AI公司Anthropic公布的一项内部调查显示，技术部门对初级人才的招聘大幅减少。新员工中初级人才的占比从2025年初的27％降至9％。另一方面，该公司宣布，2026年8月，内部AI智能体的运行时长达到人类的6倍。
AI运行时间增长的背后，初级岗位正在减少
我们依次来看这些数字。Anthropic技术部门中，初级员工占全体员工的比例从2025年初的21％降至14％。若只看新员工，这一降幅更大，从27％降至9％。面向初级人才的公开招聘职位也降至6％；据称，从2025年12月前后开始，降势变得明显。
非技术部门则形成鲜明对比，整体没有明显变化，大致保持稳定。也就是说，这一趋势并非遍及全公司，而是集中在AI智能体渗透最深的技术岗位。
该公司将原因归结为AI智能体能力的提升。据称，初级岗位招聘减少最多的，是Claude能够承担大量复杂工作的那些职位。“因为人手不够所以招聘”的思路，或许正在悄然转变为“只在AI无法承担的部分安排人手”。
委托AI处理的工作，从编写代码到合同处理
Anthropic内部越来越多地将编写代码、查找漏洞等工作交给Claude处理。自2026年3月以来，AI智能体的运行时长已超过人类。到8月，全公司范围内的比例达到6比1；仅看研究部门，则扩大至19比1。换言之，研究人员身边运行着一套AI，其工作时长相当于19个人。
该公司还公布了各部门的生产力指标。工程师提交的代码变更次数达到5.1倍，数据科学家执行的查询次数达到3.1倍，法务部门处理的合同数量也达到3.1倍。销售成交数为1.7倍，招聘人员招到的人数和财务部门处理的发票数量则均为1.4倍。
值得注意的是，各部门的增长幅度有所不同。代码这类成果容易形成具体产出并不断累积的工作，与AI更为契合；而销售、招聘等涉及人际沟通的工作，增长倍数则较为有限。初级岗位招聘减少为何集中在技术部门，从这些差异中也能看出端倪。
Anthropic也是一个特殊案例
这项调查本身就将Anthropic定位为特殊案例。该公司是一家AI应用极为深入的软件企业，调查结果不能直接套用到整个经济领域。业务快速增长，以及员工主动使用AI工具的做法，也可能对这些数字产生影响。
目前，AI带来的可测量生产力提升尚未体现在整个经济领域。与其认为同样的变化很快就会出现在自己的职场，不如将这项调查视为一个先行案例，借此了解AI应用最深入的工作场所正在发生什么。
效率提升与人才培养能否兼得？
初级岗位的工作并非只是廉价劳动力，也是一条在积累经验的过程中培养专业能力的入门路径。如今的资深专家，正是在多年从事那些正在消失的基础性工作中成长起来的。
北约特种作战大学研究人员Nolan Lovett将这种情况称为“认知公地悲剧”，并在论文中对此展开论述。如果每家公司都用AI取代面向新人的岗位，效率提升的好处就由该公司享有；但几年后，当社会需要经验丰富的人才时，代价却会由整个社会共同承担。这可以说是人才领域的“公地悲剧”——如同人们将牧场资源消耗殆尽的经典案例。
Lovett认为，影响要到2030年至2045年才会全面显现，因为当下活跃的专业人士，是在5至20年前培养起来的。据称，软件开发、财务分析和法律调查是尤其容易受到影响的领域。
当人们承担的工作本身发生变化
不过，这一预测的前提是，未来人类仍会承担这些工作。Anthropic自身似乎并不这么认为。该公司此前曾暗示，程序员和呼叫中心员工等人最终可能需要转向电工、护士之类的工作。
初级岗位招聘缩减，提出了一个超出单家公司招聘方针的问题：如何将效率提升节省下来的时间和成本用于培养下一代？在AI工作时长达到人类6倍的职场中，又该如何保留学徒岗位？承担责任的，是引入AI的企业。
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