么看都不会带来大量的就业岗位……
何为降本增效？不就是原本一个团队的工作现在只需要一个人，还时间更短了。不就是原本需要找“专业”乙方才能完成的工作现在可以直接内部消化了。
自动化消解了工人阶层，人工智能消解白领阶层。
当对他人的重复性劳动和创造性劳动的需求都不存在了，哪里会有什么给人提供的新岗位呢？
就算有也是给AI的。
你就算算AI要不要五险一金，会不会抱怨劳动时长。如果你是资方你会怎么选？

我们就按甲乙两方来讲AI浪潮下的就业岗位。
先说提供AI服务和产品的乙方吧。
国内这波AI浪潮一是大厂和明星独角兽做ToC，二是海量的小微初创企业在寻找ToB的机会。
前者目前正在烧钱搞用户阶段。要么是大厂本身血条厚，内部提高AI产品的战略层级专项拨款，要么是几家明星独角兽瓜分国内已经成为濒危物种的VC融资。最典型的两个例子是豆包和kimi，有产品也舍得花钱买广告，用户量也是真上来了。
后者就很难搞了，什么样的人和团队都有（有之前大厂跳出来创业的，有搞独立开发的，也有各行各业跨界的），统一特征就是基本融不到钱，只能靠实打实的产品和服务去生存，没有客户买单就几乎只能等待死亡的结局。
别看大厂和独角兽们广告打的不少，实际上单论绝对数量小微初创企业才是占大头。
而为什么小微初创企业得做ToB呢？因为C端已经到处是大厂的免费产品和服务了，小团队想杀出一条血路来希望很渺茫。不要拿DeepSeek来说事，看看人家的人才梯队和算力集群，人家是低调的富二代，不是那种没钱也没卡的草根团队。
如果草根小团队硬要做C端，比较成熟的路径还真就是AI自媒体卖课。不要杠，杠就是你对。
但是不做C端，小微企业用AI做ToB的落地业务难度也很大。
首先是在填前十年SaaS在B端埋下的坑。
市面上的企业简单分无非两种，一种觉得自己的数据有价值且有付费意愿，另一种要么是不在乎数据价值要么是没有付费意愿。
觉得自己数据有价值且有稳定支付能力的企业，大多在十年前就入了SaaS的坑。
所以ToB端的AI应用/服务遇到的第一个难关就是对接企业SaaS系统内已有的数据，让这些数据焕发第二春。
而接到企业已有的SaaS系统里，实际体验绝不会是闻到一股珍藏十年的红酒醇香，而是空气中散发出一股陈年变质芬达的气息。关键付钱找你来不是让你闻一闻这个味道，而是需要你把陈年变质芬达重新蒸馏净化成珍藏红酒。
你没看错，AI在ToB端的场景本质上就是点石成金。但是这个东西转化完是不是拿到企业对应的市场上真能被当作金子，现阶段只有极少数的企业和服务团队试出了一个非常初期的结果（因为AI应用开始爆发到现在也就两年多的时间）。
其次是每一个企业的垂直场景都需要定制化服务，几乎没法Scale。
去年有官媒发问：AI的生产力真就是Chat吗？当然不是。但同样讽刺的是Chat是到目前为止泛化能力最广的场景。都说是生成式大语言模型了，你不Chat，你想干嘛？
这意味着对企业提供的AI服务，其商业模式和建筑设计行业投标做方案一样，服务方是个中间层，扮演人形GPT的角色，主打一个无限调整直到甲方Know-How的人满意。
其结果就是小微企业在这轮AI浪潮中，实际上成为了有AI需求的大中型企业的外包合同工。这既来源于经济环境降本增效的需求，也可以归因于业务本身难以泛化复用的困境。
最后是目前几乎所有AI产品和服务的死穴：生成式AI解决不了最后10%的不确定性问题，正如同快递和外卖行业最难的是最后的一公里。
好的SaaS能把数据端的活儿做到80-90分。AI服务的价值在哪儿？在很多企业眼里就是最后的10-20分。如果你对接完企业数据到不了95-100分的表现，那企业不但没付费意愿还嫌浪费时间。
可是大模型不是一个标准化的组件，实际上你会发现同一个厂商同一系列下不同大模型返回的结果是没法做到完全一致的，小到输出文本的格式，大到生成结果的风格……就算你self-host了哪家的开源模型来试图维持一个稳定质量的大模型接口，不出两年这个大模型必被淘汰。不信你看看两年前多少人用Mistral和Llama，现在呢？你不想升级难道你的客户也能忍受不升级？满天满地的DeepSeek满血版本地部署，而你还在试图说服客户接受Llama-70B或者Qwen-72B，可能吗？
你想要长期稳定的生成式AI驱动的输出系统？几乎没可能。
闲扯了这么多，回到就业岗位的议题，在这波AI浪潮的乙方市场当中，头部的聚集效应极其明显，前1%的人和团队拿到80%-90%的融资，后99%的人和人团队以灵活就业的外包模式去争夺市场上剩下的10%-20%的融资和业务。
再来说对AI服务和产品有需求的甲方。
生成式AI对人类工作最大的威胁就在于你的工作产出数字化内容的占比，占比越大越容易被取代。
你去看市面上稍有点人气的AI产品，宣传语模板几乎都是这个调性：“原先需要XX人XX天才能完成的工作量，接入XXAI产品之后，仅需要XX秒/分钟就可以完成，且准确率高达XX%以上……”
这种打着“解放了员工”的落地，最终结果一定是把员工彻底从岗位上解放出来，输送到社会上。
我两年前回答过这个问题：彼时Midjourney和Stable Diffusion还很稚嫩，评论区里无非是觉得生成个难控制的抽卡图像也能叫设计？结果你看到今年是不是很多设计单位的招聘要求里已经开始加上SD这类AI软件了？
别不承认，随着大语言模型和扩散模型的发展，很多像建筑设计这类过往的“数字手工艺流程”的确正在被颠覆，以纯图像产出的效果图行业大幅萎缩只是一个开始。先建模后渲染的业内基操早晚会变成先生图后建模。无他，省时高效罢了。
就像三十年前效果图是人手工画的，二十年前复杂的电脑渲染取代了手工，十年前傻瓜式的快速渲染登场开始挤压传统的3ds Max和V-ray，五六年前业内为了跟上高周转Enscape和Lumion早普及了，到今年效果图真的不能用SD直出吗？讲什么控制不好那是你自己不会用罢了。顺便一说，BIM+AI这阵风也算是吹到国内了，再过几年精细化的3D建模也要面对今天2D图像一样的境况。
同理，企业原有的内部架构和岗位细分，在智能外包的情况下不再适应利润最大化的需求。数字流水线上的脑力民工会被性价比更高的AI员工逐步取代，直到缩减到不能再缩，只留下少数的一群背锅侠调调参数，新的人员组织架构才会稳定下来。
基于文字和图像的文员类工作，肉眼可见地在缩减，已经发生冲击的包括但不限于：多语种的文案翻译，网络销售推广/客服，新媒体文案/运营，平面Logo/海报设计，XX设计效果图……说白了就是单一的技能和职业越来越难以成为值得深耕的土壤，因为对大多数人而言这些东西成不了护城河。
而且也不要指望这种影响只在体制外存在，体制内需要降本增效的需求可是一点都不比体制外小。
在一个生产型社会里，不事生产的部门永远是积攒最大敌意的靶子。妄图把头埋在沙子里继续手工处理文山会海的官话套话，是既不利人也不利己的行为。DeepSeek-R1切实推动了大模型在国内行政科研等数据敏感场景的落地，而这种降本增效在土地财政一地鸡毛的背景下利远大于弊，就算有浪费也无法和撒钱时代信创各种数字衍生垃圾相比。
就说之前的数字大屏，元宇宙展馆，还有什么数字驾驶舱，产生任何正向效益了没有？而这波AI浪潮再怎么泡沫，取代个把胡锡进还是没什么问题的。体制内的笔杆子和当年的老会计一样，早晚要成为历史的阶段性产物。
还有一群人抱着一百多年前的旧思想，高呼什么汽车取代了马车，但是司机永存……
快给我笑岔气了。且不说训练汽车司机不必从马车夫里挑，在当下的AI时代，无人驾驶就是字面意义上的无人驾驶。都说了，人开车出事的概率比AI开车出事的概率大。AI防不住的事故，人想在那电光火石间去阻止，能成功的概率很低。
你知道上述事故发生时，坐在车里的观察员正在干嘛吗？答案是在玩手机。当某种劳动过程被部分或者全部托管，人是不可能有那个自觉性去像原来一样时刻绷成一根弦的。
至于那些说司机只不过换到了后台的，不要以为百度的萝卜快跑就是无人驾驶的答案了，降本增效是一个持续发生的过程。大家最好别对一辆车配一个监察员报以太大期望。等到整个无人驾驶规模上去了，资本八成宁愿去买保险赌那个事故发生概率也不会愿意常年养着一群坐在工位上看监控的社畜的。
如果你真的认同AI是和前几次产业革命类似的浪潮，那么你要承认它就是来改变现有的生产消费关系的。
我们假设AI真的能提升整个社会的生产力，那么与之对应的消费力是谁在承担？
普通人吗？普通人又不拥有生产资料，论效率也比不上AI，他们怎么有能力去产生足够的消费力呢？
难道靠政府和企业的投资拉动吗？反正靠富裕阶层那是拉不动的。
而如果没有强劲的终端消费，就业岗位又怎么去增加？
也别着急，“AI出来以后孩子学啥”那个问题，前两年山姆奥特曼和马斯克都支支吾吾半天说不出个所以然来。
上一次遇到这么严重的生产消费失衡的危机，打了两次世界大战，孕育出了共产主义，两极世界又持续了差不多半个世纪才进入到我们这代人熟悉的历史进程。
搞不好有生之年也会看到把具身智能称呼为“同志”的一天。
到那个时候，什么底特律变人赛博朋克就不再是娱乐产品，而是现实派的启示录了。
这就是当下最大的错觉。很多人误以为所有的技术革命都会带来就业爆发，这是一种极为线性的历史误读。
这一波 AI 浪潮的本质，是资本对智力劳动的替代，而非对智力劳动的扩张。
钱去哪了？钱没有变成工资发到普通人手里，而是固化成了算力，变成了英伟达的财报，变成了电网的营收，变成了极少数顶尖人才的超额分红。我们正在经历人类历史上第一次智力与肉体的彻底脱钩，而绝大多数普通本科生，甚至普通的 985 学生，你们引以为傲的学历光环，在千亿参数的大模型面前，其边际贡献率正在无限趋近于零。

这并非贩卖焦虑，这是产业发展的冷酷逻辑。

我们要搞清楚一个核心概念：互联网时代和 AI 时代是完全不同的两个物种。

过去二十年的移动互联网浪潮，本质上是连接革命。美团连接了饭馆和食客，滴滴连接了司机和乘客，淘宝连接了义乌和消费者。这种连接需要极其庞大的地推团队、运营团队、客服团队、初级开发团队去维护这个网络的每一个节点。那时候，资本涌入，由于边际成本需要靠人力来摊薄，企业必须疯狂招人来抢占市场。那时候的逻辑是：只要有人，就有流量；只要有流量，就有变现。所以哪怕你是个二本生，只要会写 Java，甚至只要会切图，都能拿到一份不错的薪水，因为你是这个庞大连接网络中必不可少的一颗螺丝钉。

但是 AI 时代，尤其是生成式 AI，它的本质是生产力革命。它的核心逻辑是压缩成本，剔除中间环节。

以前一家互联网公司要开发一个新功能，产品经理出文档，UI 出图，前端切图，后端写接口，测试找 Bug。这里面除了核心的产品逻辑和架构设计，中间大量的环节都是信息传递的损耗和重复性的劳动。

现在的情况是，一个资深全栈工程师，配合 Copilot 和 GPT，一个人就能干完以前五个人的活。涌进来的钱，并没有用来扩大生产规模，而是用来提升单点效率。

这就解释了为什么算法工程师的门槛被拉得极高。

目前市面上的 AI 岗位其实分两类。

第一类是造轮子的人。这群人是在训练基座模型，是在做预训练，是在研究 Transformer 架构的改进。这需要极深的数学功底，需要对深度学习底层原理有透彻的理解。这部分工作极难，也是真正的护城河所在。所以大厂只招 211 硕士起步，甚至要求你是 Top 10 高校的博士，这非常合理。因为这部分工作的容错率极低，每一次参数调整的背后都是数百万美元的算力成本，企业不敢也不能把这样的权限交给一个只懂调包的本科生。

第二类是用轮子的人。也就是所谓的应用层开发。很多人以为 AI 浪潮来了，应用层会爆发，会需要大量的调参侠或者 Prompt 工程师。这是一个巨大的误判。应用层开发的门槛，恰恰是因为 AI 的出现而被极度拉低了。当大模型的能力足够强，写代码变成了一种自然语言交互，那么初级程序员的价值就归零了。

既然门槛低了，为什么不招本科生？因为不需要了。

以前需要 10 个初级工程师干的活，现在 2 个资深工程师加 AI 就能干完，而且 Bug 更少，沟通成本更低。企业为什么要招那 10 个本科生？为了做慈善吗？

这就是残酷的现实：AI 赋予了资深人士 10 倍的杠杆，同时剥夺了初级人士的入场券。

我们在实际业务中看到过非常典型的案例。

我认识杭州一家做电商 ERP 的公司老板。去年年初，他原本计划扩招 20 人的研发团队，预算大概是每年 800 万。后来 ChatGPT 爆发，他冷静观察了两个月，直接叫停了招聘，转而购买了企业级的大模型服务，并强制要求现有的 5 名核心架构师学习使用 AI 辅助编码。

结果是什么？那 800 万预算，大概有 200 万花在了购买算力服务和 API 接口上，有 300 万给这 5 名核心骨干涨了薪（防止被挖），剩下的 300 万变成了公司的纯利润。

至于那原本计划招聘的 20 个普通本科开发？他们连面试的机会都消失了。

这就回答了你的问题：钱去哪了？

钱流向了算力垄断者（如英伟达），流向了数据拥有者，流向了极少数能驾驭 AI 的超级个体，以及流向了企业主的利润表。唯独没有流向广大的普通劳动者。

这是一个资本密集型取代劳动密集型的过程。在工业革命时期，机器取代了纺织工；在 AI 时代，算法取代了初级脑力劳动者。

我们再往深层看，这波浪潮还有一个非常隐蔽的特征：人才的极度两极分化。

在过去，人才结构是金字塔型的。大量的初级员工在底部，通过师徒制或者项目磨练，慢慢爬升成中级、高级。这是一种健康的生态，企业愿意招聘应届生，因为他们是未来的中坚力量，也就是所谓的人才储备。

但在 AI 时代，这个链条断了。

AI 本身就是一个永远不知疲倦、知识储备量巨大的超级初级员工。它能写文案、能写基础代码、能做翻译、能做初级的数据分析，而且成本几乎可以忽略不计。

这意味着，企业不再需要招聘真人来做这些基础工作。那么问题来了：如果不招应届生做基础工作，这些应届生怎么成长为资深专家？

不知道。这是目前整个行业都无法回答的死结。企业是个理性的经济体，它只看当下的投入产出比。当培养一个新人的成本远高于使用 AI，且新人成才后的跳槽风险依然存在时，理性的决策就是只招高手，不招新手。

所以你会看到，招聘要求里全是精通、资深、架构级，而应届生的岗位寥寥无几。即便有，也是要求 985 硕博，因为企业默认只有这部分人的学习能力和潜力，才有可能在极短时间内跨越 AI 的能力边界，成为那个控制 AI 的人，而不是被 AI 替代的人。

这笔钱的流向，还揭示了一个更宏大的经济学规律：技术性通缩。

当一项技术能够极大地提高生产效率，但市场需求并没有同步爆发时，结果必然是价格战和裁员。

目前的互联网行业，无论是电商、社交还是游戏，用户增长都已见顶。存量博弈时代，AI 带来的效率提升，并不能带来新的用户，只能让企业用更少的人来维持现有的业务。

以前做一款游戏，美术成本可能要占到 30%，需要几十个原画师画几个月。现在用 Midjourney 和 Stable Diffusion，两三个主美加几个修图师，两周就能搞定。省下来的钱，游戏公司并没有用来招聘更多的策划，而是用来买量，用来在红海市场里厮杀。

这笔钱变成了广告费，变成了平台税，唯独没有变成就业岗位。

大家必须清醒地认识到，计算机专业闭着眼睛都能拿高薪的时代彻底结束了。

那个时代是建立在信息不对称和技术红利之上的。当年你会写个网页，你就掌握了稀缺技能。现在，知识的获取成本被 AI 降到了零，代码的生产成本也被 AI 降到了极低。

现在的计算机行业，正在回归传统行业的逻辑：只有真正的专家、真正的业务理解者、真正的资源掌控者才能赚大钱。普通的技术工人，其价值正在回归社会平均水平，甚至更低。

对于现在的本科生，甚至非顶尖的硕士生来说，这确实是一个至暗时刻。

但这并不意味着没有出路。

出路不在于去卷那个算法工程师的岗位，那个赛道是留给数学天才和顶级极客的。普通人的出路在于垂直领域的业务结合。

AI 只是一个工具，它懂代码，懂绘画，但它不懂人性，不懂具体的业务场景，不懂复杂的利益博弈。

未来的高薪岗位，不属于单纯写代码的人，而属于懂 AI 的产品经理，属于懂 AI 的运营操盘手，属于懂 AI 的行业专家。

不要再去死磕那些底层的算法原理了，除非你是那 1% 的天才。去思考怎么用 AI 解决一个具体的、极其细分的实际问题。

比如，你能不能利用 AI 技术，结合法律知识，搞定一个自动化的合同审查系统？你能不能利用 AI 绘图，结合服装设计，把设计周期从一周缩短到一小时？

这些领域，才是大钱流向的地方。涌进来的钱，最终会分发给那些善用工具解决实际问题的人，而不是制造工具的人。

这波 AI 浪潮没有带来就业岗位，因为它本身就是为了消灭岗位而生的。它消灭的是平庸的岗位，留下的是精英的岗位。

这很残酷，但这符合商业进化的底层逻辑。

作为个体，我们唯一能做的，就是承认这个现实，然后迅速调整身位。不要试图去和机器比拼效率，要去和机器比拼洞察力、决策力和整合力。

不要再问钱去哪了，钱就在那里，在算力中心轰鸣的服务器里，在高效运转的代码里。只有当你成为那个驾驭算力、指哪打哪的人，钱才会流向你。

如果你依然抱着学好一门编程语言就能吃一辈子的旧观念，那么在这个时代，你注定是被清洗的对象。

这就是真相。